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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。 Session session = HibernateUtil.getSession(); Book book = (Book)session.load(Book.class, 8) 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 - 来自专栏数据和云
MySQL 8密码策略
MySQL8提供了较多的密码管理功能和策略，包括密码过期时间设置，密码重用限制，密码验证，双密码，密码强度评估和密码失败跟踪等。 DBA使用提供的这些功能和策略对MySQL用户的密码进行管理和配置，进一步完善数据库的安全保障。 同样的既可以设置一个全局策略，也可以对每个用户设置单独的策略。 当开启密码重用策略后， mysql.password_history 表中将会记录用户使用的历史密码和该密码被修改的时间。 | {"additional_password": "*EBED5A04B3B2D65B204464B8C4CEA9C06181C1F6"} | +------+------+------------ 对于 CREATE USER 语句，validate_password 要求提供密码，并且满足密码策略。即使帐户最初被锁定也是如此，否则稍后解锁帐户将导致它在没有满足策略密码的情况下变得可访问。
3.3K20发布于 2021-10-13 - 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)
xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <! xml version="1.0" encoding="utf-<em>8</em>"?> <! xml version="1.0" encoding="utf-<em>8</em>"?> <! 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-<em>8</em>"?> <!
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”。 你以为是 UTF-8，结果可能是 ISO-8859-1 或其他编码混合。于是 resp.text 自动解码后，文字看着像“火星语”。 resp.encoding detected = chardet.detect(resp.content) return detected.get("encoding") or "utf-8" 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 - 来自专栏谢公子学安全
K8s调度策略
1 调度 在K8s中，调度是指将Pod放置到合适的节点上。调度器通过 K8s 的监测机制来发现集群中新创建且尚未被调度到节点上的Pod。 在做调度决定时需要考虑的因素包括：单独和整体的资源请求、硬件/软件/策略限制、 亲和以及反亲和要求、数据局部性、负载间的干扰等等。 支持以下两种方式配置调度器的过滤和打分行为： 调度策略：允许你配置过滤所用的 断言（Predicates） 和打分所用的 优先级（Priorities）。 K8s 也会为集群中所有节点添加一些标准的标签。 给节点添加标签 ” 执行如下命令给指定的k8s-node1节点添加标签 key1=value1。 #查询k8s-master节点的Taints kubectl describe node k8s-master | grep Taints #取消污点 kubectl taint nodes k8s-master
1.4K80编辑于 2023-02-27 - 来自专栏黄啊码【CSDN同名】
K8s驱逐策略
驱逐用户策略Kubelet 会按照下面的标准对 Pod 的驱逐行为进行评判：根据服务质量根据 Pod 调度请求的被耗尽资源的消耗量接下来，Pod 按照下面的顺序进行驱逐：BestEffort：消耗最多紧缺资源的 Burstable：相对请求（request）最多紧缺资源的 Pod 最先被驱逐，如果没有 Pod 超出他们的请求，策略会瞄准紧缺资源消耗量最大的 Pod。 Guaranteed：相对请求（request）最多紧缺资源的 Pod 最先被驱逐，如果没有 Pod 超出他们的请求，策略会瞄准紧缺资源消耗量最大的 Pod。 system.slice--enforce-node-allocatable=pods,kube-reserved,system-reserve--kube-reserved=cpu=1000m,memory=8Gi
1.5K20编辑于 2022-07-15 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- 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
Python网络数据抓取（8）：正则表达式
当您验证任何类型的用户输入时，尤其是在抓取网页时，这非常有帮助。正则表达式的应用范围非常大。 一开始这可能会很有挑战性，但一旦你准备好了，相信我，这会让你的工作更有效率。 为了理解正则表达式，我们将验证您在 Python 中进行网页抓取时可能遇到的某些字符串。 假设您想从网络上抓取电子邮件以用于公司的潜在客户开发流程。 电子邮件的第一部分可以包括： 大写字母 [A-Z] 小写字母 [a-z] 数字 [0–9] 现在，如果被抓取的电子邮件不遵循此模式，那么我们可以轻松忽略该电子邮件并可以继续处理另一封电子邮件。 input() final_output = re.sub(pattern, new_pattern, phoneNumber) print(final_output) 这只是如何在 Python 数据抓取中使用正则表达式的基本示例
41010编辑于 2024-06-06 - 来自专栏iSharkFly
Java 8 中的设计模式策略
概述在本篇文章中我们对可以在 Java 8 中的设计模式策略（strategy design pattern）进行一些简单的说明。如果你对 Java 的设计模式不是非常清楚的话，可以先自行脑补下。 模式策略所谓的模式策略（strategy pattern）的定义就是能够让我们的程序在运行时（runtime）改变算法的表现。 让我们来考察下面的一个使用案例，针对不同的节日，我们针对某一个销售使用不同的定价策略，比如说圣诞节（Christmas），复活节（Easter）或者新年（New Year），我们使用的价格策略是不一样的 如果你愿意的话，Java 8 甚至可以让你在接口中定义静态方法。 结论在本代码中，我们对 Java 8 中的设计模式策略（strategy design pattern）进行一些简单的说明，因为 lambda 表达式的使用，让我们能够使用更少的代码实现更多的功能。
47800编辑于 2023-09-07 - 来自专栏iSharkFly
Java 8 中的设计模式策略
概述 在本篇文章中我们对可以在 Java 8 中的设计模式策略（strategy design pattern）进行一些简单的说明。 模式策略 所谓的模式策略（strategy pattern）的定义就是能够让我们的程序在运行时（runtime）改变算法的表现。 让我们来考察下面的一个使用案例，针对不同的节日，我们针对某一个销售使用不同的定价策略，比如说圣诞节（Christmas），复活节（Easter）或者新年（New Year），我们使用的价格策略是不一样的 如果你愿意的话，Java 8 甚至可以让你在接口中定义静态方法。 结论 在本代码中，我们对 Java 8 中的设计模式策略（strategy design pattern）进行一些简单的说明，因为 lambda 表达式的使用，让我们能够使用更少的代码实现更多的功能。
66230编辑于 2022-05-27 - 来自专栏k8s_t
K8S Pod调度策略
Kubernetes Scheduler K8S调度器，负责监听新创建、尚未分配到计算节点的Pod；K8S调度器最重要的职责就是为每一个Pod找到最适合其运行的计算节点。 raw=true] kube-scheduler的默认策略 [81-Scheduler%20Func.png? raw=true] Pod调度策略之一二 前面简单的介绍了kube-scheduler及其调度策略，下面重点介绍两个在实践中经常用掉的调度策略：我想去哪里与我能去哪里 [79-%E5%AE%B9%E5% 99%A8%E8%B0%83%E5%BA%A6.png? raw=true] K8S集群内的资源隔离 [85-%E8%B5%84%E6%BA%90%E9%9A%94%E7%A6%BB.png?
3.8K60发布于 2019-08-27 Java EE(8)——线程安全——锁策略&CAS
本文内容 1.锁策略：乐观/悲观，轻量/重量，自旋/挂起等待，读写，公平/非公平，可重入/不可重入，其他锁策略，Callable 2.CAS：原理，应用(原子类，自旋锁)，ABA 3.JUC(java.util.concurrent ) 的常见类：ReentrantLock，原子类，Semaphore，CountDownLatch 4.线程安全的集合类：多线程环境使用 ArrayList/队列/哈希表 1.锁策略 1.1各种锁策略介绍 乐观锁&悲观锁 1.1.1乐观锁&悲观锁 乐观锁和悲观锁只是锁的一种策略，并不是具体实现 乐观锁： 假设冲突概率低，先操作，更新时检查数据有没有被修改过，比如用版本号机制。 说明数据被修改过，这时候需要处理冲突，可以重试或者报错 悲观锁: 总是假设最坏的情况，每次在处理数据的时候都认为别人会修改，所以每次处理数据之前都会上锁，防止干扰 synchronized初始使用乐观锁策略 当计数器为零时，锁才真正被释放 不可重入锁：线程已经持有某个对象的锁，那么它可以再次获取该对象的锁，会被阻塞 1.2其他锁策略 锁消除 编译器+JVM 判断锁是否可消除.。
10910编辑于 2026-01-13
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