一、先聊聊“增量采集”到底是啥
搞数据的人大多听过“全量采集”和“增量采集”这两个词。前者就像每次做家务都要把整个屋子从头到尾扫一遍，不管脏没脏；后者更聪明一点——只打扫新落的灰，只盯着“新发生的变化”。
在爬虫领域，这就是增量采集的思路：我们不需要每天重新抓一遍今日头条、也不用反复爬新浪新闻的旧稿库，只要获取“过去24小时的新内容”就够了。
这样做的好处显而易见：既能保证数据新鲜，又不会浪费资源。尤其是新闻这种更新频率高的网站，全量爬取不仅效率低，还很容易被封禁。
一句话总结：增量采集=只关心新增和更新的部分，用更少的请求换来同样完整的数据。
二、打个比方：新闻编辑部的“值班模式”
想象你在一家新闻编辑部工作。每天凌晨，主编让你统计过去一天发布的新稿件。你肯定不会从2012年的旧新闻开始看吧？你只会打开“当天的稿件列表”，看哪些是新发的、哪些是改过标题的。
这就是时间窗口。我们人为地划定一个范围——比如过去6小时或过去1天——系统只会去抓落在这个窗口内的新闻。
再聪明一点，如果网站有“消息推送机制”（比如RSS、WebSocket、消息队列等），那我们可以让系统“被动触发”：一旦有新新闻发布，它自己启动采集任务。
这就是事件驱动。就像新闻部有个实习生，一旦有新稿件上线，他立刻拍你肩膀说：“快看，这篇刚发的！”
三、为什么要用“时间窗口 + 事件驱动”这套组合拳
如果只靠定时任务，可能会错过突发新闻；如果只靠事件触发，又可能因为网络延迟或推送错误漏掉一些内容。
所以比较成熟的做法是两者结合：
* 时间窗口：保证完整性，每隔一段时间扫一次。
* 事件驱动：保证实时性，一有新消息就立刻处理。
这种架构很像一个高效率的采编系统：定时有例行检查，同时有人随时“报料”。新闻网站的更新节奏快得像风，只有这两种机制配合，才能既不漏掉热点，也不浪费算力。
四、实战部分：写个能看懂的“新闻增量采集器”
说理论没意思，我们来点代码。下面这个小示例展示了如何用 Python 去抓取今日头条热点和新浪新闻国内频道的最新文章，只采集最近24小时内的内容。
我们会用到的东西
* requests：发请求
* BeautifulSoup：解析网页
* datetime：计算时间范围
* 爬虫代理IP：防止被网站封
代码示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime, timedelta
# ======== 亿牛云代理配置（示例） ========
proxy_host = "proxy.16yun.cn"
proxy_port = "3100"
proxy_user = "16YUN"
proxy_pass = "16IP"
proxies = {
"http": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
"https": f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}",
}
# ======== 设置时间窗口：抓过去24小时的内容 ========
time_window = datetime.now() - timedelta(hours=24)
# ======== 目标网站 ========
toutiao_url = "https://www.toutiao.com/hot_event_list/"
sina_url = "https://news.sina.com.cn/china/"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
"Accept-Language": "zh-CN,zh;q=0.9",
}
# ======== 今日头条热点 ========
def crawl_toutiao():
print("?? 正在采集：今日头条热点")
resp = requests.get(toutiao_url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
for item in soup.select(".hotnews-item"):
title = item.get_text(strip=True)
link = item.get("href")
pub_time = datetime.now() # 示例中暂用当前时间
if pub_time >= time_window:
print(f"【头条】{title}\n链接：{link}\n")
# ======== 新浪新闻国内频道 ========
def crawl_sina():
print("?? 正在采集：新浪新闻国内频道")
resp = requests.get(sina_url, headers=headers, proxies=proxies, timeout=10)
soup = BeautifulSoup(resp.text, "html.parser")
for item in soup.select("div.news-item h2 a"):
title = item.get_text(strip=True)
link = item.get("href")
pub_time = datetime.now() # 示例中暂用当前时间
if pub_time >= time_window:
print(f"【新浪】{title}\n链接：{link}\n")
if __name__ == "__main__":
crawl_toutiao()
crawl_sina()
稍微解释一下
* 时间窗口：通过 datetime.now() - timedelta(hours=24) 来过滤新闻，只要发布时间晚于这个时间就会被打印出来。
* 代理IP：这里用的是爬虫代理，用账号密码登录方式配置，可以让采集更稳定，也能分布式运行多个爬虫。
* 模块化设计：两个函数crawl_toutiao()和crawl_sina()可以独立运行，之后你完全可以加上定时任务或消息队列，让系统自动跑起来。
五、如何更进一步
等你掌握了基础逻辑，可以试试以下进阶玩法：
* 保存上次采集时间：用数据库记录last_crawl_time，每次启动时从上次停止的时间点接着跑。
* 事件驱动：例如监听今日头条的RSS更新或新浪新闻首页DOM变化，一有变动就触发采集。
* 分布式架构：用Celery + Redis或Kafka把任务拆分给多台机器，像工厂流水线一样分工采集。
* 断点续采：爬到一半崩了？没关系，记录URL进度，下次自动接着爬。
