摘要：內存池機制提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統(tǒng)。為了加速的執(zhí)行效率，引入了一個內存池機制，用于管理對小塊內存的申請和釋放。

注：答案一般在網(wǎng)上都能夠找到。
1.對if __name__ == "main"的理解陳述
2.python是如何進行內存管理的？
3.請寫出一段Python代碼實現(xiàn)刪除一個list里面的重復元素
4.Python里面如何拷貝一個對象？（賦值，淺拷貝，深拷貝的區(qū)別）
5.介紹一下except的用法和作用？
6.Python中__new__與__init__方法的區(qū)別
7.常用的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)爬取方法
8.遇到過得反爬蟲策略以及解決方法
9.urllib 和 urllib2 的區(qū)別
10.設計一個基于session登錄驗證的爬蟲方案
11.列舉網(wǎng)絡爬蟲所用到的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包，解析包
12.熟悉的爬蟲框架
13.Python在服務器的部署流程，以及環(huán)境隔離
14.Django 和 Flask 的相同點與不同點，如何進行選擇？
15.寫一個Python中的單例模式
16.Linux部署服務腳本命令(包括啟動和停止的shell腳本)
17.你用過多線程和異步嘛？除此之外你還用過什么方法來提高爬蟲效率？
18.POST 與 GET的區(qū)別

對if __name__ == "main"的理解陳述
__name__是當前模塊名，當模塊被直接運行時模塊名為__main__，也就是當前的模塊，當模塊被導入時，模塊名就不是__main__，即代碼將不會執(zhí)行。

python是如何進行內存管理的？
a、對象的引用計數(shù)機制
python內部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內存中的對象，Python內部記錄了對象有多少個引用，即引用計數(shù)，當對象被創(chuàng)建時就創(chuàng)建了一個引用計數(shù)，當對象不再需要時，這個對象的引用計數(shù)為0時，它被垃圾回收。
b、垃圾回收
1>當一個對象的引用計數(shù)歸零時，它將被垃圾收集機制處理掉。
2>當兩個對象a和b相互引用時，del語句可以減少a和b的引用計數(shù)，并銷毀用于引用底層對象 的名稱。然而由于每個對象都包含一個對其他對象的應用，因此引用計數(shù)不會歸零，對象也不會銷毀。（從而導致內存泄露）。為解決這一問題，解釋器會定期執(zhí)行一個循環(huán)檢測器，搜索不可訪問對象的循環(huán)并刪除它們。
c、內存池機制
Python提供了對內存的垃圾收集機制，但是它將不用的內存放到內存池而不是返回給操作系統(tǒng)。
1>Pymalloc機制。為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內存池機制，用于管理 對小塊內存的申請和釋放。
2>Python中所有小于256個字節(jié)的對象都使用pymalloc實現(xiàn)的分配器，而大的對象則使用 系統(tǒng)的malloc。
3>對于Python對象，如整數(shù)，浮點數(shù)和List，都有其獨立的私有內存池，對象間不共享他們的內存池。也就是說如果你分配又釋放了大量的整數(shù)，用于緩存這些整數(shù)的內存就不能再分配給浮點數(shù)。

請寫出一段Python代碼實現(xiàn)刪除一個list里面的重復元素

# 1.使用set函數(shù)
list = [1, 3, 4, 5, 51, 2, 3]
set(list)
# 2.使用字典函數(shù)，
>>> a = [1, 2, 4, 2, 4, 5, 6, 5, 7, 8, 9, 0]
>>> b = {}
>>> b = b.fromkeys(a)
>>> c = list(b.keys())
>>> c

Python里面如何拷貝一個對象？（賦值，淺拷貝，深拷貝的區(qū)別）
賦值（=），就是創(chuàng)建了對象的一個新的引用，修改其中任意一個變量都會影響到另一個。
淺拷貝：創(chuàng)建一個新的對象，但它包含的是對原始對象中包含項的引用（如果用引用的方式修改其中一個對象，另外一個也會修改改變）{1,完全切片方法;2，工廠函數(shù)，如list();3，copy模塊的copy()函數(shù)}
深拷貝：創(chuàng)建一個新的對象，并且遞歸的復制它所包含的對象（修改其中一個，另外一個不會改變）{copy模塊的deep.deepcopy()函數(shù)}

介紹一下except的用法和作用？
try…except…except…else…
執(zhí)行try下的語句，如果引發(fā)異常，則執(zhí)行過程會跳到except語句。對每個except分支順序嘗試執(zhí)行，如果引發(fā)的異常與except中的異常組匹配，執(zhí)行相應的語句。如果所有的except都不匹配，則異常會傳遞到下一個調用本代碼的最高層try代碼中。
try下的語句正常執(zhí)行，則執(zhí)行else塊代碼。如果發(fā)生異常，就不會執(zhí)行如果存在finally語句，最后總是會執(zhí)行。

Python中__new__與__init__方法的區(qū)別
__new__:它是創(chuàng)建對象時調用，會返回當前對象的一個實例，可以用__new__來實現(xiàn)單例
__init__:它是創(chuàng)建對象后調用，對當前對象的一些實例初始化，無返回值

常用的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)爬取方法

正則表達式

Beautiful Soup

Lxml

遇到過得反爬蟲策略以及解決方法
1.通過headers反爬蟲
2.基于用戶行為的發(fā)爬蟲：(同一IP短時間內訪問的頻率)
3.動態(tài)網(wǎng)頁反爬蟲(通過ajax請求數(shù)據(jù)，或者通過JavaScript生成)
4.對部分數(shù)據(jù)進行加密處理的(數(shù)據(jù)是亂碼)
解決方法：
對于基本網(wǎng)頁的抓取可以自定義headers,添加headers的數(shù)據(jù)
使用多個代理ip進行抓取或者設置抓取的頻率降低一些，
動態(tài)網(wǎng)頁的可以使用selenium + phantomjs 進行抓取
對部分數(shù)據(jù)進行加密的，可以使用selenium進行截圖，使用python自帶的pytesseract庫進行識別，但是比較慢最直接的方法是找到加密的方法進行逆向推理。

urllib 和 urllib2 的區(qū)別
urllib 和urllib2都是接受URL請求的相關模塊，但是urllib2可以接受一個Request類的實例來設置URL請求的headers，urllib僅可以接受URL。urllib不可以偽裝你的User-Agent字符串。
urllib提供urlencode()方法用來GET查詢字符串的產生，而urllib2沒有。這是為何urllib常和urllib2一起使用的原因。

設計一個基于session登錄驗證的爬蟲方案

列舉網(wǎng)絡爬蟲所用到的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包，解析包

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包 urllib、urllib2、requests

解析包 re、xpath、beautiful soup、lxml

熟悉的爬蟲框架
Scrapy框架 根據(jù)自己的實際情況回答

Python在服務器的部署流程，以及環(huán)境隔離

Django 和 Flask 的相同點與不同點，如何進行選擇？

寫一個Python中的單例模式

class Singleton(object):
    _instance = None
    def __new__(cls, *args, **kw):
        if not cls._instance:
            cls._instance = super(Singleton, cls).__new__(cls, *args, **kw)  
        return cls._instance  

class MyClass(Singleton):  
    a = 1
    
one = MyClass()
two = MyClass()

id(one) = id(two)
>>> True

Linux部署服務腳本命令(包括啟動和停止的shell腳本)

你用過多線程和異步嘛？除此之外你還用過什么方法來提高爬蟲效率？

scrapy-redis 分布式爬取

對于定向爬取可以用正則取代xpath

POST與 GET的區(qū)別

GET數(shù)據(jù)傳輸安全性低，POST傳輸數(shù)據(jù)安全性高，因為參數(shù)不會被保存在瀏覽器歷史或web服務器日志中；

在做數(shù)據(jù)查詢時，建議用GET方式；而在做數(shù)據(jù)添加、修改或刪除時，建議用POST方式；

GET在url中傳遞數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)信息放在請求頭中；而POST請求信息放在請求體中進行傳遞數(shù)據(jù)；

GET傳輸數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量較小，只能在請求頭中發(fā)送數(shù)據(jù)，而POST傳輸數(shù)據(jù)信息比較大，一般不受限制；

在執(zhí)行效率來說，GET比POST好

什么是lambda函數(shù)？它有什么好處?
lambda 表達式，通常是在需要一個函數(shù)，但是又不想費神去命名一個函數(shù)的場合下使用，也就是指匿名函數(shù)
lambda函數(shù)：首要用途是指點短小的回調函數(shù)

lambda [arguments]:expression
>>> a=lambdax,y:x+y
>>> a(3,11)