python爬虫面试必看的常见问题与参考答案解析

下面我将为您详细讲解“python爬虫面试必看的常见问题与参考答案解析”的完整攻略。

一、爬虫基础

1.1 爬虫的定义和作用

1.1.1 爬虫的定义

爬虫是一种自动化的程序，用于在互联网上爬取数据。

1.1.2 爬虫的作用

爬虫的作用一般可以分为以下几个方面：

数据获取和分析
搜索引擎的网页抓取和分析
价格监测和产品比较
资讯和媒体的自动化抓取和聚合

1.2 爬虫的分类

1.2.1 静态网页爬虫

静态网页爬虫主要爬取静态网页，其数据存储在HTML文件中。这种网站的页面内容相对比较稳定，爬取难度相对较低，常用的爬虫工具有Scrapy、BeautifulSoup等。

1.2.2 动态网页爬虫

动态网页爬虫主要爬取动态网页，其数据通过JavaScript等技术生成并动态更新。这种网站的页面内容相对比较复杂，爬取难度相对较大，常用的爬虫工具有Selenium、PhantomJS等。

1.3 爬虫的基本流程

爬虫的基本流程分为以下几步：

发送HTTP请求获取网页内容
解析网页内容并获取目标数据
存储目标数据

二、Python编程基础

2.1 Python基础

2.1.1 Python的特点

Python的特点包括：

简洁、易学
开放源代码
跨平台
丰富的模块和库

2.1.2 Python的数据类型

Python的数据类型包括：

数字类型：整数、浮点数、复数
字符串类型
列表、字典、元组等

2.2 Python常用模块和库

2.2.1 requests库

requests库是Python中用来发送HTTP网络请求的模块，常用的方法包括get、post等。

例如，可以使用requests库发送一个get请求，获取豆瓣电影Top250的页面内容：

import requests

url = 'https://movie.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
html = response.text
print(html)

2.2.2 BeautifulSoup库

BeautifulSoup库是Python中用来解析HTML和XML文档的模块，可以方便地提取所需的数据。

例如，可以使用BeautifulSoup库解析上面请求得到的页面，并提取其中的电影名称：

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
movies = soup.find_all('div', {'class': 'hd'})
for movie in movies:
    title = movie.a.span.text.strip()
    print(title)

三、爬虫技术进阶

3.1 爬虫运行环境

3.1.1 防屏蔽策略

为了防止被目标网站屏蔽，可以通过以下几种方式：

设置较长的请求间隔时间，模拟人类浏览行为
随机生成User-Agent，避免使用相同的User-Agent
使用代理IP，避免请求IP被封

3.1.2 多线程和协程

多线程和协程可以加快爬虫的运行速度，提高效率。

3.2 数据存储和处理

3.2.1 数据存储方式

爬虫所获取的数据可以通过以下几种方式进行存储：

文本文件存储：使用Python自带的文件操作函数进行存储
关系型数据库存储：如MySQL、Oracle等
非关系型数据库存储：如MongoDB、Redis等

3.2.2 数据清洗和处理

爬虫获取到的数据可能存在一些脏数据，需要进行数据清洗和处理，以提高数据的准确度和完整性。

例如，可以使用Python中的正则表达式库re，对获取到的数据进行清洗：

import re

pattern = re.compile(r'\d+')
result = pattern.search('abcd 123 efg')
if result:
    print(result.group())  # 输出123

3.3 爬虫反爬技术

3.3.1 Cookies

某些网站会根据请求携带的Cookies信息来判断是否允许访问，因此可以通过设置相应的Cookies信息来解决反爬问题。

例如，可以使用requests库发送一个带有Cookies信息的请求，获取微博搜索结果页面内容：

import requests

url = 'https://s.weibo.com/weibo?q=%E5%A5%A5%E6%9E%97%E5%8C%B9%E7%83%AD%E5%8A%9B&b=1&page=1'
cookies = {
    'SUB': '_2AkMXa1zdf8NxqwJRmPoXyG3lYr9-ygvEieKf08L0JRMxHRl-yT9kqlEttRB6B7K57O0IfmYsqiHE1cKuZEwCBpwYJfA',
    'SUBP': '0033WrSXqPxfM72-Ws9jqgMF55529P9D9W5O4ZSUNWB3ckjJbKt7sSfk5NHD95QfeoBpP1KB0MceK-XhqJrHKM1K-2XKMhqg4rskNh2RNeKntt',
    'YF-V5-G0': '7b4af1a0e2c5a3982d72fb95bc0f5649',
    'YF-Page-G0': 'b190ffff117b9f01419f92f5e32aa2b4',
    'YF-Ugrow-G0': 'b42f5a5c1887fd1df7c3dc22797272d3',
    'login_sid_t': 'd1877142e48cee93422aa7ef5b23c840',
    'cross_origin_proto': 'SSL',
    '_s_tentry': '-',
    'Apache': '5679015000225.769.1632793895840',
    'ULV': '1632793895860:7:1:1:5679015000225.769.1632793895840:1632496471893',
    'SSOLoginState': '1632793905',
    'ALF': '1635385905'
}
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
response = requests.get(url, cookies=cookies, headers=headers)
html = response.text
print(html)

3.3.2 IP代理

如果对方网站设置了IP反爬虫，我们也可以使用IP代理来解决。

例如，可以使用random库随机生成一个代理，设置到requests中，获取IP地址信息：

import requests
import random

url = 'http://httpbin.org/ip'
proxies = {
    'http': 'http://{}'.format(random.choice(ip_list)),
    'https': 'https://{}'.format(random.choice(ip_list)),
}
response = requests.get(url, proxies=proxies)
json_data = response.json()
print('ip地址：', json_data['origin'])

3.4 爬虫实战

爬虫实战的案例包括：

3.4.1 爬取网站新闻

使用Python编写爬虫程序，爬取指定新闻网站上的新闻，并存储在数据库中。

该案例可练习爬虫的基本流程（请求、解析、存储）、数据清洗和处理、数据库操作等技术。

3.4.2 爬取动态网站数据

使用Python编写爬虫程序，爬取指定电商网站上的商品数据，并存储在数据库中。

该案例涵盖了动态网站数据爬取、反爬策略、IP代理、数据存储和处理、自动化操作等多个技术。

四、总结

本篇攻略详细讲解了Python爬虫常见问题和参考答案解析，包括爬虫基础、Python编程基础、爬虫技术进阶及爬虫实战等方面的知识，相信对您学习爬虫和参加面试会有一定的帮助。

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