１python基础

1.1 列表生成式和生成器的区别 ？

• 列表生成式和生成器都可以来生成一个列表。
• 列表生成式生成的列表，所有元素对象被立即创建在内存中，当元素过多时，势必会占用过多内存，
• 要用到生成器，它即时创建一个生成器对象，未创建任何元素。生成器来生成一个列表，它不会立即创建大量的对象在内存中。
• 生成器的缺点，没有列表的方法，如append、len、index等等
• 通过next方法来访问其元素，可通过循环打印出所有的元素

1.2 如何不用任何循环快速筛掉列表中的奇数元素 ？

用内置函数filter配合匿名函数过滤掉数组中不符合条件的元素

print (filter(lambda x:x%2 ==0, [1,2,3,4,5]))
#[2,4]

1.3 map和reduce的用法

map
map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是Iterable。

例子1：
def f(x):
return x * x
r = map(f, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(list®)
# [1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

reduce

reduce：把一个函数作用在一个序列[x1, x2, x3, …]上，这个函数必须接收两个参数，reduce把结果继续和序列的下一个元素做累积计算，其效果就是：

reduce(f, [x1, x2, x3, x4]) = f(f(f(x1, x2), x3), x4)

例子1：

from functools import reduce
def add(x, y):return x + y
print(reduce(add, [1, 3, 5, 7, 9]))
#25

1.4 装饰器的作用

装饰器本质上是一个Python函数，它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能，提高了代码的复用性。比如，在函数调用前后自动打印日志，但又不希望修改now()函数的定义，这种在代码运行期间动态增加功能的方式，称之为“装饰器”（Decorator）。

1.5 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。

1.6 python中的设计模式

1.7 lambda函数，以及它有什么好处

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

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

2 反爬问题

2.1 如何处理封IP的反爬

因为网络上的免费代理平台可用的IP数量太少，所以自己写一个模块去抓取平台的IP来维护是没有什么意义的。我选择的是付费代理，通过使用平台的api在本地动态维护一个IP缓存池来供给分布式架构的爬虫节点使用。这个缓存池不需要做IP有效性验证，因为我的爬虫若下载某个Request彻底失败后会把这个Request重新放回Request队列，而且选择一个好的代理平台可以大大提高代理IP质量。我常用的是快代理。缓存池的IP被取走一个，池中的数量就减少一个，当数量少于M时，再从平台获取N个。

2.2 如何处理验证码

答：简单的验证码可以通过预处理（灰度、二值化、去除干燥点）验证码图片再使用tesseract库来识别；
复杂一点的则接入付费平台识别。当然，如果这个目标网站的app端没有验证码的话，会优先通过app端爬取。

2.3 代理问题

（1）为什么会用到代理
（2）代理怎么使用（具体代码，请求在什么时候添加的代理）
（3）代理失效了怎么处理

2.4 验证码处理

（1）登陆验证码处理
使用tesseract来识别，不过tesseract你要自行去训练它，不然识别率出奇的低。

（2）爬取速度过快出现的验证码处理
（3）如何用机器识别验证码

2.5 模拟登陆问题

（1）模拟登陆流程
（2）cookie如何处理
（3）如何处理网站传参加密的情况

3 数据库问题

3.1 说几个redis中的数据类型和命令

3.2 MySQL中的inner join和left join的区别 ？

INNER JOIN（内连接,或等值连接）：取得两个表中存在连接匹配关系的记录。
LEFT JOIN（左连接）：取得左表（table1）完全记录，即使右表（table2）并无对应匹配记录。

• 扩展：RIGHT JOIN（右连接）：与 LEFT JOIN 相反，取得右表（table2）完全记录，即使左表（table1）并无匹配对应记录。

4 爬虫问题

4.1 常用的网络数据爬取方法

正则表达式，Beautiful Soup, lxml

4.2 设计一个基于session登录验证的爬虫方案

5 框架问题

5.1 scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程）

5.2 scrapy的去重原理 （指纹去重到底是什么原理）

（1）scrapy本身自带有一个中间件
（2）scrapy源码中可以找到一个dupefilters.py去重器
（3）需要将dont_filter设置为False开启去重，默认是True，没有开启去重
（4） 对于每一个url的请求，调度器都会根据请求得相关信息加密得到一个指纹信息，并且将指纹信息和set()集合中的指纹信息进行比对，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
（5）如果set()集合中没有存在这个加密后的数据，就将这个Request对象放入队列中，等待被调度

5.4 scrapy中间件有几类，分别在哪里起的作用（面向切面编程）

（1）、scrapy的中间件理论上有三种(Schduler Middleware,Spider Middleware,Downloader Middleware),在应用上一般有以下两种：

1.爬虫中间件Spider Middleware
主要功能是在爬虫运行过程中进行一些处理.

2.下载器中间件Downloader Middleware
主要功能在请求到网页后,页面被下载时进行一些处理.

（2）、使用

  1.Spider Middleware有以下几个函数被管理:- process_spider_input 接收一个response对象并处理,位置是Downloader-->process_spider_input-->Spiders(Downloader和Spiders是scrapy官方结构图中的组件)- process_spider_exception spider出现的异常时被调用- process_spider_output 当Spider处理response返回result时,该方法被调用- process_start_requests 当spider发出请求时,被调用

位置是Spiders–>process_start_requests–>Scrapy Engine(Scrapy Engine是scrapy官方结构图中的组件)

2.Downloader Middleware有以下几个函数被管理

- process_request request通过下载中间件时，该方法被调用

- process_response 下载结果经过中间件时被此方法处理

- process_exception 下载过程中出现异常时被调用

  编写中间件时,需要思考要实现的功能最适合在那个过程处理,就编写哪个方法.中间件可以用来处理请求,处理结果或者结合信号协调一些方法的使用等.也可以在原有的爬虫上添加适应项目的其他功能,这一点在扩展中编写也可以达到目的,实际上扩展更加去耦合化,推荐使用扩展.

6 分布式

6.1 分布式原理

这里重要的就是我的队列通过什么维护？
这里一般我们通过Redis为维护，Redis，非关系型数据库，Key-Value形式存储，结构灵活。
并且redis是内存中的数据结构存储系统，处理速度快，提供队列集合等多种存储结构，方便队列维护

如何去重？
这里借助redis的集合，redis提供集合数据结构，在redis集合中存储每个request的指纹
在向request队列中加入Request前先验证这个Request的指纹是否已经加入集合中。如果已经存在则不添加到request队列中，如果不存在，则将request加入到队列并将指纹加入集合

如何防止中断？如果某个slave因为特殊原因宕机，如何解决？
这里是做了启动判断，在每台slave的Scrapy启动的时候都会判断当前redis request队列是否为空
如果不为空，则从队列中获取下一个request执行爬取。如果为空则重新开始爬取，第一台丛集执行爬取向队列中添加request

如何实现上述这种架构？
这里有一个scrapy-redis的库，为我们提供了上述的这些功能
scrapy-redis改写了Scrapy的调度器，队列等组件，利用他可以方便的实现Scrapy分布式架构

6.2 分布式如何判断爬虫已经停止了

查一下爬虫的状态：

spider.getStatus();//获取爬虫状态

6.3 分布式去重原理

6.4 分布式爬虫的实现：

例子1

• (1).使用两台机器，一台是win10，一台是ubuntu16.04，分别在两台机器上部署scrapy来进行分布式抓取一个网站.

• (2).ubuntu16.04的ip地址为39.106.155.194，用来作为redis的master端，win10的机器作为slave.

• (3).master的爬虫运行时会把提取到的url封装成request放到redis中的数据库：“dmoz:requests”，并且从该数据库中提取request后下载网页，再把网页的内容存放到redis的另一个数据库中“dmoz:items”.

• (4).slave从master的redis中取出待抓取的request，下载完网页之后就把网页的内容发送回master的redis.

• (5).重复上面的3和4，直到master的redis中的“dmoz:requests”数据库为空，再把master的redis中的“dmoz:items”数据库写入到mongodb中.

• (6).master里的reids还有一个数据“dmoz:dupefilter”是用来存储抓取过的url的指纹（使用哈希函数将url运算后的结果），是防止重复抓取的.

例子2

参考：https://juejin.im/post/5b0ba020f265da09151f56c7#heading-12

7 模拟登录

7.1 selenium模拟登录，遇到验证码：

截图，找到验证码的位置，进行识别

#因为验证码不能一次就正确识别，我加了循环，一直识别，直到登录成功
while True:
#清空验证码输入框，因为可能已经识别过一次了，里面有之前识别的错的验证码
driver.find_element_by_name(“verificationCode”).clear()
# 截图或验证码图片保存地址
screenImg = “H:\screenImg.png”
# 浏览器页面截屏
driver.get_screenshot_as_file(screenImg)
# 定位验证码位置及大小
location = driver.find_element_by_name(‘authImage’).location
size = driver.find_element_by_name(‘authImage’).size
#下面四行我都在后面加了数字，理论上是不用加的，但是不加我这截的不是验证码那一块的图，可以看保存的截图，根据截图修改截图位置
left = location[‘x’]+530
top = location[‘y’]+175
right = location[‘x’] + size[‘width’]+553
bottom = location[‘y’] + size[‘height’]+200
# 从文件读取截图，截取验证码位置再次保存
img = Image.open(screenImg).crop((left, top, right, bottom))
#下面对图片做了一些处理，能更好识别一些，相关处理再百度看吧
img = img.convert(‘RGBA’) # 转换模式：L | RGB
img = img.convert(‘L’) # 转换模式：L | RGB
img = ImageEnhance.Contrast(img) # 增强对比度
img = img.enhance(2.0) # 增加饱和度
img.save(screenImg)
# 再次读取识别验证码
img = Image.open(screenImg)
code = pytesseract.image_to_string(img)
#打印识别的验证码
#print(code.strip())

7.2 tesseract-OCR的在验证码识别中的重训练与使用

参考：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/40178190

7.3 搭建IP代理池