手把手教你写网络爬虫（7）：URL去重("手把手教你构建高效网络爬虫（7）：轻松实现URL去重技巧")

原创

ithorizon 7个月前 (10-20) 阅读数 19 #后端开发

手把手教你构建高效网络爬虫（7）：轻松实现URL去重技巧

一、引言

在网络爬虫的开发过程中，避免重复访问相同的URL是一个重要的优化策略。本文将手把手教你怎样实现URL去重，节约网络爬虫的快速。

二、为什么要进行URL去重

1. 避免重复内容：重复访问相同的URL会致使爬取到重复的内容，增长存储和处理的负担。

2. 节约快速：减少不必要的网络请求，节约爬虫的整体运行速度。

3. 避免被封：非常频繁地访问相同的URL或许会触发网站的反爬虫策略，致使IP被封。

三、URL去重策略

以下是几种常用的URL去重策略：

使用集合（Set）存储已访问的URL

使用哈希表（Hash Table）存储已访问的URL

使用布隆过滤器（Bloom Filter）存储已访问的URL

四、基于集合的URL去重实现

使用Python的集合（Set）数据结构进行URL去重是一种简洁且高效的方法。下面是一个简洁的示例代码：


def crawl(url, visited_urls):
    if url in visited_urls:
        return
    visited_urls.add(url)
    print(f"Crawling: {url}")
    # 模拟获取链接
    links = ["http://example.com/page1", "http://example.com/page2", "http://example.com/page3"]
    for link in links:
        crawl(link, visited_urls)
visited_urls = set()
crawl("http://example.com", visited_urls)

五、基于哈希表的URL去重实现

在Python中，字典（Dictionary）本质上是一个哈希表，我们可以使用字典来实现URL去重。下面是一个示例代码：


def crawl(url, visited_urls):
    if url in visited_urls:
        return
    visited_urls[url] = True
    print(f"Crawling: {url}")
    # 模拟获取链接
    links = ["http://example.com/page1", "http://example.com/page2", "http://example.com/page3"]
    for link in links:
        crawl(link, visited_urls)
visited_urls = {}
crawl("http://example.com", visited_urls)

六、基于布隆过滤器的URL去重实现

布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间快速极高的数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。下面是一个使用Python实现的布隆过滤器示例代码：


import hashlib
import math
class BloomFilter:
    def __init__(self, items_count, fp_prob):
        self.fp_prob = fp_prob
        self.size = self.get_size(items_count, fp_prob)
        self.hash_count = self.get_hash_count(self.size, items_count)
        self.bit_array = [0] * self.size
    def add(self, item):
        digests = []
        for i in range(self.hash_count):
            digest = self.hash(i, item)
            digests.append(digest)
            self.bit_array[digest % self.size] = 1
    def check(self, item):
        for i in range(self.hash_count):
            digest = self.hash(i, item)
            if self.bit_array[digest % self.size] == 0:
                return False
        return True
    @staticmethod
    def get_size(n, p):
        m = -(n * math.log(p)) / (math.log(2) ** 2)
        return int(m)
    @staticmethod
    def get_hash_count(m, n):
        k = (m / n) * math.log(2)
        return int(k)
    @staticmethod
    def hash(seed, item):
        result = 0
        for char in item:
            result = result * seed + ord(char)
        return result
def crawl(url, bloom_filter):
    if bloom_filter.check(url):
        return
    bloom_filter.add(url)
    print(f"Crawling: {url}")
    # 模拟获取链接
    links = ["http://example.com/page1", "http://example.com/page2", "http://example.com/page3"]
    for link in links:
        crawl(link, bloom_filter)
bloom_filter = BloomFilter(100000, 0.01)
crawl("http://example.com", bloom_filter)