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。
1. 使用时间戳或更新标识
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：
- 首次运行时，记录所有抓取内容的最大时间戳
- 下次启动时，先获取列表页或API返回的条目时间
- 遇到时间早于本地最大时间戳的条目即停止抓取
适用于新闻、博客、论坛等按时间排序的内容源。
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2. 利用唯一ID或URL哈希去重
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：
- 从响应中提取每条数据的唯一ID或计算URL的MD5值
- 查询该ID是否已存在于本地记录
- 若不存在，则抓取详情并存入数据库，同时记录ID
- 若存在，跳过该条目
这种方法稳定可靠，适合结构化较强的数据源。
3. 结合数据库状态标记
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：
- 维护一张元数据表，记录已抓取的链接、摘要或ETag
- 再次访问时发送条件请求（如If-Modified-Since）
- 服务端返回304则说明未更新，直接跳过
节省带宽的同时减少解析成本。
4. 增量调度与断点续爬
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：
- 启用Scrapy的
JOBDIR保存进度 - 配合指纹去重（
DUPEFILTER_CLASS）防止重复请求 - 定时任务中判断上次结束时间，构造带时间参数的请求
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。
