1. Python 如何寫爬蟲

 

• 定義：Python 爬蟲是借助 Python 語言編寫程序，模擬瀏覽器行為向目標網站發送 HTTP 請求，獲取網頁內容，再通過解析工具提取所需數據的程序。其本質是自動化的數據采集過程。
• 要點：
  • 發送請求：利用requests庫發送 HTTP 請求，如 GET、POST 等，獲取網頁 HTML 內容。
  • 解析數據：運用BeautifulSoup、lxml等庫解析 HTML，提取所需信息。
  • 處理反爬蟲：設置請求頭、使用代理 IP、控制請求頻率等繞過網站反爬蟲機制。
  • 數據存儲：將提取的數據存儲到文件（如 CSV、JSON）或數據庫（如 MySQL、MongoDB）中。
• 應用：在信息收集、輿情監測、電商價格監控、搜索引擎數據抓取等場景廣泛應用。
• Python 代碼示例：

python

import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl = 'https://www.example.com'
headers = {'User - Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
links = soup.find_all('a')
for link in links:print(link.get('href'))

 

2. Python 全局鎖

 

• 定義：Python 全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock，GIL）是 Python 解釋器中的一個互斥鎖，確保同一時刻只有一個線程在解釋器中執行 Python 字節碼，以此保障 Python 內存管理的線程安全。
• 要點：
  1. 僅影響 CPU 密集型多線程程序，對 I/O 密集型程序影響不大。
  2. 多進程可繞過 GIL 限制，因每個進程有獨立的解釋器和 GIL。
• 應用：在編寫 Python 多線程程序時，需考慮 GIL 影響。CPU 密集型任務適合用多進程，I/O 密集型任務多線程仍可提升效率。
• Python 代碼示例（對比多線程和多進程）：

python

import threading
import multiprocessing# CPU 密集型任務
def cpu_intensive_task():result = 0for i in range(10**7):result += ireturn result# 多線程
threads = []
for _ in range(4):t = threading.Thread(target=cpu_intensive_task)threads.append(t)t.start()
for t in threads:t.join()# 多進程
processes = []
for _ in range(4):p = multiprocessing.Process(target=cpu_intensive_task)processes.append(p)p.start()
for p in processes:p.join()

 

3. Python 爬蟲分為哪幾種，分別是什么

 

• 定義：
  1. 通用爬蟲：能抓取整個互聯網網頁的爬蟲程序，通常由搜索引擎公司使用，按特定規則遍歷網頁并存儲內容，供后續索引和搜索。
  2. 聚焦爬蟲：只抓取與特定主題相關網頁的爬蟲，專注于獲取特定領域的信息。
  3. 增量式爬蟲：僅抓取網頁中發生變化部分的爬蟲，避免重復抓取相同內容，提高爬取效率。
  4. 深層爬蟲：深入網頁內部鏈接，抓取更深入層次內容的爬蟲。
• 要點：不同類型爬蟲根據功能和應用場景區分，