2026年网络爬虫技术数据抓取方法真测试题

2026年网络爬虫技术数据抓取方法真测试题一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在2026年，针对动态网页（如使用JavaScript渲染内容）的数据抓取，以下哪种技术最为常用且高效？A.直接HTTP请求抓取B.模拟浏览器行为（如Selenium）C.使用API接口（若提供）D.基于正则表达式的静态解析2.对于需要处理反爬虫机制（如验证码、IP限制）的网站，以下哪种策略最能提高抓取成功率？A.提高请求频率B.使用代理IP池和User-Agent轮换C.忽略反爬虫提示直接请求D.完全依赖第三方爬虫服务3.在数据清洗阶段，以下哪种方法最适合去除HTML标签但保留文本内容？A.使用正则表达式全局匹配B.基于DOM树的结构化解析C.直接删除所有标签字符D.利用JSON-LD解析嵌套数据4.针对中文网站的数据抓取，以下哪种编码方式最可能遇到乱码问题？A.UTF-8B.GBKC.ISO-8859-1D.ASCII5.在分布式爬虫系统中，以下哪种负载均衡算法最适合高并发场景？A.轮询（RoundRobin）B.最少连接（LeastConnections）C.IP哈希（Hash）D.随机分配6.对于需要长期稳定抓取的API接口，以下哪种方法最能保证数据完整性？A.每次请求全部数据B.仅抓取新增或变更数据C.定期全量覆盖抓取D.依赖第三方数据同步服务7.在处理JSON数据时，以下哪种库在2026年Python生态中仍被广泛推荐？A.jsonpureB.ujsonC.orjsonD.xmltodict（用于JSON解析）8.对于需要跨地域抓取数据的场景，以下哪种工具最适合处理时区转换？A.请求头中的Accept-LanguageB.HTTP请求的Date字段C.自定义时区数据库D.响应头中的Content-Language9.在数据存储阶段，以下哪种数据库最适合存储结构化爬取结果？A.MongoDBB.RedisC.Neo4jD.SQLite10.对于需要处理分页数据的网站，以下哪种方法最可靠？A.分析URL参数模式B.依赖JavaScript分页逻辑C.模拟人工点击翻页D.仅抓取第一页数据二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在设计反反爬虫策略时，以下哪些措施能有效降低被封禁风险？A.设置合理的请求延迟B.使用随机User-AgentC.避免短时间内高频请求D.使用代理IP轮换E.直接伪造登录状态2.对于中文新闻网站的数据抓取，以下哪些字段是核心数据？A.标题B.正文内容C.发布时间D.作者E.页面URL3.在处理大数据量爬取时，以下哪些技术能显著提升效率？A.多线程异步请求B.数据去重过滤C.内存数据库缓存D.分批增量抓取E.完全依赖第三方爬虫框架4.对于需要处理API限流的场景，以下哪些方法可行？A.设置请求头中的Retry-AfterB.使用令牌桶算法控制频率C.增加用户代理多样性D.完全绕过API限制E.使用第三方API代理5.在数据清洗阶段，以下哪些操作是必要的？A.去除重复数据B.提取关键信息（如日期、价格）C.处理特殊字符（如全角半角）D.统一编码格式E.直接删除所有非结构化内容三、简答题（共5题，每题4分，合计20分）1.简述在抓取中文网站时，如何解决HTTP响应的乱码问题？（至少列举两种方法）2.解释分布式爬虫中的“去重机制”的作用，并说明至少两种常见的去重方法。3.描述如何利用代理IP池提高爬虫的稳定性，并说明其核心要点。4.说明在抓取动态加载的网页时，Selenium与Scrapy-Selenium的主要区别。5.解释API数据抓取中“幂等性”的概念及其意义。四、论述题（共3题，每题10分，合计30分）1.结合2026年网络环境变化，论述如何设计一套高效且稳定的中文电商网站数据抓取系统？（需包含反反爬虫、数据清洗、存储等环节）2.针对中文新闻网站，设计一个分布式爬虫的架构方案，需说明节点分工、数据同步机制及负载均衡策略。3.比较传统爬虫与AI辅助爬虫在中文数据抓取场景下的优劣，并分析2026年技术发展趋势。五、编程题（共2题，每题15分，合计30分）1.（Python）给定一段HTML代码（包含中文内容），编写Python代码实现以下功能：-提取所有标题（class="title"）和正文内容-清洗文本，去除HTML标签和特殊字符-将结果存入CSV文件，字段包括标题、正文、发布时间html<divclass="title">新闻标题1</div><p>正文内容1，包含特殊字符：©、℃</p><divclass="title">新闻标题2</div><p>正文内容2</p>2.（伪代码）设计一个抓取API数据（分页返回）的脚本框架，需包含以下功能：-使用代理IP轮换-处理API响应的Token验证-检测分页结束条件-将数据存入Redis答案与解析一、单选题答案与解析1.B-解析：2026年动态网页抓取仍以模拟浏览器行为为主，HTTP请求无法直接获取JS渲染内容。Selenium等工具可处理JavaScript逻辑，但性能开销较大。API优先策略仅适用于部分网站。2.B-解析：反爬虫机制依赖IP频率和User-Agent识别，代理池和User-Agent轮换能模拟正常用户行为。提高频率易触发限制，完全依赖第三方服务成本高且不可控。3.B-解析：基于DOM树解析（如BeautifulSoup）能精准提取标签内文本，避免正则表达式误删非目标内容。JSON-LD解析适用于结构化数据，但中文文本需额外处理编码。4.C-解析：ISO-8859-1仅支持西欧字符，中文需UTF-8或GBK。ASCII仅支持英文字符，GBK是中文网站常用编码之一但兼容性不如UTF-8。5.B-解析：最少连接算法动态分配请求，适合高并发场景。轮询简单但资源分配不均，IP哈希适用于跨区域负载，随机分配不可靠。6.B-解析：仅抓取增量数据能避免重复存储，长期抓取需结合版本控制或变更检测。全量覆盖效率低且易触发API限制。7.B-解析：ujson在2026年仍因性能高被推荐，orjson稍慢但兼容性更好。jsonpure和xmltodict用于XML解析，非JSON。8.C-解析：自定义时区数据库可精确处理跨地域时区问题。请求头和Date字段仅反映客户端时间，Content-Language与时区无关。9.A-解析：MongoDB支持半结构化数据，适合爬取结果。Redis适合缓存，Neo4j用于图谱数据，SQLite轻量但扩展性差。10.A-解析：分析URL参数模式最可靠，可编程解析分页逻辑。JavaScript分页需动态抓取，人工模拟易失败。二、多选题答案与解析1.A、B、C、D-解析：合理延迟、User-Agent多样性、低频请求、代理轮换均能降低被识别风险。伪造登录状态可能触发风控。2.A、B、C-解析：标题、正文、发布时间是新闻核心数据。作者和URL辅助定位但非核心。3.A、B、C、D-解析：多线程异步、去重过滤、缓存机制、分批增量均能提升效率。完全依赖第三方框架失去灵活性。4.A、B-解析：Retry-After和令牌桶算法是标准限流处理方式。增加User-Agent无意义，绕过API违法，第三方代理不可靠。5.A、B、C、D-解析：去重、提取关键信息、处理特殊字符、统一编码是必要操作。直接删除非结构化内容会丢失数据。三、简答题答案与解析1.乱码解决方法-方法一：HTTP请求头添加`Accept-Language:zh-CN`或`Accept-Charset:GBK,UTF-8`-方法二：响应解析后使用`response.encoding='gbk'`（Python标准库）2.去重机制-作用：防止重复存储导致冗余，节省存储资源。-方法：哈希校验（根据URL/数据内容生成唯一值）和数据库唯一索引。3.代理IP池-核心要点：-动态检测代理可用性-IP分类（高匿名、可爬取）-节奏控制（避免短时间大量请求同一IP）4.SeleniumvsScrapy-Selenium-Selenium：纯浏览器自动化，适合复杂JS场景但低效。-Scrapy-Selenium：Scrapy框架集成Selenium，可分布式但开发复杂。5.API幂等性-概念：同一请求多次执行结果一致。-意义：防止重复请求导致数据错误（如重复下单）。四、论述题答案与解析1.中文电商爬虫系统设计-反反爬虫：代理池+User-Agent轮换+请求头伪装+动态指纹检测（浏览器UA、时区等）。-数据清洗：去除广告、评论区、JS动态渲染数据，保留SKU、价格、评价等结构化信息。-存储：MongoDB分表存储，Redis缓存热点数据，每日增量同步。2.分布式爬虫架构-节点分工：主节点负责调度，子节点分区域抓取（如淘宝/京东）。-数据同步：Redis消息队列传递任务，子节点完成存入本地数据库，主节点汇总。-负载均衡：基于区域访问量动态分配任务，优先级队列处理热点页面。3.传统爬虫vsAI辅助爬虫-传统：规则明确但易失效，适合结构化数据（如电商）。-AI辅助：可学习模式（如新闻摘要提取），但依赖训练数据，2026年仍处于优化阶段。-趋势：AI+传统结合，如使用NLP识别关键段落，结合规则过滤噪声。五、编程题答案与解析1.Python代码pythonfrombs4importBeautifulSoupimportcsvhtml="""<divclass="title">新闻标题1</div><p>正文内容1，包含特殊字符：©、℃</p><divclass="title">新闻标题2</div><p>正文内容2</p>"""soup=BeautifulSoup(html,'lxml')titles=soup.find_all('div',class_='title')paragraphs=soup.find_all('p')data=[]foriinrange(max(len(titles),len(paragraphs))):title=titles[i].text.strip()ifi<len(titles)else''paragraph=paragraphs[i].text.strip()ifi<len(paragraphs)else''data.append([title,paragraph,'2023-01-01'])#假设时间withopen('news.csv','w',newline='',encoding='utf-8')asf:writer=csv.writer(f)writer.writerow(['标题','正文','时间'])writer.writerows(data)2.伪代码框架pythonwhileTrue:proxy=get_random_proxy(代理池)headers=get_random_headers(ua池)params={'page':page,'token':get_token()}response=http_get(url,headers=headers,