Pythonの爬虫類のエンジニアは、実際のデータをクロールする方法を学習します--app

Pythonのアプリケーション爬虫類のエンジニアは、実際のデータをクロールする方法を学習します

いくつかの一般的な方向、WEBウェブクロールデータ、APPデータキャプチャ、ソフトウェアのデータ取り込みに分け爬虫類。主にPythonのクロールを使用する方法のアプリケーションデータ

また、重複排除として知られているデータ重複排除機能は、重複データを検索し、それを削除し、唯一のユニークなデータユニットを保存し、デジタルファイルの集合を指します。データ重複排除が重要であるように、データの重複排除が効果的に、資源の浪費を避けることができます

データ重複除外

データ重複除外は、2つのノードから開始することができます：1は重い行くためのURLです。それは、直接フィルタアウト重複URLであり、他には、データベースの重複除外です。重複データのスクリーニングは、データベースのいくつかの特徴の使用、すなわち。

 DEFのprocess_spider_output（セルフ、レスポンス、結果、スパイダー）：
     のための R での結果：  
         IFでisinstance（R、要求）：    ＃は結果を分析し、URLは、次のステップに続けば、そうでない場合はスキップ 
            キー= self._get_keyを（R）     ＃_get_keyファンクションキーによって生成され
            たIFキーで：self.db         ＃チェックするかどうかの重要なデータベース 
                （logger.info " ：％S、すでに訪れを無視"％r）この    ＃放棄したデータベースであれば、
                IF ：self.stats 
                    セルフ。 stats.inc_value（' deltafetch /スキップ'、スパイダー=クモ）
                 続行
        のelifに：でisinstance（R＆LT、（BaseItem、辞書））   ＃辞書またはアイテムは、続行すると、解析の結果にを 
            キー= self._get_key（response.request）    
            self.db [キー] = STR（時間。時間（））     ＃永続URLの動作の
            IF self.stats：
                self.stats.inc_value（' deltafetch /ストアド'、スパイダー= スパイダー）
         降伏R＆LT
  DEFの_get_key（セルフ、要求）：
        ＃は、いずれかのキー値を生成request.meta渡す、または指紋生成アルゴリズムの使用 
        キー= request.meta.get（「deltafetch_keyを」）またはrequest_fingerprint（リクエスト）
 
        、リターン to_bytes（キー）

URLの重複排除は、
なぜ私たちはURLを再する必要がありますか？
爬虫類が作業を開始する時には、再ダウンロードが唯一の廃棄物のCPUマシンは検索エンジンシステムの負荷が増加しますしませんので、我々は、繰り返し同じページをダウンロードする必要はありません。そして、あなたはこの繰り返し制御の問題をダウンロードしたい、私たちは、限り、彼らがダウンロードする重複したページで問題を解決することができ繰り返されない、ダウンロードするURLを、コントロールとして、ダウンロードするためのハイパーリンクが基づいて検討する必要があります。
すでに永続化のためのリンクをクロールし、起動時に高負荷キューに入るために、それは比較的強い需要があります。
それは主に重い爬虫類の実行に対処するための障害である、あなたはすべてのリンクを再実行する必要はありません

強度に重みを決定するには？
期間をクロールの強度を決定するために重量が
1時間以内にフェッチサイクルを、リンクを作成する必要が永続性をクロールしていない
、（データの量が30ワット以下を捕獲）日にクロールする必要性をフェッチサイクルリンクは、比較的単純な永続行う
日以上でクロール・サイクルを、あなたはリンクをクロールする必要があり、比較的専門的な持続性を行います

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