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蜘蛛抓取策略分析：防止重复抓取
蜘蛛抓取策略分析：防止重复抓取 ---- 蜘蛛抓取策略分析：防止重复抓取 前言: 不重复抓取？有很多初学者可能会觉得。爬虫不是有深度优先和广度优先两种抓取策略吗？ 你这怎么又多出来一个不重复抓取策略呢？其实我这几天有不止一次听到了有人说要在不同页面增加同一页面链接，才能保证收录。我想真能保证吗？涉及收录问题的不止是抓没抓吧？ 也从而延伸出今天的这篇文章，不重复抓取策略，以说明在一定时间内的爬虫抓取是有这样规则的。 正文: 回归正题，不重复抓取，就需要去判断是否重复。 当然爬取（理解为发现链接）与抓取（理解为抓取网页）是同步进行 的。一个发现了就告诉了另外一个，然后前面的继续爬，后面的继续抓。 抓取完了就存起来，并标记上，如上图，我们发现第2条记录和第6条记录是重复的。那么 当爬虫抓取第二条后，又爬取到了第6条就发现这条信息已经抓取过了，那么就不再抓取了。爬虫不是尽可能抓更多的东西吗？
1.1K20编辑于 2022-11-17 - 来自专栏Vincent-yuan
java之hibernate之加载策略和抓取策略
1.加载策略：指hibernate查询数据时，采用什么样的方式将数据写入内存。Hibernate中提供了两种方式来加载数据：懒加载和即时加载。 7.抓取策略：抓取策略指在管理查询时，hibernate采用什么样的sql 语句进行查询，是采用select 还是采用 join。 所以典型的抓取策略是select 抓取和join 抓取： @Test public void testSelect(){ Session session = HibernateUtil.getSession 注意：当使用join抓取时，懒加载不起作用
66630发布于 2019-09-11 - 来自专栏小徐学爬虫
抓取大站数据与反爬策略
大家想知道怎么抓取大站的数据还不被反爬，这个问题挺不错的。 要有效抓取大站数据并规避反爬机制，需综合运用多种技术手段，以下为关键策略及具体实施方法：一、身份伪装与请求头优化动态User-Agent 使用fake-useragent库随机生成浏览器标识，模拟不同设备的访问行为 三、请求频率控制与反检测策略时间间隔设置 添加随机延时（如time.sleep(random.uniform(1,5))），避免触发频率阈值。建议结合网站响应时间动态调整间隔。 法律与伦理边界 避免抓取敏感数据（如用户隐私），遵守robots.txt协议。注意部分网站（如淘宝）已通过法律手段打击非法爬取。 总结抓取大站数据需结合技术手段与策略调整，核心在于模拟真实用户行为并动态应对反爬升级。建议优先测试免费代理和开源工具（如ProxyPool），再根据业务需求选择商业服务。
78010编辑于 2025-05-09 - 来自专栏爬虫资料
动态与静态网站抓取的区别：从抓取策略到性能优化
引言随着互联网数据的迅速增长，网页抓取技术在数据采集和信息获取中扮演着越来越重要的角色。不同类型的网站在实现方式和数据获取策略上存在显著差异。 本文将详细介绍动态与静态网站抓取的区别、各自的抓取策略以及性能优化技巧，并附上相关代码示例。正文1. 静态网站抓取静态网站是指页面内容在服务器生成后，不会随用户请求发生变化的网页。 静态页面抓取的特点是简单、效率高，适合使用基本的HTTP请求来获取页面内容。静态网站抓取策略：直接请求URL并解析HTML。采用GET或POST请求获取页面内容。 优化策略：使用代理IP，避免因频繁请求被目标网站屏蔽。设置合理的请求间隔和重试机制。使用多线程来提高抓取速度。2. 通过灵活应用不同的抓取策略和优化技术，可以有效提高网页抓取的成功率和速度。
1.1K10编辑于 2024-11-04 - 来自专栏杨熹的专栏
TensorFlow-11-策略网络
AlphaGo 主要使用了快速走子，策略网络，估值网络，和蒙特卡洛搜索树等技术。 深度强化学习模型本质上也是神经网络，主要分为策略网络和估值网络。 第一种是直接预测在某个环境状态下应该采取的行动，第二种是预测在某个环境状态下所有行动的期望价值，然后通过选择 Q 值最高的行动执行策略。 ---- 今天要先来实现一下策略网络，就是要建立一个神经网络模型，可以通过观察环境状态预测出目前最应该执行的策略以及可以获得的最大的期望收益。 每个环境信息包含四个值，例如小车的位置速度等，我们不需要编写逻辑来控制小车，而是设计一个策略网络，让它自己从这些数值中学习到环境信息，并制定最佳策略。 我们的策略网络是要使用一个简单的带有一个隐含层的 MLP，隐含层节点数为10，环境信息的维度为4。 ?
85550发布于 2018-04-03 - 来自专栏不温卜火
Chapter05 | 抓取策略与爬虫持久化
一、抓取策略 从网络爬虫的角度来看，整个互联网可以划分为： ? 在网络爬虫的组成部分中，待抓取URL队列是最重要一环 待抓取队列中的URL以什么样的顺序排列，这涉及到页面抓取的先后问题 决定待抓取URL排列顺序的方法，成为抓取策略 网络爬虫使用不同的抓取策略，实质是使用不同的方法确定待抓取 URL队列中URL的先后顺序 爬虫的多种抓取策略目标基本一致：优先抓取重要的网页 网页的重要想，大多数采用网页的流动性来进行度量 1、数据抓取策略 非完全PageRank策略 OCIP策略 大站优先策略 如何给这些爬虫分配不同的工作量，确保独立分工，避免重复爬取，这是合作抓取策略的目标 合作抓取策略通常使用以下两种方式： 通过服务器的IP地址来分解，让爬虫仅抓取某个地址段的网页 通过网页域名来分解 2、数据更新策略 抓取策略关注待抓取URL队列，也就是互联网中的待下载页面的合集 针对已下载的网页来说，互联网实时变化，页面随时会有变化 更新策略决定何时更新之前已经下载过的页面 常见的更新策略有以下几种
1.2K10发布于 2020-10-28 - 来自专栏Hongten
Hibernate 中集合对象的抓取策略(Fetching strategies)
java SE应用程序设计 这种方法是查询抓取，他是hibernate默认值，所以我们会看到和上面的运行效果一摸一样。 这是我们通过hql语句重载底层设置的抓取策略 hql的优先级很好。 2、子查询抓取(Subselect fetching) Category.hbm.xml 代码： <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <! id:2 ,name:Hibernate, description:Hibernate好啊 java WEB开发与实战 我们看到，下面的selelct语句中又嵌套了一个select语句 3、连接抓取 id:1 ,name:java, description:java好啊 java SE应用程序设计 4、批量抓取(Batch fetching) Category.xml 代码： <?
59110发布于 2018-09-18 - 来自专栏爬虫资料
强化学习优化采集策略：自适应数据抓取
传统采集依赖固定规则调度和静态参数配置，难以应对新闻网站的反爬策略变化、高频内容更新以及请求失效问题。 系统具备以下特性：策略动态调整：通过强化学习智能判断抓取顺序 Gradient等策略调整抓取策略，实现策略自主进化。 自适应抓取调度器将Agent生成的策略转化为任务执行队列，动态控制站点优先级、请求频率与失败重试机制。 五、交互流程图用户启动程序 ↓强化学习Agent读取反馈参数（抓取成功率/IP被限制频率） ↓策略模块输出抓取策略
26610编辑于 2025-06-09 - 来自专栏爬虫资料
面向电商的多语言页面抓取策略
前言如果你抓取过像 Amazon 这样的全球电商网站，你一定有过这种崩溃体验： 同一个商品链接，打开美国站是英文版，切到日本站变成全角文字，再到德国站，居然还出现了 € 字符乱码。 这类问题往往不是代码写错，而是忽略了字符集、页面布局差异以及本地化策略。 今天我们不讲“完美写法”，反而要反着来：看一个错误案例，拆解为什么它会踩坑，然后再修成一个“更稳的版本”。 undefined最好的策略是按区域维护独立解析模板。编码检测要习惯性检查undefined当你发现中文、欧元符号、表情等内容出问题，八成是编码。
19510编辑于 2025-10-28 - 来自专栏超级码力
简易数据分析 11 | Web Scraper 抓取表格数据
【这是简易数据分析系列的第 11 篇文章】 今天我们讲讲如何抓取网页表格里的数据。首先我们分析一下，网页里的经典表格是怎么构成的。 在 Table columns 这个分类里，每一行的内容旁边的选择按钮默认都是打勾的，也就是说默认都会抓取这些列的内容。如果你不想抓取某类内容，去掉对应的勾选就可以了。 如果还报错，就试试换成英文名字： 解决报错保存成功后，我们就可以按照 Web Scraper 的爬取套路抓取数据了。 刚开始抓取时，我们先用 Data preview 预览一下数据，会发现数据很完美： 抓取数据后，在浏览器的预览面板预览，会发现车次这一列数据为 null，意味着没有抓取到相关内容： 我们下载抓取的 CSV 如果有抓取表格的需求，可以用之前的创建父子选择器的方法来做。
2.1K20发布于 2020-07-09 - 来自专栏机器人课程与技术
win11更新策略选择
如果激进，选最上面Dev，bug爽翻天，一会蓝牙不稳定，一会APP卡死，一会edge打不开，一会……
29720编辑于 2022-03-21 - 来自专栏爬虫资料
数据抓取的缓存策略：减少重复请求与资源消耗
传统的爬虫架构往往因请求频繁、资源消耗较大以及重复抓取等问题，导致效率低下。这些问题不仅拖慢了数据获取的速度，还可能引发目标服务器的过载风险，甚至导致爬虫被限制。缓存策略是解决这些问题的有效手段。 通过缓存已经抓取的数据，爬虫可以避免重复请求，从而显著降低对目标服务器的压力。这不仅有助于保护目标服务器的稳定运行，还能节省宝贵的开发者时间和计算资源。 我们将通过一步步的示例代码，展示如何高效地抓取知乎上的相关文章内容，包括文章标题和内容。这些技术的结合使用，不仅可以提高爬虫的效率，还能有效规避网站机制，确保数据采集的顺利进行。 处理 JavaScript 渲染：尝试使用 Selenium 或 Pyppeteer 对动态渲染页面进行数据抓取。多关键词并发抓取：编写多线程或异步爬虫，采集多个关键词下的数据，并处理数据去重问题。 结语本教程介绍了如何通过缓存策略优化数据抓取、使用代理 IP 以及设置 Cookie 与 User-Agent，从而更高效地采集知乎上的内容。
73310编辑于 2025-03-25 - 来自专栏AlbertYang的编程之路
Hibernate第四天：Hibernate的查询方式、抓取策略
{ System.out.println(customer); } tx.commit(); } } 2Hibernate的抓取策略 n 抓取策略往往会和关联级别的延迟加载一起使用，优化语句。 2.2抓取策略 2.2.1抓取策略的概述 l 通过一个对象抓取到关联对象需要发送SQL语句，SQL语句如何发送，发送成什么样格式通过策略进行配置。 过<set>或者<many-to-one>上通过fetch属性进行设置 n fetch和这些标签上的lazy如何设置优化发送的SQL语句 2.2.2<set>上的fetch和lazy l fetch：抓取策略 customer.getLinkMans().size());// } tx.commit(); } } 2.2.3<many-to-one>上的fetch和lazy l fetch ：抓取策略
2.2K51发布于 2020-09-08 - 来自专栏爬虫资料
用ChatGPT优化抓取策略：从规则设计到调试建议
——页面规则、代理策略、调试记录。本文会拆解我的一些思路，并给出代码示例（含代理配置），最后画一份“技术关系图谱”，方便大家把全局串起来。关键数据指标做侦探要先锁定嫌疑人，爬虫也是一样。 这个直接和策略挂钩。代理可用率：哪个 IP 好用，哪个 IP 在拖后腿。数据质量：字段缺失率。很多时候页面请求都成功了，但字段提取错了。资源消耗：带宽和 CPU，方便评估要不要限流。 代理策略：穿好“伪装衣”代理就是我们的“伪装衣”。穿得好，能在人群里消失；穿得差，一下就被盯出来。关键点：用支持用户名/密码认证的代理池（比如爬虫代理）。 v2.0：引入代理池，多进程或异步抓取，采样校验。v3.0：自适应调度（根据失败率动态调整），加监控报警。（这里建议用 Mermaid 图或者画图软件，做一份演进关系图，团队讨论时很好用。） 小结采集方案重点：目标数据 ；抓取规则 ；代理池 ；调试记录 。只要你把指标盯紧、规则分层、代理养好、日志打全，哪怕目标网站天天变脸，你也能比较从容地应对。
34310编辑于 2025-09-17 - 来自专栏DeepHub IMBA
特征选择：11 种特征选择策略总结
请注意，我使用此数据集来演示不同的特征选择策略如何工作，而不是构建最终模型，因此模型性能无关紧要。 compression-ratio', 'horsepower', 'peak-rpm', 'city-mpg', 'highway-mpg', 'price'], dtype='object') 现在让我们深入研究特征选择的 11 种策略。 到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。但是一旦构建了模型，就可以获得有关模型性能中每个特征的适应度的更多信息。 虽然不会在一个项目中完全使用所有策略，这些策略都是我们进行测试的方向。
1.2K31编辑于 2022-06-04 - 来自专栏数据派THU
特征选择：11 种特征选择策略总结
请注意，我使用此数据集来演示不同的特征选择策略如何工作，而不是构建最终模型，因此模型性能无关紧要。 compression-ratio', 'horsepower', 'peak-rpm', 'city-mpg', 'highway-mpg', 'price'], dtype='object') 现在让我们深入研究特征选择的 11 种策略。 到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。但是一旦构建了模型，就可以获得有关模型性能中每个特征的适应度的更多信息。 虽然不会在一个项目中完全使用所有策略，这些策略都是我们进行测试的方向。
1.3K30编辑于 2022-05-16 - 来自专栏Albert陈凯
2018-11-22 Api接口加密策略
2.防篡改攻击（案例：在公共网络环境中，请求头/查询字符串/内容 在传输过程被修改）
1.8K20发布于 2018-12-14 - 来自专栏深度学习自然语言处理
特征选择：11 种特征选择策略总结！
compression-ratio', 'horsepower', 'peak-rpm', 'city-mpg', 'highway-mpg', 'price'], dtype='object') 现在让我们深入研究特征选择的 11 种策略。 到目前为止，我已经展示了在实现模型之前应用的特征选择策略。这些策略在第一轮特征选择以建立初始模型时很有用。但是一旦构建了模型，就可以获得有关模型性能中每个特征的适应度的更多信息。 style_hatchback', 'engine-type_ohc', 'num-of-cylinders_twelve', 'fuel-system_spdi'], dtype=object) 11 虽然不会在一个项目中完全使用所有策略，这些策略都是我们进行测试的方向。
1.8K40编辑于 2022-06-20 Python爬虫XPath实战：电商商品ID的精准抓取策略
本文将介绍如何使用Python结合XPath技术，精准抓取电商网站的商品ID，涵盖以下内容：XPath基础语法：快速掌握XPath的核心用法商品ID的常见位置分析：不同电商网站的ID存储方式实战案例：以京东 、淘宝为例，演示XPath定位商品ID优化策略：提高XPath匹配的稳定性和效率完整代码实现：提供可运行的Python爬虫示例2. 实战案例：淘宝商品ID抓取4.1 目标分析淘宝的商品ID存储方式较为复杂，常见位置：URL参数：如https://item.taobao.com/item.htm? XPath优化策略5.1 提高XPath的稳定性避免绝对路径：如/html/body/div[1]/div[2]/...容易因页面变动失效使用contains()模糊匹配：如//div[contains 结论本文介绍了如何利用XPath精准抓取电商商品ID，并提供了京东、淘宝的实战代码。
66810编辑于 2025-08-18- 来自专栏AI智韵
Yolo11改进策略：Block改进|MBConv在Yolo11中的应用
训练过程优化：在训练过程中，EfficientNetV2采用了逐步增加图像尺寸和自适应调整正则化的策略，以加快训练速度并提高准确率。 在Yolo11中的应用：将MBConv模块替换Yolo11中的BottleNeck模块后，可以进一步提升Yolo11的计算效率和性能。 通过替换Yolo11中的BottleNeck模块为MBConv模块，可以显著加快训练速度并提高模型性能。这一改进为Yolo11的目标检测任务提供了更高效、更准确的解决方案。 然后，通过复合缩放策略将该基线模型扩展为一系列B1-B7模型。虽然最近的工作在训练或推理速度上取得了很大进展，但在参数和FLOPs效率方面，它们往往不如EfficientNet（表1）。 在本文中，我们将使用非均匀缩放策略逐步向后期阶段添加更多层。此外，EfficientNets激进地增加图像尺寸，导致内存消耗大且训练速度慢。
86410编辑于 2024-12-19
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