什么是增量爬取?

　　增量爬取就是保存上一次狀態(tài)，在本次抓取的時候首先會與上次進行對比，若是不在上次的狀態(tài)中，那么便會被視為增量，并且進行保存。我們以Scrapy舉例，上一次的狀態(tài)是抓取的特征數(shù)據(jù)和上次爬取的request隊列(URL列表)，request隊列可以通過scrapy.core.scheduler的pending_requests成員得到，在爬蟲啟動時候?qū)肷洗闻廊〉奶卣鲾?shù)據(jù)，并且用上次request隊列的數(shù)據(jù)作為start url進行爬取，只要是不在上一次狀態(tài)中的數(shù)據(jù)便保存下來。

　　增量爬取是指在已有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，只獲取最新更新的數(shù)據(jù)，而不需要重新爬取已經(jīng)獲取過的數(shù)據(jù)。這種方式可以提高爬取效率，降低服務(wù)器負(fù)擔(dān)。

　　以下是一個Python代碼演示，用于實現(xiàn)增量爬取。假設(shè)我們要爬取某個網(wǎng)站上的新聞標(biāo)題和鏈接，并且已經(jīng)爬取了前100頁的內(nèi)容?，F(xiàn)在我們想要只獲取最新的10頁內(nèi)容，即第101到110頁。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

# 構(gòu)造爬取URL
url_base = 'http://www.example.com/news?page='
page_nums = range(101, 111)

# 讀取已有數(shù)據(jù)
with open('news_data.txt', 'r') as f:
    existing_data = f.read().splitlines()

# 爬取最新數(shù)據(jù)
new_data = []
for page_num in page_nums:
    url = url_base + str(page_num)
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    articles = soup.find_all('article')
    for article in articles:
        title = article.find('h2').text.strip()
        link = article.find('a')['href']
        if link not in existing_data:  # 判斷鏈接是否已經(jīng)存在
            new_data.append(title + '\t' + link)

# 將新數(shù)據(jù)寫入文件
if new_data:
    with open('news_data.txt', 'a') as f:
        f.write('\n'.join(new_data) + '\n')
    print(f'Successfully crawled {len(new_data)} news articles.')
else:
    print('No new news articles found.')

　　上述代碼首先讀取已有的數(shù)據(jù)文件(文件名為news_data.txt)，將其中的鏈接保存到existing_data列表中。然后構(gòu)造需要爬取的URL列表，爬取最新數(shù)據(jù)并將其保存到new_data列表中。最后，將new_data列表中的數(shù)據(jù)寫入文件。

　　值得注意的是，為了判斷一個鏈接是否已經(jīng)存在于已有數(shù)據(jù)中，上述代碼使用了一個簡單的方法：將已有數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存，并將鏈接保存到列表中。當(dāng)需要判斷一個新鏈接是否已經(jīng)存在時，只需要判斷該鏈接是否在列表中即可。這種方法在數(shù)據(jù)量較小的情況下是可行的，但是當(dāng)數(shù)據(jù)量非常大時，可能需要使用更高效的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，比如哈希表。