增量式爬虫

一、介绍

1、引言

比如当我们爬取一个小说网站的时候，第一天你把小说网站全部小说都爬下来了，存储好了。
一个月后，当这个小说网站又新出了几本小说，你重新爬取这个网站的时候，如果你不是增量式爬虫，
那么你的程序会重新把这个网站所有小说再爬一次，而实际上我们只需要把新增的小说爬下来即可，
这就是增量式爬虫。

2、增量式爬虫

1.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。

2.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

3.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。

4.去重方法
1,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。
2,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

1、爬取4567tv网站中喜剧片的所有电影的标题和上映年份

1. 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 moviePro.items import MovieproItem


class MovieSpider(CrawlSpider):
    name = 'movie'
    # allowed_domains = ['www.xxx.com']
    start_urls = ['https://www.4567tv.tv/index.php/vod/show/id/6/page/23.html']

    rules = (
        Rule(LinkExtractor(allow=r'/index.php/vod/show/id/6/page/\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="col-md-6 col-sm-4 col-xs-3"]')
        for li in li_list:
            # 获取详情页的url
            detail_url = 'http://www.4567tv.tv' + li.xpath('./div/a/@href').extract_first()
            # 将详情页的url存入redis的set中
            ex = self.conn.sadd('urls', detail_url)
            # 设置redis的key-value成功时，会返回1，否则返回0
            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 = MovieproItem()
        item['title'] = response.xpath('//div[@class="stui-content__detail"]/h3[@class="title"]/text()').extract_first()
        item['year'] = response.xpath('//div[@class="stui-content__detail"]/p[1]/a[2]/@href').extract_first()
        yield item


2. items.py
import scrapy


class MovieproItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    title = scrapy.Field()
    year = scrapy.Field()


3. pipelines.py
from redis import Redis


class MovieproPipeline(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 = {
            'title': item['title'],
            'year': item['year']
        }
        print(dic)
        self.conn.lpush('movieData', dic)
        return item

2、爬取糗事百科中的段子和作者数据

1. 爬虫文件
# -*- coding: utf-8 -*-
import scrapy
from scrapy.linkextractors import LinkExtractor
from scrapy.spiders import CrawlSpider, Rule
from qiubaiZ.items import QiubaizItem
from redis import Redis
import hashlib


class QiubaiSpider(CrawlSpider):
    name = 'qiubaiz'
    # allowed_domains = ['https://www.qiushibaike.com/text/']
    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 = QiubaizItem()
            # 爬取作者
            author = div.xpath('.//div[@class="author clearfix"]/a/h2/text()')
            if author:
                author = author[0].extract()
            else:
                author = "匿名用户"
            # 爬取这个用户的段子的内容contents
            contents = div.xpath('.//div[@class="content"]/span/text()')  # 遇到换行br就会生成一个Selector对象
            content = ''.join([selector.extract().strip() for selector in contents])
            item['author'] = author
            item['content'] = content
            # 设置数据的存储格式
            source = item['author'] + item['content']
            # 将解析到的数据值生成一个唯一的标识进行redis存储
            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!')


2. items.py
class QiubaizItem(scrapy.Item):
    # define the fields for your item here like:
    author = scrapy.Field()
    content = scrapy.Field()


3. pipelines.py
from redis import Redis


class QiubaizPipeline(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('qiubaizData', dic)
        return item