如何高效處理定時抓取數據：去重和數據填充的最佳策略？

定時抓取數據：巧妙解決去重和數據填充難題

本文探討如何高效處理定時抓取數據，特別是如何確保數據完整性，即在每隔兩小時的抓取任務中，每個時間點都有數據，並有效處理重複數據。

假設爬蟲每兩小時抓取一次數據，例如1點開始抓取。如果在1點03分獲取數據，則將其歸入1點的數據，方便後續圖表製作。 關鍵在於處理重複數據和未抓取到數據的時段。

首先，為每個抓取任務生成唯一的分類ID，例如時間戳“2023-02-21 01:00:00”，代表該任務對應的時間段。這便於區分不同時間段的數據。 當然，也可考慮使用數據庫分錶優化效率。 任務記錄示例如下：

<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>

針對重複數據，可以使用數據庫唯一鍵約束避免重複插入。另一種方法是直接存儲原始響應數據（response），後續修改只更新對應記錄的字段，避免產生冗餘記錄。

對於數據缺失，可利用歷史數據生成新任務，並修改其分類ID，同時保留原始response數據。這樣即使某些時間點未成功抓取，也能保證每個時間點都有數據。

最後，數據庫選擇方面，常用的關係型數據庫（如MySQL）即可滿足需求。

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