Python爬虫从入门到精通:（39）增量式爬虫_Python涛哥

概念

检测网络数据更新的情况，以便于爬取到最新更新出来的数据

实现核心

去重

实战中去重的方式：

记录表

记录表需要记录什么？记录的一定是爬取过的相关信息。

例如某电影网：

• 爬取过的相关信息：每一部电影详情页的url
• 只需要使用某一组数据，该组数据如果可以作为该部电影的唯一标识即可，刚好电影详情页的url就可以作为电影的唯一标识。

只要可以标识电影唯一标识的数据我们可以统称位数据指纹。

去重的方式对应的记录表：

• python中的set集合（不可以）

  set集合无法持久化存储

• redis中的set可以的

  可以持久化存储

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代码案例：

zls.py

import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from zlsPro.items import ZlsproItem


class ZlsSpider(CrawlSpider):
    name = 'zls'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['http://www.4567kp.com/frim/index1.html']
    coon = Redis(host='127.0.0.1', port=6379)
    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'frim/index1-\d+\.html'), callback='parse_item', follow=False),
    )

    def parse_item(self, response):
        li_list = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/ul/li')
        for li in li_list:
            title = li.xpath('./div/div/h4/a/text()').extract_first()
            detail_url = 'http://www.4567kp.com' + li.xpath('./div/div/h4/a/@href').extract_first()

            ex = self.coon.sadd('movie_urls', detail_url)
            # ex==1插入成功，ex==0插入失败
            if ex == 1:  # detail_url表示的电影没有存在于记录表中
                # 爬取电影数据：发起请求
                print('有新数据更新，正在爬取新数据....')
                item = ZlsproItem()
                item['title'] = title
                yield scrapy.Request(url=detail_url, callback=self.parse_detail, meta={
     'item': item})
            else:  # 存在于记录表中
                print('暂无数据更新！')

    def parse_detail(self, response):
        # 解析电影简介
        desc = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[5]/span[2]/text()').extract_first()
        item = response.meta['item']
        item['desc'] = desc

        yield item

pipeline.py

class ZlsproPipeline:
    def process_item(self, item, spider):
        coon=spider.coon #redis的连接对象
        coon.lpush('movieDate',item)
        return item

items.py

import scrapy

class ZlsproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    # name = scrapy.Field()
    title = scrapy.Field()
    desc = scrapy.Field()

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数据指纹一般是经过加密的

上述案例的数据指纹没有必要加密。

什么情况数据指纹需要加密？

• 如果数据的唯一标识标识的内容数据量比较大，可以使用hash将数据加密成32位密文。
• 目的是为了节省空间。

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