python爬虫毕设要查重吗，python组件技术

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Python爬虫毕设中的查重问题及组件技术

随着互联网的普及，信息的获取也愈加方便，因此，爬虫技术在当今社会中变得尤为重要。我们可以利用Python编写爬虫程序，轻松地获取互联网上的信息。但是，在爬虫的过程中，我们也需要考虑到信息的重复性问题，以及如何增强程序的稳定性和效率。因此，本文主要介绍Python爬虫毕设中的查重问题及组件技术，希望对有需要的同学有所帮助。

一、Python爬虫毕设中的查重问题

在爬虫程序中，我们经常会遇到信息重复的问题，即爬取到了相同的数据。这可能是因为同一网站的不同页面内容重复，也可能是因为不同网站发布了相同的内容。当我们需要将这些数据转化为信息库时，如何有效地去除重复数据，成为了爬虫程序设计时必须考虑的问题。

一种常用的去重方法是使用数据库进行存储和查询。具体来说，我们可以将爬取到的数据存储到数据库中，利用数据库查询语句进行去重，提高查重的效率。下面是一个简单的Python爬虫程序示例，利用sqlite3数据库的去重功能：

```python

import requests

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("datadb.db") # 连接（或创建）数据库

cursor = conn.cursor() # 创建操作游标

def get_data(url):

response = requests.get(url)

data = response.text

# 在数据库中查询是否存在相同数据

cursor.execute("SELECT * FROM data WHERE content=?", (data,))

result = cursor.fetchone()

if not result:

# 如果数据不存在，则将数据添加到数据库中

cursor.execute("INSERT INTO data(content) VALUES(?)", (data,))

conn.commit()

print('添加到数据库成功')

else:

# 如果数据存在，则打印已存在的信息

print('数据已存在')

return data

if __name__ == '__main__':

url = 'https://www.example.com/'

get_data(url)

```

值得注意的是，在使用数据库存储和查询时，需要考虑到数据库的并发访问和写入问题。通常情况下，可以采用多线程的方式进行爬取操作，利用队列将需要爬取的任务进行分发，以提高爬取效率和稳定性。

二、Python爬虫毕设中的组件技术

在Python爬虫毕设中，我们还需要考虑到爬取效率和程序的稳定性问题。因此，我们可以采用一些常用的组件技术，来提高程序的效率和稳定性。下面是一些常用的组件技术：

（一）代理IP池

在爬取数据时，网站会对多次请求的IP地址进行限制，从而导致程序被封禁。为了解决这个问题，我们可以使用代理IP池技术，即使用大量IP地址进行请求，以达到突破IP限制的目的。代理IP池技术在Python爬虫中非常常见，具体实现方式可以使用免费的代理IP库或者付费的代理IP服务商。

示例代码：

```python

import requests

def get_data(url, proxy):

proxy_dict = {

'http': 'http://' + proxy,

'https': 'https://' + proxy,

}

try:

response = requests.get(url, proxies=proxy_dict)

data = response.text

return data

except:

return None

if __name__ == '__main__':

url = 'https://www.example.com/'

proxies = ['101.37.79.125:3128', '114.101.191.109:8080', '27.204.85.219:9999']

for proxy in proxies:

data = get_data(url, proxy)

if data:

print('请求成功')

else:

print('请求失败')

```

（二）User-Agent池

网站会根据不同的浏览器类型和版本号，返回不同的数据。为了实现更多的数据获取，我们可以使用随机User-Agent技术，即每次请求使用不同的浏览器信息，以达到突破浏览器限制的目的。User-Agent池可以使用已有的免费库或者自己编写脚本进行分类收集。

示例代码：

```python

import requests

import random

def get_data(url):

useragents = [

'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36',

'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.72 Safari/537.36',

'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36',

'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.72 Safari/537.36'

]

useragent = random.choice(useragents)

headers = {'User-Agent': useragent}

response = requests.get(url, headers=headers)

data = response.text

return data

if __name__ == '__main__':

url = 'https://www.example.com/'

data = get_data(url)

print(data)

```

（三）分布式爬虫技术

在大规模数据爬取时，单机爬取很难满足数据量的需求。此时，我们需要使用分布式爬虫技术，将任务分发到多台设备上，以实现高效稳定的数据获取。分布式爬虫技术需要使用分布式框架，例如Scrapy、Redis等，并进行集群管理。

示例代码：

```python

import redis

import requests

import json

r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_data(url):

response = requests.get(url)

data = response.text

# 将数据写入redis

r.rpush('data_list', json.dumps(data))

return data

if __name__ == '__main__':

url = 'https://www.example.com/'

for i in range(10):

get_data(url)

```

在上面的代码中，我们将数据写入了Redis队列中，以便在多台设备上进行分布式任务调度。

总结

综上所述，Python爬虫毕设中的查重问题以及组件技术非常重要，合理的技术应用能够极大提高程序效率和稳定性。当然，以上只是一些常用的技术，具体实现方式还需根据实际需求进行调整和改进。

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