爬虫工程师招聘面试通常会涉及多个方面的知识，包括Python编程基础、网络协议、反爬虫机制、数据处理与存储、项目经验等，以下从常见的技术问题、项目经验考察、反爬虫应对策略以及实际编程题等方面展开详细说明。
在Python基础方面，面试官可能会考察候选人对Python核心库的掌握程度，例如requests、BeautifulSoup、Scrapy、XPath、正则表达式等，常见问题包括：“请简述requests库和urllib库的区别？”答案可以从易用性、性能、功能丰富度等角度回答，例如requests库语法更简洁，支持Session对象，而urllib是Python标准库，无需安装但功能相对基础，可能会问“Scrapy框架中Spider和CrawlerRunner的区别”，需要说明Spider是爬虫的核心类，定义了爬取逻辑,而CrawlerRunner用于运行和管理多个爬虫实例。
网络协议相关的问题重点考察HTTP/HTTPS原理，GET和POST请求的区别”，除了常规的方法不同、参数传递方式不同外，还需提到GET请求会被浏览器缓存，而POST请求更适合敏感数据传输。“Cookie和Session的作用及区别”也是高频考点，Cookie存储在客户端，Session存储在服务器，常用于用户状态管理，爬虫中可能需要模拟登录，因此理解Cookie的传递机制（如headers中的Cookie字段）和Session的维持（如requests.Session的使用）至关重要。
反爬虫机制是爬虫工程师的核心能力之一，面试官可能会问“如何应对IP封禁？”，常见策略包括使用代理IP池（如轮换高匿代理）、降低请求频率（设置time.sleep）、模拟随机User-Agent等，针对动态网页，问题可能涉及“如何爬取JavaScript渲染的页面？”，需说明使用Selenium、Playwright或Pyppeteer等工具，以及无头浏览器模式的配置。“验证码的处理方法”也是重点，简单验证码可通过OCR（如Tesseract）识别，复杂验证码可能需要第三方平台（如打码兔）或对接验证码识别API。
数据处理与存储方面，考察候选人对数据清洗、存储和效率优化的能力，爬取的数据如何去重？”，常用方法包括使用布隆过滤器（Bloom Filter）或数据库唯一索引（如MySQL的UNIQUE约束），对于大规模数据存储，可能会问“如何选择数据库？”，需根据场景分析：MySQL适合结构化数据，MongoDB适合非结构化数据，Redis适合缓存高频访问数据。“如何优化爬取效率？”可能涉及异步请求（如aiohttp库）、分布式爬虫（如Scrapy-Redis）或增量爬取（通过记录已爬取URL的指纹）。
项目经验考察通常要求候选人描述实际爬虫项目，请介绍一个你负责的爬虫项目，遇到的挑战及解决方案”，回答时应涵盖项目目标（如爬取电商商品信息）、技术选型（为何用Scrapy而非requests）、数据量（如日均爬取10万条数据）、遇到的难点（如反爬策略导致IP被封，解决方案是搭建代理IP池并动态更换）以及成果（如数据用于价格监控，准确率达95%）。
实际编程题可能涉及代码实现，用Python编写一个爬虫，爬取知乎某个话题下的所有问题标题和链接”，参考代码如下：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
url = "https://www.zhihu.com/topic/19562128/hot"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
for item in soup.select(".ContentItem-title a"):
print(item.text.strip(), item["href"])
time.sleep(1) # 礼貌性爬取
面试官可能会追问代码优化点，如添加异常处理（try-except）、使用Session对象、配置代理等。
相关问答FAQs：
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问：爬虫遇到403 Forbidden错误怎么办？
答：403错误通常表示服务器禁止访问，解决方法包括：检查User-Agent是否被识别（随机更换User-Agent）、添加请求头（如Referer模拟正常访问）、使用代理IP隐藏真实IP，或降低请求频率避免触发反爬机制。 -
问：如何设计一个分布式爬虫系统？
答：分布式爬虫的核心是任务分配和结果去重，可采用Scrapy-Redis框架，利用Redis作为任务队列（存储待爬取URL）和去重集合（存储已爬取URL指纹），多台爬虫节点从Redis队列获取任务，爬取结果存储到共享数据库（如MongoDB），并通过Redis的分布式锁协调节点间的任务分配,避免重复爬取。
