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python爬虫Scrapy(6)之增量式

news 来源：原创 2025/8/12 5:18:47

增量式

爬虫应用场景分类
- 通用爬虫
- 聚焦爬虫
- 功能爬虫
- 分布式爬虫
- 增量式：
  - 用来监测网站数据更新的情况（爬取网站最新更新出来的数据）。
  - 只是一种程序设计的思路，使用什么技术都是可以实现的。
  - 核心：
    - 去重。
      - 使用一个记录表来实现数据的去重：
        记录表：存储爬取过的数据的记录
        如何构建和设计一个记录表：
        记录表需要具备的特性：
        去重
        需要持久保存的
        
        方案1：使用Python的set集合充当记录表？
        不可以的！因为set集合无法实现持久化存储
        
        方案2：使用redis的set集合充当记录表？
        可以的，因为redis的set既可以实现去重又可以进行数据的持久化存储。
基于两个场景实现增量式爬虫：
- 场景1：如果爬取的数据都是存储在当前网页中，没有深度的数据爬取的必要。
- 场景2：爬取的数据存在于当前页和详情页中，具备深度爬取的必要。

场景1的实现：

数据指纹：

数据的唯一标识。记录表中可以不直接存储数据本身，直接存储数据指纹更好一些。

#爬虫文件
import scrapy
import redis
from ..items import Zlsdemo1ProItem
class DuanziSpider(scrapy.Spider):name = 'duanzi'# allowed_domains = ['www.xxxx.com']start_urls = ['https://ishuo.cn/']#Redis的链接对象conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)def parse(self, response):li_list = response.xpath('//*[@id="list"]/ul/li')for li in li_list:content = li.xpath('./div[1]/text()').extract_first()title = li.xpath('./div[2]/a/text()').extract_first()all_data = title+content#生成该数据的数据指纹import hashlib  # 导入一个生成数据指纹的模块m = hashlib.md5()m.update(all_data.encode('utf-8'))data_id = m.hexdigest()ex = self.conn.sadd('data_id',data_id)if ex == 1:#sadd执行成功（数据指纹在set集合中不存在）print('有最新数据的更新，正在爬取中......')item = Zlsdemo1ProItem()item['title'] = titleitem['content'] = contentyield itemelse:#sadd没有执行成功（数据指纹在set集合中存储）print('暂无最新数据更新，请等待......')

场景2的实现：

使用详情页的url充当数据指纹即可。

import scrapy
import redis
from ..items import Zlsdemo2ProItem
class JianliSpider(scrapy.Spider):name = 'jianli'# allowed_domains = ['www.xxx.com']start_urls = ['https://sc.chinaz.com/jianli/free.html']conn = redis.Redis(host='127.0.0.1',port=6379)def parse(self, response):div_list = response.xpath('//*[@id="container"]/div')for div in div_list:title = div.xpath('./p/a/text()').extract_first()#充当数据指纹detail_url = 'https:'+div.xpath('./p/a/@href').extract_first()ex = self.conn.sadd('data_id',detail_url)item = Zlsdemo2ProItem()item['title'] = titleif ex == 1:print('有最新数据的更新，正在采集......')yield scrapy.Request(url=detail_url,callback=self.parse_detail,meta={'item':item})else:print('暂无数据更新！')def parse_detail(self,response):item = response.meta['item']download_url = response.xpath('//*[@id="down"]/div[2]/ul/li[1]/a/@href').extract_first()item['download_url'] = download_urlyield item

scrapy项目部署

scrapyd部署工具介绍

scrapyd是一个用于部署和运行scrapy爬虫的程序，它由 scrapy 官方提供的。它允许你通过JSON API来部署爬虫项目和控制爬虫运行。

所谓json api本质就是post请求的webapi

选择一台主机当做服务器，安装并启动 scrapyd 服务。再这之后，scrapyd 会以守护进程的方式存在系统中，监听爬虫地运行与请求，然后启动进程来执行爬虫程序。

环境安装

scrapyd服务:

pip install scrapyd

scrapyd客户端:

pip install scrapyd-client

一定要安装较新的版本10以上的版本，如果是现在安装的一般都是新版本

启动scrapyd服务

打开终端在scrapy项目路径下 启动scrapyd的命令： scrapyd
scrapyd 也提供了 web 的接口。方便我们查看和管理爬虫程序。默认情况下 scrapyd 监听 6800 端口，运行 scrapyd 后。在本机上使用浏览器访问 http://localhost:6800/地址即可查看到当前可以运行的项目。
点击job可以查看任务监控界面

scrapy项目部署

配置需要部署的项目

编辑需要部署的项目的scrapy.cfg文件(需要将哪一个爬虫部署到scrapyd中，就配置该项目的该文件)

[deploy:部署名(部署名可以自行定义)] 
url = http://localhost:6800/ 
project = 项目名(创建爬虫项目时使用的名称)username = bobo # 如果不需要用户名可以不写
password = 123456 # 如果不需要密码可以不写

部署项目到scrapyd

同样在scrapy项目路径下执行如下指令：

scrapyd-deploy 部署名(配置文件中设置的名称) -p 项目名称

部署成功之后就可以看到部署的项目
使用以下命令检查部署爬虫结果：
- ```
scrapyd-deploy -L 部署名
```

管理scrapy项目

指令管理

安装curl命令行工具
- window需要安装
- linux和mac无需单独安装
window安装步骤：
- 下载curl文件：https://curl.se/download.html，打开网页后向下拖动，找到window系统对应版本下载
- 下载后，放置到一个无中文的文件夹下直接解压缩，解压后将bin文件夹配置环境变量！
- 参考网页：https://www.cnblogs.com/lisa2016/p/12193494.html

启动项目：

curl http://localhost:6800/schedule.json -d project=项目名 -d spider=爬虫名

返回结果：注意期中的jobid，在关闭项目时候会用到

{"status": "ok", "jobid": "94bd8ce041fd11e6af1a000c2969bafd", "node_name": "james-virtual-machine"}

关闭项目：

curl http://localhost:6800/cancel.json -d project=项目名 -d job=项目的jobid

删除爬虫项目：

curl http://localhost:6800/delproject.json -d project=爬虫项目名称

requests模块控制scrapy项目

import requests# 启动爬虫
url = 'http://localhost:6800/schedule.json'
data = {'project': 项目名,'spider': 爬虫名,
}
resp = requests.post(url, data=data)# 停止爬虫
url = 'http://localhost:6800/cancel.json'
data = {'project': 项目名,'job': 启动爬虫时返回的jobid,
}
resp = requests.post(url, data=data)

生产者消费者模式

认识生产者和消费者模式

生产者和消费者是异步爬虫中很常见的一个问题。产生数据的模块，我们称之为生产者，而处理数据的模块，就称为消费者。

例如：

图片数据爬取中，解析出图片链接的操作就是在生产数据

对图片链接发起请求下载图片的操作就是在消费数据

为什么要使用生产者和消费者模式

在异步世界里，生产者就是生产数据的线程，消费者就是消费数据的线程。在多线程开发当中，如果生产者处理速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等待消费者处理完，才能继续生产数据。同样的道理，如果消费者的处理能力大于生产者，那么消费者就必须等待生产者。为了解决这个问题于是引入了生产者和消费者模式。

import requests
import threading
from lxml import etree
from queue import Queue
from urllib.request import urlretrieve
from time import sleep
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.138 Safari/537.36",}#生产数据：解析提取图片地址
class Producer(threading.Thread):#生产者线程def __init__(self,page_queue,img_queue):super().__init__()self.page_queue = page_queueself.img_queue = img_queuedef run(self):while True:if self.page_queue.empty():print('Producer任务结束')break#从page_queue中取出一个页码链接url = self.page_queue.get()#从当前的页码对应的页面中解析出更多的图片地址self.parse_detail(url)def parse_detail(self,url):response = requests.get(url,headers=headers)response.encoding = 'gbk'page_text = response.texttree = etree.HTML(page_text)li_list = tree.xpath('//*[@id="main"]/div[3]/ul/li')for li in li_list:img_src = 'https://pic.netbian.com'+li.xpath('./a/img/@src')[0]img_title = li.xpath('./a/b/text()')[0]+'.jpg'dic = {'title':img_title,'src':img_src}self.img_queue.put(dic)#消费数据：对图片地址进行数据请求
class Consumer(threading.Thread):#消费者线程def __init__(self,page_queue,img_queue):super().__init__()self.page_queue = page_queueself.img_queue = img_queuedef run(self):while True:if self.img_queue.empty() and self.page_queue.empty():print('Consumer任务结束')breakdic = self.img_queue.get()title = dic['title']src = dic['src']print(src)urlretrieve(src,'imgs/'+title)print(title,'下载完毕！')def main():#该队列中存储即将要要去的页面页码链接page_queue = Queue(20)#该队列存储生产者生产出来的图片地址img_queue = Queue(60)#该循环可以将2，3，4这三个页码链接放入page_queue中for x in range(2,10):url = 'https://pic.netbian.com/4kmeinv/index_%d.html'%xpage_queue.put(url)#生产者for x in range(3):t = Producer(page_queue,img_queue)t.start()#消费者for x in range(3):t = Consumer(page_queue,img_queue)t.start()main()

python爬虫Scrapy(6)之增量式

增量式爬虫应用场景分类通用爬虫聚焦爬虫功能爬虫分布式爬虫增量式： 用来监测网站数据更新的情况（爬取网站最新更新出来的数据）。只是一种程序设计的思路，使用什么技术都是可以实现的。核心： 去重。使用一个记录表来…...

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oracle删除表中重复数据

需求： 删除wfd_procs_nodes_rwk表中，huser_id、dnode_id、rwk_name字段值相同的记录，如果有多条，只保留一条。 SQL： DELETE FROM wfd_procs_nodes_rwk t WHERE t.rowid > (SELECT MIN(t1.rowid)FROM wfd_procs_n…...

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【大模型基础_毛玉仁】2.3 基于 Encoder-only 架构的大语言模型

更多内容：XiaoJ的知识星球目录 2.3 基于Encoder-only 架构的大语言模型2.3.1 Encoder-only 架构2.3.2 BERT 语言模型1）BERT 模型结构2）BERT 预训练方式3）BERT 下游任务 2.3.3 BERT 衍生语言模型1）RoBERTa 语言模型2&a…...

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js 给元素添加点击事件的方法

在 JavaScript 里，为元素添加点击事件有多种方法，下面为你介绍三种常见的方式。 1. 使用内联事件处理程序你可以在 HTML 标签里直接使用 onclick 属性添加点击事件。示例如下： <!DOCTYPE html> <html lang"en"><…...

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在LORA训练中，LORA模型的矩阵的行列是多少: W n e w = W + α r B A W_{new}=W + \frac{\alpha}{r}BA...

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C 环境设置指南引言 C语言作为一种历史悠久且功能强大的编程语言，在软件开发和系统编程领域占有举足轻重的地位。C语言环境设置是进行C语言编程的第一步，也是确保编程顺利进行的关键。本文将详细介绍C语言环境的设置过程，包括系统要求、开发工具的选择、环境变量的配置等…...

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2018年全国职业院校技能大赛高职组-计算机网络应用竞赛竞赛样题E卷

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一. 大华HTTP协议介绍大华HTTP协议是大华股份（Dahua Technology）为其安防监控设备开发的一套基于HTTP/HTTPS的通信协议，主要用于设备与客户端（如PC、手机、服务器）之间的数据交互。该协议支持设备管理、视频流获取、…...

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vue computed 计算属性简述

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【Docker】-Docker Compose+Dockerfile最佳实践

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TSB - AD 解读 — 迈向可靠、透明的 TSAD 任务

目录一文章动机二 TSAD 领域内的两类缺陷三数据集的构建四实验结果及结论项目宣传链接：TSB-AD 代码链接： TheDatumOrg/TSB-AD: TSB-AD: Towards A Reliable Time-Series Anomaly Detection Benchmark 原作者解读：NeurIPS 2…...

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多任务学习与持续学习微调：深入探索大型语言模型的性能与适应性

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Cocos Creator Shader入门实战(四)：预处理宏定义和Chunk

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Debezium日常分享系列之：Debezium 3.1.0.Beta1发布

Debezium日常分享系列之：Debezium 3.1.0.Beta1发布新特性和改进Debezium 平台的首次发布Percona 的最小锁定新的 Oracle 源信息 SCN 和时间戳字段Vitess Epoch/零日期列解析的变化Vitess 二进制排序的 tiny、medium 和 long 文本列的变化CloudEvent traceparent 支…...

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智能汽车图像及视频处理方案，支持视频智能剪辑能力

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编程日记 2025/8/9 11:59:07

《从零手写Linux Shell：详解进程控制、环境变量与内建命令实现 --- 持续更新》

承接上文Linux 进程的创建、终止、等待与程序替换保姆级讲解-CSDN博客，涉及所用到的代码，本文所绑定的资源就是上篇文章的主要代码。完整代码在文章末尾目录 1.实现编写代码输出一个命令行 a.如何获取自己的用户名，主机名，路径…...

编程日记 2025/7/30 10:01:56

postgresql 高版本pgsql备份在低版本pgsql中恢复失败，报错：“unsupported version”

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编程日记 2025/8/5 16:16:57

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编程日记 2025/8/11 3:01:57

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启动scrapyd服务

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