如何高效处理定时抓取数据：去重和数据填充的最佳策略？

定时抓取数据：巧妙解决去重和数据填充难题

本文探讨如何高效处理定时抓取数据，特别是如何确保数据完整性，即在每隔两小时的抓取任务中，每个时间点都有数据，并有效处理重复数据。

假设爬虫每两小时抓取一次数据，例如1点开始抓取。如果在1点03分获取数据，则将其归入1点的数据，方便后续图表制作。 关键在于处理重复数据和未抓取到数据的时段。

首先，为每个抓取任务生成唯一的分类ID，例如时间戳“2023-02-21 01:00:00”，代表该任务对应的时间段。这便于区分不同时间段的数据。 当然，也可考虑使用数据库分表优化效率。 任务记录示例如下：

<code>分类ID: 2023-02-21 01:00:00
任务: https://segmentfault.com/q/1010000043447558</code>

<code>分类ID: 2023-02-21 01:00:00
任务: https://segmentfault.com/</code>

针对重复数据，可以使用数据库唯一键约束避免重复插入。另一种方法是直接存储原始响应数据（response），后续修改只更新对应记录的字段，避免产生冗余记录。

对于数据缺失，可利用历史数据生成新任务，并修改其分类ID，同时保留原始response数据。这样即使某些时间点未成功抓取，也能保证每个时间点都有数据。

最后，数据库选择方面，常用的关系型数据库（如MySQL）即可满足需求。

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