2024北京Python求职指南：爬虫与后端面试题深度解析

2025年11月3日 互联网

一、Python基础与进阶知识

1.1 核心语法与数据结构
北京企业面试中，Python基础考察常以代码题形式出现，例如：

  • 列表去重并保持顺序： 
    1. def remove_duplicates(lst):
    2.     seen = set()
    3.     return [x for x in lst if not (x in seen or seen.add(x))]

    此类问题考察对集合、列表推导式的掌握，需注意时间复杂度（O(n)）。

  • 装饰器应用场景：
    面试官可能要求实现一个带参数的装饰器，用于记录函数执行时间： 
    1. import time
    2. def timer(func):
    3.     def wrapper(*args, **kwargs):
    4.         start = time.time()
    5.         result = func(*args, **kwargs)
    6.         print(f"耗时: {time.time()-start:.2f}s")
    7.         return result
    8.     return wrapper

    需理解闭包、*args与**kwargs的用法。

1.2 并发与异步编程
后端岗位常涉及多线程/协程优化问题，例如：

  • GIL锁的影响：
    需明确GIL（全局解释器锁）对CPU密集型任务的限制，以及如何通过multiprocessing或异步IO（asyncio）规避。
  • 协程与线程池对比：
    示例场景：爬取1000个URL，比较asyncio与ThreadPoolExecutor的效率，需从I/O等待、上下文切换等角度分析。

二、爬虫工程师核心技能

2.1 反爬策略与应对
北京互联网公司（如字节、美团）常考察反爬破解能力：

  • 动态渲染页面抓取：
    使用Selenium或Playwright时，需处理WebDriverWait等待元素加载，示例代码： 
    1. from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
    2. from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
    3. element = WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "target")))
  • IP代理池设计：
    需实现代理健康检查机制，如通过requests测试代理可用性，并存储到Redis实现分布式共享。

2.2 数据存储与清洗

  • MySQL索引优化：
    面试题示例：为爬虫数据表设计索引，需考虑查询频率（如按url_hash去重）、字段类型（VARCHAR vs TEXT）及联合索引策略。
  • Pandas数据处理：
    常见题目：从JSON数据中提取嵌套字段并展开为DataFrame，示例： 
    1. import pandas as pd
    2. data = [{"info": {"name": "Alice", "age": 25}}, ...]
    3. df = pd.json_normalize([d["info"] for d in data])

三、后端开发技术栈

3.1 Web框架与API设计

  • Django REST Framework权限控制：
    需实现基于JWT的认证，示例代码： 
    1. from rest_framework_simplejwt.views import TokenObtainPairView
    2. class CustomTokenObtainPairView(TokenObtainPairView):
    3.     serializer_class = CustomTokenSerializer  # 需自定义序列化器
  • Flask路由优化：
    面试官可能要求设计一个支持版本控制的API（如/api/v1/users），需结合蓝图（Blueprint）实现模块化。

3.2 性能调优与监控

  • Gunicorn工作模式选择：
    需根据CPU核心数配置--workers参数，同步模式推荐2*CPU+1，异步模式（如gevent）需额外安装依赖。
  • Prometheus指标采集：
    示例：使用prometheus_client监控Flask应用请求延迟，需在路由中添加指标记录： 
    1. from prometheus_client import Counter, Histogram
    2. REQUEST_LATENCY = Histogram('request_latency_seconds', 'Request latency')
    3. @app.route('/')
    4. @REQUEST_LATENCY.time()
    5. def home():
    6.     return "OK"

四、系统设计与算法

4.1 分布式爬虫架构

  • Scrapy-Redis去重方案：
    需解释Redis的SPOP或SRANDMEMBER命令如何实现分布式URL分配，避免重复爬取。
  • 消息队列选型：
    对比Kafka与RabbitMQ在爬虫任务分发中的适用场景，如Kafka的高吞吐量适合海量URL，RabbitMQ的路由功能适合优先级调度。

4.2 算法题高频考点

  • LeetCode原题改编：
    例如：给定日志文件，统计每个IP的访问次数并排序（哈希表+排序，时间复杂度O(n log n)）。
  • 设计模式应用：
    面试题示例：用单例模式实现数据库连接池，需考虑线程安全（如使用__new__方法或metaclass）。

五、北京地区求职建议

5.1 企业偏好分析

  • 大厂 vs 创业公司：
    字节跳动等大厂侧重高并发系统设计（如秒杀系统），创业公司更关注快速迭代能力（如7天完成爬虫从0到1）。
  • 薪资谈判技巧：
    北京Python后端中级岗位薪资范围15-25K·13薪，需根据技术栈深度（如是否掌握Kubernetes）争取溢价。

5.2 备考资源推荐

  • 开源项目参与：
    推荐贡献Scrapy或Django的文档翻译/Bug修复，提升简历技术深度。
  • 模拟面试平台：
    使用Pramp或Interviewing.io进行全英文模拟面试，适应外企技术栈（如AWS Lambda无服务器架构）。

结语

2024年北京Python求职市场对爬虫与后端岗位的技术要求愈发精细化，求职者需在基础扎实的前提下，深入理解分布式系统、性能优化等高级主题。建议通过LeetCode刷题（每周3-5题）、参与开源社区、复盘项目经验（如用STAR法则描述技术难点）提升竞争力。

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