Python的高频面试题有哪些-创新互联

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一. 如何提高爬取效率？

爬虫下载慢主要原因是阻塞等待发往网站的请求和网站返回

 1，采用异步与多线程，扩大电脑的cpu利用率；
 2，采用消息队列模式
 3，提高带宽

二. 说说什么是爬虫协议？

Robots协议（也称为爬虫协议、爬虫规则、机器人协议等）也就是robots.txt，网站通过robots协议告诉搜索引擎哪些页面可以抓取，哪些页面不能抓取。

Robots协议是网站国际互联网界通行的道德规范，其目的是保护网站数据和敏感信息、确保用户个人信息和隐私不被侵犯。因其不是命令，故需要搜索引擎自觉遵守。

三. 如果对方网站反爬取，封IP了怎么办？

放慢抓取熟速度，减小对目标网站造成的压力，但是这样会减少单位时间内的数据抓取量
使用代理IP（免费的可能不稳定，收费的可能不划算）

四. 有一个jsonline格式的文件file

def get_lines():
 with open('file.txt','rb') as f:
 return f.readlines()
if __name__ == '__main__':
 for e in get_lines():
 process(e) # 处理每一行数据

现在要处理一个大小为10G的文件，但是内存只有4G，如果在只修改get_lines 函数而其他代码保持不变的情况下，应该如何实现？需要考虑的问题都有那些？

def get_lines():
 with open('file.txt','rb') as f:
 for i in f:
 yield i

Pandaaaa906提供的方法

from mmap import mmap
def get_lines(fp):
 with open(fp,"r+") as f:
 m = mmap(f.fileno(), 0)
 tmp = 0
 for i, char in enumerate(m):
 if char==b"\n":
 yield m[tmp:i+1].decode()
 tmp = i+1
if __name__=="__main__":
 for i in get_lines("fp_some_huge_file"):
 print(i)

要考虑的问题有：内存只有4G无法一次性读入10G文件，需要分批读入分批读入数据要记录每次读入数据的位置。分批每次读取数据的大小，太小会在读取操作花费过多时间。

五. 补充缺失的代码

def print_directory_contents(sPath):
"""
这个函数接收文件夹的名称作为输入参数
返回该文件夹中文件的路径
以及其包含文件夹中文件的路径
"""
import os
for s_child in os.listdir(s_path):
 s_child_path = os.path.join(s_path, s_child)
 if os.path.isdir(s_child_path):
 print_directory_contents(s_child_path)
 else:
 print(s_child_path)

六. 输入日期，判断这一天是这一年的第几天？

import datetime
def dayofyear():
 year = input("请输入年份: ")
 month = input("请输入月份: ")
 day = input("请输入天: ")
 date1 = datetime.date(year=int(year),month=int(month),day=int(day))
 date2 = datetime.date(year=int(year),month=1,day=1)
 return (date1-date2).days+1

七. 打乱一个排好序的list对象alist？

import random
alist = [1,2,3,4,5]
random.shuffle(alist)
print(alist)

八. 现有字典 d= {‘a’:24,‘g’:52,‘i’:12,‘k’:33}请按value值进行排序?

sorted(d.items(),key=lambda x:x[1])

九. 字典推导式

d = {key:value for (key,value) in iterable}

十. 请反转字符串 “aStr”?

print("aStr"[::-1])

感谢各位的阅读，以上就是“Python的高频面试题有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python的高频面试题有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！

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