爬虫（17） - 面试(2) | 爬虫面试题库

1.什么是爬虫

爬虫就是爬取网页数据，只要网页上有的，都可以通过爬虫爬取下来，比如图片、文字评论、商品详情等。

一般二言，Python爬虫需要以下几步：

1. 找到网页URL，发起请求，等待服务器响应
2. 获取服务器响应内容
3. 解析内容（正则表达式、xpath、bs4等）
4. 保存数据（本地文件、数据库等）

2.爬虫的基本流程

1. 找到网页URL，发起请求，等待服务器响应
2. 获取服务器响应内容
3. 解析内容（正则表达式、xpath、bs4等）
4. 保存数据（本地文件、数据库等）

3.正则表达式贪婪与非贪婪模式的区别

1）什么是贪婪匹配与非贪婪匹配

• 贪婪匹配在匹配字符串时总是尝试匹配尽可能多的字符
• 与贪婪匹配相反，非贪婪匹配在匹配字符串时总是尝试匹配尽可能少的字符

2）区别

• 在形式上，非贪婪模式有一个“?”作为该部分的结束标志
• 在功能上，贪婪模式是尽可能多的匹配当前正则表达式，可能会包含好几个满足正则表达式的字符串；非贪婪模式，在满足所有正则表达式的情况下尽可能少的匹配当前正则表单式

3）拓展

• *? 重复任意次，但尽可能少重复
• +? 重复1次或更多次，但尽可能少重复
• ?? 重复0次或1次，但尽可能少重复
• {n,m}? 重复n到m次，但尽可能少重复
• {n,}? 重复n次以上，但尽可能少重复

4.re模块中match与search的区别

1）相同点：都是在一个字符串中寻找子字符串，如果能找到，就返回一个Match对象，如果找不到，就返回None。

2）不同点：mtach() 方法是从头开始匹配，而 search() 方法，可以在字符串的任一位置查找。

5.正则表达式如何实现字符串的查找和替换

1）查找：findall()函数

re.findall(r"目标字符串"，“原有字符串”)
re.findall(r"张三"，“I love 张三”)[0]

2）替换：sub()函数

re.sub(r"要替换原字符"，“要替换新字符”，“原始字符串”)
re.sub(r"李四"，“python”，“I love 李四”)

6.写出匹配ip的正则表达式

1）ip 地址格式：(1-255).(0-255).(0-255).(0-255)

2）对应的正则表达式

• "^(1\d{2}|2[0-4]\d|25[0-5]|[1-9]\d|[1-9])\."
• +"(1\d{2}|2[0-4]\d|25[0-5]|[1-9]\d|\d)\."
• +"(1\d{2}|2[0-4]\d|25[0-5]|[1-9]\d|\d)\."
• +"(1\d{2}|2[0-4]\d|25[0-5]|[1-9]\d|\d)$"

3）解析

• \d 表示 0~9 的任何一个数字
• {2} 表示正好出现两次
• [0-4] 表示 0~4 的任何一个数字
• | 或者
• 小括号( )不能少，是为了提取匹配的字符串，表达式中有几个()就表示有几个相应的匹配字符串
• 1\d{2}：100~199之间的任意一个数字
• 2[0-4]\d：200~249之间的任意一个数
• 25[0-5]：250~255之间的任意一个数字
• [1-9]\d：10~99之间的任意一个数字
• [1-9]：1~9之间的任意一个数字
• \.：转义点号.

7.写一个邮箱地址的正则表达式

[A-Za-z0-9_-]+@[a-zA-Z0-9_-]+(.[a-zA-Z0-9_-]+)+$

8.group和groups的区别

• 1）m.group(N) 返回第N组匹配的字符
• 2）m.group() == m.group(0) == 所有匹配的字符
• 3）m.groups() 返回所有匹配的字符，以tuple（元组）格式
• m.groups() == (m.group(0), m.group(1),……)

9.requests请求返回的content和text的区别

1）返回类型不同

response.text 返回的是 Unicode 型数据，response.content 返回的是 bytes 类型，也就是二进制数据

2）使用场景不同

获取文本使用，response.text，获取图片和文件，使用 response.content

3）修改编码方式不同

• response.text类型：str，根据 HTTP 头部对响应的编码作出有根据的推测
  • 修改编码方式：response.encoding=”gbk”
• response.content类型：bytes，没有指定解码类型
  • 修改编码方式：response.content.decode(“utf8”)

10.urllib和requests模块的区别

1）urllib是python内置的包，不需要单独安装

2）requests是第三方库，需要单独安装

3）requests库是在urllib的基础上封装的，比urllib模块更加好用

4）requests可以直接发起get、post请求，urllib需要先构建请求，然后再发起请求

11.为什么requests请求需要带上header？

1）原因：模拟浏览器，欺骗服务器，获取和浏览器一致的内容

2）header格式：字典

headers = {“User-Agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.99 Safari/537.36”}

3）用法：requests.get(url, headers=headers)

12.requests模块有哪些使用小技巧？

1）reqeusts.util.dict_from_cookiejar 把 cookie 对象转化为字典

2）设置请求不用 SSL 证书验证

response = requests.get("https://www.12306.cn/mormhweb/ ", verify=False)

3）设置超时

response = requests.get(url, timeout=10)

4）配合状态码判断是否请求成功

response.status_code == 200

13.json模块dumps、loads与dump、load方法的区别

• json.dumps()，将 python 的 dict 数据类型编码为 json 字符串
• json.loads()，将 json 字符串解码为 dict 的数据类型
• json.dump(x, y)，x 是 json 对象，y 是文件对象，最终是将 json 对象写入到文件中
• json.load(y)，从文件对象 y 中读取 json 对象

14.常见的HTTP请求方法有哪些？

• GET：请求指定的页面信息，返回实体主体
• HEAD：类似于get请求，只不过返回的响应中没有具体的内容，用于捕获报头
• POST：向指定资源提交数据进行处理请求（比如表单提交或者上传文件），数据被包含在请求体中
• PUT：从客户端向服务端传送数据取代指定的文档的内容
• DELETE：请求删除指定的页面
• CONNNECT：HTTP1.1协议中预留给能够将连接方式改为管道方式的代理服务器
• OPTIONS：允许客户端查看服务器的性能； TRACE：回显服务器的请求，主要用于测试或者诊断

15.HTTPS协议有什么优点和缺点？

1）优点

• 使用 HTTPS 协议可认证用户和服务器，确保数据发送到正确的客户机和服务器
• HTTPS 协议是由 SSL+HTTP 协议构建的可进行加密传输、身份认证的网络协议，要比 http协议安全，可防止数据在传输过程中不被窃取、改变，确保数据的完整性
• HTTPS 是现行架构下最安全的解决方案，虽然不是绝对安全，但它大幅增加了中间人攻击的成本

2）缺点

• HTTPS 协议的加密范围也比较有限，在黑客攻击、拒绝服务攻击、服务器劫持等方面几乎起不到什么作用
• HTTPS 协议还会影响缓存，增加数据开销和功耗，甚至已有安全措施也会受到影响也会因此而受到影响
• SSL 证书需要钱，功能越强大的证书费用越高，个人网站、小网站没有必要一般不会用
• HTTPS 连接服务器端资源占用高很多，握手阶段比较费时对网站的相应速度有负面影响
• HTTPS 连接缓存不如 HTTP 高效

16.HTTP通信组成

HTTP通信由两部分组成：客户端请求消息与服务器响应消息。

17.robots.txt协议文件有什么作用？

搜索引擎访问一个网站的时候，最先访问的文件就是robots.txt，网站通过 Robots 协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。

18.robots.txt文件放在哪里？

此文件需放置在网站的根目录，且对字母大小写有限制，文件名必须为小写字母。所有的命令第一个字母需大写，其余的小写，且命令之后要有一个英文字符空格。

19.怎么书写Robots协议？

• User-agent：表示定义哪个搜索引擎，如User-agent：Baiduspider，定义百度
• Disallow：表示禁止访问
• Allow：表示运行访问

20.谈谈你对多进程，多线程，以及协程的理解，项目中是否使用？

• 进程：一个运行的程序（代码）就是一个进程，没有运行的代码叫程序，进程是系统资源分配的最小单位，进程拥有自己独立的内存空间，所以进程间数据不共享，开销大。
• 线程：调度执行的最小单位，也叫执行路径，不能独立存在，依赖进程存在一个进程至少有一个线程，叫主线程，而多个线程共享内存（数据共享，共享全局变量），从而极大地提高了程序的运行效率。
• 协程：是一种用户态的轻量级线程，协程的调度完全由用户控制。协程拥有自己的寄存器上下文和栈。协程调度切换时，将寄存器上下文和栈保存到其他地方，在切回来的时候，恢复先前保存的寄存器上下文和栈，直接操作栈则基本没有内核切换的开销，可以不加锁的访问全局变量，所以上下文的切换非常快。
• 项目中有使用多线程爬取数据，提升效率。

21.线程的执行顺序

• 新建：线程创建（t=threading.Thread(target=方法名)或者线程类）
• 就绪：当启动线程后，线程就进入就绪状态，就绪状态的线程会被放到一个CPU调度队列里面，cpu会负责让其中的线程运行，变为运行状态
• 运行状态：CPU调度一个就绪状态的线程，该线程就变为运行状态
• 阻塞状态：当运行状态的线程被阻塞变为阻塞状态，阻塞状态的线程就会重新变为就绪状态才能继续运行
• 死亡状态：线程执行完毕

22.多线程和多进程的优缺点

1）多线程的优点

• 程序逻辑和控制方式复杂
• 所有线程可以直接共享内存和变量
• 线程方式消耗的总资源比进程方式好

2）多线程缺点

• 每个线程与主程序共用地址空间，受限于2GB地址空间
• 线程之间的同步和加锁控制比较麻烦
• 一个线程的崩溃可能影响到整个程序的稳定性

3）多进程优点

• 每个进程互相独立，不影响主程序的稳定性，子进程崩溃没关系
• 通过增加CPU，就可以容易扩充性能
• 每个子进程都有2GB地址空间和相关资源，总体能够达到的性能上限非常大

4）多进程缺点

• 逻辑控制复杂，需要和主程序交互
• 需要跨进程边界，如果有大数据量传送，就不太好，适合小数据量传送、密集运算
• 多进程调度开销比较大

在实际开发中，选择多线程和多进程应该从具体实际开发来进行选择，最好是多进程和多线程结合。

23.写爬虫是用多进程好？还是多线程好？为什么？

IO 密集型代码（文件读写处理、网络爬虫等），多线程能够有效地提升效率。单线程下有 IO 操作会进行 IO 等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程 A 等待时，自动切换到线程 B，可以不浪费 CPU等资源，从而能提升程序执行效率。

在实际的数据采集过程中，既考虑网速和响应的问题，也需要考虑自身机器的硬件情况，来设置多进程或多线程。

多进程适合在 CPU 密集型操作（cpu 操作指令比较多，如位数多的浮点运算）。多线程适合在 IO 密集型操作（读写数据操作较多的，比如爬虫）。

24.什么是多线程竞争？

线程是非独立的，同一个进程里线程是数据共享的，当各个线程访问数据资源时会出现竞争状态，即数据几乎同步会被多个线程占用，造成数据混乱，即所谓的线程不安全。

那么怎么解决多线程竞争问题？ ——锁。

25.什么是锁，以及锁的优劣之处

锁(Lock)是 Python 提供的对线程控制的对象。

• 锁的好处：确保了某段关键代码（共享数据资源）只能由一个线程从头到尾完整地执行，能解决多线程资源竞争的问题。
• 锁的坏处：阻止了多线程并发执行，包含锁的某段代码实际上只能以单线程模式执行，效率就大大地下降了。
• 锁的致命问题：死锁。

26.什么是死锁？

若干子线程在系统资源竞争时，都在等待对方对某部分资源解除占用状态，结果是谁也不愿先解锁，互相干等着，程序无法执行下去，这就是死锁。

27.XPath解析数据使用什么库

XPath解析数据需要依赖于lxml库。

28.用于网络爬虫的XPath的主要语法

• . 选取当前节点
• … 选取当前节点的父节点
• @ 选取属性
• * 任意匹配，//div/*，div下的任意元素
• // 从匹配选择的当前节点选择文档中的节点，不考虑他们的位置
• //div 选取所有的div
• //div[@class=”demo”] 选取class为demo的div节点

29.Mysql，Mongodb，redis三个数据库的理解

1）MySQL 数据库：开源免费的关系型数据库，需要实现创建数据库、数据表和表的字段，表与表之间可以进行关联（一对多、多对多），是持久化存储

2）Mongodb 数据库：是非关系型数据库，数据库的三元素是，数据库、集合、文档，可以进行持久化存储，也可作为内存数据库，存储数据不需要事先设定格式，数据以键值对的形式存储。

3）redis 数据库：非关系型数据库，使用前可以不用设置格式，以键值对的方式保存，文件格式相对自由，主要用与缓存数据库，也可以进行持久化存储

30.MongoDB常见命令

• use yourDB; 切换/创建数据库
• show dbs; 查询所有数据库
• db.dropDatabase(); 删除当前使用数据库
• db.getName(); 查看当前使用的数据库
• db.version(); 当前 db 版本
• db.addUser(“name”); 添加用户，db.addUser(“userName”, “pwd123”, true);
• show users; 显示当前所有用户
• db.removeUser(“userName”); 删除用户
• db.collectionName.count(); 查询当前集合的数据条数
• db.collectionName.find({key:value}); 查询数据

31.爬虫项目为什么使用MongoDB，而不使用MySQL数据库

1）MySQL属于关系型数据库，它具有以下特点：

• 在不同的引擎上有不同的存储方式
• 查询语句是使用传统的sql语句，拥有较为成熟的体系，成熟度很高
• 开源数据库的份额在不断增加，MySQL的份额也在持续增长
• 处理海量数据的效率会显著变慢

2）Mongodb属于非关系型数据库，它具有以下特点：

• 数据结构由键值对组成
• 存储方式：虚拟内存+持久化
• 查询语句是独特的Mongodb的查询方式
• 具备高可用性
• 数据是存储在硬盘上的，只不过需要经常读取的数据会被加载到内存中，将数据存储在物理内存中，从而达到高速读写

32.MongoDB的优点

面向文件、高性能、高可用、易扩展、可分片、对数据存储友好。

33.MongoDB支持哪些数据类型？

• String、Integer、Double、Boolean
• Object、Object ID
• Arrays
• Min/Max Keys
• Code、Regular Expression等

34.MongoDB "Object ID"由哪些部分组成？

"Object ID"数据类型用于存储文档id

一共有四部分组成：时间戳、客户端ID、客户进程ID、三个字节的增量计数器

35.Redis数据库支持哪些数据类型？

1）String：String 是 Redis 最为常用的一种数据类型，String 的数据结构为 key/value 类型，String 可以包含任何数据。常用命令有set、get、decr、incr、mget等。

2）Hash：Hash 类型可以看成是一个 key/value 都是 String 的 Map 容器。常用命令有hget、hset、hgetall等。

3）List：List 用于存储一个有序的字符串列表，常用的操作是向队列两端添加元素或者获得列表的某一片段。常用命令有lpush、rpush、lpop、rpop、lrange等。

4）Set：Set 可以理解为一组无序的字符集合，Set 中相同的元素是不会重复出现的，相同的元素只保留一个。常用命令有sadd、spop、smembers、sunion等。

5）Sorted Set（有序集合）：有序集合是在集合的基础上为每一个元素关联一个分数，Redis 通过分数为集合中的成员进行排序。常用命令有zadd、zrange、zrem、zcard等。

36.Redis有多少个库？

Redis 一个实例下有 16 个库，默认使用 0 库，select 1 可以切换到 1 库。

37.谈谈Selenium框架

Selenium 是一个 Web 的自动化测试工具，可以根据我们的指令，让浏览器自动加载页面，获取需要的数据，甚至页面截屏，或者判断网站上某些动作是否发生。Selenium 自己不带浏览器，不支持浏览器的功能，它需要与Firefox、chrome等第三方浏览器结合在一起才能使用，需要先下载浏览器的Driver。

38.selenium有几种元素定位方式，你最常用哪种？

1）selenium有八种定位方式

• 和name有关的：ByName、ByClassName、ByTagName
• 和link有关的：ByLinkText、ByPartialLinkText
• 和id有关的：ById
• 全能的：ByXpath和ByCssSelector

2）最常用的是ByXpath，因为很多情况下，html标签的属性不够规范，无法通过单一的属性定位，这个时候使用xpath可以去重实现定位唯一元素；事实上定位最快的应当属于ById，因为id是唯一的，然而大多数网页元素并没有设置id。

39.selenium使用过程中你都遇到过哪些坑，都是如何解决的？

程序运行不稳定，有时运行失败抓取不到数据

解决方法：

• 添加元素智能等待时间 driver.implicitly_wait(30)
• 添加强制等待时间（比如python中写time.sleep()）
• 多用 try 捕捉，处理异常，多种方式进行定位，如果第一种失败可以自动尝试第二种

40.driver对象有哪些常用属性和方法？

• driver.page_source：当前标签页浏览器渲染之后的网页源代码
• driver.current_url：当前标签页的url
• driver.close() ：关闭当前标签页，如果只有一个标签页则关闭整个浏览器
• driver.quit()：关闭浏览器
• driver.forward()：页面前进
• driver.back()：页面后退
• driver.screen_shot(img_name)：页面截图

41.谈谈你对 Scrapy的理解

Scrapy框架，只需要实现少量代码，就能够快速的抓取到数据内容。Scrapy 使用了 Twisted异步网络框架来处理网络通讯，可以加快下载速度，不用自己去实现异步框架，并且包含各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。

scrapy 框架的工作流程：

• 1）首先Spiders（爬虫）将需要发送请求的 url(requests)经ScrapyEngine（引擎）交给Scheduler（调度器）。
• 2）Scheduler（排序，入队）处理后，经ScrapyEngine，交给Downloader。
• 3）Downloader向互联网发送请求，并接收下载响应（response），将响应（response）经ScrapyEngine交给Spiders。
• 4）Spiders处理response，提取数据并将数据，经ScrapyEngine交给ItemPipeline 保存（可以是本地，可以是数据库），提取url重新经ScrapyEngine交给Scheduler进行下一个循环，直到无Url请求程序结束。

42.Scrapy框架的基本结构

1）引擎（Scrapy）：用来处理整个系统的数据流处理, 触发事务(框架核心)。

2）调度器（Scheduler）：用来接受引擎发过来的请求, 压入队列中, 并在引擎再次请求的时候返回。可以想像成一个URL（抓取网页的网址或者说是链接）的优先队列, 由它来决定下一个要抓取的网址是什么, 同时去除重复的网址。

3）下载器（Downloader）：用于下载网页内容, 并将网页内容返回给蜘蛛（Scrapy下载器是建立在twisted这个高效的异步模型上的）。

4）爬虫（Spiders）：爬虫是主要干活的, 用于从特定的网页中提取自己需要的信息, 即所谓的实体(Item)。用户也可以从中提取出链接,让Scrapy继续抓取下一个页面

5）项目管道（Pipeline）：负责处理爬虫从网页中抽取的实体，主要的功能是持久化实体、验证实体的有效性、清除不需要的信息。当页面被爬虫解析后，将被发送到项目管道，并经过几个特定的次序处理数据。

6）下载器中间件（Downloader Middlewares）：位于Scrapy引擎和下载器之间的框架，主要是处理Scrapy引擎与下载器之间的请求及响应。

7）爬虫中间件（Spider Middlewares）：介于Scrapy引擎和爬虫之间的框架，主要工作是处理蜘蛛的响应输入和请求输出。

8）调度中间件（Scheduler Middewares）：介于Scrapy引擎和调度之间的中间件，从Scrapy引擎发送到调度的请求和响应。

43.Scrapy框架去重原理

需要将dont_filter参数设置为False，开启去重。

对于每一个url的请求，调度器都会根据请求的相关信息加密得到一个指纹信息，并且将指纹信息和set()集合中得指纹信息进行比对，如果set()集合中已经存在这个数据，就不在将这个Request放入队列中。如果set()集合中没有，就将这个Request对象放入队列中，等待被调度。

44.Scrapy框架的优缺点

1）优点：

• Scrapy 是异步的，他的异步机制是基于 twisted 异步网络框架处理的，在 settings.py文件里可以设置具体的并发量数值（默认并发量 16）
• 采取可读性更强的xpath代替正则
• 强大的统计和log系统
• 同时在不同的url上爬行
• 支持shell方式，方便独立调试
• 写middleware，方便写一些统一的过滤器
• 通过管道的方式存入数据库

2）缺点：

• 不能实现分布式爬取
• 异步框架出错后不会停掉其他任务，数据出错后难以察觉

45.Scrapy和requests的区别

1）scrapy 是封装起来的框架，包含了下载器、解析器、日志及异常处理，基于多线程， twisted 的方式处理，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架。扩展性比较差，不够灵活。

2）requests 是一个 HTTP 库， 它只是用来进行请求，对于 HTTP 请求，他是一个强大的库，下载、解析全部自己处理，灵活性更高，高并发与分布式部署也非常灵活。

46.Scrapy和Scrapy-Redis的区别

Scrapy是一个Python爬虫框架，爬取效率极高，具有高度定制性，但是不支持分布式。

而Scrapy-Redis一套基于redis数据库、运行在Scrapy框架之上的组件，可以让Scrapy支持分布式策略，Slaver端共享Master端Redis数据库里的item队列、请求队列和请求指纹集合。

47.分布式爬虫为什么选择Redis数据库？

因为Redis支持主从同步，而且数据都是缓存在内存中的，所以基于Redis的分布式爬虫，对请求和数据的高频读取效率非常高。

Redis的优点：

• 数据读取快，因为数据都放在内存上
• 支持事务机制
• 数据持久化，支持快照和日志，方便恢复数据
• 拥有丰富的数据类型：list，string，set，qset，hash
• 支持主从复制，可以进行数据备份
• 丰富的特性：可以作为缓存，消息队列，设置过期时间，到期自动删除

48.分布式爬虫主要解决什么问题？

IP、带宽、CPU、io等问题。

49.Scrapy框架如何实现分布式抓取？

可以借助scrapy_redis类库来实现。

在分布式爬取时，会有master机器和slave机器，其中，master为核心服务器，slave为具体的爬虫服务器。

在master服务器上安装Redis数据库，并将要抓取的url存放到redis数据库中，所有的slave爬虫服务器在抓取的时候从redis数据库中去链接，由于scrapy-redis自身的队列机制，slave获取的url不会相互冲突，然后抓取的结果最后都存储到数据库中。master的redis数据库中还会将抓取过的url的指纹存储起来，用来去重。