2026年Python爬虫技术与信息抽取题库

2026年Python爬虫技术与信息抽取题库一、选择题（每题2分，共20题）说明：本部分考察Python爬虫基础知识和信息抽取的基本概念。1.以下哪个库最适合用于Python网页爬取？A.BeautifulSoupB.ScrapyC.SeleniumD.Pandas2.在使用`requests`库发送HTTP请求时，如何设置请求头？A.`headers={}`B.`headers={"User-Agent":"your_user_agent"}`C.`headers=["User-Agent"]`D.`headers={"User-Agent":""}`3.以下哪个HTTP状态码表示请求成功？A.404B.500C.200D.3044.在Scrapy框架中，如何定义一个用于爬取数据的Item？A.`classItem(dict):pass`B.`classItem(object):pass`C.`classItem:pass`D.`scrapy.Item()`5.以下哪个库主要用于解析HTML和XML文档？A.PandasB.NumPyC.BeautifulSoupD.Matplotlib6.在使用XPath或CSS选择器提取数据时，以下哪个符号表示子节点？A.`.`B.`>`C.`//`D.``7.以下哪个中间件可以用于处理Scrapy项目中的反爬策略？A.`DownloaderMiddleware`B.`SpiderMiddleware`C.`Middleware`D.`DownloaderProcessMiddleware`8.在Python中，如何使用正则表达式匹配邮箱地址？A.`re.findall(r"[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+",text)`B.`re.search(r"[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+",text)`C.`re.match(r"[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+",text)`D.以上均不正确9.在使用Selenium时，如何定位一个具有特定ID的元素？A.`driver.find_element_by_id("element_id")`B.`driver.find_element("id","element_id")`C.`driver.find_element_by_xpath("//id='element_id'")`D.以上均不正确10.以下哪个库可以用于数据清洗和预处理？A.ScrapyB.BeautifulSoupC.PandasD.Selenium二、填空题（每空1分，共10空）说明：本部分考察Python爬虫和信息抽取的基本概念及操作。1.使用`requests`库发送GET请求时，如何传递参数？__________2.Scrapy框架中的`pipelines`模块用于__________。3.在BeautifulSoup中，如何选择所有class为`example`的元素？__________4.XPath中，`@`符号用于选择__________。5.在Selenium中，`WebDriverWait`结合`expected_conditions`可以用于__________。6.正则表达式中的`^`符号表示__________。7.使用`pandas`读取CSV文件时，如何指定分隔符？__________8.在Scrapy中，如何设置爬虫的User-Agent？__________9.CSS选择器中，`:nth-child()`用于选择__________。10.信息抽取中的实体识别通常指__________。三、简答题（每题5分，共6题）说明：本部分考察Python爬虫和信息抽取的实际应用场景及解决方案。1.简述使用`requests`库爬取动态加载网页数据的方法。2.解释Scrapy框架中ItemPipeline的作用。3.如何使用XPath提取特定格式的日期数据？4.在使用Selenium爬取数据时，如何处理JavaScript动态生成的页面？5.如何使用正则表达式去除文本中的所有标点符号？6.简述信息抽取在电商数据分析中的应用场景。四、编程题（每题15分，共4题）说明：本部分考察Python爬虫和信息抽取的实战能力。1.题目：编写Python代码，使用`requests`库爬取指定URL（如`/list.html`）的页面内容，并提取所有文章标题（假设标题在`<h2>`标签中）。要求：处理异常情况，如网络请求失败。python代码区域2.题目：使用Scrapy框架创建一个爬虫，爬取某招聘网站（如`/`）的职位列表页，要求提取职位名称、公司名称和发布时间，并存储到Item中。假设职位名称在`<divclass="job-name">`中，公司名称在`<divclass="company-name">`中，发布时间在`<divclass="time">`中。python代码区域3.题目：使用BeautifulSoup和XPath，从以下HTML片段中提取所有`<li>`标签的文本内容：html<ul><li>Item1</li><li>Item2</li><li>Item3</li></ul>要求：使用XPath选择所有`<li>`标签，并提取其文本。python代码区域4.题目：使用Selenium和Python，编写代码打开一个包含JavaScript动态加载数据的网页（如`/dynamic.html`），等待页面加载完成后，提取页面上所有`<p>`标签的文本内容。python代码区域答案与解析一、选择题1.B解析：Scrapy是一个高效的爬虫框架，适合大规模数据抓取。BeautifulSoup主要用于解析HTML，Selenium用于动态网页，Pandas用于数据分析。2.B解析：`requests`库通过`headers`参数设置请求头，如`User-Agent`，避免被网站屏蔽。3.C解析：HTTP状态码200表示请求成功。404表示未找到页面，500表示服务器错误。4.A解析：Scrapy的Item通过继承`scrapy.Item`并定义字段来定义。`classItem(dict):pass`是一种常见的自定义方式。5.C解析：BeautifulSoup是解析HTML和XML的强大库，Pandas用于数据分析，NumPy用于数值计算，Matplotlib用于绘图。6.B解析：`>`表示子节点，`//`表示任意层级，`.`表示当前节点，``表示所有节点。7.A解析：`DownloaderMiddleware`可以用于处理反爬策略，如设置延迟、代理等。8.A解析：正则表达式`r"[a-zA-Z0-9_.+-]+@[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z0-9-.]+"`可以匹配标准邮箱格式。9.A解析：`find_element_by_id`是Selenium中定位元素的常用方法。10.C解析：Pandas是数据清洗和预处理的专业库，Scrapy是爬虫框架，BeautifulSoup是解析库，Selenium是浏览器自动化工具。二、填空题1.`params`解析：`requests.get(params={"key":"value"})`可以传递GET请求参数。2.数据持久化解析：`pipelines`模块用于将爬取的数据保存到文件、数据库等存储系统。3.`.example`解析：CSS选择器中，`.class`用于选择class为`example`的元素。4.属性解析：`@`符号在XPath中表示属性，如`@id`表示`id`属性。5.等待元素可见解析：`WebDriverWait`结合`expected_conditions`可以等待特定元素加载完成。6.行字符串开头解析：`^`在正则表达式中表示字符串开头。7.`sep=","`解析：`pandas.read_csv("file.csv",sep=",")`可以指定CSV文件的分隔符。8.`settings=ScrapySettings()`，`settings.set("USER_AGENT","your_user_agent")`解析：在Scrapy中通过`settings`模块设置User-Agent。9.特定子元素解析：`:nth-child()`选择特定位置的子元素，如`:nth-child(2)`选择第二个子元素。10.实体识别解析：信息抽取中的实体识别指从文本中识别出人名、地名、组织名等实体。三、简答题1.使用`requests`爬取动态加载网页数据的方法：-使用`requests`模拟浏览器行为，配合`headers`、`cookies`等参数。-对于JavaScript动态加载的数据，可以尝试分析网络请求，直接使用`requests`获取API返回的数据。-使用`selenium`或`pyppeteer`等浏览器自动化工具模拟动态加载。2.Scrapy中ItemPipeline的作用：-ItemPipeline用于处理爬取的数据，如清洗、验证、存储等。-可以自定义Pipeline实现数据持久化到数据库、文件等。-Scrapy默认提供几个内置Pipeline，如`MongoDBPipeline`、`JSONPipeline`等。3.使用XPath提取特定格式的日期数据：-假设日期格式为`2023-01-01`，XPath表达式为`//div[@class="date"]/text()`。-使用正则表达式进一步处理，如`re.search(r"\d{4}-\d{2}-\d{2}",text)`。4.使用Selenium处理JavaScript动态页面：-使用`WebDriver`打开网页，如`driver.get("")`。-使用`WebDriverWait`等待页面元素加载，如`WebDriverWait(driver,10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID,"element_id")))`。-提取数据后关闭浏览器，如`driver.quit()`。5.使用正则表达式去除文本中的所有标点符号：pythonimportretext="Hello,world!Howareyou?"clean_text=re.sub(r"[^\w\s]","",text)print(clean_text)#输出:HelloworldHowareyou6.信息抽取在电商数据分析中的应用场景：-从商品评论中提取情感倾向，用于产品优化。-提取商品描述中的关键属性，用于分类和推荐。-分析竞争对手的价格和促销策略，用于定价决策。四、编程题1.`requests`爬取文章标题：pythonimportrequestsfrombs4importBeautifulSoupdeffetch_titles(url):try:response=requests.get(url,timeout=10)response.raise_for_status()soup=BeautifulSoup(response.text,"html.parser")titles=soup.find_all("h2")return[title.get_text()fortitleintitles]exceptrequests.RequestExceptionase:print(f"Error:{e}")return[]url="/list.html"titles=fetch_titles(url)print(titles)2.Scrapy爬取招聘信息：pythonimportscrapyclassJobSpider(scrapy.Spider):name="job_spider"start_urls=["/"]defparse(self,response):jobs=response.css("div.job-info")forjobinjobs:title=job.css("div.job-name::text").get()company=job.css("pany-name::text").get()time=job.css("div.time::text").get()yield{"title":title,"company":company,"time":time,}3.BeautifulSoup提取`<li>`标签文本：pythonfrombs4importBeautifulSouphtml="""<ul><li>Item1</li><li>Item2</li><li>Item3</li></ul>"""soup=Beautifu