面试篇章

1. scrapy

   了解scrapy已经做过的功能，优化等。。。防止重复造轮子，如，去重，编码检测，dns缓存，http长连接,gzip等等。

2. JS相关。

   这个是被问的最多的。看具体情况解决。可模拟相关js执行、绕过，或直接调浏览器去访问。自己用一个JS引擎+模拟一个浏览器环境难度太大了（参见V8的DEMO）。

   调浏览器有很多方法。难以细说，关键字如下，selenium，phantomjs，casperjs，ghost，webkit，scrapyjs，splash。一些细节如关掉CSS渲染，图片加载等。只有scrapyjs是完全异步的，相对是速度最快的，scrapyjs将webkit的事件循环和twisted的事件循环合在一起了。其他的方案要么阻塞，要么用多进程。简单的js需求（对效率要求不高）随意选，最优方案是scrapyjs+定制webkit（去掉不需要的功能）。调浏览器开页面是比较耗资源的（主要是cpu）

3. 内容解析。

   对于页面解析最强大的当然是XPATH、css选择器、正则表达式，这个对于不同网站不同的使用者都不一样，就不用过多的说明，附两个比较好的网址：

   正则表达式入门：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html

   正则表达式在线测试：http://tool.oschina.net/regex/

   其次就是解析库了，常用的有两个lxml和BeautifulSoup，对于这两个的使用介绍两个比较好的网站：

   lxml：http://my.oschina.net/jhao104/blog/639448

   BeautifulSoup：http://cuiqingcai.com/1319.html

   对于这两个库，都是HTML/XML的处理库，Beautifulsoup纯python实现，效率低，但是功能实用，比如能用通过结果搜索获得某个HTML节点的源码；lxmlC语言编码，高效，支持Xpath

   机器学习不一定好用（效果问题，人工问题-需要训练）。还有写些正则去模糊匹配。

   新闻类似的正文提取有readability,boilerplate。

4. 分布式。

   首先考虑按任务（目标）切分，然后让不同目标的爬虫在不同机器上跑

   完全的对等分布式（多爬虫爬一个目标），把任务队列替换掉爬虫改改即可。github里面有几个现有的实现参考。

   分布式需求可能是伪命题。想清楚为何要分布式。硬件够不够，像什么拿一个不支持持久化的url队列的爬虫说量大需要分布式的，我只能默念，你为何这么吊。

5. 部署，调度

   部署推荐scrapyd。这也是官方推荐的方法。

   大量爬虫的调度，这个目前（13-10）没有现成的合适方法，期望是实现爬虫的某些配置放数据库，提供web后台 ，然后按配置周期、定时运行爬虫，终止，暂停爬虫等等。可以实现，但要自己写不少东西。

6. ip限制问题

   买的起大量ip的可买（买大量同网段爬可能导致整网段被封）。

   找大量免费的开放http代理，筛选可用的，免费开放代理不可靠，写个调度机制，自动根据成功次数，延迟等选择合适代理，这个功能难以在scrapy内实现，参考scrapinghub的crawlera，我完成了一个本地版。

   在开发爬虫过程中经常会遇到IP被封掉的情况，这时就需要用到代理IP；

   在urllib2包中有ProxyHandler类，通过此类可以设置代理访问网页，如下代码片段：

    import urllib2
   
    proxy = urllib2.ProxyHandler({'http': '127.0.0.1:8087'})
    opener = urllib2.build_opener(proxy)
    urllib2.install_opener(opener)
    response = urllib2.urlopen('http://www.baidu.com')
    print response.read()
   

7. url去重

   如果有千万级的URL需要去重，需要仔细看下scrapy的去重机制和bloom filter（布隆过滤器）。bloomfilter有个公式可以算需要多少内存。另bloomfilter + scrapy在github有现有实现可以参考。

8. 存储。

   mongodb，mongodb不满足某些功能时考虑hbase,参考http://blog.scrapinghub.com/2013/05/13/mongo-bad-for-scraped-data/

9. 硬件

   硬件扛不住别玩爬虫。。。曾在I3 4G 1T上跑爬虫。卡在磁盘io（量大，磁盘io差，内存低），出现内存占用飙升。很难调试（调试爬虫看实际跑耗时较长），初步以为是爬虫有问题内存占用高导致数据库卡。调试结果确认为，配置低量太大，导致数据库慢，数据库慢之后爬虫任务队列占满内存并开始写磁盘，又循环导致数据库慢。

10. 爬虫监控

    scrapyd自带简单的监控，不够的话用scrapy的webservice自己写