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這篇文章主要介紹“Python爬蟲怎么實現url去重”，在日常操作中，相信很多人在Python爬蟲怎么實現url去重問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”Python爬蟲怎么實現url去重”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
Python爬蟲里url去重策略及實現。
????從字面上理解，url去重即去除重復的url,在爬蟲中就是去除已經爬取過的url,避免重復爬取，既影響爬蟲效率，又產生冗余數據。
????從表面上看，url去重策略就是消除url重復的方法，常見的url去重策略有五種，如下：
1# 1.將訪問過的ur保存到數據庫中
2# 2.將訪問過的ur保存到set(集合)中,只需要o(1)的代價就可以查詢url
3# 10000000*2byte*50個字符/1024/1024/1024=9G
4# 3.url經過md5等方法哈希后保存到set中
5# 4.用 bitmap方法,將訪問過的ur通過hash函數映射到某一位
6# 5. bloomfilter方法對 bitmap進行改進,多重hash函數降低沖突
實現起來最簡單，但效率最低。
其核心思想是，把頁面上爬取到的每個url存儲到數據庫，為了避免重復，每次存儲前都要遍歷查詢數據庫中是否已經存在當前url（即是否已經爬取過了）,若存在，則不保存，否則，保存當前url,繼續保存下一條，直至結束。
將訪問過的ur保存到set中,只需要o(1)的代價就可以查詢url，取url方便快速，基本不用查詢，但是隨著存儲的url越來越多，占用內存會越來越大。
1# 簡單計算：假設有1億條url,每個url平均長度為50個字符，python里unicode編碼，每個字符16位，占2
2# 個字節（byte）
3# 計算式：10^8 x 50個字符 x 2個byte / 1024 / 1024 / 1024 = 9G
4# B M G
5如果是2億個url,那么占用內存將達18G，也不是特別方便，適合小型爬蟲。
1'''
2簡單計算：一個url經MD5轉換，變成一個128bit(位)的字符串，占16byte(字節)，方法二中一個url保守
3估計占50個字符 x 2 = 100byte(字節)，
4計算式： 這樣一比較，MD5的空間節省率為：（100-16）/100 = 84%（相比于方法二）
5(Scrapy框架url去重就是采用的類似方法)
6'''
7# 維基百科看MD5算法
8'''
9MD5概述
10設計者 : 羅納德·李維斯特
11首次發布 : 1992年4月
12系列 : MD, MD2, MD3, MD4, MD5
13編碼長度 : 128位
14結構 : Merkle–Damg?rd construction
15 MD5消息摘要算法（英語：MD5 Message-Digest Algorithm），一種被廣泛使用的密碼散列函數，可
16以產生出一個128位（16字節）的散列值（hash value），用于確保信息傳輸完整一致。MD5由美國密碼學家
17羅納德·李維斯特（Ronald Linn Rivest）設計，于1992年公開，用以取代MD4算法。這套算法的程序在
18RFC 1321 中被加以規范。
19將數據（如一段文字）運算變為另一固定長度值，是散列算法的基礎原理。
20'''
MD5使用實例：
1# 在python3中使用hashlib模塊進行md5操作
2import hashlib
3
4# 待加密信息
5str01 = 'This is your md5 password!'
6# 創建md5對象
7md5_obj = hashlib.md5()
8# 進行MD5加密前必須 encode(編碼)，python里默認是unicode編碼，必須轉換成utf-8
9# 否則報錯：TypeError: Unicode-objects must be encoded before hashing
10md5_obj.update(str01.encode(encoding='utf-8'))
11
12print('XksA的原話為 ：' + str01)
13print('MD5加密后為 ：' + md5_obj.hexdigest())
14
15# result ：
16# XksA的原話為 ：This is your md5 password!
17# MD5加密后為 ：0a5f76e7b0f352e47fed559f904c9159
1'''
2實現原理：通過hash函數，將每個url映射到一個hash位置中，一個hash位可以只占用一個bit(位)大小，那
3么相對于方法三：一個url占128bit(位)，hash函數法的空間節省成百倍增長。
4計算式：這樣一比較，bitmap方法的空間節省率為：
5（128-1）/128= 99.2%(相比于方法三)
6（100 * 8 - 1）/（100*8）= 99.88%（相比于方法一）
7 ## (缺點：容易產生沖突) ##
8'''
9# 維基百科看Hash 函數
10'''
11hash函數：
12散列函數（英語：Hash function）又稱散列算法、哈希函數，是一種從任何一種數據中創建小的數字“指紋”
13的方法。散列函數把消息或數據壓縮成摘要，使得數據量變小，將數據的格式固定下來。該函數將數據打亂混
14合，重新創建一個叫做散列值（hash values，hash codes，hash sums，或hashes）的指紋。散列值通常
15用一個短的隨機字母和數字組成的字符串來代表。好的散列函數在輸入域中很少出現散列沖突。在散列表和數
16據處理中，不抑制沖突來區別數據，會使得數據庫記錄更難找到。
17'''
1# 維基百科看Bloomfilter
2'''
3# 基本概述
4 如果想判斷一個元素是不是在一個集合里，一般想到的是將集合中所有元素保存起來，然后通過比較確定。
5鏈表、樹、散列表（又叫哈希表，Hash table）等等數據結構都是這種思路。但是隨著集合中元素的增加，
6我們需要的存儲空間越來越大。同時檢索速度也越來越慢，上述三種結構的檢索時間復雜度分別為：
7 O(n),O(log n),O(n/k)
8# 原理概述
9 布隆過濾器的原理是，當一個元素被加入集合時，通過K個散列函數將這個元素映射成一個位數組中的K個
10點，把它們置為1。檢索時，我們只要看看這些點是不是都是1就（大約）知道集合中有沒有它了：如果這些點
11有任何一個0，則被檢元素一定不在；如果都是1，則被檢元素很可能在。這就是布隆過濾器的基本思想。
12# 優缺點
13 布隆過濾器可以用于檢索一個元素是否在一個集合中。
14 優點是空間效率和查詢時間都遠遠超過一般的算法。
15 缺點是有一定的誤識別率和刪除困難。
16'''
17# Bloomfilter介紹還可以看這里：https://blog.csdn.net/preyta/article/details/72804148
Bloomfilter底層實現：
1# 源碼地址：https://github.com/preytaren/fastbloom/blob/master/fastbloom/bloomfilter.py
2import math
3import logging
4import functools
5
6import pyhash
7
8from bitset import MmapBitSet
9from hash_tools import hashes
10
11
12class BloomFilter(object):
13 """
14 A bloom filter implementation,
15 which use Murmur hash and Spooky hash
16 """
17 def __init__(self, capacity, error_rate=0.0001, fname=None,
18 h2=pyhash.murmur3_x64_128(), h3=pyhash.spooky_128()):
19 """
20 :param capacity: size of possible input elements
21 :param error_rate: posi
22 :param fname:
23 :param h2:
24 :param h3:
25 """
26 # calculate m & k
27 self.capacity = capacity
28 self.error_rate = error_rate
29 self.num_of_bits, self.num_of_hashes = self._adjust_param(4096 * 8,
30 error_rate)
31 self._fname = fname
32 self._data_store = MmapBitSet(self.num_of_bits)
33 self._size = len(self._data_store)
34 self._hashes = functools.partial(hashes, h2=h2, h3=h3, number=self.num_of_hashes)
35
36 def _adjust_param(self, bits_size, expected_error_rate):
37 """
38 adjust k & m through 4 steps:
39 1. Choose a ballpark value for n
40 2. Choose a value for m
41 3. Calculate the optimal value of k
42 4. Calculate the error rate for our chosen values of n, m, and k.
43 If it's unacceptable, return to step 2 and change m;
44 otherwise we're done.
45 in every loop, m = m * 2
46 :param bits_size:
47 :param expected_error_rate:
48 :return:
49 """
50 n, estimated_m, estimated_k, error_rate = self.capacity, int(bits_size / 2), None, 1
51 weight, e = math.log(2), math.exp(1)
52 while error_rate > expected_error_rate:
53 estimated_m *= 2
54 estimated_k = int((float(estimated_m) / n) * weight) + 1
55 error_rate = (1 - math.exp(- (estimated_k * n) / estimated_m)) ** estimated_k
56 logging.info(estimated_m, estimated_k, error_rate)
57 return estimated_m, estimated_k
58
59 def add(self, msg):
60 """
61 add a string to bloomfilter
62 :param msg:
63 :return:
64 """
65 if not isinstance(msg, str):
66 msg = str(msg)
67 positions = []
68 for _hash_value in self._hashes(msg):
69 positions.append(_hash_value % self.num_of_bits)
70 for pos in sorted(positions):
71 self._data_store.set(int(pos))
72
73 @staticmethod
74 def open(self, fname):
75 with open(fname) as fp:
76 raise NotImplementedError
77
78 def __str__(self):
79 """
80 output bitset directly
81 :return:
82 """
83 pass
84
85 def __contains__(self, msg):
86 if not isinstance(msg, str):
87 msg = str(msg)
88 positions = []
89 for _hash_value in self._hashes(msg):
90 positions.append(_hash_value % self.num_of_bits)
91 for position in sorted(positions):
92 if not self._data_store.test(position):
93 return False
94 return True
95
96 def __len__(self):
97 return self._size到此，關于“Python爬蟲怎么實現url去重”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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