python 网络 面试题

### Python 网络编程面试题

#### Web爬虫基础概念
Web爬虫是一种自动化的程序，能够系统地浏览互联网上的网站并收集所需的信息。这类工具对于搜索引擎索引构建、市场研究以及数据挖掘等领域至关重要[^3]。

#### 常见Python库
为了实现网页抓取功能，在Python中有多种流行的第三方库可供选择，比如`requests`用于发起HTTP请求获取页面源码；`BeautifulSoup`或`lxml`负责解析HTML文档结构以便于定位特定元素；还有专门设计用来简化整个过程的强大框架——Scrapy。

#### 反爬虫机制应对策略
当目标站点设置了访问频率限制或其他形式的安全防护措施时，可以采取如下方法绕过：
- **调整请求间隔时间**
- 使用不同的IP地址池发送请求
- 修改User-Agent字符串模拟正常浏览器行为
- 利用Selenium等工具加载带有JavaScript渲染的内容来规避基于此特性的检测手段
- 对于复杂的验证环节像图形验证码，则可能需要用到OCR技术或是人工辅助服务

#### 数据抽取技巧
通过分析目标网页的DOM树形图找到规律后，可借助CSS选择器或者XPath表达式精准定位到想要提取的部分，并将其转换成易于处理的形式保存下来。特别是XPath因其强大的节点查询能力而被广泛应用于此类场景之中。

#### Scrapy工作原理概述
作为一款高效稳定的开源项目，Scrapy遵循组件化设计理念，由调度中心统一协调管理各个部分之间的协作关系，包括但不限于下载中间件、蜘蛛类定义、管道处理器等功能模块共同作用完成一次完整的采集任务流执行周期。

#### 处理动态内容的方法
面对越来越多依赖前端脚本生成展示效果的情况，除了上述提到过的利用自动化测试驱动环境外，还可以考虑采用Headless Chrome/Firefox这样的无头模式运行全真版现代浏览器实例来进行交互操作从而达到目的。

#### 存储方案推荐
针对不同规模的数据集可以选择适当的方式持久化记录所获成果，小型应用可以直接写入文件系统内简单的JSON/CSV格式文本文件里；而对于海量级别的业务需求则更倾向于数据库管理系统MySQL/MongoDB之类的专业产品提供支持。

#### 性能优化建议
提升效率可以从多方面入手：一是减少不必要的网络传输开销，缓存重复使用的资源链接；二是充分利用异步I/O模型加快响应速度；三是合理规划并发度控制避免给服务器造成过大压力引发对方防御反击措施启动等问题发生。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_page(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup.prettify()