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1. Python 如何写爬虫

 

• 定义：Python 爬虫是借助 Python 语言编写程序，模拟浏览器行为向目标网站发送 HTTP 请求，获取网页内容，再通过解析工具提取所需数据的程序。其本质是自动化的数据采集过程。
• 要点：
  • 发送请求：利用requests库发送 HTTP 请求，如 GET、POST 等，获取网页 HTML 内容。
  • 解析数据：运用BeautifulSoup、lxml等库解析 HTML，提取所需信息。
  • 处理反爬虫：设置请求头、使用代理 IP、控制请求频率等绕过网站反爬虫机制。
  • 数据存储：将提取的数据存储到文件（如 CSV、JSON）或数据库（如 MySQL、MongoDB）中。
• 应用：在信息收集、舆情监测、电商价格监控、搜索引擎数据抓取等场景广泛应用。
• Python 代码示例：

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 全局锁

 

• 定义：Python 全局解释器锁（Global Interpreter Lock，GIL）是 Python 解释器中的一个互斥锁，确保同一时刻只有一个线程在解释器中执行 Python 字节码，以此保障 Python 内存管理的线程安全。
• 要点：
  1. 仅影响 CPU 密集型多线程程序，对 I/O 密集型程序影响不大。
  2. 多进程可绕过 GIL 限制，因每个进程有独立的解释器和 GIL。
• 应用：在编写 Python 多线程程序时，需考虑 GIL 影响。CPU 密集型任务适合用多进程，I/O 密集型任务多线程仍可提升效率。
• Python 代码示例（对比多线程和多进程）：

python

import threading
import multiprocessing# CPU 密集型任务
def cpu_intensive_task():result = 0for i in range(10**7):result += ireturn result# 多线程
threads = []
for _ in range(4):t = threading.Thread(target=cpu_intensive_task)threads.append(t)t.start()
for t in threads:t.join()# 多进程
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 爬虫分为哪几种，分别是什么

 

• 定义：
  1. 通用爬虫：能抓取整个互联网网页的爬虫程序，通常由搜索引擎公司使用，按特定规则遍历网页并存储内容，供后续索引和搜索。
  2. 聚焦爬虫：只抓取与特定主题相关网页的爬虫，专注于获取特定领域的信息。
  3. 增量式爬虫：仅抓取网页中发生变化部分的爬虫，避免重复抓取相同内容，提高爬取效率。
  4. 深层爬虫：深入网页内部链接，抓取更深入层次内容的爬虫。
• 要点：不同类型爬虫根据功能和应用场景区分，