使用scrapy实现增量式爬取方式

使用Scrapy实现增量式爬取方式的攻略如下:

一、为什么要使用增量式爬取方式

在许多情况下,我们需要经常更新我们的爬虫程序,以便及时获取网站上的新数据。但是,一些网站每天只能采集一定数量的数据,可能由于网站资源受到限制或自身能力问题。在这种情况下,为了提高爬取的效率,我们可以使用增量式爬取方式。

相比于全量爬取,增量式爬取能够只抓取最新的数据,只需爬取网站上新增的或更新的内容,大大减少了爬取的时间和资源占用,提高了爬虫程序的效率和可靠性。

二、如何实现增量式爬取

Scrapy提供了一些内置的机制和扩展,可以轻松实现增量式爬取。

以下是实现增量式爬取的基本步骤:

1. 使用唯一标识符进行去重

在Scrapy中,去重的机制是通过使用唯一标识符来识别和排除重复的URL。通过在item中定义一组需要去重的字段(如ID),Scrapy可以根据这些字段的值自动判断是否需要对该URL进行处理。

from scrapy.item import Item, Field

class MyItem(Item):
    id = Field()
    title = Field()
    content = Field()

在pipeline中的实现:

from scrapy.exceptions import DropItem

class DuplicatePipeline(object):
    def __init__(self):
        self.ids_seen = set()

    def process_item(self, item, spider):
        if item['id'] in self.ids_seen:
            raise DropItem("Duplicate item found: %s" % item)
        else:
            self.ids_seen.add(item['id'])
            return item

2. 更新爬虫程序

当网站上出现新内容时,我们需要更新爬虫程序,以确保它可以检测到并采集新数据。更新爬虫程序需要对以下几个部分进行改进:

  • 修改start_urls或者start_requests方法以爬取新的页面
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'

    def start_requests(self):
        urls = [
            'http://www.example.com/page1.html',
            'http://www.example.com/page2.html',
            ...
        ]
        for url in urls:
            yield scrapy.Request(url=url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        ...
  • 确保Scrapy爬虫程序在下一次运行时能够继续爬取上次停止的位置
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'

    custom_settings = {
        'JOBDIR': '/path/to/save/job',
    }

    def parse(self, response):
        pass
  • 中间件或pipeline中添加增量式爬取相关的处理逻辑
class MyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        if is_new(item):
            # 处理新数据
            pass
        else:
            # 忽略旧数据
            raise DropItem()
        return item

3. 使用增量式爬虫框架

为了更加便捷地实现增量式爬取,可以使用一些Scrapy的增量式爬虫框架,例如:scrapy_redis、scrapy-splash、scrapy-redis-bloomfilter、scrapy-deltafetch等。这些框架都提供了一些针对增量式爬取的优化和扩展,可以帮助我们更加轻松地实现增量式爬取。

例如,使用scrapy-redis-bloomfilter可以避免过多的重复URL,保证在多个爬虫同时爬取同一网站时不会重复抓取同一个URL:

import redis
from scrapy_redis_bloomfilter import bloomfilter

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    redis_key = 'myspider:start_urls'
    redis_bf_key = 'myspider:dupefilter'

    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(MySpider, self).__init__(*args, **kwargs)

        self.server = redis.from_url(self.settings.get('REDIS_URL'))
        self.bf = bloomfilter.BloomFilter(server=self.server, key=self.redis_bf_key)

    def start_requests(self):
        if not self.bf:
            self.bf.init()

        for url in self.start_urls:
            if not self.bf.is_exist(url):
                yield scrapy.Request(url, callback=self.parse)

    def parse(self, response):
        ...
        if not self.bf.is_exist(url):
            self.bf.add(url)

三、示例说明

以下是两个实现增量式爬取的示例:

示例1:使用scrapy-redis实现增量式爬取

scrapy-redis是一个Scrapy的Redis分布式组件,支持多个Scrapy进程并行爬取相同的网站。使用该组件,可以方便地实现增量式爬取。

  • 安装scrapy-redis:
pip install scrapy-redis
  • 在settings.py中添加配置:
# 启用Redis调度
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"

# 启用去重组件
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"

# 如果你的redis服务器不在本地,请设置REDIS_URL
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'
  • 在spiders中修改爬虫程序:
from scrapy_redis.spiders import RedisSpider

class MySpider(RedisSpider):
    name = 'myspider'
    redis_key = 'myspider:start_urls'

    def parse(self, response):
        ...

示例2:使用scrapy-splash实现增量式爬取

scrapy-splash是一个Scrapy的JavaScript渲染插件,可以在爬虫中使用Splash来爬取JavaScript生成的内容。

  • 安装scrapy-splash:
pip install scrapy-splash
  • 在settings.py中添加配置:
# 启用Splash中间件
DOWNLOADER_MIDDLEWARES = {
    'scrapy_splash.SplashMiddleware': 725,
}

# 将Splash请求拒截器的优先级设置为高于其他请求拒截器
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'

# 设置Splash服务地址
SPLASH_URL = 'http://localhost:8050'

# 启用增量式爬取中间件
SPIDER_MIDDLEWARES = {
    'myspider.middlewares.IncrementMiddleware': 543,
}

# 开启缓存
HTTPCACHE_STORAGE = 'scrapy_splash.SplashAwareFSCacheStorage'
  • 在middlewares中添加增量式爬取中间件:
import scrapy_splash
from scrapy.exceptions import IgnoreRequest

class IncrementMiddleware(object):
    def __init__(self):
        self.urls_seen = set()

    def process_request(self, request, spider):
        # 检查URL是否已经被处理过
        if request.url in self.urls_seen:
            raise IgnoreRequest()
        else:
            self.urls_seen.add(request.url)
            return None

    def process_response(self, request, response, spider):
        # 处理新数据
        if response.status == 200:
            # 过滤已处理过的URL
            self.urls_seen.add(request.url)

            # 确定是否存在下一页
            next = response.xpath("//a[@class='next-page']/@href")
            if next:
                next_url = next.get()
                # 构造新的请求
                request = scrapy_splash.SplashRequest(
                    next_url, callback=self.parse, args={'wait': 0.5}
                )
                request.meta['handle_httpstatus_all'] = True
                return request
            else:
                return response
        else:
            return response

    def process_exception(self, request, exception, spider):
        return None

结论

增量式爬取是一个非常有用的技术,在实际的爬虫开发中应该尽可能地采用它,提高爬虫程序的效率和可靠性。Scrapy提供了丰富的内置机制和扩展,可以方便地实现增量式爬取,同时还有一些优秀的增量式爬虫框架可以使用。通过这些工具和方法的结合,可以轻松实现高效、稳定、持续的爬虫程序运行方式。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:使用scrapy实现增量式爬取方式 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月16日
下一篇 2023年5月16日

相关文章

  • redis 交集、并集、差集的具体使用

    首先我们需要了解 Redis 中集合(Set)的概念。集合是 Redis 中重要的数据结构,与普通的集合有些差别。Redis 的集合是一种无序的、唯一的数据集合。在 Redis 中,集合元素必须唯一,不能重复。 Redis 通过内置的命令和数据结构支持集合的交集、并集和差集操作。 交集操作 交集操作可以获得多个集合的交集,也就是这些集合中都存在的元素。在 R…

    MongoDB 2023年5月16日
    00
  • MongoD管理数据库的方法介绍

    下面是MongoDB管理数据库的完整攻略: MongoDB管理数据库的方法介绍 背景介绍 MongoDB是一款非关系型数据库,具有高可扩展性、高性能、高灵活性等优点。本文将介绍MongoDB的管理方法,帮助管理员更好地管理MongoDB数据库。 常用的MongoDB管理工具 MongoDB提供了多个工具来帮助管理员管理数据库,常用的包括: Mongo She…

    MongoDB 2023年5月16日
    00
  • MongoDB 内存管理相关总结

    MongoDB 内存管理相关总结 前言 MongoDB 是一个基于文档的 NoSQL 数据库,它的存储方式与传统的关系型数据库不同,它将数据保存为 BSON 格式的二进制文档。在 MongoDB 中,内存的使用非常重要,因为它决定了数据库的性能和可靠性。本文将对 MongoDB 的内存管理进行详细讲解。 内存管理 MongoDB 的内存管理主要由两个部分组成…

    MongoDB 2023年5月16日
    00
  • 使用python连接mysql数据库数据方式

    使用 Python 连接 MySQL 数据库一般需要以下步骤: 安装需要的库:Python 连接 MySQL 可以使用 PyMySQL、mysql-connector-python 等库,这里以 PyMySQL 为例。 pip install pymysql 连接数据库:在 Python 中使用 PyMySQL 连接 MySQL 数据库需要先创建数据库连接对…

    MongoDB 2023年5月16日
    00
  • MongoDB数据库用户角色和权限管理详解

    MongoDB数据库用户角色和权限管理详解 MongoDB 是一种极富有弹性的文档型数据库,具有高性能、可伸缩性和可读性等特点。作为 MongoDB 数据库管理员,为保证数据库安全可靠,我们需要了解 MongoDB 的角色和权限管理机制。 MongoDB 用户角色 MongoDB 支持两种类型的角色:内建角色和自定义角色。内建角色是 MongoDB 预定义的…

    MongoDB 2023年5月16日
    00
  • MongoDB 数据模型的设计模式及优缺点

    MongoDB是一种流行的NoSQL数据库,在设计数据模型时,需要考虑到多种因素,包括数据量、数据结构、查询需求、数据聚合和可扩展性等。本文将介绍MongoDB数据模型设计的常见模式以及它们的优缺点,并提供两个示例说明。 模式1:嵌入式文档 在MongoDB中,可以将一个文档嵌入到另一个文档中,形成“嵌入文档模式”。这种模式通常用于描述一对一或一对多的关系,…

    MongoDB 2023年5月16日
    00
  • mongodb 数据块的迁移流程分析

    下面我将详细讲解“mongodb 数据块的迁移流程分析”的完整攻略。 什么是MongoDB数据块 在MongoDB中,数据被存储在逻辑上的数据库中,该数据库会被分片成一个个的数据块,每个数据块包含多个文档。MongoDB的分片机制将一个巨大的数据集切分成若干个小的子集,这些子集分布在集群的各个节点上。 MongoDB数据块的迁移流程分析 当一个mongos实…

    MongoDB 2023年5月16日
    00
  • 精选30道Java笔试题解答(附答案)

    下面是针对“精选30道Java笔试题解答(附答案)”的完整攻略。 1. 了解题目类型 在开始解题前,需要先梳理一下这些题目的类型。Java笔试题大多数是基础知识的考察,需要熟悉Java的数据类型、循环、条件语句、面向对象等基本概念。另外,也会涉及到一些算法和数据结构的知识。具体来说,这些题目的类型包括但不限于以下几种: 选择题 填空题 编程题 在了解题目类型…

    MongoDB 2023年5月16日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部