python爬虫面试题集锦及答案

1.爬取数据后使用哪个数据库存储数据的，为什么？

MySQL

1. 数据同步插入数据库

在pipelines.py中引入数据库连接模块：

__init__是对数据进行初始化，定义连接信息如host，数据库用户名、密码、数据库名称、数据库编码, 在process_item中进行插入数据操作，格式都是固定的

class MysqlPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.conn = MySQLdb.connect('127.0.0.1', 'root', 'root', 'jobbole', charset='utf8', use_unicode=True)
        self.cursor = self.conn.cursor()
    def process_item(self, item, spider):
        insert_sql = 'INSERT INTO jobbole_article (`title`, `create_date`, `url`, `url_object_id`, `content`, `front_image_path`, `comment_nums`, `fav_nums`, `praise_nums`, `tags`) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)'
        self.cursor.execute(insert_sql, (item['title'], item['create_date'], item['url'], item['url_object_id'], item['content'], item["front_image_path"], item['comment_nums'], item['fav_nums'], item['praise_nums'], item['tags']))
        self.conn.commit()

最后在settings.py中把MysqlPipelint()加入到系统中，需要注意的是优先级要小于之前加入处理图片路径的优先级

(先进行ArticleimagePipeline的处理，再进行MysqlPipeline处理)

ITEM_PIPELINES = {
   'articlespider.pipelines.ArticlespiderPipeline': 300, #系统自动生成pipeline，未用
   'articlespider.pipelines.ArticleimagePipeline': 1,
   'articlespider.pipelines.MysqlPipeline': 4,
}

1. 异步插入数据库
   异步操作需要引入twisted：

from twisted.enterprise import adbapi
import MySQLdb
import MySQLdb.cursors

class MysqlPipeline(object):
    def __init__(self, dbpool):
        self.dbpool = dbpool
 
    @classmethod
    def from_settings(cls, settings):
        dbparms = dict(
            host = settings["MYSQL_HOST"],
            db = settings["MYSQL_DBNAME"],
            user = settings["MYSQL_USER"],
            passwd = settings["MYSQL_PASSWORD"],
            charset='utf8',
            cursorclass=MySQLdb.cursors.DictCursor,
            use_unicode=True,
        )
        dbpool = adbapi.ConnectionPool("MySQLdb", **dbparms)
 
        return cls(dbpool)
 
    def process_item(self, item, spider):
# 使用twisted将mysql插入变成异步执行
        query = self.dbpool.runInteraction(self.do_insert, item)
        query.addErrback(self.handle_error)
 
    def handle_error(self, failure):
        print(failure)
 
    def do_insert(self, cursor, item):
# 具体执行插入
        insert_sql = 'INSERT INTO jobbole_article (`title`, `create_date`, `url`, `url_object_id`, `content`, `front_image_path`, `comment_nums`, `fav_nums`, `praise_nums`, `tags`) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)'
        cursor.execute(insert_sql, (item['title'], item['create_date'], item['url'], item['url_object_id'], item['content'], item["front_image_path"], item['comment_nums'], item['fav_nums'], item['praise_nums'], item['tags']))
 

2.你用过的爬虫框架或者模块有哪些？优缺点？

1.Scrapy

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。 可以应用在包括数据挖掘，信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。。用这个框架可以轻松爬下来如亚马逊商品信息之类的数据。

2.Beautiful Soup

Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式.Beautiful Soup会帮你节省数小时甚至数天的工作时间。

3.写爬虫是用多进程好？还是多线程好？

IO密集型代码（文件处理、网络爬虫等），多线程能够有效提升效率（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的资源，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，来设置多线程或多进程

4.常见的反爬虫和应对方法？

　从功能上来讲，爬虫一般分为数据采集，处理，储存三个部分。这里我们只讨论数据采集部分。

　　一般网站从三个方面反爬虫：用户请求的Headers，用户行为，网站目录和数据加载方式。前两种比较容易遇到，大多数网站都从这些角度来反爬虫。第三种一些应用ajax的网站会采用，这样增大了爬取的难度。

　0x02 通过Headers反爬虫

　　从用户请求的Headers反爬虫是最常见的反爬虫策略。很多网站都会对Headers的User-Agent进行检测，还有一部分网站会对Referer进行检测（一些资源网站的防盗链就是检测Referer）。如果遇到了这类反爬虫机制，可以直接在爬虫中添加Headers，将浏览器的User-Agent复制到爬虫的Headers中；或者将Referer值修改为目标网站域名。对于检测Headers的反爬虫，在爬虫中修改或者添加Headers就能很好的绕过。

　0x03 基于用户行为反爬虫

　　还有一部分网站是通过检测用户行为，例如同一IP短时间内多次访问同一页面，或者同一账户短时间内多次进行相同操作。

　　大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。可以专门写一个爬虫，爬取网上公开的代理ip，检测后全部保存起来。这样的代理ip爬虫经常会用到，最好自己准备一个。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib2中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。

　　对于第二种情况，可以在每次请求后随机间隔几秒再进行下一次请求。有些有逻辑漏洞的网站，可以通过请求几次，退出登录，重新登录，继续请求来绕过同一账号短时间内不能多次进行相同请求的限制。

　0x04 动态页面的反爬虫

　　上述的几种情况大多都是出现在静态页面，还有一部分网站，我们需要爬取的数据是通过ajax请求得到，或者通过JavaScript生成的。首先用Firebug或者HttpFox对网络请求进行分析。如果能够找到ajax请求，也能分析出具体的参数和响应的具体含义，我们就能采用上面的方法，直接利用requests或者urllib2模拟ajax请求，对响应的json进行分析得到需要的数据。

　　能够直接模拟ajax请求获取数据固然是极好的，但是有些网站把ajax请求的所有参数全部加密了。我们根本没办法构造自己所需要的数据的请求。我这几天爬的那个网站就是这样，除了加密a