常見的Python爬蟲面試題，叫面試官唱征服
是否了解線程的同步和異步？
線程同步：多個線程同時訪問同一資源，等待資源訪問結束，浪費時間，效率低
線程異步：在訪問資源時在空閑等待時同時訪問其他資源，實現多線程機制
是否了解網絡的同步和異步？
同步：提交請求->等待服務器處理->處理完畢返回 這個期間客戶端瀏覽器不能幹任何事
異步: 請求通過事件觸發->服務器處理（這是瀏覽器仍然可以作其他事情）->處理完畢
鏈表和順序表儲存時各自有什麽優點？
1.順序表存儲
原理：順序表存儲是將數據元素放到一塊連續的內存存儲空間，存取效率高，速度快。但是不可以動態增加長度
優點：存取速度高效，通過下標來直接存儲
缺點：1.插入和刪除比較慢，2.不可以增長長度
2.鏈表存儲
原理：鏈表存儲是在程序運行過程中動態的分配空間，只要存儲器還有空間，就不會發生存儲溢出問題
優點：插入和刪除速度快，保留原有的物理順序，比如：插入或者刪除一個元素時，需要改變指針指向即可
缺點：查找速度慢，因為查找時，需要循環鏈表訪問
使用redis搭建分布式系統時如何處理網絡延遲和網絡異常？
由於網絡異常的存在，分布式系統中請求結果存在“三態”的概念，即三種狀態：“成功”、“失敗”、“超時（未知）”
當出現“超時”時可以通過發起讀取數據的操作以驗證 RPC 是否成功（例如銀行系統的做法）
另一種簡單的做法是，設計分布式協議時將執行步驟設計為可重試的，即具有所謂的“冪等性”
數據倉庫是一個面向主題的、集成的、穩定的、反映歷史變化的、隨著時間的流逝發生變化的數據集合。它主要支持管理人員的決策分析。
數據倉庫收集了企業相關內部和外部各個業務系統數據源、歸檔文件等一系列歷史數據，最後轉化成企業需要的戰略決策信息。
特點：
面向主題：根據業務的不同而進行的內容劃分；
集成特性：因為不同的業務源數據具有不同的數據特點，當業務源數據進入到數據倉庫時，需要采用統一的編碼格式進行數據加載，從而保證數據倉庫中數據的唯一性；
非易失性：數據倉庫通過保存數據不同歷史的各種狀態，並不對數據進行任何更新操作。
歷史特性：數據保留時間戳字段，記錄每個數據在不同時間內的各種狀態。
假設有一個爬蟲，從網絡上獲取數據的頻率快，本地寫入數據的頻率慢，使用什麽數據結構好？
在線求解(o°ω°o)
你是否了解谷歌的無頭瀏覽器？
無頭瀏覽器即headless browser，是一種沒有界面的瀏覽器。既然是瀏覽器那麽瀏覽器該有的東西它都應該有，只是看不到界面而已。
Python中selenium模塊中的PhantomJS即為無界面瀏覽器（無頭瀏覽器）:是基於QtWebkit的無頭瀏覽器，
你是否了解MySQL數據庫的幾種引擎？
InnoDB：
InnoDB是一個健壯的事務型存儲引擎，這種存儲引擎已經被很多互聯網公司使用，為用戶操作非常大的數據存儲提供了一個強大的解決方案。
在以下場合下，使用InnoDB是最理想的選擇：
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1.更新密集的表。InnoDB存儲引擎特別適合處理多重並發的更新請求。
2.事務。InnoDB存儲引擎是支持事務的標準MySQL存儲引擎。
3.自動災難恢復。與其它存儲引擎不同，InnoDB表能夠自動從災難中恢復。
4.外鍵約束。MySQL支持外鍵的存儲引擎只有InnoDB。
5.支持自動增加列AUTO_INCREMENT屬性。
一般來說，如果需要事務支持，並且有較高的並發讀取頻率，InnoDB是不錯的選擇。
MEMORY：
使用MySQL Memory存儲引擎的出發點是速度。為得到最快的響應時間，采用的邏輯存儲介質是系統內存。
雖然在內存中存儲表數據確實會提供很高的性能，但當mysqld守護進程崩潰時，所有的Memory數據都會丟失。
獲得速度的同時也帶來了一些缺陷。
一般在以下幾種情況下使用Memory存儲引擎：
1.目標數據較小，而且被非常頻繁地訪問。在內存中存放數據，所以會造成內存的使用，可以通過參數max_heap_table_size控制Memory表的大小，設置此參數，就可以限制Memory表的最大大小。
2.如果數據是臨時的，而且要求必須立即可用，那麽就可以存放在內存表中。
3.存儲在Memory表中的數據如果突然丟失，不會對應用服務產生實質的負面影響。
redis數據庫有哪幾種數據結構？
5種數據結構
string
使用string時，redis**大多數情況下**並不會理解或者解析其含義，無論使用json、xml還是純文本在redis看來都是一樣的，只是一個字符串，只能進行strlen、append等對字符串通用的操作，無法針對其內容進一步操作。其基本操作命令有set、get、strlen、getrange、append：
常見的Python爬蟲面試題，叫面試官唱征服