Python网络爬虫工程师面试题含答案

2026年Python网络爬虫工程师面试题含答案一、选择题（共5题，每题2分，共10分）1.在Python中，以下哪个库主要用于处理HTTP请求？A.`BeautifulSoup`B.`requests`C.`lxml`D.`scrapy`2.以下哪种方法可以避免爬虫被封禁？A.使用高频率请求B.设置User-Agent伪装浏览器C.直接读取本地缓存D.忽略robots.txt协议3.在Scrapy框架中，以下哪个组件负责解析网页内容？A.`spider`B.`itempipeline`C.`downloader`D.`selector`4.以下哪种数据存储方式适合存储大量结构化数据？A.MongoDBB.RedisC.MySQLD.Elasticsearch5.在处理反爬虫验证码时，以下哪种方法最有效？A.使用第三方验证码识别服务B.直接绕过验证码C.持续尝试破解D.忽略验证码二、填空题（共5题，每题2分，共10分）1.在Python中，使用`requests`库发送GET请求时，如何添加自定义的User-Agent？答案：`headers={'User-Agent':'your_user_agent'}`2.Scrapy框架中，如何定义一个自定义的中间件？答案：`classMyMiddleware(MiddlewareMixin):`3.在处理网页时，`BeautifulSoup`库默认使用哪种解析器？答案：`lxml`（若未指定）4.如何在Python中保存JSON数据到文件？答案：`withopen('data.json','w')asf:json.dump(data,f)`5.在Scrapy中，如何设置下载延迟？答案：`DOWNLOAD_DELAY=2`（在settings.py中）三、简答题（共5题，每题4分，共20分）1.简述Python中`requests`库的基本使用流程。答案：-导入`requests`库：`importrequests`-发送GET请求：`response=requests.get('')`-获取响应内容：`response.text`-处理响应头：`response.headers`-捕获异常：`try...exceptrequests.RequestException`2.如何使用`BeautifulSoup`库解析HTML内容？答案：-安装库：`pipinstallbeautifulsoup4`-导入库：`frombs4importBeautifulSoup`-解析HTML：`soup=BeautifulSoup(html_content,'lxml')`-提取数据：`soup.find('tag',{'class':'class_name'})`3.Scrapy框架中，ItemPipeline的作用是什么？答案：-处理爬取到的数据（清洗、过滤、存储等）-分离爬虫逻辑和数据持久化逻辑-支持多个Pipeline协同工作4.如何处理网站的反爬虫机制（如IP封禁）？答案：-使用代理IP池（如`scrapy-redis`）-设置请求头（User-Agent、Referer等）-控制请求频率（`DOWNLOAD_DELAY`）-使用验证码识别服务5.简述异步爬虫的优势和应用场景。答案：-优势：高并发、低资源消耗-应用场景：大规模数据抓取、API调用四、编程题（共3题，每题10分，共30分）1.使用`requests`库爬取某个新闻网站的文章标题，并保存到CSV文件中。示例代码：pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportcsvurl=''headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'}response=requests.get(url,headers=headers)soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')titles=soup.find_all('h2',class_='title')withopen('news_titles.csv','w',newline='',encoding='utf-8')asf:writer=csv.writer(f)writer.writerow(['title'])fortitleintitles:writer.writerow([title.get_text().strip()])2.使用Scrapy框架爬取淘宝商品信息（如标题、价格），并存储到MongoDB中。示例代码：pythonimportscrapyfrompymongoimportMongoClientclassTaobaoSpider(scrapy.Spider):name='taobao'start_urls=['']defparse(self,response):items=[]products=response.css('duct-item')forproductinproducts:item={'title':product.css('a::text').get(),'price':product.css('span.price::text').get(),}items.append(item)self.save_to_mongodb(item)defsave_to_mongodb(self,item):client=MongoClient('localhost',27017)db=client['taobao']collection=db['products']collection.insert_one(item)3.设计一个简单的爬虫，使用异步IO（`aiohttp`）抓取豆瓣电影Top250的评分和简介。示例代码：pythonimportaiohttpimportasyncioimportjsonasyncdeffetch(session,url):asyncwithsession.get(url)asresponse:returnawaitresponse.text()asyncdefmain():urls=[f'/top250?start={i}'foriinrange(0,250,25)]asyncwithaiohttp.ClientSession()assession:tasks=[fetch(session,url)forurlinurls]htmls=awaitasyncio.gather(tasks)forhtmlinhtmls:soup=BeautifulSoup(html,'lxml')解析评分和简介...asyncio.run(main())五、综合题（共2题，每题10分，共20分）1.设计一个爬虫框架，支持代理IP池和验证码识别，并能够处理动态加载的网页内容。答案要点：-使用`scrapy-redis`实现代理IP池-集成验证码识别服务（如`2Captcha`）-使用`scrapy-selenium`或`pyppeteer`处理动态内容-设置请求头和延时避免封禁2.结合实际案例，分析爬虫数据清洗的常见问题及解决方案。答案要点：-问题：重复数据、噪声数据（广告、脚本）、格式不一致-解决方案：-使用`pandas`去重：`df.drop_duplicates()`-正则表达式过滤噪声：`re.sub(r'\d+','',text)`-统一数据格式：`datetime.strptime(date_str,'%Y-%m-%d')`答案与解析一、选择题答案与解析1.B-`requests`是Python标准库，用于发送HTTP请求。-`BeautifulSoup`用于解析HTML，`lxml`是解析器，`scrapy`是框架。2.B-高频率请求易被封禁，伪装User-Agent可模拟浏览器行为。3.D-`selector`用于解析网页内容，`spider`负责爬取逻辑，`pipeline`处理数据。4.C-MySQL适合结构化数据，MongoDB是文档存储，Redis是键值存储，Elasticsearch是搜索引擎。5.A-第三方验证码识别服务（如`Anti-Captcha`）效率最高，绕过或持续破解风险高。二、填空题答案与解析1.`headers={'User-Agent':'your_user_agent'}`-通过`headers`参数添加自定义User-Agent。2.`classMyMiddleware(MiddlewareMixin):`-继承`MiddlewareMixin`简化中间件开发。3.`lxml`-`BeautifulSoup`默认使用`lxml`解析器，性能最佳。4.`withopen('data.json','w')asf:json.dump(data,f)`-使用`json.dump`将Python对象保存为JSON文件。5.`DOWNLOAD_DELAY=2`-在`settings.py`中设置下载延迟（秒）。三、简答题答案与解析1.`requests`库使用流程-请求发送、响应处理、异常捕获是核心步骤。2.`BeautifulSoup`解析HTML-通过`find`或`select`提取数据，适用于简单网页抓取。3.ItemPipeline作用-数据清洗、存储、验证，提高爬虫模块化。4.反爬虫机制处理-代理、User-Agent、延时、验证码识别是常用策略。5.异步爬虫优势-适用于高并发场景，如API批量请求。四、编程题答案与解析1.爬取新闻标题保存到CSV-使用`request