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文档简介
网络数据爬取与处理智慧树知到课后章节答案2023年下上海商学院上海商学院
第一章测试
以下描述错误的是（）。
A:Jupyternotebook是一个基于网页交互的编程环境B:Jupyternotebook可通过Markdown语法编写说明文档C:Anaconda只提供了Jupyternotebook编程环境D:Anaconda是一个开源的Python发行版本
答案:Anaconda只提供了Jupyternotebook编程环境
以下描述错误的是（C）。
以下哪一项不属于数据科学的基本任务（）。
A:分析数据B:获取数据C:处理数据D:存储数据
答案:存储数据
以下关于数据科学的说法中，正确的是（）。
A:对大数据的采集就是数据科学B:计算工具的革新，数据量的持续增长推动了数据科学的发展。C:数据科学只适用于科学研究，对我们日常生活没有关系D:数据科学就是研究数学的科学
答案:计算工具的革新，数据量的持续增长推动了数据科学的发展。
智能健康手环的运用了以下哪一项数据采集技术（）。
A:网络爬虫B:传感器C:统计报表D:API接口
答案:传感器
下列关于大数据特点的说法中，错误的是（）.
A:数据类型多样B:数据生成和处理速度快C:数据价值密度高。D:数据规模大
答案:数据价值密度高。
第二章测试
下列选项哪不是爬虫程序的常见类型（）。
A:聚焦网络爬虫B:增量式网络爬虫C:深层式网络爬虫D:通用网络爬虫
答案:深层式网络爬虫
以下关于实现网络爬虫程序的描述中，错误的是（）。
A:通过Python编写网络爬虫程序，本质上是模拟人类浏览网页的行为B:通过爬虫程序获取的数据文件均为HTML文件C:网络爬虫是自动获取互联网上公开数据的程序D:编写爬虫程序前，可以使用浏览器自带的开发者工具，对我们发出的请求和接受到的响应进行分析
答案:通过爬虫程序获取的数据文件均为HTML文件
通过浏览器访问网站服务器的过程，描述错误的是（）。
A:HTTP协议规范了请求与响应的过程B:参与对象包：括浏览器、域名解析服务器、网站服务器C:TCP协议规范了超文本标记语言的语法格式D:互联网上公开数据的地址是由URL协议规范
答案:TCP协议规范了超文本标记语言的语法格式
下列不属于常用反爬虫手段的是（）。
A:限制访问频率B:人工筛查C:对请求头的检测D:验证码校验
答案:人工筛查
以下关于爬虫程序的描述中，正确的是（）。
A:通过爬虫程序获取的数据可在互联网上公开B:爬虫程序可以爬取互联网上任意数据C:通过爬虫程序获取的数据可用于商业用途D:爬虫程序执行时应避免对服务器造成过载
答案:爬虫程序执行时应避免对服务器造成过载
第三章测试
以下关于re库的描述中，错误的是（）。
A:re库是Python的第三方库B:可通过re库实现字符串的正则表达式匹配C:可re库提取HTML文档中的数据D:re.findall()方法返回的数据类型为列表
答案:re库是Python的第三方库
正则表达式中能够匹前面的字符或子表达式1次或多次的符号是（）。
A:|B:*C:?D:+
答案:+
以下不能够匹配任意数字字符的正则表达式的是（）。
A:dB:[0123456789]C:[0-9]D:{0123456789}
答案:{0123456789}
第四章测试
HTML是整个网页的结构，相当于整个网站的框架。带“＜”、“＞”符号的都是属于HTML的标签，并且标签都是成对出现的。下列说法中，错误的是（）。
A:<html>..</html>表示标记中间的元素是网页B:有的标记附标签是可以带有属性参数，表示为＜标记属性="参数值"＞C:表示超链接标签D:<img>..</img>表示该标签是标题
答案:<img>..</img>表示该标签是标题
下列关于BeautifulSoup中对象类型描述错误的是（）。
A:attrs属性可获取标签的属性B:string属性可获取标签的id属性C:name属性可获取标签名D:NavigableString属性可获取标签内非属性字符串
答案:string属性可获取标签的id属性
执行以下程序输出的结果是（）。
frombs4importBeautifulSoup
html='<html><pclass="story">ss<aid="name1">Alice</a></p><aid="name2">Amy</a></html>'
soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')
print(soup.a.string)
A:AliceAmyB:ssC:AliceD:Amy
答案:Alice
执行以下程序输出的结果是（）。
frombs4importBeautifulSoup
html='<html><pclass="story">ss<aid="name1">Alice</a></p><aid="name2">Amy</a></html>'
soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')
soup.find_all(name='a',id='name2')
A:[<pclass="story">ss<aid="name1">Alice</a></p>]B:[<aid="name1">Alice</a>,<aid="name2">Amy</a>]C:[<aid="name1">Alice</a>]D:[<aid="name2">Amy</a>]
答案:[<aid="name2">Amy</a>]
执行以下程序输出的结果是（）。
frombs4importBeautifulSoup
html='<html><pclass="story">ss<aid="name1">Alice</a></p><aid="name2">Amy</a></html>'
soup=BeautifulSoup(html,'html.parser')
soup.select('p~a')
A:[<pclass="story">ss<aid="name1">Alice</a></p>]B:[<aid="name2">Amy</a>]C:[<aid="name1">Alice</a>,<aid="name2">Amy</a>]D:[<aid="name1">Alice</a>]
答案:[<aid="name2">Amy</a>]
第五章测试
以下关于JSON模块描述错误的是（）。
A:json.loads()能够将json字符串解析为Python数据类型B:JSON模块可对JSON数据进行解析与编码C:json.loads()只只能将json字符串解析为字典D:json.dumps()能够将一个Python数据类型编码为json字符串
答案:json.loads()只只能将json字符串解析为字典
以下关于json数据的描述中，错误的是（）
A:JSON数据非常简洁，层次结构非常清晰B:JSON是非常利于人阅读，但是不太利于机器解析和生成的。C:JSON是一种轻量级的数据交换格式D:JSON是以文本格式来存储和表示
答案:JSON是非常利于人阅读，但是不太利于机器解析和生成的。
表单登陆需要使用的请求方法是（）
A:GETB:DELETEC:POSTD:PUT
答案:POST
以下关于Ajax技术描述错误的是（）
A:Ajax通过JavaScript发送请求、解析数据、渲染网页B:浏览器通过Ajax向服务器发送请求的类型为XMLHttpC:Ajax可以在不刷新整个页面的情况下，对网页进行部分更新D:网络爬虫程序不能从采用Ajax技术的网页中爬取数据
答案:网络爬虫程序不能从采用Ajax技术的网页中爬取数据
以下描述错误的是（）
A:可通过javascript可控制网页的动态功能B:可通过HTML语言定义网页结构C:可通过CSS设置网页的样式D:可通过Ajax可实现网页的静态加载
答案:可通过Ajax可实现网页的静态加载
第六章测试
Pandas提供的数据类型中，以下哪一项是带索引的一维数组（）。
A:PanelB:ArrayC:SeriesD:DataFrame
答案:Series
执行以下程序输出的结果是（）。
importpandasaspd
s=pd.Series([3,5,6,7,9],index=['a','b','c','d','e'])
print(list(s[2:4]))
A:[5,6]B:[6,7]C:[5,6,7]D:[6,7,9]
答案:[6,7]
执行以下程序输出的结果是（）。
importpandasaspd
s1=pd.Series([3,5,6,7,9])
s2=pd.Series([1,2,3,4,1])
print((s1+s2).sum())
A:[4,7,9,11,10]B:41C:[3,5,6,7,9,1,2,3,4,1]D:4
答案:41
执行以下程序输出的结果是（A）。
importpandasaspd
d={'one':[1,3,5,7],'two':[2,4,6,8]}
df=pd.DataFrame（）
df['three']=df['two']-df['one']
df.drop(2)
print(df)
A:B:C:D:
答案:
执行以下程序输出的结果是（A）。
importpandasaspd
d={'one':[1,3,5,7],'two':[2,4,6,8]}
df=pd.DataFrame（）
df['three']=df['two']-df['one']
print(df[(df.one>3)&(df.two<8)])
A:B:C:D:
答案:
第七章测试
关于pandas的merge方法描述错误的是（）。
A:merge方法可以将两个dataframe在任意列上对齐连接B:merge方法可以将两个dataframe在行索引上对齐连接C:merge方法可以将两个dataframe在名称不同的列上对齐连接D:merge方法默认执行内连接
答案:merge方法可以将两个dataframe在行索引上对齐连接
关于pandas的concat方法描述错误的是（）。
A:concat方法可以将两个dataframe在行索引上对齐连接B:concat方法可以将两个dataframe在任意列上对齐连接C:concat方法可以将两个dataframe在列索引上对齐连接D:concat方法可以将两个series在行索引上对齐连接
答案:concat方法可以将两个dataframe在任意列上对齐连接
变量df1与df3的值如下图所示，执行以下程序后，变量df的值为（）。
df=pd.concat([df1,df3],axis=1,join='inner')
A:B:C:D:报错
答案:
变量df1与df2的值如下图所示，执行以下程序后，变量df的值为（）。
df=pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2'],how='left')
A:B:C:D:
答案:
变量df1与df2的值如下图所示，执行以下程序后，变量df的值为（）。
df=pd.merge(df1,df2,on=['key1','key2'],how='right')
A:B:C:D:
答案:
第八章测试
以下描述错误的是（）。
A:可通过groupby方法对dataframe进行分组聚合变换B:apply方法可将函数功能应用到dataframe上的每一个元素C:可通过pandas库的to_csv方法将dataframe写入文本文件D:可通过pandas库的read_csv方法将文本文件读入dataframe
答案:apply方法可将函数功能应用到dataframe上的每一个元素
以下关于缺失值的处理描述错误的是（）。
A:对于dataframe中具有缺失值的行可以进行删除或填充处理B:通过dataframe的isnull()方法可直接查询到每一列缺失值的个数C:通过dataframe的fillna()方法可填充缺失值D:通过dataframe的dropna(
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