爬虫爬取文档怎么取重复
时间: 2023-07-03 19:13:35 浏览: 57
为了避免爬虫重复爬取文档,可以使用以下方法进行去重:
1. 使用哈希算法:对于每个文档,可以计算出其哈希值,然后将哈希值存储到数据库或文件中。当爬虫爬取一个新文档时,计算其哈希值,如果该哈希值已经存在于数据库或文件中,则说明该文档已经被爬取过了,可以跳过。
2. 使用布隆过滤器:布隆过滤器是一种数据结构,可以快速判断一个元素是否存在于一个集合中。对于每个文档,可以将其哈希值加入到布隆过滤器中。当爬虫爬取一个新文档时,先将其哈希值加入到布隆过滤器中,如果该哈希值已经存在于布隆过滤器中,则说明该文档已经被爬取过了,可以跳过。
3. 使用数据库:将每个文档的 URL 存储到数据库中,并将 URL 设置为唯一索引,当爬虫爬取一个新文档时,先查询数据库中是否存在该 URL,如果存在,则说明该文档已经被爬取过了,可以跳过。
这些方法都可以有效地避免爬虫重复爬取文档,具体选用哪种方法,需要根据实际情况进行选择。
相关问题
爬虫爬取百度文库文档
你可以使用Python的爬虫库来爬取百度文库文档。下面是一个简单的示例代码,你可以根据自己的需求进行修改和优化:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def download_doc(url, save_path):
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
# 解析HTML
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 查找文档内容
doc_content = soup.find('div', {'class': 'doc-content'})
# 将文档内容写入文件
with open(save_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(doc_content.text)
# 示例使用:爬取文档URL为https://wenku.baidu.com/view/xxx 的文档
doc_url = 'https://wenku.baidu.com/view/xxx'
save_path = 'document.txt'
download_doc(doc_url, save_path)
```
在上述代码中,我们使用了`requests`库发送HTTP请求,并使用`BeautifulSoup`库解析HTML内容。我们通过查找特定的HTML标签和类名来定位文档内容,并将其写入文件。你只需要将`doc_url`替换为你要爬取的百度文库文档的URL,将`save_path`替换为你想要保存的文件路径即可。
请注意,爬取网站内容时需要遵守相关法律法规和网站的使用协议,确保你的行为合法合规。
爬取文档怎么去重复 案例
假设我们要爬取某个网站上的新闻文章,如何避免重复爬取同一篇文章呢?这里以使用数据库的方法为例:
1. 创建一个数据库表,用于存储已经爬取过的文章的 URL。
```sql
CREATE TABLE `crawled_urls` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`url` varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `url` (`url`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4;
```
2. 在爬取文章的代码中,先查询数据库中是否存在该 URL。
```python
import requests
import hashlib
import mysql.connector
def get_url_hash(url):
return hashlib.sha1(url.encode('utf-8')).hexdigest()
def is_url_crawled(url, conn):
cursor = conn.cursor()
query = "SELECT COUNT(*) FROM crawled_urls WHERE url=%s"
cursor.execute(query, (url,))
result = cursor.fetchone()
cursor.close()
return result[0] > 0
def mark_url_crawled(url, conn):
cursor = conn.cursor()
query = "INSERT INTO crawled_urls (url) VALUES (%s)"
cursor.execute(query, (url,))
conn.commit()
cursor.close()
def crawl_article(url, conn):
if is_url_crawled(url, conn):
print(f"Skipping crawled URL: {url}")
return
# 爬取文章内容
response = requests.get(url)
content = response.text
# 处理文章内容
# ...
# 标记 URL 已经爬取过
mark_url_crawled(url, conn)
print(f"Crawled URL: {url}")
```
3. 在爬取文章的主函数中,建立数据库连接,并调用 `crawl_article` 函数爬取文章。
```python
def main():
conn = mysql.connector.connect(
host="localhost",
user="root",
passwd="password",
database="mydatabase"
)
# 爬取文章列表
article_list_url = "http://example.com/article_list"
response = requests.get(article_list_url)
article_urls = extract_article_urls(response.text)
# 爬取每篇文章
for url in article_urls:
crawl_article(url, conn)
conn.close()
if __name__ == "__main__":
main()
```
通过上述方法,我们可以避免重复爬取同一篇文章,从而提高爬虫的效率。
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