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宁波GQY视讯股份有限公司1月招聘面试题面试题面试官常问到的一些题目整理如下：问题 Q1：遇到过得反爬虫策略以及解决方法?可用的回答 ： 反爬虫策略: 1.通过headers反爬虫 2.基于用户行为的发爬虫(同一IP短时间内访问的频率,封IP) 3.动态网页反爬虫(通过ajax请求数据，或者通过JavaScript生成) 4.对部分数据进行加密处理的(数据是乱码) 解决方法： 1. 对于基本网页的抓取可以自定义headers,添加headers的数据 2. 使用多个代理ip进行抓取或者设置抓取的频率降低一些， 3. 动态网页的可以使用selenium + phantomjs 进行抓取 4. 对部分数据进行加密的，可以使用selenium进行截图，使用python自带的pytesseract库进行识别，但是比较慢最直接的方法是找到加密的方法进行逆向推理。 问题 Q2：Python中的docstring是什么？可用的回答 ：Python文档字符串称为docstring，它是一种记录Python函数，模块和类的方法。可以通过内置方法_doc_获取问题 Q3：什么是Python中的单元测试？可用的回答 ：它支持共享设置，自动化测试，测试关闭代码，将测试聚合到集合等。包括unittest，pytest等框架问题 Q4：Python中的命名空间是什么？可用的回答 ： 在Python中，引入的每个名称都有一个存在的地方，可以被连接起来。这称为命名空间。 它就像一个框，其中变量名称映射到放置的对象。每当搜索到变量时，将搜索此框以获取相应的对象。 问题 Q5：说说什么是爬虫协议？可用的回答 ： Robots协议（也称为爬虫协议、爬虫规则、机器人协议等）也就是robots.txt， 网站通过robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。 Robots协议是网站国际互联网界通行的道德规范，其目的是保护网站数据和敏感信息、确保用户个人信息和隐私不被侵犯。因其不是命令，故需要搜索引擎自觉遵守。 问题 Q6：为何基于tcp协议的通信比基于udp协议的通信更可靠？可用的回答 ： TCP的可靠保证，是它的三次握手双向机制，这一机制保证校验了数据，保证了他的可靠性。 而UDP就没有了，udp信息发出后,不验证是否到达对方,所以不可靠。 不过UDP的发送速度是TCP比不了的，而且UDP的反应速度更快。 问题 Q7：写爬虫使用多进程好，还是用多线程好？可用的回答 ： IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)， 多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。 在实际的数据采集过程中，既考虑网速和响应的问题，也需要考虑自身机器的硬件情况，来设置多进程或多线程 问题 Q8：如何解释Python？可用的回答 ：Python语言是一种解释语言。Python程序直接从源代码运行。它将程序员编写的源代码转换为中间语言，再次转换为必须执行的机器语言。问题 Q9：写爬虫使用多进程好，还是用多线程好？可用的回答 ： IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)， 多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。 在实际的数据采集过程中，既考虑网速和响应的问题，也需要考虑自身机器的硬件情况，来设置多进程或多线程 问题 Q10：简述 生成器、迭代器、可迭代对象 以及应用场景？可用的回答 ： Python可迭代对象（Iterable） Python中经常使用 for 来对某个对象进行遍历，此时被遍历的这个对象就是可迭代对象，像常见的 list , tuple 都是。 如果给一个准确的定义的话，就是只要它定义了可以返回一个迭代器的 _iter_ 方法， 或者定义了可以支持下标索引的 _getitem_ 方法，那么它就是一个可迭代对象。 Python迭代器（iterator） 迭代器是通过 next() 来实现的，每调用一次他就会返回下一个元素，当没有下一个元素的时候返回一个 StopIteration 异常， 所以实际上定义了这个方法的都算是迭代器。 Python生成器（Generators） 生成器是构造迭代器的最简单有力的工具，与普通函数不同的只有在返回一个值的时候使用 yield 来替代 return ， 然后 yield 会自动构建好 next() 和 iter() 因为迭代器如此普遍，python专门为for关键字做了迭代器的语法糖。 在for循环中，Python将自动调用工厂函数iter()获得迭代器，自动调用next()获取元素，还完成了检查StopIteration异常的工作。 算法题面试官常问到的一些算法题目整理如下（大概率会机考）：算题题 A1：“结”构与解构题目描述如下：Given the root to a binary tree, implement serialize(root), which serializes the tree into a string, and deserialize(s), which deserializes the string back into the tree.给定一颗二叉树，serialize(root) 方法可以将此树弄成字符串，deserialize()则可以将转换成的字符串还原为树。这个要求让我想到翻译的一章Json，里有一个序列化自定义对象。序列化的时候，弄出它的 _class_，_dict_。在这里，root 是字符串，不用做特殊处理，left和right要么是None，要么是Node。但在Python的魔法方法中，有一种更好用的方式，思路还是Json，也要用到Json。因为是要转换为字符串，直接定义 _str_方法，返回 val: , left: , right: .format(self.val, self.left, self.right)这样只要调用一次 str，剩下的如果left和right是Node，则也会调用同样的 _str_方法，最终形成一个嵌套字典。标准的Json，要转换下引号。在解包的时候，用Json处理一下，然后循环，如果left/right是字典，就写成Node，直到left或right是None。这一步用递归比较容易。同时也要更改下Node，在构造left的时候，如果是字典，就要用Node封装，如果是No

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