2026年网络爬虫开发岗面试问题与答案参考

2026年网络爬虫开发岗面试问题与答案参考一、编程基础与算法（5题，每题8分）1.题目：编写一个Python函数，实现快速排序算法。输入一个无序列表，输出排序后的列表。要求不使用内置排序函数，并说明时间复杂度和空间复杂度。答案：pythondefquick_sort(arr):iflen(arr)<=1:returnarrpivot=arr[len(arr)//2]left=[xforxinarrifx<pivot]middle=[xforxinarrifx==pivot]right=[xforxinarrifx>pivot]returnquick_sort(left)+middle+quick_sort(right)时间复杂度：O(nlogn)，平均情况；O(n²)，最坏情况（当数组已排序或接近排序时）空间复杂度：O(logn)，递归栈空间解析：快速排序通过分治法实现排序，选择一个基准值（pivot），将数组分为小于、等于、大于三部分，再递归排序左右子数组。时间复杂度取决于基准值的选择，空间复杂度由递归栈深度决定。2.题目：实现一个LRU（LeastRecentlyUsed）缓存机制，使用Python代码实现。要求支持get和put操作，并说明实现原理。答案：pythonfromcollectionsimportOrderedDictclassLRUCache:def__init__(self,capacity:int):self.cache=OrderedDict()self.capacity=capacitydefget(self,key:int)->int:ifkeynotinself.cache:return-1self.cache.move_to_end(key)returnself.cache[key]defput(self,key:int,value:int)->None:ifkeyinself.cache:self.cache.move_to_end(key)self.cache[key]=valueiflen(self.cache)>self.capacity:self.cache.popitem(last=False)实现原理：利用OrderedDict维护插入顺序，get时移动元素到末尾表示最近使用，put时若超出容量则删除最久未使用元素解析：LRU缓存通过记录元素使用顺序，淘汰最久未使用的元素。OrderedDict可以高效维护插入顺序，通过move_to_end操作更新最近使用记录。3.题目：编写一个函数，判断一个字符串是否为回文串（忽略大小写和空格）。答案：pythondefis_palindrome(s:str)->bool:s=''.join(c.lower()forcinsifc.isalnum())returns==s[::-1]示例：is_palindrome("Aman,aplan,acanal:Panama")->True解析：通过过滤非字母数字字符并转为小写，再检查字符串是否对称。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)。4.题目：实现一个二叉树的最大深度计算函数（递归方式）。答案：pythonclassTreeNode:def__init__(self,val=0,left=None,right=None):self.val=valself.left=leftself.right=rightdefmax_depth(root:TreeNode)->int:ifnotroot:return0return1+max(max_depth(root.left),max_depth(root.right))示例：max_depth([3,9,20,null,null,15,7])->3解析：递归计算左右子树深度，最大深度为左右子树最大值加1。空节点深度为0。5.题目：实现一个函数，检查一个链表是否存在环。答案：pythonclassListNode:def__init__(self,x):self.val=xself.next=Nonedefhas_cycle(head:ListNode)->bool:slow,fast=head,headwhilefastandfast.next:slow=slow.nextfast=fast.next.nextifslow==fast:returnTruereturnFalse示例：has_cycle([3,2,0,-4,3->2])->True（3->2->0->-4->3循环）解析：快慢指针法，快指针每次移动两步，慢指针一步，若有环则快慢相遇。时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。二、网络爬虫基础（6题，每题6分）1.题目：解释HTTP请求方法GET和POST的区别，并说明在爬虫中的使用场景。答案：GET用于获取数据（无副作用），参数在URL中传递，适合抓取公开数据；POST用于提交数据（有副作用），参数在请求体中传递，适合登录、表单提交等。爬虫中GET常用抓取静态页面，POST用于动态数据。解析：GET参数可缓存且安全，但长度受限；POST适合敏感操作，无缓存。爬虫需根据目标网站API选择方法。2.题目：编写Python代码，使用requests库发送一个带有Cookie的HTTP请求。答案：pythonimportrequestsresponse=requests.get('',cookies={'user':'admin','token':'123456'})print(response.text)解析：requests的cookies参数可传递字典形式的Cookie，适用于登录后抓取受权限保护页面。3.题目：如何处理网页中的反爬虫策略，例如User-Agent伪装和代理IP轮换？答案：-User-Agent伪装：通过headers设置User-Agent，如`headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'}`。-代理IP轮换：使用代理池（如ClueProxy）或手动维护代理列表，每次请求更换IP。解析：反爬虫常见手段包括检测User-Agent和IP访问频率，合理规避可降低被封概率。4.题目：使用BeautifulSoup库提取网页中所有图片URL。答案：pythonfrombs4importBeautifulSoupimportrequestsurl=''response=requests.get(url)soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')images=soup.find_all('img')urls=[img['src']forimginimagesif'src'inimg.attrs]print(urls)解析：BeautifulSoup通过find_all解析HTML，提取img标签的src属性即可获取图片链接。5.题目：说明异步爬虫（如Scrapy）相比同步爬虫（如requests）的优势。答案：-异步优势：支持并发请求，提高效率；内置中间件处理重试、代理等；适用于大规模爬取。-同步劣势：串行请求效率低，手动处理逻辑复杂。解析：Scrapy通过事件驱动模型实现高并发，适合企业级爬虫项目。6.题目：如何验证爬虫抓取的数据准确性？答案：-人工抽样检查：对比抓取数据与目标网站原始数据。-数据校验：检查数据格式、范围是否符合预期。-第三方工具：使用Postman或Mockoon模拟API验证。解析：数据准确性需结合业务场景验证，避免因反爬虫策略导致漏抓或错抓。三、反反爬虫与法律合规（4题，每题7分）1.题目：某网站使用JavaScript动态加载数据，如何破解反爬策略？答案：-分析网络请求：使用ChromeDevToolsF12抓取XHR请求，绕过前端渲染。-模拟JavaScript环境：使用Selenium或Pyppeteer执行浏览器行为。解析：动态页面需通过分析API接口，避免依赖渲染层。2.题目：解释robots.txt协议的作用，并说明如何检测网站是否遵守该协议。答案：-作用：网站通过robots.txt指定爬虫可访问路径。-检测方法：访问`/robots.txt`，检查User-agent和Disallow规则。解析：遵守robots.txt是基本的爬虫礼仪，违规可能导致被ban。3.题目：在中国，爬虫开发需注意哪些法律法规？答案：-《网络安全法》：不得非法获取用户数据；需明确告知网站运营者。-《个人信息保护法》：敏感信息需脱敏处理；用户同意原则。解析：企业爬虫需确保合法合规，避免侵犯用户隐私。4.题目：如何设置合理的爬虫延迟（sleep）以降低被封风险？答案：-随机延迟：使用time.sleep(random.uniform(1,3))。-动态调整：根据服务器响应（如HTTP429）增加延迟。解析：过快请求易触发防爬机制，合理延迟模拟正常用户行为。四、数据库与存储（5题，每题7分）1.题目：设计一个数据库表结构，存储爬取的网页数据（URL、标题、内容、抓取时间）。答案：sqlCREATETABLEweb_pages(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,urlVARCHAR(2048)NOTNULLUNIQUE,titleVARCHAR(255),contentTEXT,抓取时间DATETIMEDEFAULTCURRENT_TIMESTAMP);解析：URL设为唯一索引避免重复抓取，内容使用TEXT类型存储长文本。2.题目：使用MongoDB，如何存储结构化和不结构化数据？答案：-结构化：JSON文档，如`{"url":"","title":"首页"}`。-不结构化：文件存储或压缩二进制（如PDF）。解析：MongoDB支持灵活的文档模型，适合混合数据存储。3.题目：编写SQL查询，统计每个域名被抓取的页面数量。答案：sqlSELECTurl,COUNT()ASpage_countFROMweb_pagesWHEREurlLIKE'%.com%'GROUPBYurlORDERBYpage_countDESCLIMIT10;解析：通过LIKE和GROUPBY统计域名频次，适用于分析热门站点。4.题目：如何使用Redis缓存爬虫结果？答案：pythonimportredisr=redis.Redis()key=f"webpage:{url}"ifr.exists(key):returnr.get(key)else:data=fetch_page(url)r.setex(key,3600,data)#缓存1小时returndata解析：Redis适合高频访问页面缓存，减少重复请求。5.题目：爬虫数据存储时如何处理重复数据？答案：-唯一索引：数据库URL设为唯一约束。-哈希校验：抓取前计算MD5，避免重复存储。解析：重复数据会导致冗余，需通过索引或哈希校验过滤。五、系统设计与架构（3题，每题10分）1.题目：设计一个分布式爬虫系统，支持多线程和代理轮换。答案：-架构：-调度器：使用Redis队列管理URL。-工作节点：多线程爬取，读取代理IP。-存储模块：MySQL/MongoDB保存数据。解析：分布式可扩展抓取能力，代