- 引言 在数据采集过程中，爬虫经常需要面对 重复数据 的问题。如果每次爬取都全量抓取，不仅浪费资源，还可能导致数据冗余。增量爬取（Incremental Crawling） 是一种高效策略，它仅抓取 新增或更新 的数据，而跳过已采集的旧数据。 本文将详细介绍 Python爬虫的增量爬取与历史数据比对 策略，涵盖以下内容：
- 增量爬取的核心思路
- 去重方案对比（数据库、文件、内存）
- 基于时间戳、哈希、数据库比对的实现方法
- 完整代码示例（Scrapy + MySQL 增量爬取）
- 增量爬取的核心思路 增量爬取的核心是 识别哪些数据是新的或已更新的，通常采用以下方式： ● 基于时间戳（Last-Modified / Update-Time） ● 基于内容哈希（MD5/SHA1） ● 基于数据库比对（MySQL/Redis/MongoDB）
- 1 基于时间戳的增量爬取 适用于数据源带有 发布时间（如新闻、博客） 的场景：
- 记录上次爬取的 最新时间戳
- 下次爬取时，只抓取 晚于该时间戳的数据 优点：简单高效，适用于结构化数据 缺点：依赖数据源的时间字段，不适用于无时间戳的网页
- 2 基于内容哈希的去重 适用于 内容可能更新但URL不变 的页面（如电商价格）：
- 计算页面内容的 哈希值（如MD5）
- 比对哈希值，若变化则视为更新 优点：适用于动态内容 缺点：计算开销较大
- 3 基于数据库比对的增量爬取 适用于 大规模数据管理：
- 将已爬取的 URL 或关键字段 存入数据库（MySQL/Redis）
- 每次爬取前查询数据库，判断是否已存在 优点：支持分布式去重 缺点：需要额外存储
- 去重方案对比 方案 适用场景 优点 缺点 内存去重 单机小规模爬虫 速度快（set() ） 重启后数据丢失 文件存储 中小规模爬虫 简单（CSV/JSON） 性能较低 SQL数据库 结构化数据管理 支持复杂查询（MySQL） 需要数据库维护 NoSQL数据库 高并发分布式爬虫 高性能（Redis/MongoDB） 内存占用较高
- 增量爬取实现方法
- 1 基于时间戳的增量爬取（示例）
from datetime import datetime
class NewsSpider(scrapy.Spider): name = "news_spider" last_crawl_time = None # 上次爬取的最新时间
def start_requests(self):
# 从文件/DB加载上次爬取时间
self.last_crawl_time = self.load_last_crawl_time()
# 设置代理信息
proxy = "http://www.16yun.cn:5445"
proxy_auth = "16QMSOML:280651"
# 添加代理到请求中
yield scrapy.Request(
url="https://news.example.com/latest",
meta={
'proxy': proxy,
'proxy_user_pass': proxy_auth
}
)
def parse(self, response):
# 检查响应状态码，判断是否成功获取数据
if response.status != 200:
self.logger.error(f"Failed to fetch data from {response.url}. Status code: {response.status}")
self.logger.error("This might be due to network issues or an invalid URL. Please check the URL and try again.")
return
for article in response.css(".article"):
pub_time = datetime.strptime(
article.css(".time::text").get(),
"%Y-%m-%d %H:%M:%S"
)
if self.last_crawl_time and pub_time <= self.last_crawl_time:
continue # 跳过旧文章
yield {
"title": article.css("h2::text").get(),
"time": pub_time,
}
# 更新最新爬取时间
self.save_last_crawl_time(datetime.now())
def load_last_crawl_time(self):
try:
with open("last_crawl.txt", "r") as f:
return datetime.strptime(f.read(), "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
except FileNotFoundError:
return None
def save_last_crawl_time(self, time):
with open("last_crawl.txt", "w") as f:
f.write(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"))4.2 基于内容哈希的去重（示例）
``` import hashlib
class ContentHashSpider(scrapy.Spider):
name = "hash_spider"
seen_hashes = set() # 存储已爬取的哈希
def parse(self, response):
content = response.css("body").get()
content_hash = hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
if content_hash in self.seen_hashes:
return # 跳过重复内容
self.seen_hashes.add(content_hash)
yield {"url": response.url, "content": content}4.3 基于MySQL的增量爬取（完整示例） （1）MySQL 表结构
id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
url VARCHAR(255) UNIQUE,
content_hash CHAR(32),
last_updated TIMESTAMP
);（2）Scrapy 爬虫代码
import hashlib
from scrapy import Spider, Request
class MySQLIncrementalSpider(Spider):
name = "mysql_incremental"
start_urls = ["https://example.com"]
def __init__(self):
self.conn = pymysql.connect(
host="localhost",
user="root",
password="123456",
db="crawler_db"
)
self.cursor = self.conn.cursor()
def parse(self, response):
url = response.url
content = response.text
content_hash = hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
# 检查是否已爬取
self.cursor.execute(
"SELECT content_hash FROM crawled_data WHERE url=%s",
(url,)
)
result = self.cursor.fetchone()
if result and result[0] == content_hash:
return # 内容未更新
# 插入或更新数据库
self.cursor.execute(
"""INSERT INTO crawled_data (url, content_hash, last_updated)
VALUES (%s, %s, NOW())
ON DUPLICATE KEY UPDATE
content_hash=%s, last_updated=NOW()""",
(url, content_hash, content_hash)
)
self.conn.commit()
yield {"url": url, "content": content}
def close(self, reason):
self.cursor.close()
self.conn.close()- 结论 策略 适用场景 推荐存储方案 时间戳比对 新闻、博客等带时间的数据 文件/MySQL 内容哈希 动态内容（如商品价格） Redis/内存 数据库去重 结构化数据管理 MySQL/MongoDB 最佳实践： ● 小型爬虫 → 内存去重（set()） ● 中型爬虫 → 文件存储（JSON/CSV） ● 大型分布式爬虫 → Redis + MySQL 通过合理选择增量爬取策略，可以显著提升爬虫效率，减少资源浪费。
