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函式降低衝突（）
二
bitmap
bloom filter http://baike.baidu.com/link?url=iyOTf2Z0Ya-fi1BR7YygxuYgWdGgpU6GJs_bsKU8iadWFJfWhEBt-qqNotEqcdRUrmg-cSdDTGvB-3HEJKsg_FQ0Ga8MTH61-bBtA9CQkMe
待續
相關推薦
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
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，
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。
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
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
爬蟲工程師進階（八）：去重與入庫
資料去重又稱重複資料刪除，是指在一個數字檔案集合中，找出重複的資料並將其刪除，只儲存唯一的資料單元。資料去重可以有效避免資源的浪費，所以資料去重至關重要。資料去重資料去重可以從兩個節點入手：一個是URL去重。即直接篩選掉重複的URL；另一個是資料庫去重。即利用資料庫的一些特性
Python進階之爬蟲url去重（可用於檔案去重）
主要介紹幾個常用和目前瞭解的，當然還有其他方法，這裡只說目前本人自己能實現的幾種方法的基本思想:基於Hash演算法的儲存。對每一個給定的URL，都是用一個已經建立好的Hash函式，對映到某個實體地址上。當需要進行檢測URL是否重複的時候，只需要將這個URL進行Hash對映，如
關於爬蟲時url去重的初步探討（上）
部落格第十五天測試內容：自己寫init_add_request(spider,url:str)方法實現url去重（本次僅測試）工具：Python3.6，Pycharm，scrapy，工程內容： 1. 準備：# spider.pyimport scrapy from s