网络爬虫期末基础试题及答案详解

网络爬虫期末基础试题及答案详解

一、单选题（每题2分，共20分）

1.网络爬虫的核心功能是（）（2分）A.数据存储B.数据抓取C.数据分析D.数据展示【答案】B【解析】网络爬虫的主要功能是从网站上抓取数据

2.下列哪个HTTP状态码表示请求成功？（）（2分）A.404B.500C.200D.301【答案】C【解析】HTTP状态码200表示请求成功

3.在Python中，使用哪个库进行网络请求？（）（2分）A.pandasB.numpyC.requestsD.matplotlib【答案】C【解析】requests库用于网络请求

4.下列哪个不是爬虫的反爬虫机制？（）（2分）A.User-Agent验证B.IP封禁C.CAPTCHA验证D.数据加密【答案】D【解析】数据加密不是爬虫的反爬虫机制

5.HTML中，哪个标签用于定义标题？（）（2分）A.pB.h1C.divD.span【答案】B【解析】h1标签用于定义标题

6.下列哪个不是正则表达式的元字符？（）（2分）A.\dB.\wC.\sD.\【答案】D【解析】\不是正则表达式的元字符

7.在Scrapy框架中，哪个组件用于解析网页内容？（）（2分）A.ItemB.SpiderC.PipelineD.Request【答案】B【解析】Spider组件用于解析网页内容

8.下列哪个方法可以防止爬虫被识别？（）（2分）A.更改User-AgentB.使用代理IPC.设置请求头D.以上都是【答案】D【解析】以上方法都可以防止爬虫被识别

9.CSS选择器中，哪个选择器表示ID选择器？（）（2分）A.idB..classC.elementD.【答案】A【解析】id表示ID选择器

10.下列哪个不是HTML5的新特性？（）（2分）A.SVGB.CanvasC.AJAXD.WebSocket【答案】C【解析】AJAX不是HTML5的新特性

二、多选题（每题4分，共20分）

1.以下哪些属于爬虫的常用工具？（）A.ScrapyB.BeautifulSoupC.SeleniumD.RequestsE.Pandas【答案】A、B、C、D【解析】Scrapy、BeautifulSoup、Selenium和Requests都是爬虫的常用工具

2.以下哪些是爬虫的反爬虫机制？（）A.User-Agent验证B.IP封禁C.CAPTCHA验证D.请求频率限制E.数据加密【答案】A、B、C、D【解析】User-Agent验证、IP封禁、CAPTCHA验证和请求频率限制都是爬虫的反爬虫机制

三、填空题（每题4分，共20分）

1.网络爬虫的基本流程包括______、______和______三个步骤【答案】数据抓取；数据解析；数据存储

2.在Python中，使用______库进行网络请求【答案】requests

3.HTML中，______标签用于定义段落【答案】p

4.正则表达式中，______表示任意字符【答案】.

5.Scrapy框架中，______组件用于解析网页内容【答案】Spider

四、判断题（每题2分，共10分）

1.网络爬虫可以绕过反爬虫机制（）（2分）【答案】（×）【解析】网络爬虫可以尝试绕过反爬虫机制，但不能保证完全绕过

2.HTML5是HTML的最新版本（）（2分）【答案】（√）【解析】HTML5是HTML的最新版本

3.正则表达式可以用于数据验证（）（2分）【答案】（√）【解析】正则表达式可以用于数据验证

4.Scrapy框架是一个开源的网络爬虫框架（）（2分）【答案】（√）【解析】Scrapy框架是一个开源的网络爬虫框架

5.爬虫可以抓取所有网站的数据（）（2分）【答案】（×）【解析】爬虫抓取数据需要遵守网站的robots.txt文件规定

五、简答题（每题5分，共15分）

1.简述网络爬虫的基本流程【答案】网络爬虫的基本流程包括数据抓取、数据解析和数据存储三个步骤数据抓取是指从网站上获取HTML页面；数据解析是指解析HTML页面，提取所需数据；数据存储是指将提取的数据存储到数据库或其他存储系统中

2.简述爬虫的反爬虫机制有哪些【答案】爬虫的反爬虫机制包括User-Agent验证、IP封禁、CAPTCHA验证和请求频率限制User-Agent验证是指检查请求的User-Agent是否与正常用户一致；IP封禁是指封禁频繁请求的IP地址；CAPTCHA验证是指要求用户解决验证码问题；请求频率限制是指限制用户请求的频率

3.简述Scrapy框架的基本结构【答案】Scrapy框架的基本结构包括Spider、Item、Pipeline和RequestSpider组件用于解析网页内容；Item用于定义数据结构；Pipeline用于数据处理和存储；Request用于发送网络请求

六、分析题（每题10分，共20分）

1.分析网络爬虫在数据采集中的应用场景【答案】网络爬虫在数据采集中有广泛的应用场景，如搜索引擎、数据分析和机器学习等搜索引擎通过爬虫抓取网页数据，建立索引，提供搜索服务；数据分析通过爬虫抓取市场数据、用户行为数据等，进行数据分析和决策；机器学习通过爬虫抓取大量数据，进行模型训练和预测

2.分析爬虫反爬虫机制对爬虫开发的影响【答案】爬虫反爬虫机制对爬虫开发有重要影响爬虫开发者需要了解反爬虫机制，设计相应的策略来绕过反爬虫机制例如，可以使用代理IP、更改User-Agent、设置请求头等方法来防止被识别同时，爬虫开发者需要遵守法律法规和网站规定，合法合规地进行数据抓取

七、综合应用题（每题25分，共25分）设计一个简单的网络爬虫，抓取某新闻网站的标题和链接【答案】```pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupdeffetch_newsurl:headers={User-Agent:Mozilla/

5.0WindowsNT

10.0;Win64;x64AppleWebKit/

537.36KHTML,likeGeckoChrome/

58.

0.

3029.110Safari/

537.3}response=requests.geturl,headers=headerssoup=BeautifulSoupresponse.content,html.parsernews_list=[]foriteminsoup.find_allh2:title=item.get_textlink=item.finda[href]news_list.append{title:title,link:link}returnnews_listif__name__==__main__:url=https://www.example.com/newsnews=fetch_newsurlfornews_iteminnews:printfTitle:{news_item[title]},Link:{news_item[link]}```【解析】

1.使用requests库发送HTTP请求，设置User-Agent防止被识别

2.使用BeautifulSoup库解析HTML页面

3.找到所有标题标签h2，提取标题和链接

4.将提取的标题和链接存储到列表中

5.打印所有新闻的标题和链接

八、标准答案

一、单选题

1.B

2.C

3.C

4.D

5.B

6.D

7.B

8.D

9.A

10.C

二、多选题

1.A、B、C、D

2.A、B、C、D

三、填空题

1.数据抓取；数据解析；数据存储

2.requests

3.p

4..

5.Spider

四、判断题

1.×

2.√

3.√

4.√

5.×

五、简答题

1.网络爬虫的基本流程包括数据抓取、数据解析和数据存储三个步骤数据抓取是指从网站上获取HTML页面；数据解析是指解析HTML页面，提取所需数据；数据存储是指将提取的数据存储到数据库或其他存储系统中

2.爬虫的反爬虫机制包括User-Agent验证、IP封禁、CAPTCHA验证和请求频率限制User-Agent验证是指检查请求的User-Agent是否与正常用户一致；IP封禁是指封禁频繁请求的IP地址；CAPTCHA验证是指要求用户解决验证码问题；请求频率限制是指限制用户请求的频率

3.Scrapy框架的基本结构包括Spider、Item、Pipeline和RequestSpider组件用于解析网页内容；Item用于定义数据结构；Pipeline用于数据处理和存储；Request用于发送网络请求

六、分析题

1.网络爬虫在数据采集中有广泛的应用场景，如搜索引擎、数据分析和机器学习等搜索引擎通过爬虫抓取网页数据，建立索引，提供搜索服务；数据分析通过爬虫抓取市场数据、用户行为数据等，进行数据分析和决策；机器学习通过爬虫抓取大量数据，进行模型训练和预测

2.爬虫反爬虫机制对爬虫开发有重要影响爬虫开发者需要了解反爬虫机制，设计相应的策略来绕过反爬虫机制例如，可以使用代理IP、更改User-Agent、设置请求头等方法来防止被识别同时，爬虫开发者需要遵守法律法规和网站规定，合法合规地进行数据抓取

七、综合应用题```pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupdeffetch_newsurl:headers={User-Agent:Mozilla/

5.0WindowsNT

10.0;Win64;x64AppleWebKit/

537.36KHTML,likeGeckoChrome/

58.

0.

3029.110Safari/

537.3}response=requests.geturl,headers=headerssoup=BeautifulSoupresponse.content,html.parsernews_list=[]foriteminsoup.find_allh2:title=item.get_textlink=item.finda[href]news_list.append{title:title,link:link}returnnews_listif__name__==__main__:url=https://www.example.com/newsnews=fetch_newsurlfornews_iteminnews:printfTitle:{news_item[title]},Link:{news_item[link]}```。