爬取下来的数据如何去重，说一下具体的算法依据？
(1)通过 MD5 生成电子指纹来判断页面是否改变
(2) nutch 去重。nutch 中 digest 是对采集的每一个网页内容的 32 位哈希值，如果两个网页内容完全一样，它们的 digest 值肯定会一样。
数据量不大时，可以直接放在内存里面进行去重，python 可以使用 set()进行去重。当去重数据需要持久化时可以使用 redis 的 set 数据结构。
当数据量再大一点时，可以用不同的加密算法先将长字符串压缩成 16/32/40 个字符，再使用上面两种方法去重。
当数据量达到亿（甚至十亿、百亿）数量级时，内存有限，必须用“位”来去重，才能够满足需求。Bloomfilter 就是将去重对象映射到几个内存“位”，通过几个位的 0/1 值来判断一个对象是否已经存在。
然而 Bloomfilter 运行在一台机器的内存上，不方便持久化（机器 down 掉就什么都没啦），也不方便分布式爬虫的统一去重。如果可以在 Redis 上申请内存进行 Bloomfilter，以上两个问题就都能解决了。
simhash 最牛逼的一点就是将一个文档，最后转换成一个 64 位的字节，暂且称之为特征字，然后判断重复只需要判断他们的特征字的距离是不是<n（根据经验这个 n 一般取值为 3），就可以判断两个文档是否相似。
可见 scrapy_redis 是利用 set 数据结构来去重的，去重的对象是 request 的 fingerprint（其实就是用 hashlib.sha1()对 request 对象的某些字段信息进行压缩）。其实 fp 就是 request 对象加密压缩后的一个字符串（40 个字符，0~f）。