前言博客还是要写的, 知识还是要整理的. 不常用的东西不整理, 到最后就只剩下一个名词.正文日常开发经常是有计数功能, 譬如统计一个商品的访问次数 访问人数等, 那就来聊聊实现计数的 Redis 的实现方法. 计数分为去重以及非去重两种, 非去重计数没有太多可谈的, 直接使用 incr 指令, 简单高效. 这里用商品访问人数的列子详细说下去重计数.Set集合 利用集合的去重功能,存入用户 ID,
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2023-07-09 17:55:03
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## Scrapy Redis去重的实现流程
下面是实现Scrapy Redis去重的步骤和每一步需要做的事情以及相应的代码。
### 1. 安装Scrapy Redis
首先，你需要安装Scrapy Redis。可以使用以下命令来安装：
```python
pip install scrapy-redis
```
### 2. 配置Scrapy Redis
在Scrapy项目的`se
原创
2023-11-11 09:29:27
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scrapy_redis组件去重掉url
settings.py
# 去重类
# DUPEFILTER_CLASS = 'scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter' scrapy_redis组件默认的自带的的类
DUPEFILTER_CLASS = 'xdb.dupefilter.RedisDupeFil
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2023-06-22 23:54:09
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1、背景之前在重构一套文章爬虫系统时，其中有块逻辑是根据文章标题去重，原先去重的方式是，插入文章之前检查待插入文章的标题是否在ElasticSearch中存在，这无疑加重了ElasticSearch的负担也势必会影响程序的性能！2、BloomFilter算法简介：布隆过滤器实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中。它的优点是空间效率和查询时间
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2023-07-09 15:50:00
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第一种、使用set（）来去重只适合单次爬取# 导入异常处理模块
from scrapy.exceptions import DropItem
class spiderNamePipeline(object):
def __init__(self): #建立构造方法
self.title = set() #定义集合
def pr
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2023-09-19 21:19:23
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注意：此处只是为了巩固一下scrapy-redis的注意事项，scrapy-redis 现已在公司项目中稳稳当当的运行了，可以查看该篇文章：http://xudailong.gitee.io/2018/01/09/python_crawl_words/由于Scrapy_redis已经为封装了大部分的流程，所以使用它不会有任何难度。1.启动Redis首先需要把Redis启动起来。使用Mac OS/L
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2023-08-05 18:44:12
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安装配置scrapy-redis，从而搭建scrapy的分布式爬虫系统
描述：1.使用两台机器，一台是win10，一台是centos7，分别在两台机器上部署scrapy来进行分布式抓取一个网站2.centos7的ip地址为192.168.1.112，用来作为redis的master端，win10的机器作为slave3.master的爬虫运行时会把提取到的
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2023-06-29 11:25:47
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## scrapy_redis去重
### 概述
在使用Scrapy进行分布式爬虫时，通常会使用scrapy_redis库来实现分布式爬取和去重。Scrapy_redis库是Scrapy框架的一个插件，它结合了Scrapy和Redis的强大功能，可以实现分布式爬取和去重的功能。
### Redis
Redis是一个高性能的键值存储系统，可以用于缓存、队列、消息中间件等各种场景。在Scrap
原创
2023-11-07 10:19:08
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# 科普：Scrapy Redis Item去重实现
在使用Scrapy爬虫进行数据抓取时，经常会遇到重复数据的问题。为了提高效率和节省资源，我们通常会希望能够对抓取到的数据进行去重处理。而结合Scrapy与Redis可以很好地实现数据去重的功能，本文将介绍如何利用Scrapy和Redis实现Item的去重功能。
## 什么是Scrapy和Redis
- **Scrapy**：Scrapy是
原创
2024-03-06 04:17:44
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# 使用 Scrapy 实现单机 Redis 去重
本文将为刚入行的小伙伴详细介绍如何使用 Scrapy 和 Redis 实现单机去重。我们将分步骤走完这个过程，并通过代码示例为您讲解，确保您能轻松理解每一步。首先，我们将对整个流程进行概述并以表格的形式展示步骤。
## 整体流程概述
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-08-21 08:09:45
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全文代码及安装均基于 Redis5.01.Redis中的布隆过滤器 (验证某X是否在某Y中, 防缓存穿透)
2.Redis去重计数 (大批量数据)
3.Redis实现分布式计数器 (限流 & 接口请求次数统计)
4.Redis GEO (附近的人, 商店)
1.Redis中的布隆过滤器 (验证某X是否在某Y中, 防缓存穿透)
2.Redis去重计数 (大批量数据)
2.1 HyperLog
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2024-08-24 10:26:43
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1.redis的类型有string,list,hash,set,zset2.list类似java的linkedlist,内部是链表不是数组,这意味着插入删除操作非常快,查询相对比较慢Redis 的列表结构常用来做异步队列使用。将需要延后处理的任务结构体序列化成字符 串塞进 Redis 的列表，另一个线程从这个列表中轮询数据进行处理hash (字典) Redis 的字典相当于 Java
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2024-06-08 19:48:00
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基于Scrapy-redis去重1、安装scrapy-redispip3 install scrapy-redis2、完全自定义redis去重原理import redis
from scrapy.dupefilter import BaseDupeFilter
# 类似MD5值的一个数【如果url是一样的那么这个类似md5值的数也是一样的】
from scrapy.utils.request im
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2023-06-25 20:17:27
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首先回顾一下Scrapy-Redis的去重机制。Scrapy-Redis将Request的指纹存储到了Redis集合中，每个指纹的长度为40，例如27adcc2e8979cdee0c9cecbbe8bf8ff51edefb61就是一个指纹，它的每一位都是16进制数。我们计算一下用这种方式耗费的存储空间。每个十六进制数占用4 b，1个指纹用40个十六进制数表示，占用空间为20 B，1万个指纹即占用空
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2024-04-22 09:39:22
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一、原生 1、模块 2、RFPDupeFilter方法 a、request_seen 核心：爬虫每执行一次yield Request对象，则执行一次request_seen方法 作用：用来去重，相同的url只能访问一次 实现：将url值变成定长、唯一的值，如果这个url对象存在，则返回True表名已
原创
2021-07-14 11:16:59
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Scrapy_redis Scrapy_redis在scrapy的基础上实现了更多，更强大的功能，具体体现在：request去重，爬虫持久化，实现分布式。无论是多线程爬虫或是scrapy异步爬虫，都是在一台机器上。而分布式爬虫则是将堕胎主机组合起来，共同完成一个爬取任务，提高爬取的效率分布式爬虫优点可以充分利用多台机器的带宽可以充分利用多台机器的ip地址多台机器做，爬取效率更高回顾scr
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2023-08-10 17:29:12
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# 使用Scrapy与Redis实现去重队列
在网络爬虫的开发中，去重是一个不可避免的问题。使用Scrapy框架时，我们可以结合Redis作为去重队列，从而提高爬虫的效率和性能。本文将详细介绍如何在Scrapy项目中配置Redis去重队列，并提供代码示例。
## Scrapy与Redis简介
**Scrapy** 是一个用于构建爬虫应用程序的强大框架。它可以处理请求、解析数据并导出结果。而*
原创
2024-08-21 08:09:31
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scrapy-redis是一个基于redis的scrapy组件，通过它可以快速实现简单分布式爬虫程序，该组件本质上提供了三大功能： scheduler - 调度器dupefilter - URL去重规则（被调度器使用）pipeline - 数据持久化scrapy-redis组件1. URL去重 定义去重规则（被调度器调用并应用）
a. 内部会使用以下配置进行
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2023-09-22 18:23:30
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首先要说一下scrapy-redis 配置文件settings主要配置Scrapy_Redis的功能，其中配置SCHEDULER是改变Scrapy原有的调度器。当项目运行的时候，Scrapy从配置文件中读取配置信息，根据配置信息运行Scrapy_Redis的功能，使得整个项目的调度器Scheduler和Spider都是Scrapy_Redis定义的，从而实现了分布式爬虫 从Scrapy
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2023-08-19 17:31:04
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scrapy-Redis 实现分布式爬虫一 介绍原来 scrapy 的 Scheduler 维护的是本机的任务队列 (存放 Request 对象及其回调函数等信息)+ 本机的去重队列 (存放访问过的 url 地址)所以实现分布式爬取的关键就是, 找一台专门的主机上运行一个共享的队列比如 Redis,然后重写 Scrapy 的 Scheduler, 让新的 Scheduler 到共享队列存取 Req
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2023-09-03 13:58:39
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