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Python爬虫工程师面试问题总结

2021-01-24 00:34segmentfault Python

本篇文章给大家总结了关于Python爬虫工程师面试问题总结,希望我们整理的内容能够帮助到大家。

注:答案一般在网上都能够找到。

1.对if __name__ == 'main'的理解陈述

2.python是如何进行内存管理的?

3.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

4.Python里面如何拷贝一个对象?(赋值,浅拷贝,深拷贝的区别)

5.介绍一下except的用法和作用?

6.Python中__new__与__init__方法的区别

7.常用的网络数据爬取方法

8.遇到过得反爬虫策略以及解决方法

9.urllib 和 urllib2 的区别

10.设计一个基于session登录验证的爬虫方案

11.列举网络爬虫所用到的网络数据包,解析包

12.熟悉的爬虫框架

13.Python在服务器的部署流程,以及环境隔离

14.Django 和 Flask 的相同点与不同点,如何进行选择?

15.写一个Python中的单例模式

16.Linux部署服务脚本命令(包括启动和停止的shell脚本)

17.你用过多线程和异步嘛?除此之外你还用过什么方法来提高爬虫效率?

18.POST 与 GET的区别

1)对if __name__ == 'main'的理解陈述

__name__是当前模块名,当模块被直接运行时模块名为__main__,也就是当前的模块,当模块被导入时,模块名就不是__main__,即代码将不会执行。

2)python是如何进行内存管理的?

a、对象的引用计数机制
python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,Python内部记录了对象有多少个引用,即引用计数,当对象被创建时就创建了一个引用计数,当对象不再需要时,这个对象的引用计数为0时,它被垃圾回收。

b、垃圾回收

1>当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。

2>当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象 的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。

c、内存池机制

Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。

1>Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理 对小块内存的申请和释放。

2>Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用 系统的malloc。

3>对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。

3)请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素

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# 1.使用set函数
list = [1, 3, 4, 5, 51, 2, 3]
set(list)
# 2.使用字典函数,
>>> a = [1, 2, 4, 2, 4, 5, 6, 5, 7, 8, 9, 0]
>>> b = {}
>>> b = b.fromkeys(a)
>>> c = list(b.keys())
>>> c

4)Python里面如何拷贝一个对象?(赋值,浅拷贝,深拷贝的区别)

赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。

浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数}

深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的deep.deepcopy()函数}

5)介绍一下except的用法和作用?

try…except…except…else…

执行try下的语句,如果引发异常,则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行,如果引发的异常与except中的异常组匹配,执行相应的语句。如果所有的except都不匹配,则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。

try下的语句正常执行,则执行else块代码。如果发生异常,就不会执行如果存在finally语句,最后总是会执行。

6)Python中__new__与__init__方法的区别

__new__:它是创建对象时调用,会返回当前对象的一个实例,可以用__new__来实现单例

__init__:它是创建对象后调用,对当前对象的一些实例初始化,无返回值

7)常用的网络数据爬取方法

  • 正则表达式
  • Beautiful Soup
  • Lxml

8)遇到过得反爬虫策略以及解决方法

1.通过headers反爬虫

2.基于用户行为的发爬虫:(同一IP短时间内访问的频率)

3.动态网页反爬虫(通过ajax请求数据,或者通过JavaScript生成)

4.对部分数据进行加密处理的(数据是乱码)

解决方法:

对于基本网页的抓取可以自定义headers,添加headers的数据

使用多个代理ip进行抓取或者设置抓取的频率降低一些,动态网页的可以使用selenium + phantomjs 进行抓取

对部分数据进行加密的,可以使用selenium进行截图,使用python自带的pytesseract库进行识别,但是比较慢最直接的方法是找到加密的方法进行逆向推理。

9)urllib 和 urllib2 的区别

urllib 和urllib2都是接受URL请求的相关模块,但是urllib2可以接受一个Request类的实例来设置URL请求的headers,urllib仅可以接受URL。urllib不可以伪装你的User-Agent字符串。

urllib提供urlencode()方法用来GET查询字符串的产生,而urllib2没有。这是为何urllib常和urllib2一起使用的原因。

10)设计一个基于session登录验证的爬虫方案

11)列举网络爬虫所用到的网络数据包,解析包

网络数据包 urllib、urllib2、requests

解析包 re、xpath、beautiful soup、lxml

12)熟悉的爬虫框架

Scrapy框架 根据自己的实际情况回答

13)Python在服务器的部署流程,以及环境隔离

14)Django 和 Flask 的相同点与不同点,如何进行选择?

15)写一个Python中的单例模式

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class Singleton(object):
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kw):
if not cls._instance:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw)
return cls._instance
class MyClass(Singleton):
a = 1
one = MyClass()
two = MyClass()
id(one) = id(two)
>>> True

16)Linux部署服务脚本命令(包括启动和停止的shell脚本)

17)你用过多线程和异步嘛?除此之外你还用过什么方法来提高爬虫效率?

  • scrapy-redis 分布式爬取
  • 对于定向爬取可以用正则取代xpath

18)POST与 GET的区别

  • GET数据传输安全性低,POST传输数据安全性高,因为参数不会被保存在浏览器历史或web服务器日志中;
  • 在做数据查询时,建议用GET方式;而在做数据添加、修改或删除时,建议用POST方式;
  • GET在url中传递数据,数据信息放在请求头中;而POST请求信息放在请求体中进行传递数据;
  • GET传输数据的数据量较小,只能在请求头中发送数据,而POST传输数据信息比较大,一般不受限制;
  • 在执行效率来说,GET比POST好

19)什么是lambda函数?它有什么好处?

lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数

lambda函数:首要用途是指点短小的回调函数

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lambda [arguments]:expression
>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)

原文链接:https://segmentfault.com/a/1190000013874845

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