如何开启增量爬取？

八股文_数据爬虫 0 13

参考回答

增量爬取（Incremental Crawling）是指在爬虫任务中，只抓取那些自上次爬取以来发生变化或新增的内容，避免重复抓取已有的数据，从而提高爬取效率。要开启增量爬取，通常需要考虑以下几种方法：

时间戳：通过记录上次爬取的时间戳，之后只爬取那些自上次爬取后被更新过的页面。
页面哈希值：为每个页面生成哈希值，并将已爬取页面的哈希值保存在数据库中，下一次爬取时，检查页面的哈希值是否变化，如果变化则进行爬取。
爬取历史记录：在数据库中记录已爬取的页面信息，跟踪哪些页面发生了更新，或者在定时爬取时只爬取被标记为更新的页面。
网站提供的接口（API）：一些网站提供增量数据的接口，可以通过 API 获取自上次爬取以来的新数据。

详细讲解与拓展

1. 使用时间戳进行增量爬取

时间戳是一种简单而有效的方式来判断页面是否有更新。每次爬取时，记录页面内容的最后修改时间（如 Last-Modified 头信息），并将其保存到数据库中。下次爬取时，判断页面的 Last-Modified 时间是否更新，如果更新，则进行爬取。

实现步骤：
1. 获取页面的 Last-Modified 时间戳（HTTP 头信息）。
2. 保存该时间戳，并记录已爬取的页面。
3. 在下次爬取时，将获取到的时间戳与数据库中的时间戳进行对比，判断页面是否有更新。

示例：
在爬取网站时，通过 HTTP 请求获取页面的 Last-Modified 头信息：

import requests

url = 'http://example.com/page'
response = requests.head(url)
last_modified = response.headers.get('Last-Modified')

使用时间戳来判断页面是否更新：

if last_modified != saved_last_modified_timestamp:
  # 爬取更新的页面

2. 使用页面哈希值进行增量爬取

页面的内容通常会根据更新时间有所变化。你可以计算每个页面的哈希值（例如使用 MD5 或 SHA256）并存储在数据库中。下一次爬取时，通过计算页面的新哈希值并与数据库中的哈希值进行对比，如果哈希值不同，说明页面内容更新，可以进行爬取。

实现步骤：
1. 对页面内容计算哈希值（例如，MD5）。
2. 将哈希值存储到数据库中。
3. 下次爬取时，重新计算页面的哈希值，检查哈希值是否与数据库中的值不同，如果不同，则表示页面内容更新。

示例：

import hashlib

def get_page_hash(url):
  response = requests.get(url)
  page_content = response.text
  return hashlib.md5(page_content.encode('utf-8')).hexdigest()

page_hash = get_page_hash(url)
# 比对数据库中存储的哈希值
if page_hash != saved_page_hash:
  # 爬取更新的页面

3. 使用爬取历史记录进行增量爬取

通过数据库或其他存储方式，记录所有已爬取的页面的 URL 和相关的更新信息。例如，可以记录每个页面的最后爬取时间、页面是否更新等。下一次爬取时，检查哪些页面自上次爬取后发生了变化，进行增量爬取。

实现步骤：
1. 在数据库中记录页面的 URL、最后更新时间和爬取状态。
2. 在每次爬取时，根据上次爬取的时间来选择需要爬取的页面。
3. 只爬取那些自上次爬取以来有更新或新增的页面。
示例：
你可以在数据库中存储页面的 URL 和最后爬取时间，然后通过时间来判断页面是否需要更新。

4. 使用网站提供的增量数据接口

一些网站（尤其是大型网站或社交平台）提供了专门的 API，可以用来获取自上次请求以来新增或更新的数据。通过这些 API，你可以更高效地进行增量爬取。

实现步骤：
1. 获取 API 提供的增量数据接口，通常会要求你提供一个时间戳或者查询参数来限制返回的数据。
2. 定期调用该接口，获取自上次调用后新增或更新的数据。
示例：
假设一个 API 提供增量数据接口，你可以根据上次爬取的时间戳来查询新增的数据：
```
url = f'https://api.example.com/data?since={last_fetch_time}'
response = requests.get(url)
new_data = response.json()
```
Python

总结

增量爬取是通过某种方式（如时间戳、哈希值、历史记录或 API）来只抓取那些自上次爬取后更新或新增的内容，从而提高爬取效率。实现增量爬取的方式有很多种，可以根据不同的需求选择合适的策略。例如，使用时间戳、页面哈希值、数据库记录、或者直接利用网站提供的 API。