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本期学习： 利用网页指纹去重
众所周知，代理是要花钱的，那么在爬取（测试）巨量网页的时候，就不可能对已经爬取过的网站去重复的爬，这样会消耗大量的时间，更重要的是会消耗大量的IP (=金钱 💵)
1 指纹机制
所谓指纹，就是把网页的数据生成一个唯一性的数据，相当于程序给每个网页留了个痕迹，爬取过的网页，留下指纹，那下次只要比对一下我们指纹库：有的，就直接跳过，那就不存在重复爬取的问题了；没有的，爬取数据，留下指纹。这个机制非常适合我们这个使用了selenium来进行翻页的scrapy工程。
2 指纹实现
首先在爬虫初始化__init__的时候增加一个指纹文件：
self.fp_file = 'fingerprints.json' 然后在 start_requests 判断这个文件是否存在，不存在的话需要创建，注意到以列表形式存储：
#创建指纹存储文件 if not os.path.exists(self.fp_file): with open(self.fp_file, 'w') as f: json.dump([], f) 然后实现指纹的3个方法
# 生成指纹 def get_fingerprint(self, page_content): return md5(page_content.encode('utf-8')).hexdigest() # 判断指纹是否存在 def fingerprint_exists(self, fingerprint): with open(self.fp_file, 'r') as f: fingerprints = json.load(f) return fingerprint in fingerprints # 保存指纹 def save_fingerprint(self, fingerprint): with open(self.fp_file, 'r+') as f: fingerprints = json.load(f) fingerprints.append(fingerprint) f.seek(0) json.dump(fingerprints, f) f.truncate() 最后一步，添加到爬取的逻辑中，这边尝试添加在parse_page （不清楚的话需要回看前几期的博客文章）
# 生成指纹 fingerprint = self.get_fingerprint(page_source) # 判断指纹是否存在 if self.fingerprint_exists(fingerprint): self.logger.info('指纹已存在，跳过 %s', fingerprint) return # 保存指纹 self.save_fingerprint(fingerprint) 3 测试
测试的时候先爬去一下，检查下fingerprints.json是否生成了，然后等待爬虫爬取一段时间，看json文件中指纹数据是否有增加，然后停止爬虫，重新开始，测试指纹能否帮助跳过已经爬取过的页面。
测试截图如下，发现可以生效的。如果不跳过，则item代码会去比较数据库中是否存在这个评论，这里却没有这个过程，说明通过指纹对比，把已经爬取过的页面跳过了
