爬蟲去重策略對比
去重策略
1)
使用scrapy自帶的set集合去重,當程式結束的時候會被清空,缺點:再次執行會導致資料重複。
2)
使用mysql做去重,對url地址進行md5,base64加密,加密之後會得到一串字元,判斷字串
是否在mysql表中,如果在表示已經爬取過了,如果不在,表示沒有爬取,執行請求,將加密後的url
地址存入表中。缺點: 但是這個方法對mysql壓力過大,導致崩潰,不推薦
3)
使用scrapy_redis的去重策略,會將已經爬取的url地址經過編碼後存入redis,並且會做資料持久化,當爬蟲再次啟動時,會重新載入本地的資料,對爬蟲的url做去重。缺點:如果資料量較大的時候,會佔用較多的記憶體空間4)
使用布隆去重,採用多重雜湊,將url地址對映到位陣列中的某個點上,空間和時間利用率更高(推薦)
布隆去重的優點和缺點
優點
相比於其它的資料結構,布隆過濾器在空間和時間方面都有巨大的優勢。布隆過濾器儲存空間和插入/查詢時間都是常數。另外, Hash 函式相互之間沒有關係,方便由硬體並行實現。布隆過濾器不需要儲存元素本身,在某些對保密要求非常嚴格的場合有優勢
缺點
但是布隆過濾器的缺點和優點一樣明顯。誤算率(False Positive)是其中之一。隨著存入的元素數量增加,誤算率隨之增加。但是如果元素數量太少,則使用散列表足矣。
相關推薦
爬蟲去重策略對比
去重策略1)使用scrapy自帶的set集合去重,當程式結束的時候會被清空,缺點:再次執行會導致資料重複。2)使用mysql做去重,對url地址進行md5,base64加密,加密之後會得到一串字元,判斷字串是否在mysql表中,如果在表示已經爬取過了,如果不在,表示沒有爬取,
第四篇 爬蟲去重策略,以及編碼問題
english sci 不同 方法 查看 traceback 爬蟲 ascii error: unicode和utf-8編碼 PS:數據在內存裏,使用unicode編碼會方便很多,因為這樣占用的bit是統一的,而utf8對於不同的語言占用的bit不
爬蟲去重策略
只需要 策略 哈希 內存 ash MF 通過 IT rap 1、將訪問過的url保存到數據庫中。(效率非常低) 2、將訪問過的url保存到set中,只需要o(1)的代價就可以查詢url。(內存占用大)(1億條url占用6個G) 3、url經過md5等方法哈希後保存到set中
python爬蟲去重策略
python爬蟲去重策略 1、將訪問過的URL儲存到資料庫中 2、將訪問過的URL儲存到set中,只需要o(1)的代價就可以查詢URL 1000000000*2byte*50個字元/1024/10
邊學邊敲邊記之爬蟲系列(三):url去重策略及實現
一、前言 今天給大家分享的是,Python爬蟲裡url去重策略及實現。 二、url去重及策略簡介 1.url去重 從字面上理解,url去重即去除重複的url,在爬蟲中就是去除已經爬取過的url,避免重複爬取,既影響爬蟲效率,又產生冗
爬蟲的去重策略
一 1 儲存到資料庫 2 儲存到set( 佔用空間大) 3 url經過md5等方法雜湊後儲存到set中 (scrapy採用了類似方法) 4 用bitmap方法,將訪問過的url通過hash函式對映到某一位(易衝突) 5 bloomfilter方法進行改造,多重hash函式
網路爬蟲:URL去重策略之布隆過濾器(BloomFilter)的使用
前言: 最近被網路爬蟲中的去重策略所困擾。使用一些其他的“理想”的去重策略,不過在執行過程中總是會不太聽話。不過當我發現了BloomFilter這個東西的時候,的確,這裡是我目前找到的最靠譜的一種方法。 如果,你說URL去重嘛,有什麼難的。那麼你可
scrapy 去重策略修改
1、首先自定義一個‘duplication.py’檔案: class RepeatFilter(object): def __init__(self): """ 2、物件初始化 """ self.visited_set = se
RocketMQ學習筆記(14)----RocketMQ的去重策略
1. Exactly Only Once (1). 傳送訊息階段,不允許傳送重複的訊息 (2). 消費訊息階段,不允許消費重複的訊息。 只有以上兩個條件都滿足情況下,才能認為訊息是“Exactly Only Once”,而要實現以上兩點,在分散式系統環 境下,不可避免要產生巨大的開銷。
【應用演算法】資訊流-推薦系統的去重策略
聊兩個問題,它們看似和推薦系統沒有必然關係,但實際上, 在你構建自己的推薦系統的時候,不可避免地會遇到這兩個問題。 去重是剛需 在推薦系統中,有一個剛需就是去重,那麼說在哪些地方有去重的需求呢? 主要是在兩個地方:一個是內容源去重,另一個是不重複給使用者推薦。
JS 陣列去重,對比兩個陣列之間有相同的值或物件就刪除
建立了兩個陣列,並且封裝了一個函式以供呼叫。 var arr1 = [a,b,c,d],arr2 = [a,c,d,f]; this.arrayWeightRemoval(arr1,arr2); //返回結果 [b,f] ; // 資料去重 this.arrayWeightRem
關於python爬蟲去重問題
我有一篇文章寫的關於爬豬八戒網的一些公司名,但是有重複,怎麼去重? for result in results:if result.text not in res:res.append(result.text)count+=1 可以新增一個list,把你爬下的內容放進
資料對比去重公共類
package com.cattsoft.project.fzp.comm.util; import com.cattsoft.comm.tools.StringUtil; import java.util.*; public class ContrastDataUtil { /**
爬蟲資料去重
使用資料庫建立關鍵欄位(一個或者多個)建立索引進行去重 根據url地址進行去重 使用場景:url地址對應的資料不會變的情況,url地址能夠唯一判別一條資料的情況 思路: url存在Redis中 拿到url地址,判斷url在Redis的集合中是否存在 存在:說明url地址已經被請求過
網路爬蟲過程中5種網頁去重方法簡要介紹
一般的,我們想抓取一個網站所有的URL,首先通過起始URL,之後通過網路爬蟲提取出該網頁中所有的URL連結,之後再對提取出來的每個URL進行爬取,提取出各個網頁中的新一輪URL,以此類推。整體的感覺就是自上而下進行抓取網頁中的連結,理論上來看,可以抓取整站所有的連結。但是問題來了,一個網站中網頁的連結是有
MYSQL 去重觸發器 並且允許空值重複的策略
DELIMITER // CREATE TRIGGER `kill_repeats` BEFORE INSERT ON `table_name` FOR EACH ROW BEGIN if NEW.name1<>'' and NEW.name1 in (select na
BloomFilter(大資料去重)+Redis(持久化)策略
之前在重構一套文章爬蟲系統時,其中有塊邏輯是根據文章標題去重,原先去重的方式是,插入文章之前檢查待插入文章的標題是否在ElasticSearch中存在,這無疑加重了ElasticSearch的負擔也勢必會影響程式的效能! BloomFilter演算法 簡介:布隆過濾器實際上
python爬蟲url去重
1.url去重 從字面上理解,url去重即去除重複的url,在爬蟲中就是去除已經爬取過的url,避免重複爬取,既影響爬蟲效率,又產生冗餘資料。 2.url去重策略 從表面上看,url去重策略就是消除url重複的方法,常見的url去重策略有五種,如下:
使用scrapy-deltafetch實現爬蟲增量去重
scrapy-deltafetch簡介 scrapy-deltafetch通過Berkeley DB來記錄爬蟲每次爬取收集的request和item,當重複執行爬蟲時只爬取新的item,實現增量去重,提高爬蟲爬取效能。 Berkeley DB簡介 Berkeley DB是一個
List去重的三種方式及效率對比
對List去重並保證新增順序主要有三種方式: 方式一,利用HashSet不能新增重複資料的特性 由於HashSet不能保證新增順序,所以只能作為判斷條件: private static void removeDuplicate(List<String> lis