前言

　　之所以在这里写下python爬虫常见面试题及解答，一是用作笔记，方便日后回忆；二是给自己一个和大家交流的机会，互相学习、进步，希望不正之处大家能给予指正；三是我也是互联网寒潮下岗的那批人之一，为了找工作而做准备。

一、题目部分

1、scrapy框架专题部分（很多面试都会涉及到这部分）

（1）请简要介绍下scrapy框架。

（2）为什么要使用scrapy框架？scrapy框架有哪些优点？

（3）scrapy框架有哪几个组件/模块？简单说一下工作流程。

（4）scrapy如何实现分布式抓取？

2、其他常见问题。

（1）爬虫使用多线程好？还是多进程好？为什么？

（2）http和https的区别？

（3）数据结构之堆，栈和队列的理解和实现。

二、解答部分

1、scrapy框架专题部分

（1）请简要介绍下scrapy框架。

scrapy 是一个快速(fast)、高层次(high-level)的基于 python 的 web 爬虫构架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。scrapy 使用了 Twisted异步网络库来处理网络通讯。

（2）为什么要使用scrapy框架？scrapy框架有哪些优点？

• 它更容易构建大规模的抓取项目
• 它异步处理请求，速度非常快
• 它可以使用自动调节机制自动调整爬行速度

（3）scrapy框架有哪几个组件/模块？简单说一下工作流程。

Scrapy Engine: 这是引擎，负责Spiders、ItemPipeline、Downloader、Scheduler中间的通讯，信号、数据传递等等！（像不像人的身体？）

Scheduler(调度器): 它负责接受引擎发送过来的requests请求，并按照一定的方式进行整理排列，入队、并等待Scrapy Engine(引擎)来请求时，交给引擎。

Downloader（下载器）：负责下载Scrapy Engine(引擎)发送的所有Requests请求，并将其获取到的Responses交还给Scrapy Engine(引擎)，由引擎交给Spiders来处理，

Spiders：它负责处理所有Responses,从中分析提取数据，获取Item字段需要的数据，并将需要跟进的URL提交给引擎，再次进入Scheduler(调度器)，

Item Pipeline：它负责处理Spiders中获取到的Item，并进行处理，比如去重，持久化存储（存数据库，写入文件，总之就是保存数据用的）

Downloader Middlewares（下载中间件）：你可以当作是一个可以自定义扩展下载功能的组件

Spider Middlewares（Spider中间件）：你可以理解为是一个可以自定扩展和操作引擎和Spiders中间‘通信‘的功能组件（比如进入Spiders的Responses;和从Spiders出去的Requests）

 整体架构如下图：

工作流程：

数据在整个Scrapy的流向：

程序运行的时候，

引擎：Hi！Spider, 你要处理哪一个网站？

Spiders：我要处理23wx.com

引擎：你把第一个需要的处理的URL给我吧。

Spiders：给你第一个URL是XXXXXXX.com

引擎：Hi！调度器，我这有request你帮我排序入队一下。

调度器：好的，正在处理你等一下。

引擎：Hi！调度器，把你处理好的request给我，

调度器：给你，这是我处理好的request

引擎：Hi！下载器，你按照下载中间件的设置帮我下载一下这个request

下载器：好的！给你，这是下载好的东西。（如果失败：不好意思，这个request下载失败，然后引擎告诉调度器，这个request下载失败了，你记录一下，我们待会儿再下载。）

引擎：Hi！Spiders，这是下载好的东西，并且已经按照Spider中间件处理过了，你处理一下（注意！这儿responses默认是交给def parse这个函数处理的）

Spiders：（处理完毕数据之后对于需要跟进的URL），Hi！引擎，这是我需要跟进的URL，将它的responses交给函数 def  xxxx(self, responses)处理。还有这是我获取到的Item。

引擎：Hi ！Item Pipeline 我这儿有个item你帮我处理一下！调度器！这是我需要的URL你帮我处理下。然后从第四步开始循环，直到获取到你需要的信息，

注意！只有当调度器中不存在任何request了，整个程序才会停止，（也就是说，对于下载失败的ＵＲＬ，Scrapy会重新下载。）

以上就是Scrapy整个流程了。

（4）scrapy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。

我们在master服务器上搭建一个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。相关代码在dupefilter.py文件中的request_seen()方法中可以找到。

去重问题： 
dupefilter.py 里面的源码： 
def request_seen(self, request): 
fp = request_fingerprint(request) 
added = self.server.sadd(self.key, fp) 
return not added 
去重是把 request 的 fingerprint 存在 redis 上，来实现的。

2、其他常见问题。

（1）爬虫使用多线程好？还是多进程好？为什么？

对于IO密集型代码（文件处理，网络爬虫），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，会造成不必要的时间等待，而开启多线程后，A线程等待时，会自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而提升程序执行效率）。

在实际的采集过程中，既考虑网速和相应的问题，也需要考虑自身机器硬件的情况，来设置多进程或者多线程。

（2）http和https的区别？

A. http是超文本传输协议，信息是明文传输，https则是具有安全性的ssl加密传输协议。

B. http适合于对传输速度、安全性要求不是很高，且需要快速开发的应用。如web应用，小的手机游戏等等。而https适用于任何场景。

（3）数据结构之堆，栈和队列的理解和实现。

栈（stacks）：栈的特点是后进先出。只能通过访问一端来实现数据的储存和检索的线性数据结构。

队列（queue）：队列的特点是先进先出。元素的增加只能在一端，元素的删除只能在另一端。增加的一端称为队尾，删除的一端称为队首。

栈：

1 stack = [1, 2, 3]
2 stack.append(4)
3 stack.append(5)
4 print(stack)
5 stack.pop()
6 stack.pop()
7 print(stack)

输出结果：

1 [1, 2, 3, 4, 5]
2 [1, 2, 3]

队列：

1 from collections import deque
2 
3 queue = deque(['Eric', 'John', 'Michael'])
4 queue.append('Terry')
5 queue.append('Graham')
6 print(queue)
7 queue.popleft()
8 print(queue)

输出结果：

1 deque(['Eric', 'John', 'Michael', 'Terry', 'Graham'])
2 deque(['John', 'Michael', 'Terry', 'Graham'])

这里还会有一个常见的问题，栈溢出的常见情况及解决方案。

什么是栈溢出？

因为栈一般默认为1-2m，一旦出现死循环或者是大量的递归调用，在不断的压栈过程中，造成栈容量超过1m而导致溢出。

栈溢出的几种情况？

1、局部数组过大。当函数内部数组过大时，有可能导致堆栈溢出。

2、递归调用层次太多。递归函数在运行时会执行压栈操作，当压栈次数太多时，也会导致堆栈溢出。

 解决方法：

1、用栈把递归转换成非递归。

2、增大栈空间。