Python 爬虫工程师面试经验分享，金三银四

🙃 作为一个 Python 爬虫工程师，我可以分享一些我在面试中的经验和建议。
首先一点是在面试中要表现自信、友好、乐于合作，同时对公司的业务和文化也要有一定的了解和兴趣，这些也是公司在招聘中看重的因素。

文章目录

- 🕛 Python 爬虫工程师面试前必须具备的技术
- - 掌握 Python 编程语言
  - 掌握 HTTP 和 Web 网络协议
  - 掌握网页解析技术
  - 掌握数据存储和处理技术
  - 掌握分布式爬虫技术
- 🕧 Python 爬虫工程师面试时会问到的技术点
- - Python 语言
  - 网络协议
  - 爬虫框架
  - 数据存储和处理
  - 网页解析
  - 反爬虫技术
  - 分布式爬虫
- 🕐 重点聊一下网络协议
- - HTTP 协议
  - HTTPS 协议
  - TCP/IP 协议
- 🕜 重点聊一下 Python 爬虫框架
- - Scrapy
  - BeautifulSoup
  - PyQuery
- 🕑 总结一下 Python 面试技巧
- - 熟悉常见的 Python 库和框架
  - 熟悉基本的数据结构和算法
  - 熟悉常用的开发工具
  - 熟悉 Python 的面向对象编程
  - 了解或熟悉 Python 的协程和异步编程
  - 要有项目实践或者经验

🕛 Python 爬虫工程师面试前必须具备的技术

掌握 Python 编程语言

首先，作为一名 Python 爬虫工程师，你需要掌握 Python 编程语言的基础知识，例如基本数据类型、控制流语句、函数、类、模块等。此外，你还需要掌握 Python 标准库中常用的模块，例如 requests、beautifulsoup4、lxml、selenium、pandas、numpy 等。

掌握 HTTP 和 Web 网络协议

其次，你需要了解 HTTP 和 Web 网络协议的基础知识，例如 HTTP 请求和响应、HTTP 状态码、Cookies 和 Session 管理、Web 安全等。

掌握网页解析技术

在爬虫工作中，你需要从网页中提取数据，因此你需要掌握网页解析技术，例如 XPath、CSS 选择器、正则表达式等。

掌握数据存储和处理技术

在爬虫工作中，你需要将爬取到的数据进行存储和处理，因此你需要掌握数据存储和处理技术，例如 MySQL、MongoDB、Redis、Pandas、Numpy 等。

掌握分布式爬虫技术

当你需要爬取大规模的数据时，单机爬虫已经不能满足要求，此时你需要掌握分布式爬虫技术，例如 Scrapy、Docker、Celery 等

写python爬虫，你永远绕不过去代理问题

🕧 Python 爬虫工程师面试时会问到的技术点

Python 语言

这是最基础的技能点，包括基本语法、数据类型、面向对象编程、Python 标准库等方面。

网络协议

面试官可能会问到 HTTP、HTTPS、TCP/IP 等网络协议的相关知识，以及如何使用 Python 发送请求、处理响应。

爬虫框架

掌握一些 Python 爬虫框架如 Scrapy，能够较好地管理爬虫的流程、并发、任务调度等。

数据存储和处理

掌握一些数据库和数据处理的工具和库，如 MySQL、MongoDB、Redis、Pandas、Numpy 等，能够有效地存储和处理爬取到的数据。

网页解析

熟练使用网页解析库如 BeautifulSoup、lxml、XPath、CSS Selector 等工具，能够从网页中提取需要的数据。

反爬虫技术

了解反爬虫技术，如 User-Agent、代理 IP、验证码、Cookies、Session 管理等，以及相应的解决方案。

分布式爬虫

了解分布式爬虫的概念、技术和工具，如分布式队列、Scrapy-Redis、Docker、Celery 等。

🕐 重点聊一下网络协议

HTTP 协议

HTTP 是一个应用层协议，用于传输超文本数据（如 HTML 和 XML），也是爬虫最常用的协议之一。以下是 HTTP 请求和响应的示例代码：

import requests

# 发送 GET 请求
response = requests.get('https://pachong.vip')

# 发送 POST 请求
data = {'username': 'john', 'password': '123'}
response = requests.post('https://pachong.vip', data=data)

# 解析响应内容
html = response.text

HTTPS 协议

HTTPS 是基于 HTTP 协议的加密版本，通过 SSL/TLS 协议进行加密传输，可以保证数据的安全性。以下是 HTTPS 请求和响应的示例代码：

import requests

# 发送 GET 请求
response = requests.get('https://pachong.vip', verify=True)

# 发送 POST 请求
data = {'username': 'john', 'password': '123'}
response = requests.post('https://pachong.vip/login', data=data, verify=True)

# 解析响应内容
html = response.text

TCP/IP 协议

TCP/IP 协议是互联网最基础的协议，它包含了 IP、TCP、UDP 等协议。在爬虫中，我们通常使用 TCP 协议进行数据传输。以下是使用 TCP/IP 协议建立连接和发送数据的示例代码：

import socket

# 创建套接字
s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)

# 建立连接
s.connect(('www.pachong.vip', 80))

# 发送数据
request = 'GET / HTTP/1.1\r\nHost: www.pachong.vip\r\n\r\n'
s.send(request.encode())

# 接收数据
response = s.recv(1024)

# 关闭连接
s.close()

🕜 重点聊一下 Python 爬虫框架

Python 爬虫框架是帮助开发者快速搭建爬虫系统的工具，其主要作用是封装常用的爬虫功能和流程，简化开发者的工作。以下是几个常用的 Python 爬虫框架：

Scrapy

Scrapy 是一个基于 Python 的爬虫框架，主要用于抓取网站数据和结构化数据。它提供了一套完整的爬虫流程，包括请求和响应管理、数据解析、存储等功能，并且具有良好的可扩展性和可定制性。

以下是 Scrapy 的一些示例代码：

import scrapy

class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    start_urls = ['http://www.example.com']

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'text': quote.css('span.text::text').get(),
                'author': quote.css('span small::text').get(),
                'tags': quote.css('div.tags a.tag::text').getall(),
            }

BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个 Python 的 HTML 解析库，能够帮助开发者从 HTML 或 XML 文件中提取数据。它支持各种解析器（如 lxml、html5lib 等），并提供了一些便捷的方法和属性，如 find_all、text、get 等。

以下是 BeautifulSoup 的一些示例代码：

from bs4 import BeautifulSoup

html = '<html><head><title>Example</title></head><body><p>Hello, world!</p></body></html>'
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

title = soup.title.string
text = soup.p.get_text()

PyQuery

PyQuery 是一个基于 jQuery 语法的 Python 库，提供了类似 jQuery 的操作方式，能够方便地处理 HTML 和 XML 文件。它的 API 可以通过链式调用的方式来提取数据，可以方便地筛选元素，也能够进行 CSS 选择器、XPath 等复杂操作。

以下是 PyQuery 的一些示例代码：

from pyquery import PyQuery as pq

doc = pq('<html><head><title>Example</title></head><body><p>Hello, world!</p></body></html>')

title = doc('title').text()
text = doc('p').text()