2025年PythonScrapy框架专项训练试卷：押题冲刺版

2025年PythonScrapy框架专项训练试卷：押题冲刺版考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题1.在Scrapy框架中，负责处理爬虫返回的响应、决定是否需要发出新请求的核心组件是？A.EngineB.DownloaderC.SpiderD.ItemPipeline2.以下哪个配置项用于指示Scrapy爬虫在遇到HTTP403错误时，是否应该遵循`robots.txt`文件中的规则？A.`DOWNLOAD_DELAY`B.`ROBOTSTXT_OBEY`C.`CONCURRENT_REQUESTS`D.`USER_AGENT`3.当一个Spider通过`yieldRequest(...,dont_filter=True)`发出请求时，Scrapy会？A.自动忽略该请求，不会再次处理B.将该请求放入队列，但后续会忽略它C.将该请求视为新请求，即使目标URL与之前发出的相似也会重新处理D.抛出异常，因为`dont_filter`参数无效4.在Scrapy项目中，如果需要自定义数据存储逻辑，通常需要重写哪个类中的`process_item`方法？A.SpiderB.DownloaderMiddlewareC.ItemPipelineD.Request5.以下哪个方法通常用于在Spider中解析响应内容，并返回一个或多个`Request`对象或直接返回`Item`对象？A.`start_requests()`B.`__init__()`C.`parse()`D.`process_item()`6.Scrapy的`DOWNLOAD_DELAY`配置项的作用是？A.控制并发请求的数量B.设置下载延迟时间，用于防止过快请求被封C.定义ItemPipeline的执行顺序D.指定User-Agent字符串7.如果一个网站的某个页面需要通过POST请求登录后才能访问其内容，在ScrapySpider中处理这种情况通常需要？A.在`parse()`方法中添加逻辑B.使用`FormRequest`对象C.修改`settings.py`中的`ROBOTSTXT_OBEY`D.在DownloaderMiddleware中处理8.以下哪个组件主要用于处理下载过程中的中间问题，如重定向、请求重试、用户代理设置等？A.ItemPipelineB.SpiderMiddlewareC.DownloaderMiddlewareD.ScrapyEngine9.在Scrapy中，如果你想确保所有爬取到的数据最终都被存储，即使某个Item在Pipeline处理过程中失败，应该怎么做？A.在Spider中捕获异常B.使用Scrapy的`FEED_URI`配置项，设置FeedExporterC.在对应的Pipeline类中捕获`process_item`抛出的异常，并返回`Item`对象D.修改`CONCURRENT_REQUESTS`参数10.Scrapy的`CrawlSpider`类相比普通`Spider`，主要优势在于？A.自动处理分页链接B.自动解析JSON响应C.自动遵循robots.txt规则D.自动处理登录验证二、填空题1.Scrapy框架的核心架构通常被描述为_______、Downloader、Spider、ItemPipeline和Scheduler五个主要部分。2.要在Scrapy爬虫中添加自定义的User-Agent字符串，需要在`settings.py`文件中设置配置项_______。3.如果一个Item需要传递给下一个Pipeline处理，`process_item`方法应该返回_______对象。4.`scrapyshell''`命令主要用于_______。5.中间件（Middleware）分为DownloaderMiddleware和_______Middleware，它们在Scrapy的处理流程中分别位于下载阶段和Spider处理阶段。6.当Scrapy遇到一个无法处理的异常时，如果不希望在Spider中捕获它，可以让Pipeline返回`None`，此时Scrapy会_______该Item。7.要限制爬虫对单个域名的并发请求数量，可以使用`settings.py`中的配置项_______。8.在ScrapyPipeline中，定义自定义Pipeline类时，该类必须继承自`scrapy.ItemPipeline`（或特定类型Pipeline的父类）并实现至少一个方法：_______。9.如果需要将爬取的数据导出为CSV文件，可以在`settings.py`中设置`FEED_URI`和配置项`FEED_FORMAT`为_______。10.`ROBOTSTXT_OBEY`配置项为`True`时，Scrapy爬虫会尝试获取并遵守目标网站的`robots.txt`文件中的爬取规则。三、简答题1.简述Scrapy项目的基本结构，包括`settings.py`、`items.py`、爬虫文件（如`spiders/`目录下的Python文件）和Pipeline文件（如`pipelines.py`）各自的作用。2.解释Scrapy的Spider工作流程，描述从`start_requests()`开始，到Scheduler调度、Downloader下载、Spider解析、Item传递给Pipeline的整个过程。3.什么是Scrapy的中间件（Middleware）？请列举至少两个DownloaderMiddleware和两个SpiderMiddleware的常见用途。4.当你需要爬取一个网站，该网站使用了JavaScript动态加载页面内容，你会考虑使用Scrapy配合哪种工具来获取这些动态渲染的数据？请简述理由。5.假设你需要爬取一个新闻网站，每个新闻页面有标题、作者、发布时间、正文内容。请描述你会如何定义Item结构（在`items.py`中），以及如何在Spider的`parse()`方法中提取这些信息。四、编程题1.编写一个ScrapySpider，用于爬取“/page/1/”页面上的所有名言（quote）、作者（author）和引用页数（toplevelheading）。要求：*Spider名称为`quotes_spider`。*使用XPath选择器提取所需信息。*将提取的数据以Item形式返回，Item字段包括`quote`、`author`和`top_level_heading`。*在Spider的`parse()`方法中，实现自动处理该网站的分页，当爬到最后一页时停止。2.编写一个ScrapyItemPipeline，用于将爬取到的Item数据存储到MongoDB数据库中。要求：*假设MongoDB已经安装并运行，本地地址为`mongodb://localhost:27017/`。*数据库名称为`scrapy_db`，集合名称为`quotes`。*在`process_item`方法中，将接收到的Item插入到MongoDB的`quotes`集合中。如果Item的`quote`字段包含特定关键词（如"love"），则在插入时将该文档标记为“已标记”。3.编写一个简单的Scrapy项目配置（`settings.py`片段），满足以下要求：*爬虫名称为`my_custom_spider`。*设置User-Agent为`MyCustomScrapyBot/1.0`。*设置最大并发请求数为20（全局）。*对每个目标域名的并发请求数设置为50。*设置下载延迟为1秒。*启用自动throttle功能，并设置最小请求延迟为0.5秒。*启用`ROBOTSTXT_OBEY`。*将爬取的数据导出为JSON格式，保存到当前目录下的`output.json`文件中。试卷答案一、选择题1.C解析：Spider负责解析响应并生成请求，Downloader负责下载请求返回的响应，Engine负责协调各组件工作，ItemPipeline负责处理Item。核心处理逻辑和决定发新请求的是Spider。2.B解析：`ROBOTSTXT_OBEY`直接控制是否遵守`robots.txt`规则，与HTTP状态码无关。`DOWNLOAD_DELAY`是延迟，`CONCURRENT_REQUESTS`是并发数，`USER_AGENT`是用户代理。3.C解析：`yieldRequest(...,dont_filter=True)`明确指示Scrapy不要应用`FilterRequest`机制，即即使之前已经处理过相同的URL，也会再次发出请求。4.C解析：Pipeline是专门设计用来处理Item对象的组件，`process_item`是其核心方法，用于对Item进行数据清洗、验证、存储等操作。5.C解析：Spider的主要工作就是在`parse()`方法中处理下载回来的响应，提取数据，并决定下一步要请求哪些URL。6.B解析：`DOWNLOAD_DELAY`（或`DOWNLOAD_DELAY_PER_DOMAIN`）用于设置每次下载请求之间的延迟时间，是防止被网站反爬虫机制识别的常用手段。7.B解析：处理需要登录的POST请求，需要构造一个`FormRequest`对象，包含POST的数据、URL等信息，然后通过`yield`交给Scrapy处理。8.C解析：DownloaderMiddleware位于下载阶段，负责处理Downloader返回的响应，如重定向、重试、设置请求头等。9.C解析：在Pipeline的`process_item`方法中，如果捕获到异常并希望Item继续传递给下一个Pipeline（即使当前Pipeline处理失败），应返回Item对象本身。如果返回None，则该Item会被丢弃。10.A解析：`CrawlSpider`是专门为处理具有清晰层级结构网站设计的Spider，它自动提取和跟进特定模式的链接（如`//div[@class="next"]`），自动处理分页，比普通Spider更方便。二、填空题1.Engine解析：Scrapy架构的五个核心部分通常包括引擎（Engine）、下载器（Downloader）、蜘蛛（Spider）、管道（Pipeline）和调度器（Scheduler）。2.USER_AGENT解析：`USER_AGENT`是Scrapy`settings.py`中的一个配置项，用于设置爬虫发送的HTTP请求头中的User-Agent字符串。3.Item解析：`process_item`方法的返回值必须是`Item`对象，或者是`None`（表示丢弃该Item）。返回Item对象才能被传递给后续的Pipeline。4.交互式调试解析：`scrapyshell`是一个交互式Python环境，允许用户加载Scrapy项目和特定响应，直接使用Scrapy提供的函数（如`response.xpath()`）进行数据提取和调试，非常方便。5.Spider解析：Scrapy中间件分为DownloaderMiddleware和SpiderMiddleware，分别处理下载请求返回的响应和Spider生成的响应。6.丢弃解析：当一个Item传递给Pipeline，`process_item`方法抛出异常且未被捕获时，或者返回None时，Scrapy会认为该Item处理失败，并将其丢弃，不会传递给其他Pipeline或FeedExporter。7.CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN解析：`CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN`用于限制同时针对单个主域名的并发请求数量，有助于避免对目标服务器造成过大压力。8.process_item解析：`process_item`是ItemPipeline类中必须实现（或可以重写）的核心方法，其功能是对传递过来的Item进行处理（如清洗、验证、存储）。9.json解析：`FEED_FORMAT`配置项用于指定FeedExporter的格式，`FEED_URI`用于指定导出文件的保存路径。将两者结合，可以将数据导出为JSON格式。10.robots.txt解析：`ROBOTSTXT_OBEY`是一个布尔值配置项，当其为True时，Scrapy爬虫会遵守目标网站根目录下的`robots.txt`文件中定义的爬取规则。三、简答题1.答：Scrapy项目的基本结构通常包括：*`settings.py`：项目配置文件，包含项目运行所需的各种设置，如中间件启用、ItemPipeline配置、并发数、下载延迟等。*`items.py`：定义项目所需爬取的数据结构，使用`Item`类来描述数据的字段名和类型。*爬虫文件（如`spiders/quotes_spider.py`）：包含`Spider`类，负责爬取特定网站的结构化数据，通过`start_requests()`方法发起初始请求，在`parse()`方法中处理响应并提取数据。*Pipeline文件（如`pipelines.py`）：包含一个或多个`ItemPipeline`子类，用于在Spider爬取结束后对Item进行进一步处理，如数据清洗、验证、存储到数据库或文件等。2.答：Scrapy的Spider工作流程如下：1.启动：爬虫代码被加载，ScrapyEngine启动。2.`start_requests()`：Spider的`start_requests()`方法被调用，该方法通常返回一个或多个`Request`对象，这些初始请求被放入Scheduler（调度器）的队列中。3.调度：Scheduler根据一定的调度策略（通常是FIFO）从队列中取出一个`Request`对象，并将其发送给Engine。4.下载：Engine接收到`Request`后，将其交给Downloader（下载器）去下载页面内容，得到`Response`对象。5.解析：Downloader将`Response`对象返回给Engine。Engine将`Response`传递给对应的Spider（如果`Request`中指定了Spider）。6.Spider处理：Spider接收到`Response`，在其`parse()`方法（或其他定义好的回调方法）中解析`Response`内容，提取数据并生成新的`Request`对象（可能多个），或者直接生成`Item`对象。提取的Item会附带传递给Pipeline。7.Item传递：Spider返回的`Item`对象（以及关联的`Request`对象）被Engine传递给ItemPipeline。8.Pipeline处理：Item依次经过各个启用的Pipeline的`process_item()`方法，进行数据清洗、验证、存储等操作。如果某个Pipeline处理失败并返回None，则该Item会被丢弃。9.循环/结束：如果Spider的`parse()`方法返回了新的`Request`对象，流程回到步骤3继续执行。如果`parse()`方法返回None或没有新的Request，爬虫结束。3.答：Scrapy中间件（Middleware）是一段可插拔的代码，用于在Scrapy的处理流程中拦截和修改请求或响应。它们可以在不影响Spider主体逻辑的情况下，增加额外的功能或修改行为。*DownloaderMiddleware：位于下载阶段，处理Downloader返回的`Response`。常见用途包括：*修改请求头（如User-Agent、Referer）。*使用代理IP。*处理重定向。*请求重试逻辑（如根据HTTP状态码）。*记录下载时间或带宽使用。*SpiderMiddleware：位于Spider处理阶段，处理Spider返回的`Response`（通常是在`parse()`方法中）。常见用途包括：*在发送请求前修改`Request`对象（如添加回调、meta信息）。*在解析响应前修改`Response`对象（如去除特定标签）。*请求重试逻辑（针对特定响应）。4.答：当需要爬取使用JavaScript动态加载内容的网站时，纯Scrapy爬虫可能无法直接获取到最终渲染的数据。可以考虑使用Scrapy配合以下工具：*Scrapy-Selenium/Scrapy-Playwright：这是最常用的方法。这些扩展使得Scrapy能够启动一个真实的浏览器（如Chrome或Firefox，使用Selenium）或浏览器环境（如Playwright），加载页面并执行JavaScript，从而获取到动态渲染后的DOM内容和数据。Scrapy通过这些库模拟用户操作（如点击按钮、滚动页面），然后从浏览器环境中获取`Page`对象或`WebDriver`对象，从中提取所需数据。理由是它们能够模拟真实浏览器行为，执行JavaScript，获取到最终用户可见的内容。5.答：定义Item结构和提取逻辑如下：*`items.py`定义：```pythonimportscrapyclassQuoteItem(scrapy.Item):quote=scrapy.Field()author=scrapy.Field()top_level_heading=scrapy.Field()```*Spider`parse()`方法提取：```pythonimportscrapyfrom..itemsimportQuoteItemclassQuotesSpider(scrapy.Spider):name='quotes_spider'start_urls=['/page/1/']defparse(self,response):self.log(f'Parsingpage:{response.url}')forquote_blockinresponse.xpath('//div[@class="quote"]'):item=QuoteItem()item['quote']=quote_block.xpath('.//span[@class="text"]/text()').get()item['author']=quote_block.xpath('.//small[@class="author"]/text()').get()item['top_level_heading']=response.xpath('//h1/text()').get()yielditem#ExtractnextpageURLifexistsnext_page=response.xpath('//li[@class="next"]/a/@href').get()ifnext_page:yieldresponse.follow(next_page,self.parse)```解析思路：分析目标页面结构，找到包含名言、作者和页面标题的HTML元素及其路径。使用XPath选择器定位这些元素并提取文本内容。定义一个`QuoteItem`类，包含对应的字段。在Spider的`parse()`方法中，遍历页面中所有名言块，为每个块创建一个`QuoteItem`实例，填充字段，并`yield`返回。同时，检查是否存在“下一页”链接，如果存在则`yield`一个`Request`去爬取下一页。四、编程题1.```pythonimportscrapyclassQuotesSpider(scrapy.Spider):name='quotes_spider'start_urls=['/page/1/']custom_settings={'ROBOTSTXT_OBEY':True,}defparse(self,response):self.log(f'Parsingpage:{response.url}')forquote_blockinresponse.xpath('//div[@class="quote"]'):item={'quote':quote_block.xpath('.//span[@class="text"]/text()').get(),'author':quote_block.xpath('.//small[@class="author"]/text()').get(),'top_level_heading':response.xpath('//h1/text()').get()}yielditem#ExtractnextpageURLusingXPathrelativetocurrentpagenext_page=response.xpath('//li[@class="next"]/a/@href').get()ifnext_page:#UseabsoluteURLifrelativeURLdoesn'tstartwith'/'ifnotnext_page.startswith('/'):base_url="/"next_page=base_url+next_pageyieldscrapy.Request(next_page,callback=self.parse)```解析思路：创建`QuotesSpider`类，设置`name`和`start_urls`。在`parse()`方法中，使用XPath提取每条名言的`span`文本作为`quote`，提取`small`标签文本作为`author`，提取页面标题`h1`文本作为`top_level_heading`。将提取的数据以字典形式（Item）返回。检查页面中是否存在指向下一页的链接（通过`//li[@class="next"]/a/@href`选择器），如果存在，则使用`response.follow()`方法构建一个请求对象，并将`self.parse`作为回调函数，继续递归爬取后续页面。注意处理相对URL的情况。2.```pythonimportpymongofromscrapy.pipelines.filesimportFilesPipelinefromscrapyimportItem,FieldfrompymongoimportMongoClientclassQuoteItem(Item):quote=Field()author=Field()top_level_heading=Field()marked=Field()#AddafieldtomarkspecialquotesclassMongoDBPipeline:def__init__(self,mongo_uri,mongo_db):self.mongo_uri=mongo_uriself.mongo_db=mongo_db@classmethoddeffrom_crawler(cls,crawler):returncls(mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI'),mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DB','scrapy_db'))defopen_spider(self,spider):self.client=MongoClient(self.mongo_uri)self.db=self.client[self.mongo_db]defclose_spider(self,spider):self.client.close()defprocess_item(self,item,spider):#Checkifthequotecontainsthekeyword"love"marked="love"initem.get('quote','').lower()ifitem.get('quote')elseFalseitem['marked']=marked#Updatetheitemwiththemarkstatus#Insertorupdatethedocumentself.db.quotes.update_one({'author':item['author'],'quote':item['quote']},#Uniqueidentifier{'$setOnInsert':item},#Datatoinsertifnotfoundupsert=True#Insertifnotexists)returnitem```解析思路：首先定义一个`QuoteItem`类，增加一个`marked`字段用于标记特定条件下的Item。然后创建`MongoDBPipeline`类。在`from_crawler`类方法中，从`settings.py`获取MongoDB连接URI和数据库名称。在`open_spider`方法中，建立MongoDB客户端连接。在`close_spider`方法中，关闭连接。在核心`process_item`方法中：1.检查Item的`quote`字段是否包含关键词"love"（不区分大小写），并将结果存储在Item的`marked`字段中。2.使用MongoDB的`update_on