如何對 Python 抓取的資料進行重複資料刪除？ 我們來談談具體的演算法基礎

有必要詳細分析具體問題。 檢視您正在抓取哪些資料。

最好找到乙個可以區分為可重複性的字段值。 比如所有你知道的問題，每個問題都有對應的ID，房東的問題對應的ID是181730605611341844。 在抓取過程中，可以將所有已抓取的問題 ID 儲存在 set（） 中，如果即將抓取的問題 ID 已經存在，則跳過它們，否則繼續。

不知道房東用的是什麼資料庫，在資料庫設計中，也可以新增一些約束作為約束，保證資料的唯一性。

在 Python 中，有幾種方法可以用於對爬網資料進行重複資料刪除，常用的方法如下：1使用集進行重複資料刪除：

已爬網的資料儲存在自動對元素進行重複資料刪除的集合中。 這可以通過以下方式實現： pythondata = [1， 2， 3， 4， 1， 2， 5]unique data = set（data） 2

使用字典進行重複資料刪除：使用爬網資料作為字典的鍵，值可以任意。由於字典鍵是唯一的，因此會自動刪除重複資料。

這可以通過以下方法實現： pythondata = [1， 2， 3， 4， 1， 2， 5]unique data = {}fromkeys（data）keys()`3.

使用列表推理進行重複資料刪除：使用列表推理迴圈訪問已爬網的資料，並將非重複資料新增到新列表。 這可以通過以下方式實現：

pythondata = [1， 2， 3， 4， 1， 2， 5]unique data = [x for i， x in enumerate（data） if x not in data[：i]] 這些方法可用於對已爬網資料進行重複資料刪除，具體取決於特定需求和資料大小。 八達通收集器是一款功能齊全、操作簡單、範圍廣泛的網際網絡資料收集器，可以幫助使用者快速獲取所需的資料，並提供豐富的教程和幫助文件，幫助使用者解決各種資料收集問題。

當網站有資料更新時，需要增量爬網，通常在以下集中情況下：

在情況 1 中，我們對這個特定頁面的內容進行雜湊處理，當然是為了刪除動態變化的部分，例如，有些頁面有驗證碼或日期，程式會定期執行它，並且在執行開始時，它會檢測該頁面的雜湊值是否與上次抓取相比發生了變化， 如果有變化，它將開始爬行。

在案例 2 中，我們將對頁麵條目的內容進行雜湊處理，並儲存頁面的 URL 雜湊值，如果頁麵條目的雜湊值發生變化，我們將得到新頁面 URL 的列表，這裡我們需要使用 URL 重複資料刪除，類似於重複資料刪除，並使用 Redis 集合型別進行處理。

Redis 集合型別不允許新增重複資料，新增重複資料時，返回 0 且無法新增。 我們將所有 URL 列表儲存在 Redis 集合中，當頁面條目發生變化時，我們將對頁面 URL 進行重複資料刪除，並僅抓取新新增的頁面。

有兩種常見的重複資料刪除方法：

其中，Bloom 過濾器是通過寫入檔案，多個程序需要增加同步性和互斥性，比較繁瑣，不建議在多執行緒程序時使用，而寫入檔案是磁碟IO操作，需要很長時間，可以再次累積到一定的寫入次數，或者在程式異常結束或退出時使用上下文管理器一次性寫入。

上下文管理器，在執行 main 函式之前執行 defenter在程式完成執行或異常退出時執行 defexit，上下文管理器也可用於計算程式執行的時間。

使用 Redis 集合重複資料刪除可以支援多執行緒和多程序。

利用redis採集的特性，在Redis中建立乙個集合，將資料的SHA1值新增到其中，新增成功則返回1，表示沒有重複資料，新增失敗則返回0，表示集合中已經有重複資料。

用： 步長：1建立 Redis 連線池 2重複檢查。

以下示例是乙個介面，並提供了乙個示例。