一.增量式爬虫
概念：通过爬虫程序监测某网站数据更新的情况，以便可以爬取到该网站更新出的新数据。
如何进行增量式的爬取工作：
在发送请求之前判断这个URL是不是之前爬取过
在解析内容后判断这部分内容是不是之前爬取过
写入存储介质时判断内容是不是已经在介质中存在
分析：
不难发现，其实增量爬取的核心是去重， 至于去重的操作在哪个步骤起作用，只能说各有利弊。在我看来，前两种思路需要根据实际情况取一个（也可能都用）。第一种思路适合不断有新页面出现的网站，
比如说小说的新章节，每天的最新新闻等等；第二种思路则适合页面内容会更新的网站。第三个思路是相当于是最后的一道防线。这样做可以最大程度上达到去重的目的。
去重方法
将爬取过程中产生的url进行存储，存储在redis的set中。当下次进行数据爬取时，首先对即将要发起的请求对应的url在存储的url的set中做判断，如果存在则不进行请求，否则才进行请求。
对爬取到的网页内容进行唯一标识的制定，然后将该唯一表示存储至redis的set中。当下次爬取到网页数据的时候，在进行持久化存储之前，首先可以先判断该数据的唯一标识在redis的set中是否存在，
在决定是否进行持久化存储。
二。项目案例：
需求：爬取4567tv网站中所有的电影详情数据。
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from redis import Redis from incrementPro.items import IncrementproItem class MovieSpider(CrawlSpider): name = ‘movie‘ # allowed_domains = [‘www.xxx.com‘] start_urls = [‘http://www.4567tv.tv/frim/index7-11.html‘] rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=r‘/frim/index7-\d+\.html‘), callback=‘parse_item‘, follow=True), ) #创建redis链接对象 conn = Redis(host=‘127.0.0.1‘,port=6379) def parse_item(self, response): li_list = response.xpath(‘//li[@class="p1 m1"]‘) for li in li_list: #获取详情页的url detail_url = ‘http://www.4567tv.tv‘+li.xpath(‘./a/@href‘).extract_first() #将详情页的url存入redis的set中 ex = self.conn.sadd(‘urls‘,detail_url) if ex == 1: print(‘该url没有被爬取过，可以进行数据的爬取‘) yield scrapy.Request(url=detail_url,callback=self.parst_detail) else: print(‘数据还没有更新，暂无新数据可爬取！‘) #解析详情页中的电影名称和类型，进行持久化存储 def parst_detail(self,response): item = IncrementproItem() item[‘name‘] = response.xpath(‘//dt[@class="name"]/text()‘).extract_first() item[‘kind‘] = response.xpath(‘//div[@class="ct-c"]/dl/dt[4]//text()‘).extract() item[‘kind‘] = ‘‘.join(item[‘kind‘]) yield item
# -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don‘t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html from redis import Redis class IncrementproPipeline(object): conn = None def open_spider(self,spider): self.conn = Redis(host=‘127.0.0.1‘,port=6379) def process_item(self, item, spider): dic = { ‘name‘:item[‘name‘], ‘kind‘:item[‘kind‘] } print(dic) self.conn.lpush(‘movieData‘,dic) return item
需求：爬取糗事百科中的段子和作者数据。
# -*- coding: utf-8 -*- import scrapy from scrapy.linkextractors import LinkExtractor from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule from incrementByDataPro.items import IncrementbydataproItem from redis import Redis import hashlib class QiubaiSpider(CrawlSpider): name = ‘qiubai‘ # allowed_domains = [‘www.xxx.com‘] start_urls = [‘https://www.qiushibaike.com/text/‘] rules = ( Rule(LinkExtractor(allow=r‘/text/page/\d+/‘), callback=‘parse_item‘, follow=True), Rule(LinkExtractor(allow=r‘/text/$‘), callback=‘parse_item‘, follow=True), ) #创建redis链接对象 conn = Redis(host=‘127.0.0.1‘,port=6379) def parse_item(self, response): div_list = response.xpath(‘//div[@id="content-left"]/div‘) for div in div_list: item = IncrementbydataproItem() item[‘author‘] = div.xpath(‘./div[1]/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span[2]/h2/text()‘).extract_first() item[‘content‘] = div.xpath(‘.//div[@class="content"]/span/text()‘).extract_first() #将解析到的数据值生成一个唯一的标识进行redis存储 source = item[‘author‘]+item[‘content‘] source_id = hashlib.sha256(source.encode()).hexdigest() #将解析内容的唯一表示存储到redis的data_id中 ex = self.conn.sadd(‘data_id‘,source_id) if ex == 1: print(‘该条数据没有爬取过，可以爬取......‘) yield item else: print(‘该条数据已经爬取过了，不需要再次爬取了!!!‘)
# -*- coding: utf-8 -*- # Define your item pipelines here # # Don‘t forget to add your pipeline to the ITEM_PIPELINES setting # See: https://doc.scrapy.org/en/latest/topics/item-pipeline.html from redis import Redis class IncrementbydataproPipeline(object): conn = None def open_spider(self, spider): self.conn = Redis(host=‘127.0.0.1‘, port=6379) def process_item(self, item, spider): dic = { ‘author‘: item[‘author‘], ‘content‘: item[‘content‘] } # print(dic) self.conn.lpush(‘qiubaiData‘, dic) return item
原文：https://www.cnblogs.com/iamjianghao/p/10864633.html
