又双叒叕Scrapy爬虫相关的面试题及详细解答
Scrapy是Python开发的一个快速、高层次的网络爬虫框架，专注于高效抓取网页并提取结构化数据。其核心设计基于异步处理机制，适合大规模数据采集任务。
文章目录
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- 基础概念
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- 1. Scrapy框架的核心组件有哪些？
- 架构与流程
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- 2. 描述Scrapy的工作流程
- 核心组件详解
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- 3. 如何自定义Item Pipeline？
- 请求与响应
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- 4. 如何设置请求头防止被封禁？
- 中间件开发
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- 5. 下载中间件的作用是什么？举一个实际案例
- 数据处理
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- 6. 如何避免重复抓取相同页面？
- 性能优化
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- 7. 如何提升Scrapy的并发速度？
- 调试与日志
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- 8. 如何调试Scrapy爬虫？
- 高级应用
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- 9. Scrapy如何与Selenium结合？
- 反爬策略
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- 10. 如何绕过网站的频率限制？
- 分布式爬虫
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- 11. 如何实现Scrapy分布式爬虫？
- 问题排查
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- 12. 遇到403 Forbidden错误怎么办？
- 存储与数据库
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- 13. 如何将数据存入MySQL？
- 其他工具对比
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- 14. Scrapy与Requests库的区别？
- 进阶问题
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- 15. 如何实现增量爬取？
基础概念
1. Scrapy框架的核心组件有哪些？
- 引擎(Engine)：控制数据流和组件通信
- 调度器(Scheduler)：管理请求队列
- 下载器(Downloader)：处理HTTP请求
- Spiders：定义如何抓取和解析页面
- Item Pipeline：处理抓取后的数据清洗和存储
- 中间件(Middlewares)：扩展请求/响应处理流程
架构与流程
2. 描述Scrapy的工作流程
- Spider生成初始请求
- 引擎将请求交给调度器排队
- 下载器获取响应并返回给Spider
- Spider解析响应并生成Item或新请求
- Item Pipeline处理最终数据
核心组件详解
3. 如何自定义Item Pipeline？
继承scrapy.pipelines类并实现process_item方法：
class CustomPipeline:
def process_item(self, item, spider):
if item['price'] > 100:
return item # 仅保留价格大于100的Item
请求与响应
4. 如何设置请求头防止被封禁？
在settings.py中配置DEFAULT_REQUEST_HEADERS或通过Request的headers参数动态设置：
yield scrapy.Request(url, headers={