增量爬取的关键在于识别新数据，常用策略包括：1. 对比时间戳，适用于按时间排序的内容；2. 利用唯一ID或URL哈希去重，适合结构化数据；3. 数据库状态标记与条件请求结合，减少无效抓取；4. 断点续爬与调度机制保障增量执行。组合多种方式可提升准确性。
增量爬取的核心是只抓取新内容或有变化的数据，避免重复请求和存储，提高效率并减轻服务器压力。在Python爬虫中实现这一目标，关键在于识别“是否为新数据”。以下是几种实用且常见的策略。
很多网站的内容页面包含发布时间或最后修改时间（如文章页的“发布于2024-05-01”）。爬虫可以提取该字段，与本地记录的最新时间对比。
操作方式：
适用于新闻、博客、论坛等按时间排序的内容源。
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每条内容通常有唯一标识，比如数据库ID、商品编号或URL本身。可将这些ID存入集合（如Redis Set、本地数据库）中做比对。
实现步骤：
这种方法稳定可靠，适合结构化较强的数据源。
在存储数据的数据库中增加一个字段，如is_crawled或updated_at，通过定期比对源数据变化来判断是否需要更新。
常见做法：
节省带宽的同时减少解析成本。
使用Scrapy等框架时，可通过持久化请求队列实现断点续爬。结合上述逻辑，只处理新增任务。
建议配置：
JOBDIR保存进度DUPEFILTER_CLASS）防止重复请求基本上就这些。关键是根据目标网站的特点选择合适的判别方式——有时单独用一种不够，可以组合时间+ID双重校验。只要能准确识别“新”，就能高效实现增量抓取。
以上就是Python爬虫怎样实现增量爬取_Python爬虫只抓取更新内容的增量爬取策略的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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