注：答案一般在網上都能夠找到。

1.對if __name__ == 'main'的理解陳述

2.python是如何進行內存管理的？

3.請寫出一段Python代碼實現刪除一個list里面的重復元素

4.Python里面如何拷貝一個對象？（賦值，淺拷貝，深拷貝的區(qū)別）

5.介紹一下except的用法和作用？

6.Python中__new__與__init__方法的區(qū)別

7.常用的網絡數據爬取方法

8.遇到過得反爬蟲策略以及解決方法

9.urllib 和 urllib2 的區(qū)別

10.設計一個基于session登錄驗證的爬蟲方案

11.列舉網絡爬蟲所用到的網絡數據包，解析包

12.熟悉的爬蟲框架

13.Python在服務器的部署流程，以及環(huán)境隔離

14.Django 和 Flask 的相同點與不同點，如何進行選擇？

15.寫一個Python中的單例模式

16.Linux部署服務腳本命令(包括啟動和停止的shell腳本)

17.你用過多線程和異步嘛？除此之外你還用過什么方法來提高爬蟲效率？

18.POST 與 GET的區(qū)別

1）對if __name__ == 'main'的理解陳述

__name__是當前模塊名，當模塊被直接運行時模塊名為__main__，也就是當前的模塊，當模塊被導入時，模塊名就不是__main__，即代碼將不會執(zhí)行。

2）python是如何進行內存管理的？

a、對象的引用計數機制
python內部使用引用計數，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數，當對象被創(chuàng)建時就創(chuàng)建了一個引用計數，當對象不再需要時，這個對象的引用計數為0時，它被垃圾回收。

b、垃圾回收

1>當一個對象的引用計數歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。

2>當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數，并銷毀用于引用底層對象 的名稱。然而由于每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄露）。為解決這一問題，解釋器會定期執(zhí)行一個循環(huán)檢測器，搜索不可訪問對象的循環(huán)并刪除它們。

c、內存池機制

Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統(tǒng)。

1>Pymalloc機制。為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內存池機制，用于管理 對小塊內存的申請和釋放。

2>Python中所有小于256個字節(jié)的對象都使用pymalloc實現的分配器，而大的對象則使用 系統(tǒng)的malloc。

3>對于Python對象，如整數，浮點數和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數，用于緩存這些整數的內存就不能再分配給浮點數。

3）請寫出一段Python代碼實現刪除一個list里面的重復元素

# 1.使用set函數
list = [1, 3, 4, 5, 51, 2, 3]
set(list)
# 2.使用字典函數，
>>> a = [1, 2, 4, 2, 4, 5, 6, 5, 7, 8, 9, 0]
>>> b = {}
>>> b = b.fromkeys(a)
>>> c = list(b.keys())
>>> c

4）Python里面如何拷貝一個對象？（賦值，淺拷貝，深拷貝的區(qū)別）

賦值（=），就是創(chuàng)建了對象的一個新的引用，修改其中任意一個變量都會影響到另一個。

淺拷貝：創(chuàng)建一個新的對象，但它包含的是對原始對象中包含項的引用（如果用引用的方式修改其中一個對象，另外一個也會修改改變）{1,完全切片方法;2，工廠函數，如list();3，copy模塊的copy()函數}

深拷貝：創(chuàng)建一個新的對象，并且遞歸的復制它所包含的對象（修改其中一個，另外一個不會改變）{copy模塊的deep.deepcopy()函數}

5）介紹一下except的用法和作用？

try…except…except…else…

執(zhí)行try下的語句，如果引發(fā)異常，則執(zhí)行過程會跳到except語句。對每個except分支順序嘗試執(zhí)行，如果引發(fā)的異常與except中的異常組匹配，執(zhí)行相應的語句。如果所有的except都不匹配，則異常會傳遞到下一個調用本代碼的最高層try代碼中。

try下的語句正常執(zhí)行，則執(zhí)行else塊代碼。如果發(fā)生異常，就不會執(zhí)行如果存在finally語句，最后總是會執(zhí)行。

6）Python中__new__與__init__方法的區(qū)別

__new__:它是創(chuàng)建對象時調用，會返回當前對象的一個實例，可以用__new__來實現單例

__init__:它是創(chuàng)建對象后調用，對當前對象的一些實例初始化，無返回值

7）常用的網絡數據爬取方法

• 正則表達式
• Beautiful Soup
• Lxml

8）遇到過得反爬蟲策略以及解決方法

1.通過headers反爬蟲

2.基于用戶行為的發(fā)爬蟲：(同一IP短時間內訪問的頻率)

3.動態(tài)網頁反爬蟲(通過ajax請求數據，或者通過JavaScript生成)

4.對部分數據進行加密處理的(數據是亂碼)

解決方法：

對于基本網頁的抓取可以自定義headers,添加headers的數據

使用多個代理ip進行抓取或者設置抓取的頻率降低一些，動態(tài)網頁的可以使用selenium + phantomjs 進行抓取

對部分數據進行加密的，可以使用selenium進行截圖，使用python自帶的pytesseract庫進行識別，但是比較慢最直接的方法是找到加密的方法進行逆向推理。

9）urllib 和 urllib2 的區(qū)別

urllib 和urllib2都是接受URL請求的相關模塊，但是urllib2可以接受一個Request類的實例來設置URL請求的headers，urllib僅可以接受URL。urllib不可以偽裝你的User-Agent字符串。

urllib提供urlencode()方法用來GET查詢字符串的產生，而urllib2沒有。這是為何urllib常和urllib2一起使用的原因。

10）設計一個基于session登錄驗證的爬蟲方案

11）列舉網絡爬蟲所用到的網絡數據包，解析包

網絡數據包 urllib、urllib2、requests

解析包 re、xpath、beautiful soup、lxml

12）熟悉的爬蟲框架

Scrapy框架 根據自己的實際情況回答

13）Python在服務器的部署流程，以及環(huán)境隔離

14）Django 和 Flask 的相同點與不同點，如何進行選擇？

15）寫一個Python中的單例模式

class Singleton(object):
_instance = None
def __new__(cls, *args, **kw):
if not cls._instance:
cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw) 
return cls._instance
class MyClass(Singleton): 
a = 1
one = MyClass()
two = MyClass()
id(one) = id(two)
>>> True

16）Linux部署服務腳本命令(包括啟動和停止的shell腳本)

17）你用過多線程和異步嘛？除此之外你還用過什么方法來提高爬蟲效率？

• scrapy-redis 分布式爬取
• 對于定向爬取可以用正則取代xpath
  

18）POST與 GET的區(qū)別

• GET數據傳輸安全性低，POST傳輸數據安全性高，因為參數不會被保存在瀏覽器歷史或web服務器日志中；
• 在做數據查詢時，建議用GET方式；而在做數據添加、修改或刪除時，建議用POST方式；
• GET在url中傳遞數據，數據信息放在請求頭中；而POST請求信息放在請求體中進行傳遞數據；
• GET傳輸數據的數據量較小，只能在請求頭中發(fā)送數據，而POST傳輸數據信息比較大，一般不受限制；
• 在執(zhí)行效率來說，GET比POST好

19）什么是lambda函數？它有什么好處?

lambda 表達式，通常是在需要一個函數，但是又不想費神去命名一個函數的場合下使用，也就是指匿名函數

lambda函數：首要用途是指點短小的回調函數

lambda [arguments]:expression
>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)

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