## 摸爬滚打：硬刚“这个面试有点硬”官方网站的那些事儿
最近闲来无事，寻思着提升一下自己的技术水平，正好刷到个叫“这个面试有点硬”的网站，看介绍是专门针对面试的，里面题目挺有意思，于是我就想着把它的题目扒下来，自己做个离线版本，方便随时随地学习。
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说干就干！我打开了“这个面试有点硬”的官方网站，快速浏览了一下，发现题目是通过网页动态加载的，不是静态页面，这就意味着不能直接用简单的爬虫工具搞定。
我立马打开开发者工具（F12），切到“Network”选项卡，开始分析网页的请求。我发现每次滚动页面，都会发起一个新的请求，返回的是 JSON 数据，里面包含了题目信息。
有了这个线索，我就开始写 Python 脚本了。
我导入了 `requests` 库，用于发送 HTTP 请求。然后，我定义了一个函数，用于从网站获取题目数据。这个函数接收一个参数，表示要获取的页码。
python
import requests
def get_questions(page_num):
url = f”网站的API接口地址?page={page_num}” # 为了安全就不写实际地址了
response = *(url)
if *_code == 200:
return *()
else:
print(f”请求失败，状态码：{*_code}”)
return None
这个函数会发送一个 GET 请求到网站的 API 接口，并带上页码参数。如果请求成功，就返回 JSON 数据；否则，就打印错误信息并返回 `None`。
我需要一个循环，不断地获取题目数据，直到所有题目都获取完毕。我发现 API 返回的数据中有一个 `total` 字段，表示总共有多少道题目。
python
total_questions = 0 # 总题目数
questions = [] # 存储所有题目
page_num = 1
while True:
data = get_questions(page_num)
if data:
if total_questions == 0:
total_questions = data[‘total’] # 第一次请求获取总数
*(data[‘questions’]) # 题目内容在’questions’ 字段里
print(f”已获取第 {page_num} 页，共 {len(questions)} 道题目”)
if len(questions) >= total_questions:
print(“所有题目获取完毕！”)
break
page_num += 1
else:
print(“获取题目失败，程序退出！”)
break
这段代码会不断地调用 `get_questions` 函数，并将获取到的题目数据添加到 `questions` 列表中。当 `questions` 列表的长度达到总题目数时，循环结束。
我把 `questions` 列表中的数据保存到本地文件中，方便以后使用。
python
import json
with open(“*”, “w”, encoding=”utf-8″) as f:
*(questions, f, ensure_ascii=False, indent=4)
print(“题目已保存到 * 文件中！”)
这段代码使用 `json` 库将 `questions` 列表转换为 JSON 格式，并保存到名为 `*` 的文件中。`ensure_ascii=False` 参数可以保证中文不被编码成 ASCII 码，`indent=4` 参数可以使 JSON 数据更易读。
整个过程，我遇到了几个小问题。比如，网站的 API 接口有限制，不能频繁地发送请求。为了解决这个问题，我在每次请求之间添加了一个延时。
python
import time
*(0.5) # 每次请求暂停 0.5 秒
我还发现有些题目包含 HTML 标签，需要进行处理才能正确显示。我使用了 `BeautifulSoup` 库来解析 HTML 标签。
python
from bs4 import BeautifulSoup
def remove_html_tags(text):
soup = BeautifulSoup(text, “*”)
return *_text()
# 在保存题目之前，先移除HTML标签
for question in questions:
question[‘title’] = remove_html_tags(question[‘title’])
question[‘content’] = remove_html_tags(question[‘content’]) # 假设题目内容存在content字段
这回实践还是挺有意思的。我不仅成功地把“这个面试有点硬”的题目扒了下来，还学习了一些 Python 爬虫的技巧。虽然过程有点辛苦，但是结果是令人满意的。以后有时间，我还要继续研究其他网站的爬虫技术，提升自己的技术水平。这回的实践记录就到这里了，希望对大家有所帮助！
