软通动力python爬虫面试，软通动力程序员

python学到什么程度可以参加工作?

Python自学的效果可以通过这些方面来衡量，比如可以自主开发Python的web项目，熟练使用类库超过30个以上，当然不包括基础类库，了解Python网络爬虫的原理和实际简单的数据资源爬取的操作，熟练掌握Python数据分析等等，掌握这些找一份Python相关工作轻而易举。

Python可以从事的岗位有很多，就业岗位不同，需要具备的技能不同，具体要求如下：阶段一：Python开发基础 Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

精通一种Python框架 这个对于不同岗位有着不同要求，一般需要你自己有几个独立完成的项目。例如web开发，主要框架有Django，Flask；深度学习，主要框架有TensorFlow；网络爬虫，主要框架有Scrapy。总之根据岗位需求来进行专业学习，不要贪心想着什么都学一点，最后什么都没学精通。

相关问答

Q1: Python面试数据分析,爬虫和深度学习一般都问什么问题,笔试题目考哪些...

1、的确爬虫和数据分析都首先得有python基础，不过往后爬虫和数据分析的技能，交集不多。数据分析的数据来源有可能是从爬虫来而已。numpy和pandas只是两个工具库，你最多就熟悉一些函数的api和使用方法，不过这个不是学数据分析。

2、除了主成分分析外你还使用其它数据降维技术吗？你怎么想逐步回归？你熟悉的逐步回归技术有哪些？什么时候完整的数据要比降维的数据或者样本好？ 4如何创建一个关键字分类？ 4你熟悉极值理论、蒙特卡罗逻辑或者其它数理统计方法以正确的评估一个稀疏事件的发生概率？ 4什么是归因分析？如何识别归因与相关系数？举例。

3、网络爬虫：开发一个爬虫程序，使用Python编程语言，能够自动从知识问答社区（如Stack Overflow、Quora等）爬取相关数据。这些数据可以包括问题、回答、评论等信息。

4、数据分析的SAS EG进阶》（人大经济论坛 主编 常国珍 编著）Level Ⅱ：客观+案例分析（选择+案例操作）考试内容由CDA协会按照CDA等级标准大纲要求命题；考试最终成绩分为A，B，C，D不及格四个层次，A，B，C三个层次皆为通过考试并获得认证证书。

5、第五步：爬虫开发 Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。第六步：全栈项目实战 Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

Q2: Python写爬虫都用到什么库

Python为此提供了强大的工具箱，如urllib和requests处理基础请求，grab、scrapy和pyspider等框架则进一步简化了爬虫流程，而解析工具如lxml和BeautifulSoup，则是HTML和XML的得力助手。

Python中有很多优秀的爬虫框架，常用的有以下几种： Scrapy：Scrapy是一个功能强大的开源爬虫框架，它提供了完整的爬虫流程控制和数据处理功能，支持异步和分布式爬取，适用于大规模的数据采集任务。

Python爬虫网络库Python爬虫网络库主要包括：urllib、requests、grab、pycurl、urllibhttplibRoboBrowser、MechanicalSoup、mechanize、socket、Unirest for Python、hyper、PySocks、treq以及aiohttp等。

以下是爬虫经常用到的库 请求库 requests requests库应该是现在做爬虫最火最实用的库了，非常的人性化。有关于它的使用我之前也写过一篇文章 一起看看Python之Requests库 ，大家可以去看一下。urllib3 urllib3是一个非常强大的http请求库，提供一系列的操作URL的功能。

requests 这个库是爬虫最常用的一个库 Selenium Selenium 是一个自动化测试工具，利用它我们可以驱动浏览器执行特定的动作，如点击、下拉等操作 对于一些用JS做谊染的页面来说，这种抓取方式是非常有效的。

pyquery是一个网页解析库，采用类似jquery的语法来解析HTML文档。

Q3: 爬虫面试常见问题

对设计模式的理解，简述你的设计模式？设计模式是为我们经常会碰到的一些编程问题构建的可重用解决方案，它是总结性和经优化的。一个设计模式并不像一个类或一个库那样能够直接作用于我们的代码，反之，设计模式更为高级，它是一种在特定情形下实现的方法模板。常见的是工厂模式和单例模式。

Python 可以做很多事，web 开发、数据分析、网络爬虫、运维开发、桌面软件、机器学习等，是一个用途非常广泛的胶水语言。加上其轮子多、易上手的特性，成为很多开发者亲睐的编程语言。

(3)更好的记录问题、发现问题、复现问题、同时这也是接口测试流程中的一个产物。 接口测试用例设计主要考虑哪些？ (1)功能是否正常。 (2)功能是否按照接口文档实现、是否依赖业务、异常情况(参数异常、数据异常)、安全测试等。

、常见兼容性问题？1)png24位的图片在IE6浏览器上出现背景；解决方案是：做成PNG8；2)浏览器默认的 margin 和 padding 不同。解决方案是：加一个全局的*{margin：0；padding：0；}来统一。3)IE6双边距bug：块属性标签float后，又有横行的 margin 情况下，在 IE6 显示 margin 比设置的大。

Q4: 如何用python解决网络爬虫问题?

网络爬虫问题可以使用Python编程语言来解决。Python提供了许多强大的库和框架，可以帮助您编写网络爬虫程序。其中，常用的库包括BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。使用Python编写网络爬虫程序的一般步骤如下： 导入所需的库：使用import语句导入所需的库，如BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。

（1）、大多数网站都是前一种情况，对于这种情况，使用IP代理就可以解决。可以专门写一个爬虫，爬取网上公开的代理ip，检测后全部保存起来。有了大量代理ip后可以每请求几次更换一个ip，这在requests或者urllib中很容易做到，这样就能很容易的绕过第一种反爬虫。

我们需要安装python，python的requests和BeautifulSoup库。我们用Requests库用抓取网页的内容，使用BeautifulSoup库来从网页中提取数据。安装python 运行pipinstallrequests 运行pipinstallBeautifulSoup 抓取网页 完成必要工具安装后，我们正式开始编写我们的爬虫。我们的第一个任务是要抓取所有豆瓣上的图书信息。

在使用Python爬虫时，如果遇到网络不稳定的情况，可以尝试以下方法解决： 设置超时时间：在爬取网页的代码中，可以设置一个合理的超时时间，当请求时间超过设定的时间时，就会抛出异常，可以通过捕获异常进行处理。

Q5: Python网络爬虫会遇到哪些问题?

1、自学Python网络爬虫可能会遇到以下三个问题： 网站的反爬虫机制：一些网站为了防止被爬虫抓取数据，会设置反爬虫机制，如验证码、登录限制、IP封锁等。解决这个问题可以使用代理IP、验证码识别等技术来绕过反爬虫机制。

2、爬个别特定网站，不一定得用python写爬虫，多数情况wget一条命令多数网站就能爬的不错，真的玩到自己写爬虫了，最终遇到的无非是如何做大做壮，怎么做分布式爬虫。

3、Python爬虫程序本身没有问题，但是却爬取不了数据主要原因如下：对方有反爬程序 几乎所网站为了防止一些恶意抓取，会设置反爬程序，你会发现明明很多数据显示在浏览器上，但是却抓取不出来。

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