Python爬虫入门教程 78-100 用Scrapy+BloomFilter再写个增量爬虫

最新推荐文章于 2025-04-13 07:30:00 发布
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分类专栏： 爬虫100例教程 文章标签： python 编程语言 Scrapy爬虫百例教程 Python爬虫入门教程 BloomFilter爬虫
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hihell/article/details/108225659
本文介绍了如何使用Python的Scrapy框架和BloomFilter实现增量爬虫。通过pybloom_live库处理布隆过滤器，解决网络爬虫的去重问题。文章详细讲解了BloomFilter的应用场景，如邮件黑名单和KV系统快速判断Key。还提供了Scrapy爬虫代码示例，并指导如何设置定时任务来运行爬虫。

Python爬虫入门教程 78-100

写在前面

今天是第78篇Python爬虫博客了，在这里立个Flag，争取在10月1日之前把爬虫百例写完，如果你从第一篇看到现在，你应该是一个合格的爬虫Coder了，继续加油！！

继续搞定增量爬虫，本文涉及两个Python模块，一个为Scrapy，另一个是BloomFilter

BloomFilter（布隆过滤器）使用场景

关于BloomFilter是谁发明的以及为什么发明，本文就不在赘述了，下面主要给大家分享一下BloomFilter使用的场景

  1. 黑名单应用（邮件黑名单）
  2. 网络爬虫去重（和我们要学的增量爬虫产生了关联）
  3. KV系统快速判断Key是否存在
  4. 减少缓存穿透（具体没尝试过，不做过多的解释，可以参照：http://blog.itpub.net/31561269/viewspace-2639083/ 博客内容）

今天需要掌握的一个库叫做pybloom_live 关于它的源码，最新的版本参照 https://pypi.org/project/pybloom_live/

首先去github查阅一下依赖库，这个地方蛮重要的，如果不注意后续很容易翻车https://github.com/jose

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基于Scrapy-Redis-BloomFilter的分布式增量爬虫系统设计与实现
2201_76125261的博客
08-20 255
随着互联网数据的爆炸式增长，如何高效、精准且可持续地从海量网页中获取增量信息，成为了网络爬虫领域的关键挑战。本文旨在深入探讨增量式爬虫的核心原理，并基于Python生态中的顶尖技术栈——Scrapy爬虫框架、Redis内存数据库、MongoDB文档数据库以及BloomFilter（布隆过滤器）算法，设计并实现一个高性能、可分布式扩展、能有效识别重复URL的增量式爬虫系统。本文将详细阐述系统架构、工作流程、去重策略，并提供完整的代码实现，为构建企业级数据采集平台提供一套切实可行的解决方案。
使用BloomFilter优化scrapy-redis去重
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使用BloomFilter优化scrapy-redis去重1. 背景 做爬虫的都知道，scrapy是一个非常好用的爬虫框架，但是scrapy吃内存非常的厉害。其中有个很关键的点就在于去重。 “去重”需要考虑三个问题：去重的速度和去重的数据量大小，以及持久化存储来保证爬虫能够续爬。 去重的速度：为了保证较高的去重速度，一般是将去重放到内存中来做的。例如python内置的set( )，redis的se
python—简单数据抓取八(scrapy_redis实现增量式爬虫、Scrapy-Redis中对接Bloom Filter去重)
yytkkn的博客
02-23 816
学习目标： python学习二十八——简单数据抓取八 学习内容： 1、scrapy_redis实现增量式爬虫 1、scrapy_redis实现增量式爬虫 1、Scrapy_redis在scrapy的基础上实现了更多，更强大的功能，具体体现在： 请求对象的持久化 去重的持久化 和实现分布式 2、scrapy_redis的工作特点： 在scrapy_redis中，所有的带抓取的对象和去重的指纹都存在所有的服务器公用的redis中 所有的服务器公用一个redis中的request对象 所有的reque
scrapy中使用布隆过滤器BloomFilter
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04-15 1793
布隆过滤器 BloomFilter 1.前言 ​ “去重”是日常工作中会经常用到的一项技能，在爬虫领域更是常用，并且规模一般都比较大。 ​ 去重需要考虑两个点：去重的数据量、去重速度。为了保持较快的去重速度，一般选择在内存中进行去重。数据量不大时，可以直接放在内存里面进行去重，例如python可以使用set()进行去重。当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构。当数据量再大一点时，可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成16/32/40个字符，再使用上面两种方法去重；当数据量达到亿(甚至十亿
ScrapyRedisBloomFilter:Scrapy Redis Bloom过滤器
05-11
Scrapy-Redis-BloomFilter 这是一个支持Scrapy-Redis的BloomFilter的软件包。 安装 您可以使用pip轻松安装此软件包： pip install scrapy-redis-bloomfilter 依赖关系： Scrapy-Redis> = 0.6.8 用法 将此设置添加到settings.py ： # Ensure use this Scheduler SCHEDULER = "scrapy_redis_bloomfilter.scheduler.Scheduler" # Ensure all spiders share same duplicates filter through redis DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis_bloomfilter.dupefilter.RFPDupeFilter" #
doc_scrapy_BloomFilter
FeelUps--The more U Give,The More U Have
11-10 376
Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。   一. 实例  　　为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 　　假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。
推荐使用：Scrapy-Redis-BloomFilter - 超级强大的去重利器
gitblog_00021的博客
06-03 483
推荐使用：Scrapy-Redis-BloomFilter - 超级强大的去重利器 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在大数据爬虫领域，有效地去除重复数据是一项至关重要的任务。为此，我们向您隆重推荐一个开源项目——Scrapy-Redis-BloomFilter，它是一个专门针对Scrapy-Redis框架设计的布隆过滤器插件，能帮助您的爬虫轻松实现高效的去重功能。...
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大家好，欢迎来到《Python网络爬虫从入门到精通》系列教程的第48篇文章。经过前面几十篇的学习，我们已经掌握了使用 requests、BeautifulSoup、Selenium 等工具进行数据抓取的基本方法。然而，随着项目的复杂度提升，这些工具在面对大型、高并发、高可维护性的爬虫任务时，往往力不从心。这时候，专业的爬虫框架——Scrapy，就该登场了。Scrapy 是一个由 Python 编写的、功能强大的异步爬虫框架，它具备高性能、模块化、易扩展等诸多优点，被广泛应用于各种数据采集任务中。
基于Python与C混合编程实现的多源新闻数据采集与智能检索系统-集成Scrapy框架增量爬取新浪网易搜狐新闻数据并通过BloomFilter进行URL去重-结合BM25算法与.zip
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09-21
本项目采用Python与C混合编程技术，结合Scrapy爬虫框架和BloomFilter算法，实现了对新浪、网易、搜狐等多家新闻网站的新闻数据进行高效采集和智能检索的功能。 Scrapy是一个快速、高层次的网页抓取和web爬取框架，...
不踩坑的Python爬虫：Python爬虫开发与项目实战，从爬虫入门 Python
03-21
前者通过去重机制确保数据的唯一性，如使用BloomFilter算法；后者通过多机器协作，如结合Redis或MongoDB集群，提高爬取速度和稳定性。 最后，PySpider框架提供了更人性化的界面，简化了爬虫开发过程，让开发者可以...
Scrapy 爬虫去重效率优化之 Bloom Filter的算法的对接
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07-11 544
From：https://cloud.tencent.com/developer/article/1084962 Python分布式爬虫打造搜索引擎Scrapy精讲—将bloomfilter(布隆过滤器)集成到scrapy-redis中https://www.cnblogs.com/adc8868/p/7442306.html scrapy redi...
爬虫学习（三）
qq_51390057的博客
04-23 734
目录1.布隆过滤器2.模拟登录抓取数据（1）session、cookie（2）jwt3.超级鹰4.pyppeteer5.js逆向网易云（上）
网络安全攻防之破解小程序积分制度（Fiddler抓包教程实战）【文末含彩蛋】
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今天碰到一个微信公众号的的某个积分制功能：简单介绍就是你阅读文章可以刷积分，然后也可以使用积分，正好前段时间接触到了Fiddler（抓包神奇），想利用一下，把请求给修改了，从而增加自己的累计积分。这就是那个程序的界面，点击【我要阅读】，阅读文章后就可以增加学分，【互助发布】中可以消耗积分。仅供娱乐学习使用，若是影响到了该程序的开发者，联系删除！
Scrapy如何借助于BloomFilter实现增量爬取
zcc_0015的专栏
01-29 1万+
一、增量爬取的思路：即保存上一次状态，本次抓取时与上次比对，如果不在上次的状态中，便视为增量，保存下来。对于scrapy来说，上一次的状态是抓取的特征数据和上次爬取的 request队列（url列表），request队列可以通过request队列可以通过scrapy.core.scheduler的pending_requests成员得到，在爬虫启动时导入上次爬取的特征数据，并且用上次request
BloomFilter在Python爬虫中的使用
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01-08 1531
BloomFilter BloomFilter（布隆过滤器）是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。BloomFilter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。BloomFilter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，BloomFilter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bl
基于Redis的Bloomfilter去重（附Python代码）
九茶
11-10 2万+
前言：“去重”是日常工作中会经常用到的一项技能，在爬虫领域更是常用，并且规模一般都比较大。去重需要考虑两个点：去重的数据量、去重速度。为了保持较快的去重速度，一般选择在内存中进行去重。 数据量不大时，可以直接放在内存里面进行去重，例如python可以使用set()进行去重。 当去重数据需要持久化时可以使用redis的set数据结构。 当数据量再大一点时，可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/
Scrapy爬虫去重效率优化之Bloom Filter的算法的对接
学海无涯
06-10 4397
首先回顾一下Scrapy-Redis的去重机制。Scrapy-Redis将Request的指纹存储到了Redis集合中，每个指纹的长度为40，例如27adcc2e8979cdee0c9cecbbe8bf8ff51edefb61就是一个指纹，它的每一位都是16进制数。我们计算一下用这种方式耗费的存储空间。每个十六进制数占用4 b，1个指纹用40个十六进制数表示，占用空间为20 B，1万个指纹即占用空...
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基于Redis的Python分布式爬虫去重实现
在当前的IT技术发展背景下，分布式爬虫系统...尽管目前标注为“未完成”，但其所指向的技术方向已经非常明确：即构建一个稳定、高效、可扩展的分布式增量爬虫系统，而这正是当前企业级数据服务中极为关键的能力支撑。
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