Python爬虫面试：requests、BeautifulSoup与Scrapy详解
原创Python爬虫面试：requests、BeautifulSoup与Scrapy详解
原创
Jimaks
发布于 2024-04-22 14:37:16
发布于 2024-04-22 14:37:16
在Python爬虫开发的面试过程中，对requests、BeautifulSoup与Scrapy这三个核心库的理解和应用能力是面试官重点考察的内容。本篇文章将深入浅出地解析这三个工具，探讨面试中常见的问题、易错点及应对策略，并通过代码示例进一步加深理解。
1. requests：网络请求库
常见问题：
- 如何处理HTTP状态码异常？
- 如何处理代理设置、cookies管理及session维护？
- 如何实现请求重试与超时控制？
易错点与避免策略：
- 忽略异常处理：务必对
requests.get()等方法捕获requests.exceptions.RequestException，确保程序在遇到网络问题时能优雅退出。 - 忽视响应体内容：在检查HTTP状态码的同时，应关注响应的
text或json()属性，以确保数据获取成功。 - 过度依赖默认配置：根据实际需求调整超时时间、重试次数等参数，避免因网络环境变化导致爬取失败。
代码示例：
import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
def fetch_data(url, retries=3, backoff_factor=0.5):
session = requests.Session()
retry_strategy = Retry(
total=retries,
status_forcelist=[429, 500, 502, 503, 504],
method_whitelist=["GET", "POST"],
backoff_factor=backoff_factor
)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retry_strategy)
session.mount("http://", adapter)
session.mount("https://", adapter)
try:
response = session.get(url, timeout=10)
response.raise_for_status() # Raise for non-2xx status codes
return response.json() # Assuming JSON response
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"Request failed: {e}")
return None2. BeautifulSoup：HTML解析库
常见问题：
- 选择器使用不当：CSS选择器、XPath选择器的灵活运用。
- 处理动态加载内容：识别并处理JavaScript渲染的页面。
- 解析效率优化：合理使用
lxml作为解析器，避免不必要的全文搜索。
易错点与避免策略：
- 过度依赖单一选择器：了解并熟练使用多种选择器（如tag、class、id、属性等）组合查询，提高定位准确度。
- 忽视网页结构变化：编写健壮的解析逻辑，对可能出现的DOM结构变化有所预见和应对。
- 忽视编码问题：明确指定或自动检测网页编码，避免因编码错误导致的乱码问题。
代码示例：
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
def parse_html(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'lxml') # 使用lxml解析器提高效率
title = soup.find('title').get_text().strip() # 获取页面标题
article_links = [a['href'] for a in soup.select('.article-list a')] # 使用CSS选择器提取文章链接
return title, article_links3. Scrapy：爬虫框架
常见问题：
- 项目架构理解：对Spider、Item、Pipeline、Middleware等组件的理解与配置。
- 数据存储方式：对接数据库（如MySQL、MongoDB）、文件（如CSV、JSON）、API等。
- 分布式爬虫与爬虫调度：Scrapy-Redis等中间件的使用。
易错点与避免策略：
- 忽视爬虫规则定义：清晰定义Spider的
start_requests、parse等方法，确保爬取逻辑正确。 - 忽视数据清洗与验证：在Pipeline中进行必要的数据清洗、去重与格式化，确保入库数据质量。
- 忽视爬虫速度与效率：合理设置下载延迟（
DOWNLOAD_DELAY）、并发数（CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN）等参数，遵守网站robots.txt规则，避免被封禁。
代码示例：
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = 'example'
start_urls = ['https://example.com/articles']
def parse(self, response):
for article in response.css('.article'):
title = article.css('.article-title::text').get()
author = article.css('.article-author::text').get()
link = article.css('.article-link::attr(href)').get()
yield {
'title': title,
'author': author,
'link': response.urljoin(link), # 正确处理相对链接
}
next_page = response.css('.pagination a.next::attr(href)').get()
if next_page is not None:
yield response.follow(next_page, self.parse)总结，掌握requests、BeautifulSoup与Scrapy的正确使用方法和常见问题应对策略，是提升Python爬虫面试成功率的关键。通过深入理解上述内容并结合实际项目经验，面试者将能展现出扎实的技术功底和良好的编程习惯。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
评论
登录后参与评论
推荐阅读
目录
相关产品与服务
云数据库 MySQL
腾讯云数据库 MySQL（TencentDB for MySQL）为用户提供安全可靠，性能卓越、易于维护的企业级云数据库服务。其具备6大企业级特性，包括企业级定制内核、企业级高可用、企业级高可靠、企业级安全、企业级扩展以及企业级智能运维。通过使用腾讯云数据库 MySQL，可实现分钟级别的数据库部署、弹性扩展以及全自动化的运维管理，不仅经济实惠，而且稳定可靠，易于运维。