什么是增量爬取?

　　增量爬取就是保存上一次状态，在本次抓取的时候首先会与上次进行对比，若是不在上次的状态中，那么便会被视为增量，并且进行保存。我们以Scrapy举例，上一次的状态是抓取的特征数据和上次爬取的request队列(URL列表)，request队列可以通过scrapy.core.scheduler的pending_requests成员得到，在爬虫启动时候导入上次爬取的特征数据，并且用上次request队列的数据作为start url进行爬取，只要是不在上一次状态中的数据便保存下来。

　　增量爬取是指在已有的数据基础上，只获取最新更新的数据，而不需要重新爬取已经获取过的数据。这种方式可以提高爬取效率，降低服务器负担。

　　以下是一个Python代码演示，用于实现增量爬取。假设我们要爬取某个网站上的新闻标题和链接，并且已经爬取了前100页的内容。现在我们想要只获取最新的10页内容，即第101到110页。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

# 构造爬取URL
url_base = 'http://www.example.com/news?page='
page_nums = range(101, 111)

# 读取已有数据
with open('news_data.txt', 'r') as f:
    existing_data = f.read().splitlines()

# 爬取最新数据
new_data = []
for page_num in page_nums:
    url = url_base + str(page_num)
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    articles = soup.find_all('article')
    for article in articles:
        title = article.find('h2').text.strip()
        link = article.find('a')['href']
        if link not in existing_data:  # 判断链接是否已经存在
            new_data.append(title + '\t' + link)

# 将新数据写入文件
if new_data:
    with open('news_data.txt', 'a') as f:
        f.write('\n'.join(new_data) + '\n')
    print(f'Successfully crawled {len(new_data)} news articles.')
else:
    print('No new news articles found.')

　　上述代码首先读取已有的数据文件(文件名为news_data.txt)，将其中的链接保存到existing_data列表中。然后构造需要爬取的URL列表，爬取最新数据并将其保存到new_data列表中。最后，将new_data列表中的数据写入文件。

　　值得注意的是，为了判断一个链接是否已经存在于已有数据中，上述代码使用了一个简单的方法：将已有数据读入内存，并将链接保存到列表中。当需要判断一个新链接是否已经存在时，只需要判断该链接是否在列表中即可。这种方法在数据量较小的情况下是可行的，但是当数据量非常大时，可能需要使用更高效的数据结构，比如哈希表。