2026年网络爬虫与数据分析进阶题集

2026年网络爬虫与数据分析进阶题集一、选择题（每题2分，共10题）说明：本题型共10题，每题2分，共20分。1.在Python中使用`requests`库发送HTTP请求时，如何正确处理HTTP响应头中的`Content-Encoding`为`gzip`的情况？A.直接解析响应内容B.使用`requests`自带的gzip解压功能C.手动安装第三方库解压D.忽略该头部，直接读取内容2.对于需要处理大规模分布式数据的网络爬虫，以下哪种架构模式最适合？A.单机多线程B.微服务架构C.分布式爬虫框架（如Scrapy-Redis）D.客户端-服务器（C/S）模式3.在数据分析中，如何判断数据是否存在异常值？以下哪种方法最可靠？A.使用箱线图（Boxplot）可视化B.基于统计假设检验C.使用Z-score（标准分数）法D.以上均可靠4.对于金融行业的股票数据爬取，以下哪种反爬策略最常见？A.用户代理（User-Agent）验证B.CAPTCHA验证C.动态加载JavaScript数据D.IP地址轮换5.在数据清洗过程中，如何处理缺失值？A.直接删除缺失值B.使用均值/中位数/众数填充C.使用KNN算法填充D.以上均可6.对于电商平台的商品评论数据，如何进行情感分析？A.使用BERT模型B.基于词典的方法（如AFINN）C.朴素贝叶斯分类器D.以上均可7.在Scrapy框架中，如何实现动态加载的JavaScript页面数据爬取？A.使用`scrapy-selenium`B.使用`scrapy-redis`分布式爬取C.手动解析动态加载的API接口D.以上均可8.对于城市交通数据的分析，以下哪种时间序列模型最适用？A.ARIMA模型B.LSTM神经网络C.GBDT算法D.以上均适用9.在数据采集过程中，如何防止IP被封禁？A.使用代理IP池B.限制请求频率C.设置随机用户代理D.以上均适用10.对于文本数据的主题模型，以下哪种算法最常用？A.LDA（LatentDirichletAllocation）B.K-means聚类C.Apriori关联规则D.DBSCAN密度聚类二、填空题（每空1分，共10空）说明：本题型共10空，每空1分，共10分。1.在Scrapy框架中，用于存储爬取数据的中间件称为__________。2.数据分析中常用的降维方法有PCA和__________。3.对于需要处理大规模分布式数据的网络爬虫，常用的分布式框架有__________和Hadoop。4.在处理缺失值时，使用KNN填充需要考虑的参数是__________。5.对于电商平台的商品评论数据，情感分析常用的词典库有__________。6.在Scrapy框架中，用于处理异步请求的组件是__________。7.对于城市交通数据的分析，常用的统计指标有__________和拥堵指数。8.防止IP被封禁常用的代理IP池工具包括__________和XProxy。9.在文本数据主题模型中，LDA模型的核心假设是文档由多个隐含的主题混合而成。10.数据清洗中常用的去重方法是__________和哈希算法。三、简答题（每题5分，共5题）说明：本题型共5题，每题5分，共25分。1.简述Scrapy框架中爬虫的基本工作流程。2.如何处理网络爬虫中的反反爬策略？请列举三种常见方法。3.在数据分析中，数据预处理的主要步骤有哪些？4.对于金融行业的股票数据，如何进行数据归一化处理？5.简述LDA主题模型的基本原理及其应用场景。四、编程题（每题15分，共2题）说明：本题型共2题，每题15分，共30分。1.题目：编写Python代码，使用`requests`库爬取某新闻网站（如``）的首页新闻标题，并去除重复标题。要求：-使用`requests`发送HTTP请求，解析HTML内容。-使用`BeautifulSoup`解析页面，提取新闻标题。-去除重复标题，并打印结果。-注意处理HTTP响应头中的`Content-Encoding`为`gzip`的情况。python代码示例（仅供参考）importrequestsfrombs4importBeautifulSoupdeffetch_news_titles(url):response=requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})处理gzip压缩ifresponse.headers.get('Content-Encoding')=='gzip':importgzipdecompressed_data=gzip.decompress(response.content)soup=BeautifulSoup(decompressed_data,'html.parser')else:soup=BeautifulSoup(response.content,'html.parser')titles=set()fortitleinsoup.find_all('h3'):titles.add(title.get_text().strip())returntitles2.题目：编写Python代码，使用`pandas`库对某城市交通数据（CSV格式）进行清洗和分析，要求：-读取CSV文件，处理缺失值（使用均值填充）。-对数据进行归一化处理（使用Min-Max标准化）。-计算平均通勤时间，并绘制直方图（使用`matplotlib`）。-分析结果并撰写简要报告。python代码示例（仅供参考）importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefanalyze_traffic_data(file_path):data=pd.read_csv(file_path)处理缺失值data.fillna(data.mean(),inplace=True)归一化处理data_normalized=(data-data.min())/(data.max()-data.min())计算平均通勤时间avg_commute_time=data['commute_time'].mean()绘制直方图plt.hist(data['commute_time'],bins=20,color='blue',alpha=0.7)plt.title('CommuteTimeDistribution')plt.xlabel('CommuteTime(minutes)')plt.ylabel('Frequency')plt.show()returnavg_commute_time答案与解析一、选择题答案1.B解析：`requests`库自带gzip解压功能，无需手动安装第三方库。2.C解析：分布式爬虫框架（如Scrapy-Redis）适合处理大规模数据，可扩展性强。3.D解析：以上方法均可靠，但综合使用更准确。4.B解析：金融行业反爬策略常用CAPTCHA验证，防止自动化爬取。5.D解析：根据数据特点选择合适方法，如缺失值较少可删除，较多则填充。6.A解析：BERT模型效果最好，但B和C也可用，需根据数据量选择。7.C解析：手动解析动态加载的API接口最可靠，其他方法可能不稳定。8.A解析：ARIMA模型适合时间序列预测，LSTM更复杂但需大量数据。9.D解析：以上方法均适用，需结合场景选择。10.A解析：LDA是主题模型常用算法，其他方法不适用。二、填空题答案1.Pipeline2.t-SNE3.Scrapy-Redis和Hadoop4.K值5.SentiWordNet6.Downloader7.线性回归系数8.FreeProxy和XProxy9.稀疏性10.去重函数三、简答题答案1.Scrapy框架爬虫工作流程：-调用`start_requests()`生成初始请求。-`Downloader`发送请求，获取响应。-`Spider`解析响应，提取数据。-`Item`数据传递给`Pipeline`进行存储。-`Scheduler`管理请求队列。2.反反爬策略：-使用代理IP池，避免单一IP频繁请求。-设置请求头（User-Agent、Referer）。-使用随机请求间隔，模拟人工行为。3.数据预处理步骤：-缺失值处理（删除/填充）。-异常值检测（箱线图/Z-score）。-数据归一化（Min-Max/标准化）。-数据去重。4.股票数据归一化：-使用Min-Max标准化：`(x-min)/(max-min)`。-使用Z-score标准化：`(x-mean)/std`。-根据数据特点选择方法。5.LDA主题模型原理：-假设文档由多个主题混合，主题由词语分布表示。-通过迭代优化，分配词语到主题，生成概率分布。-应用场景：新闻分类、电商评论分析。四、编程题答案1.爬取新闻标题代码：pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupdeffetch_news_titles(url):headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'}response=requests.get(url,headers=headers)ifresponse.headers.get('Content-Encoding')=='gzip':importgzipdecompressed_data=gzip.decompress(response.content)soup=BeautifulSoup(decompressed_data,'html.parser')else:soup=BeautifulSoup(response.content,'html.parser')titles=set()fortitleinsoup.find_all('h3'):titles.add(title.get_text().strip())returntitlesif__name__=='__main__':url='/'titles=fetch_news_titles(url)print("新闻标题：")fortitleintitles:print(title)2.交通数据分析代码：pythonimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdefanalyze_traffic_data(file_path):data=pd.read_csv(file_path)data.fillna(data.mean(),inplace=True)data_normalized=(data-data.min())/(data.max()-data.min())avg_commute_time=data['commute_time'].mean()plt.hist(data['commute_time'],bins=20,color='blue',alpha=0.7)plt.title('CommuteTimeDistribution')p