2026年网络爬虫技术实战题集数据获取与处理技巧

2026年网络爬虫技术实战题集：数据获取与处理技巧一、选择题（每题2分，共10题）说明：以下题目主要考察网络爬虫基础知识和数据获取策略。1.在Python中使用Requests库发送HTTP请求时，以下哪个参数用于设置请求头部的User-Agent？A.`data`B.`headers`C.`cookies`D.`timeout`2.当目标网站存在反爬虫机制时，以下哪种方法最能有效模拟浏览器行为？A.使用代理IP池B.设置随机等待时间C.使用Selenium框架D.修改HTTP请求头部的Accept字段3.在处理JSON格式的网页数据时，Python中哪个库最常用？A.`pandas`B.`BeautifulSoup`C.`json`D.`lxml`4.在Scrapy框架中，以下哪个组件负责解析网页内容？A.`Downloader`B.`Spider`C.`Scheduler`D.`Engine`5.对于需要登录才能访问的网站，以下哪种方法最适用于维持会话？A.使用GET请求传递CookieB.使用Session对象C.每次请求都重新登录D.使用第三方登录API6.在处理中文网页时，以下哪个库的`lxml`解析器通常比`html.parser`更高效？A.`BeautifulSoup`B.`scrapy`C.`requests`D.`re`7.当需要采集淘宝商品信息时，以下哪个参数最可能触发反爬虫机制？A.`Referer`B.`User-Agent`C.`Accept-Language`D.`Connection`8.在Scrapy框架中，如何定义一个自定义的中间件来处理重试逻辑？A.在`ItemPipeline`中实现B.在`DownloaderMiddleware`中实现C.在`Spider`中重写`start_requests`方法D.在`Scheduler`中配置9.对于需要处理动态加载内容的网页，以下哪个库最适用于模拟JavaScript执行？A.`requests`B.`BeautifulSoup`C.`Selenium`D.`Scrapy`10.在数据清洗过程中，以下哪种方法最适用于去除重复的URL记录？A.使用集合（Set）B.使用排序后比较C.使用正则表达式D.使用数据库去重功能二、简答题（每题5分，共5题）说明：以下题目主要考察数据采集与处理的实际操作经验。1.简述在爬取中文新闻网站时，如何处理URL编码问题（例如`%E4%BD%A0%E5%A5%BD`）。2.当使用Scrapy爬取电商平台数据时，如何设置动态代理IP池以降低被封禁的风险？3.在处理网页中的图片链接时，如何验证链接的有效性（即图片是否可访问）？4.简述使用`BeautifulSoup`提取网页中所有`<a>`标签的步骤。5.在数据存储阶段，如何设计数据库表结构以高效存储爬取的中文文本数据？三、编程题（每题15分，共2题）说明：以下题目要求编写Python代码实现指定功能。1.编写一个Python脚本，使用`requests`库爬取某招聘网站（如BOSS直聘）的职位列表页，要求：-采集职位名称、公司名称、薪资范围和发布时间。-处理分页逻辑，至少爬取前3页数据。-使用`fake_useragent`库随机生成User-Agent。2.编写一个Scrapy爬虫，爬取某新闻网站（如新浪新闻）的头条新闻列表，要求：-采集新闻标题、链接和发布时间。-使用CSS选择器提取数据。-将数据保存为JSON格式，每个新闻项包含标题、链接和时间。四、综合应用题（20分）说明：以下题目考察数据采集与处理的综合能力。背景：假设你需要为某电商平台采集商品评论数据，商品链接格式为`/item?id={商品ID}`，每页商品有10条评论，评论内容包含用户名、评分和评论时间。任务：1.编写Python脚本，使用`requests`库爬取指定商品的评论数据，要求：-支持批量输入商品ID列表。-处理分页逻辑，至少爬取前3页评论。-使用正则表达式验证评论内容的完整性。2.将爬取的数据保存为CSV文件，每条评论包含商品ID、用户名、评分和评论时间。答案与解析一、选择题答案1.B2.C3.C4.B5.B6.A7.A8.B9.C10.A解析：-1.`headers`参数用于设置HTTP请求头，包括User-Agent。-2.Selenium模拟浏览器行为最直接，可处理JavaScript动态加载。-3.`json`库专门用于处理JSON数据。-4.`Spider`是Scrapy的核心组件，负责解析网页。-5.`Session`对象可维持会话，自动处理Cookie。-6.`BeautifulSoup`配合`lxml`解析器效率更高。-7.`Referer`字段容易被用于检测爬虫行为。-8.`DownloaderMiddleware`可自定义下载逻辑，如重试机制。-9.Selenium适用于JavaScript动态加载。-10.集合（Set）自动去重，效率最高。二、简答题答案1.处理URL编码问题：-使用`urllib.parse.unquote`函数解码URL编码字符串。-示例：`unquote('%E4%BD%A0%E5%A5%BD')`返回`'你好'`。2.设置动态代理IP池：-使用第三方代理池（如Xicai）或自建代理池。-在Scrapy中通过`DownloaderMiddleware`随机选择代理IP。-示例：pythonclassProxyMiddleware:defprocess_request(self,request,spider):proxy=get_random_proxy()request.meta['proxy']=proxy3.验证图片链接有效性：-使用`requests.get(url,timeout=5)`发送HEAD请求。-检查响应状态码是否为200，或响应内容是否包含`<img>`标签。4.提取所有`<a>`标签：pythonfrombs4importBeautifulSoupsoup=BeautifulSoup(html,'lxml')forainsoup.find_all('a'):print(a.get('href'),a.get_text())5.设计数据库表结构：sqlCREATETABLEnews(idINTAUTO_INCREMENTPRIMARYKEY,titleVARCHAR(255),contentTEXT,publish_timeDATETIME,sourceVARCHAR(100));三、编程题答案1.爬取BOSS直聘职位列表（`requests`）：pythonimportrequestsfromfake_useragentimportUserAgentimporttimeua=UserAgent()headers={'User-Agent':ua.random}defcrawl_boss_job(page=1):url=f'/c{i}/?page={page}'response=requests.get(url,headers=headers,timeout=10)ifresponse.status_code!=200:return[]soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')jobs=[]foriteminsoup.select('.job-info'):title=item.select_one('.job-name').get_text()company=item.select_one('.company-name').get_text()salary=item.select_one('.salary').get_text()time=item.select_one('.time').get_text()jobs.append({'title':title,'company':company,'salary':salary,'time':time})returnjobsforiinrange(1,4):jobs=crawl_boss_job(page=i)forjobinjobs:print(job)time.sleep(2)2.Scrapy爬取新浪新闻列表：pythonimportscrapyclassNewsSpider(scrapy.Spider):name='news_list'start_urls=['/']defparse(self,response):fornewsinresponse.css('div.list-blkulli'):title=news.css('a::text').get()link=news.css('a::attr(href)').get()time=news.css('span::text').get()yield{'title':title,'link':link,'time':time}next_page=response.css('a.next::attr(href)').get()ifnext_page:yieldresponse.follow(next_page,self.parse)四、综合应用题答案pythonimportrequestsimportreimportcsvdefcrawl_comments(item_id,page=1):url=f'/item?id={item_id}&page={page}'headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'}response=requests.get(url,headers=headers,timeout=10)ifresponse.status_code!=200:return[]soup=BeautifulSoup(response.text,'lxml')comments=[]foriteminsoup.select('.comment-item'):username=item.select_one('.username').get_text()rating=item.select_one('.rating').get_text()time=item.select_one('.time').get_text()comments.append({'item_id':item_id,'username':username,'rating':rating,'time':time})returncommentsdefsave_to_csv(comments,filename='comments.csv'):withopen(filename,'w',newline='',encoding='utf-8')asf:writer=csv.DictWriter(f,fieldnames=['item_id','username','rating','time'])writer.writeheader()forcommentincomments:writer.writerow(comment)if__na