一般的，我们想抓取一个网站所有的URL，首先通过起始URL，之后通过网络爬虫提取出该网页中所有的URL链接，之后再对提取出来的每个URL进行爬取，提取出各个网页中的新一轮URL，以此类推。整体的感觉就是自上而下进行抓取网页中的链接，理论上来看，可以抓取整站所有的链接。但是问题来了，一个网站中网页的链接是有环路的。
举个栗子，在网站首页中我们可以看到首页这个链接，之后我们在子网页中也有可能会看到有个链接是指向首页的，可能子子网页还会有对应的链接指向首页。按照我们之前的逻辑，抓取每个网页中的所有链接，之后对所有的链接继续抓取。就拿首页来说，我们首先抓取的就是它，尔后子网页中又有个链接指向首页，子子网页还有链接指向首页，如此进行抓取，岂不是会导致网页重复抓取，其他的网页根本就没有机会去抓取了，简直不敢想象~~要解决这个问题并不难，此时就需要用到网络爬虫中了一个重要的知识点，就是网页去重。
首先介绍一个简单的思路，也是经常用的一个通用思路。我们将已经爬取过的网页放到一个列表中去，以首页为例，当首页被抓取之后，将首页放到列表中，之后我们抓取子网页的时候，如果再次碰到了首页，而首页已经被抓取过了，此时就可以跳过首页，继续往下抓取其他的网页，而避开了将首页重复抓取的情况，这样下来，爬取整站就不会出现一个环路。以这个思路为出发点，将访问过的URL保存到数据库中，当获取下一个URL的时候，就去数据库中去查询这个URL是否已经被访问过了。虽然数据库有缓存，但是当每个URL都去数据库中查询的话，会导致效率下降的很快，所以这种策略用的并不多，但不失为最简单的一种方式。
第二种方式是将访问过的URL保存到set中去，通过这样方式获取URL的速度很快，基本上不用做查询。但是这种方法有一个缺点，将URL保存到set中，实际上是保存到内存中，当URL数据量很大的时候（如1亿条），会导致内存的压力越来越大。对于小型的爬虫来说，这个方法十分可取，但是对于大型的网络爬虫，这种方法就难以企及了。
第三种方式是将字符进行md5编码，md5编码可以将字符缩减到固定的长度。一般来说，md5编码的长度约为128bit，约等于16byte。在未缩减之前，假设一个URL占用的内存大小为50个字节，一个字节等于2byte，相当于100byte。由此可见，进行md5编码之后，节约了大量的内存空间。通过md5的方式可以将任意长度的URL压缩到同样长度的md5字符串，而且不会出现重复的情况，达到去重的效果。通过这种方式很大程度上节约了内存，scrapy框架采取的方式同md5方式有些类似，所以说scrapy在正常情况下，即使URL的数量级达到了上亿级别，其占用的内存比起set方式也要少得多。
第四种方式是使用bitmap方法将字符进一步压缩。这种方式的意思是在计算机中申请8个bit，即8个位，每个位由0或者1表示，这是计算机中最小的单元。8个位组成1个byte，一个位代表一个URL的话，为什么一个位可以确定一个URL呢？因为我们可以将一个URL进行一个哈希函数，然后将其映射到位上面去。举个栗子，假设我们有8个URL，分别对应8个位，然后通过位上面的0和1的状态，便可以表明这个URL是否存在，通过这种方法便可以进一步的压缩内存。
但是bitmap方法有一个非常大的缺点，就是它的冲突会非常高，因为同用一个哈希函数，极有可能将两个不同的URL或者多个不同的URL映射到一个位置上来。实际上这种哈希的方法，它也是set方式的一种实现原理，它将URL进行一种函数计算，然后映射到bit的位置中去，所以这种方式对内存的压缩是非常大的。简单的来计算一下，还是以一亿条URL来进行计算，相当于一亿个bit，通过计算得到其相当于12500000byte，除以1024之后约为12207KB，大概是12MB的空间。在实际过程中内存的占用可能会比12MB大一些，但是即便是如此，相比于前面三种方法，这种方式以及大大的减少了内存占用的空间了。但是与此同时，该方法产生冲突的可能性是非常大的，所以这种方法也不是太适用的。那么有没有方法将bitmap这种对内存浓重压缩的方法做进一步优化，让冲突的可能性降下来呢？答案是有的，就是第五种方式。
第五种方式是bloomfilter，该方法对bitmap进行改进，它可以通过多个哈希函数减少冲突的可能性。通过这种方式，一方面它既可以达到bitmap方法减少内存的作用，另一方面它又同时起到减少冲突的作用。关于bloomfilter原理及其实现，后期肯定会给大家呈上，今天先让大家有个简单的认识。Bloomfilter适用于大型的网络爬虫，尤其是数量级超级大的时候，采用bloomfilter方法可以起到事半功倍的效果，其也经常和分布式爬虫共同配合，以达到爬取的目的。
关于网络爬虫过程中去重策略的五种方式的介绍就先到这里了，不懂的就当了解一下了，科普一下下，问题不大，希望对小伙伴们的学习有所帮助。
作者：Python进阶学习交流
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