这篇文章主要介绍“Python有哪些高频的面试题”，在日常操作中，相信很多人在Python有哪些高频的面试题问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python有哪些高频的面试题”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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一. 简述一下scrapy的基本流程?

scrapy分为9个步骤：

1. Spiders需要初始的start_url或则函数stsrt_requests,会在内部生成Requests给Engine；

2. Engine将requests发送给Scheduler;

3. Engine从Scheduler那获取requests,交给Download下载；

4. 在交给Dowmload过程中会经过Downloader Middlewares(经过process_request函数)；

5. Dowmloader下载页面后生成一个response，这个response会传给Engine，这个过程中又经过了Downloader Middlerwares(经过process_request函数)，在传送中出错的话经过process_exception函数；

6. Engine将从Downloader那传送过来的response发送给Spiders处理，这个过程经过Spiders Middlerwares(经过process_spider_input函数)；

7. Spiders处理这个response，返回Requests或者Item两个类型，传给Engine，这个过程又经过Spiders Middlewares(经过porcess_spider_output函数)；

8. Engine接收返回的信息，如果使Item，将它传给Items Pipeline中；如果是Requests,将它传给Scheduler，继续爬虫；

9. 重复第三步，直至没有任何需要爬取的数据

二. python3.5语言中enumerate的意思是

对于一个可迭代的（iterable）/可遍历的对象（如列表、字符串），enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值

enumerate多用于在for循环中得到计数

三. 你是否了解谷歌的无头浏览器？

无头浏览器即headless browser，是一种没有界面的浏览器。既然是浏览器那么浏览器该有的东西它都应该有，只是看不到界面而已。

Python中selenium模块中的PhantomJS即为无界面浏览器（无头浏览器）:是基于QtWebkit的无头浏览器。

四. scrapy和scrapy-redis的区别？

scrapy是一个爬虫通用框架，但不支持分布式，scrapy-redis是为了更方便的实现scrapy分布式爬虫，而提供了一些以redis为基础的组件

为什么会选择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，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

什么是主从同步？

在Redis中，用户可以通过执行SLAVEOF命令或者设置slaveof选项，让一个服务器去复制（replicate）另一个服务器，我们称呼被复制的服务器为主服务器（master），而对主服务器进行复制的服务器则被称为从服务器（slave），当客户端向从服务器发送SLAVEOF命令，要求从服务器复制主服务器时，从服务器首先需要执行同步操作，也即是，将从服务器的数据库状态更新至主服务器当前所处的数据库状态

五. scrapy的优缺点？为什么要选择scrapy框架？

优点：

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

缺点：

基于python爬虫框架，扩展性比较差，基于twisted框架，运行中exception是不会干掉reactor，并且异步框架出错后是不会停掉其他任务的，数据出错后难以察觉

六. scrapy和requests的使用情况？

requests 是 polling 方式的，会被网络阻塞，不适合爬取大量数据

scapy 底层是异步框架 twisted ，并发是最大优势

七. 描述一下scrapy框架的运行机制？

从start_urls里面获取第一批url发送请求，请求由请求引擎给调度器入请求对列，获取完毕后，调度器将请求对列交给下载器去获取请求对应的响应资源，并将响应交给自己编写的解析方法做提取处理，如果提取出需要的数据，则交给管道处理，如果提取出url，则继续执行之前的步骤，直到多列里没有请求，程序结束。

八. 写爬虫使用多进程好，还是用多线程好？

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，来设置多进程或多线程

九. 常见的反爬虫和应对方法？

1. 基于用户行为，同一个ip段时间多次访问同一页面 利用代理ip，构建ip池

2. 请求头里的user-agent 构建user-agent池（操作系统、浏览器不同，模拟不同用户）

3. 动态加载（抓到的数据和浏览器显示的不一样），js渲染 模拟ajax请求，返回json形式的数据

4. selenium / webdriver 模拟浏览器加载

5. 对抓到的数据进行分析

6. 加密参数字段 会话跟踪【cookie】 防盗链设置【Referer

十. 分布式爬虫主要解决什么问题？

面对海量待抓取网页，只有采用分布式架构，才有可能在较短时间内完成一轮抓取工作。

它的开发效率是比较快而且简单的。

到此，关于“Python有哪些高频的面试题”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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