python爬虫中的去重处理爬虫进阶课程笔记。1、去重应用场景以及基本原理1.1、 爬虫中什么业务需要使用去重防止发出重复的请求防止存储重复的数据1.2、去重实现的基本原理根据给定的判断依据和给定的去重容器，将原始数据逐一进行判断，判断去重容器中是否有该数据。如果没有那就把该数据对应的判断依据添加去重容器中，同时标记该数据是不重复数据；如果有就不添加，同时标记该数据是重复数据。判断依据（原始数据、
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2024-07-04 22:30:09
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（1）、数据去重简介1、数据去重：指在一个数字文件集合中，找出重复的数据并将其删除，只保留唯一的数据单元的过程。2、分类：url去重：直接筛选掉重复的url数据库去重：利用数据库的特性删除重复的数据3、图解4、为何需要进行url去重？运行爬虫时，我们不需要一个网站被下载多次，这会导致cpu浪费和增加引擎负担，所以我们需要在爬取的时候对url去重，另一方面：当我们大规模爬取数据时，当故障发生时，不需
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2023-08-11 13:58:10
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Python对多属性的重复数据去重实例python中的pandas模块中对重复数据去重步骤：1）利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行，没有重复行显示为FALSE，有重复行显示为TRUE；2）再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。注释：如果duplicated方法和d
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2023-07-06 21:51:28
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二维数据的特点就是数据锁定，就是对一个数据分量操作，另外一个也要同时得到相应的操作，就是说这两个数据具有联动性。而对于我们非专业的，接触的几百万行数据，格式多为txt，而这种格式却无法保持联动性，而这也是我们处理此类问题需要解决的首要问题。在这里我提供的解决思路就是利用Python中的字典进行操作。字典的特点是：键唯一，但值随意。这里的唯一就是一个很好的去重方式，但是考虑到二维数据的联动性，这里需
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2024-04-23 15:02:53
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我们在数据处理时，经常需要用到对重复数据进行过滤处理。 对数据去重有两种处理方式，如下：1、对重复数据去重，并且会自动排序使用函数 set # 列表去重
list_a = [6, 6, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 10]
# 仅去重
list_aa = set(list_a)
print(list_aa) 结果如下：
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2023-07-14 14:32:13
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列表去重是写Python脚本时常遇问题，因为不管源数据来自哪里，当我们转换成列表的方式时，有可能预期的结果不是我们最终的结果，最常见的就是列表中元素有重复，这时候第一件事我们就要做去重处理，我们先来个最简单的方式，用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的：level_names = [
u'Second Level',
u'Second Level',
u'Second
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2023-07-28 13:42:03
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列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多，本文将一一讲解他们，并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据，生成0到99的100万个随机数：fromrandom
importrandrangeDUPLICATES=[randrange(
100)
for_
inrange(
1000000)]接下来尝试这4种去重方式中最简单直观的
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2023-08-31 22:08:25
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前言列表去重是写Python脚本时常遇问题，因为不管源数据来自哪里，当我们转换成列表的方式时，有可能预期的结果不是我们最终的结果，最常见的就是列表中元素有重复，这时候第一件事我们就要做去重处理。我们先来个最简单的方式，用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的：level_names = [
u'Second Level',
u'Second Level',
u'Seco
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2023-09-26 15:36:14
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1. 处理海量数据问题的四种方式分治基本上处理海量数据的问题，分治思想都是能够解决的，只不过一般情况下不会是最优方案，但可以作为一个baseline，可以逐渐优化子问题来达到一个较优解。传统的归并排序就是分治思想，涉及到大量无法加载到内存的文件、排序等问题都可以用这个方法解决。适用场景:数据量大无法加载到内存有一个文件，有大量的整数，50亿个整数，内存限制400M，找到文件中重复的元素，重复的次数
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2024-01-26 08:55:19
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# Spark 实现数据去重
## 概述
在实际的数据处理过程中，经常会遇到需要对数据进行去重的情况。在 Spark 中，我们可以利用其强大的并行计算能力来实现数据去重操作。本文将教你如何在 Spark 中实现数据去重，适用于初学者。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
1.加载数据 --> 2.去重处理 --> 3.保存结果
```
### 整体流程
首
原创
2024-06-06 05:25:46
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Python公共操作和推导式一、公共操作运算符公共方法容器类型转换一、运算符运算符描述支持的容器类型+合并字符串，列表，元组*复制字符串，列表，元组in元素是否存在字符串，列表，元组，字典not in元素是否不存在字符串，列表，元组，字典1.1 +#1. 字符串str1='aa'str2='bb'str3=str1+str2print(str3)#aabb# 2.列表list1=[1,2]list
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2023-11-18 19:52:22
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数据去重又称重复数据删除，是指在一个数字文件集合中，找出重复的数据并将其删除，只保存唯一的数据单元。数据去重可以有效避免资源的浪费，所以数据去重至关重要。数据去重数据去重可以从两个节点入手：一个是URL去重。即直接筛选掉重复的URL；另一个是数据库去重。即利用数据库的一些特性筛选重复的数据。URL去重为什么需要进行URL去重？在爬虫启动工作的过程中，我们不希望同一个网页被多次下载，因为重复下载不仅
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2024-08-24 10:28:59
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一、原理分析 Mapreduce的处理过程，由于Mapreduce会在Map~reduce中，将重复的Key合并在一起，所以Mapreduce很容易就去除重复的行。Map无须做任何处理，设置Map中写入context的东西为不作任何处理的行，也就是Map中最初处理的value即可，而Reduce同样
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2016-12-02 23:53:00
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基于传统的Set方法去重，以及弊端去重处理方法：需要一个全局 set集合来维护历史所有数据的主键。当处理新日志时，需要拿到当前日志的主键与历史数据的 set 集合按照规则进行比较，若 set集合中已经包含了当前日志的主键，说明当前日志在之前已经被处理过了，则当前日志应该被过滤掉，否则认为当前日志不应该被过滤应该被处理，而且处理完成后需要将新日志的主键加入到set 集合中，set 集合永远存放着所有
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2023-12-19 17:46:13
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python大量数据去重实现功能：实现excel表中筛选重复项，对重复项排序取第一个保留。由于excel表处理大批量数据的时候耗时比较久，且容易卡死，十几万的数据便需要几十个小时，该脚本可以在几分钟内快速处理完并一次性输出数据，有效减少耗时及人力。供参考。# -*- coding:utf-8 -*-
# 导入pandas包并重命名为pd
import pandas as pd
# 读取Exce
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2023-06-20 22:19:56
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本节目录常用函数一：获取指定文件夹内所有文件常用函数二：文件合并常用函数三：将文件按时间划分常用函数四：数据去重写在前面写代码也有很长时间了，总觉得应该做点什么有价值的事情，写代码初始阶段觉得做更多的项目，积累更多的经验是自己应该做的事情，这样可以使自己短时间内技术水平获得较大的提升。随着代码量和项目的增加，确实体会到了自身水平的进步，但同时由原来的尽可能多的做项目，学知识，逐渐转变为了尽可能精尽
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2023-08-21 05:49:39
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Python的主要数据类型有：Number（数字），String（字符串类型），布尔值，List（列表），Tuple（元组）和Dictionary（字典）。1.数字（Number）数字包括整数和浮点数1.1 数字类型的创建
a = 5b= ab= 10
print(a)print(b)
结果是：
a = 5b= 10
1.2 Number 类型转换
var1 = 1.23var2= 4var3=i
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2024-01-26 16:30:07
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set去重ls = [1,2,3,4,4,5,5]set(ls)双重遍历，标记去重ls = [1,2,3,4,4,5,5]ls1 = []for r1 in ls: repeat = False for r2 in ls1: if r1 == r2: repeat = True break if not repeat:
原创
2022-07-08 12:33:33
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因为最近事情略多，最近更新的不勤了，但是学习的脚步不能停，一旦停下来，有些路就白走了，今天就盘点一下R语言和Python中常用于处理重复值、缺失值的函数。
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2023-07-17 23:31:45
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理解爬虫去重原理一．简介对于爬虫来说，去重可以避免网络之间的环路，增加爬取效率，避免重复数据反复请求，降低了被识别的风险，减少磁盘 IO，减轻了存储负担，去重后的数据，才具有可用性。二．目前常用的去重方式以及原理1.Set集合去重1.1.如何对一个列表进行去重？ids = [1,2,3,3,4,6,3,4,5,1]
news_ids = []
for id in ids:
if id not
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2023-12-17 14:29:08
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