概念：通过爬虫检测某网站的更新情况，以便可以爬取最新的数据。
如何进行增量式的爬虫工作？
- 在发送请求之前判断这个url是不是被之前爬取过
- 在解析内容后判断这部分内容是不是之前爬取过
- 在写入存储介质的时候，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。
去重的方法：
- 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。
- 需求：爬取4567tv网站中所有的电影详情数据。
在发送请求之前判断这个url是不是被之前爬取过
爬虫文件：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from redis import Redis
from increment1_Pro.items import Increment1ProItem
class MovieSpider(CrawlSpider):
name = 'movie'
# allowed_domains = ['www.xxx.com']
start_urls = ['https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/7.html']
rules = (
Rule(LinkExtractor(allow=r'/index.php/vod/show/id/7/page/d+.html'), callback='parse_item', follow=True),
)
def parse_item(self, response):
conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
detail_url_list = 'https://www.4567tv.tv'+response.xpath('//li[@class="col-md-6 col-sm-4 col-xs-3"]/div/a/@href').extract()
for url in detail_url_list:
#ex == 1:set中没有存储url
ex = conn.sadd('movies_url',url)
if ex == 1:
yield scrapy.Request(url=url,callback=self.parse_detail)
else:
print('网站没有更新数据,暂无新数据可爬!')
def parse_detail(self,response):
item = Increment1ProItem()
item['name'] = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/h1/text()').extract_first()
item['actor'] = response.xpath('/html/body/div[1]/div/div/div/div[2]/p[3]/a/text()').extract_first()
yield item
items.py
import scrapy
class Increment1ProItem(scrapy.Item):
# define the fields for your item here like:
name = scrapy.Field()
actor = scrapy.Field()
pipelines.py
from redis import Redis
class Increment1ProPipeline(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'],
# 'axtor':item['actor']
# }
print('有新数据被爬取到,正在入库......')
self.conn.lpush('movie_data',item)
return item
settings.py
USER_AGENT = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.119 Safari/537.36'
ROBOTSTXT_OBEY = False
ITEM_PIPELINES = {
'increment1_Pro.pipelines.Increment1ProPipeline': 300,
}
在解析内容后判断这部分内容是不是之前爬取过
- 需求：爬取糗事百科中段子的标题和作者
爬虫文件：
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from increment2_Pro.items import Increment2ProItem
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),
)
def parse_item(self, response):
div_list = response.xpath('//div[@class="article block untagged mb15 typs_hot"]')
conn = Redis(host='127.0.0.1',port=6379)
for div in div_list:
item = Increment2ProItem()
item['content'] = div.xpath('.//div[@class="content"]/span//text()').extract()
item['content'] = ''.join(item['content'])
item['author'] = div.xpath('./div/a[2]/h2/text() | ./div[1]/span[2]/h2/text()').extract_first()
source = item['author']+item['content']
#自己制定了一种形式的数据指纹
hashValue = hashlib.sha256(source.encode()).hexdigest()
ex = conn.sadd('qiubai_hash',hashValue)
if ex == 1:
yield item
else:
print('没有更新数据可爬!!!')
pipelines.py
from redis import Redis
class Increment2ProPipeline(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']
}
self.conn.lpush('qiubaiData',dic)
print('爬取到一条数据,正在入库......')
return item