Python爬虫与网络抓取实践题

Python爬虫与网络抓取实践题姓名_________________________地址_______________________________学号______________________密封线1.请首先在试卷的标封处填写您的姓名，身份证号和地址名称。2.请仔细阅读各种题目，在规定的位置填写您的答案。一、选择题1.Python爬虫的基础知识

A.爬虫的主要功能是模拟浏览器行为进行网页访问。

B.爬虫的目的是为了获取网站上的数据，而不是为了整个网站。

C.爬虫在抓取数据时，应该遵循robots.txt文件的规定。

D.以上都是。

2.网络请求的方法

A.使用Python的lib库可以发送GET请求。

B.使用requests库可以发送POST请求，并附带表单数据。

C.使用socket库可以手动构建HTTP请求。

D.以上都是。

3.常用爬虫库介绍

A.Scrapy是一个快速的高级Web爬虫框架。

B.BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的库。

C.Selenium是一个自动化测试工具，也可以用于爬虫。

D.以上都是。

4.数据抓取策略

A.使用XPath或CSS选择器定位目标数据。

B.使用正则表达式提取数据。

C.使用网络爬虫框架的解析功能提取数据。

D.以上都是。

5.数据存储方法

A.将抓取的数据存储在CSV文件中。

B.将数据存储在数据库中，如MySQL或MongoDB。

C.将数据序列化后存储在文件中，如JSON或XML。

D.以上都是。

6.常见网络异常处理

A.使用tryexcept语句捕获异常。

B.使用requests库的Session对象维持会话。

C.使用requests库的timeout参数设置请求超时。

D.以上都是。

7.反爬虫策略分析

A.分析网站的robots.txt文件来了解爬虫规则。

B.使用代理IP和用户代理来避免IP被封。

C.适当增加请求间隔时间，模拟人类浏览行为。

D.以上都是。

8.爬虫功能优化

A.使用异步IO提高爬虫的并发能力。

B.使用多线程或多进程提高爬虫的处理速度。

C.对数据进行缓存处理，减少重复请求。

D.以上都是。

答案及解题思路：

答案：

1.D

2.D

3.D

4.D

5.D

6.D

7.D

8.D

解题思路：

1.爬虫的基础知识涵盖了爬虫的目的、功能和遵循的规则，因此选项D全面。

2.网络请求的方法有多种实现方式，选项D包含了所有常见的请求方法。

3.常用爬虫库介绍中，Scrapy、BeautifulSoup、Selenium都是常用的库，选项D正确。

4.数据抓取策略涉及多种方法，选项D包含了所有常见的抓取策略。

5.数据存储方法多样，选项D列出了所有常见的存储方式。

6.常见网络异常处理涉及异常捕获和请求设置，选项D包含了所有常见的处理方法。

7.反爬虫策略分析需要考虑网站的防护措施，选项D包含了所有常见的反爬虫策略。

8.爬虫功能优化涉及多种技术，选项D列出了所有常见的优化方法。二、填空题1.在Python中，发起网络请求的常用库是__________。

答案：requests

2.爬虫的基本流程包括__________、__________、__________、__________、__________。

答案：发起请求、获取响应、解析数据、提取数据、存储数据

3.使用__________库进行数据解析时，可以通过__________方法获取元素内容。

答案：BeautifulSoup、get_text()

4.在进行数据存储时，常见的数据库有__________、__________、__________。

答案：MySQL、MongoDB、SQLite

5.在处理反爬虫策略时，可以采用__________、__________、__________等方法。

答案：IP代理、用户代理伪装、请求间隔控制

答案及解题思路：

答案：

1.requests

2.发起请求、获取响应、解析数据、提取数据、存储数据

3.BeautifulSoup、get_text()

4.MySQL、MongoDB、SQLite

5.IP代理、用户代理伪装、请求间隔控制

解题思路：

1.requests库是Python中用于发送HTTP请求的库，它支持多种协议，包括HTTP和。

2.爬虫的基本流程包括从发起请求到最终数据存储的整个过程。发起请求是获取数据的第一步，获取响应后需要对响应进行解析，提取所需的数据，最后将数据存储到数据库或文件中。

3.BeautifulSoup是一个Python库，用于从HTML或XML文件中提取数据。通过get_text()方法可以获取HTML标签中的文本内容。

4.数据库是存储数据的地方，MySQL、MongoDB和SQLite都是常用的数据库系统，它们各自有不同的特点和应用场景。

5.反爬虫策略是网站为了防止爬虫过度抓取而采取的措施。通过使用IP代理可以更换请求的IP地址，用户代理伪装可以改变爬虫的浏览器标识，请求间隔控制可以降低请求的频率，这些都是常用的反爬虫策略。三、判断题1.在爬虫过程中，使用UserAgent可以有效避免被服务器屏蔽。（×）

解题思路：UserAgent是用来标识客户端身份的字符串，它可以模拟不同的浏览器或设备进行请求。虽然使用UserAgent可以提高爬虫的通过率，但并不能完全避免被服务器屏蔽。服务器可能会根据UserAgent来判断请求是否为爬虫，并采取相应的措施进行屏蔽。因此，使用UserAgent只能在一定程度上缓解被服务器屏蔽的问题。

2.爬虫的并发执行可以提高数据抓取效率。（√）

解题思路：并发执行是指同时运行多个线程或进程，以实现同时处理多个任务。在爬虫过程中，并发执行可以使多个请求同时进行，从而提高数据抓取效率。这可以减少每个请求的等待时间，加快整个爬虫的运行速度。

3.使用代理IP可以解决所有反爬虫问题。（×）

解题思路：使用代理IP可以在一定程度上解决反爬虫问题，因为代理IP可以隐藏用户的真实IP地址。但是代理IP并不能解决所有反爬虫问题。一些网站可能会采取更严格的反爬虫策略，如检查请求频率、验证码等。因此，使用代理IP并不能完全解决反爬虫问题。

4.递归爬虫比循环爬虫效率更高。（×）

解题思路：递归爬虫和循环爬虫在效率方面没有绝对的优劣。递归爬虫适用于具有层次结构的网站，它可以方便地实现分页、深度搜索等功能。而循环爬虫适用于较为简单的爬虫任务。在实际应用中，应根据具体需求选择合适的爬虫方法。因此，递归爬虫不一定比循环爬虫效率更高。

5.爬取到的数据可以直接使用，无需进行清洗和预处理。（×）

解题思路：爬取到的数据通常包含噪声和冗余信息，需要进行清洗和预处理才能使用。清洗和预处理步骤包括去除无效字符、统一数据格式、填补缺失值等。经过清洗和预处理的数据才能保证质量和可用性。因此，爬取到的数据不能直接使用，需要进行相应的处理。四、简答题1.简述Python爬虫的流程。

确定目标网站，分析网页结构。

发送HTTP请求获取网页内容。

解析网页内容提取所需数据。

将提取的数据存储到数据库或文件中。

检查数据完整性和准确性。

清理临时文件和数据库。

2.解释什么是反爬虫，以及常见的反爬虫策略。

反爬虫是一种旨在阻止爬虫程序抓取网站内容的机制。常见的反爬虫策略包括：

IP地址封锁：通过限制访问频率或直接封禁IP地址来阻止爬虫。

用户代理检测：通过检测请求的UserAgent来识别是否为爬虫。

请求频率限制：限制单位时间内的请求次数，减缓爬虫速度。

验证码：通过验证码来阻止爬虫程序自动抓取。

3.列举几种数据存储的方法，并简述其优缺点。

数据库存储：优点是支持复杂的查询，安全性高；缺点是设置复杂，占用较多资源。

文件存储：优点是简单易用，读写速度快；缺点是难以支持复杂查询，扩展性差。

内存存储：优点是访问速度快，适用于临时数据；缺点是数据存储容量有限。

4.如何优化爬虫功能？

使用多线程或异步IO来提高请求发送速度。

避免对静态资源进行抓取，如CSS、JavaScript等。

根据网站结构，调整请求顺序，提高数据提取效率。

使用代理IP，分散访问压力。

5.在进行数据解析时，如何提高效率？

使用正则表达式匹配所需数据，提高解析速度。

使用BeautifulSoup、lxml等解析库，利用其高效的数据结构进行解析。

优化解析代码，避免重复解析和遍历。

使用并行解析，提高解析效率。

答案及解题思路：

1.答案：Python爬虫的流程包括：确定目标网站，分析网页结构；发送HTTP请求获取网页内容；解析网页内容提取所需数据；将提取的数据存储到数据库或文件中；检查数据完整性和准确性；清理临时文件和数据库。

解题思路：根据爬虫的基本步骤进行简述。

2.答案：反爬虫是一种旨在阻止爬虫程序抓取网站内容的机制。常见的反爬虫策略包括IP地址封锁、用户代理检测、请求频率限制、验证码等。

解题思路：根据反爬虫的定义和常见策略进行解释。

3.答案：数据存储方法包括数据库存储、文件存储、内存存储。数据库存储优点是支持复杂的查询，安全性高；缺点是设置复杂，占用较多资源。文件存储优点是简单易用，读写速度快；缺点是难以支持复杂查询，扩展性差。内存存储优点是访问速度快，适用于临时数据；缺点是数据存储容量有限。

解题思路：根据不同存储方法的优缺点进行列举和简述。

4.答案：优化爬虫功能的方法包括使用多线程或异步IO、避免抓取静态资源、调整请求顺序、使用代理IP等。

解题思路：根据提高爬虫功能的方法进行列举和解释。

5.答案：在进行数据解析时，提高效率的方法包括使用正则表达式、BeautifulSoup、lxml等解析库、优化解析代码、使用并行解析等。

解题思路：根据数据解析的常见方法和技巧进行列举和解释。五、编程题1.编写一个简单的爬虫，实现获取指定网站首页内容。

答案：

importrequests

deffetch_homepage():

response=requests.get()

returnresponse.text

使用示例

homepage_content=fetch_homepage('://example.')

print(homepage_content)

解题思路：使用`requests`库发送HTTPGET请求到指定URL，获取响应内容，并将其返回。

2.编写一个爬虫，抓取指定网站文章列表。

答案：

importrequests

frombs4importBeautifulSoup

deffetch_article_list():

response=requests.get()

soup=BeautifulSoup(response.text,'.parser')

articles=soup.find_all('a',class_='articlelink')

return[article.get('href')forarticleinarticles]

使用示例

article_s=fetch_article_list('://example./articles')

print(article_s)

解题思路：使用`requests`获取网页内容，然后使用`BeautifulSoup`解析HTML，找到所有文章并提取URL。

3.编写一个爬虫，抓取指定网站文章详情页。

答案：

importrequests

frombs4importBeautifulSoup

deffetch_article_details():

response=requests.get()

soup=BeautifulSoup(response.text,'.parser')

=soup.find('h1',class_='article').text

content=soup.find('div',class_='articlecontent').text

return,content

使用示例

,content=fetch_article_details('://example./article/123')

print()

print(content)

解题思路：使用`requests`获取文章详情页内容，然后使用`BeautifulSoup`解析HTML，提取标题和内容。

4.编写一个爬虫，实现获取多个网站的数据，并进行整合。

答案：

importrequests

frombs4importBeautifulSoup

deffetch_multiple_sites(sites):

data={}

forsiteinsites:

response=requests.get(site)

soup=BeautifulSoup(response.text,'.parser')

假设每个网站都有一个标题和内容

=soup.find('h1').text

content=soup.find('div',class_='content').text

data[site]={'':,'content':content}

returndata

使用示例

sites=['://example.','://example2.']

forsite,infoinbined_data.items():

print(f'Site:{site}')

print(f'Title:{info[""]}')

print(f'Content:{info["content"]}\n')

解题思路：遍历多个网站URL，使用`requests`和`BeautifulSoup`获取内容，整合到一个字典中。

5.编写一个爬虫，抓取指定网站数据，并存储到数据库中。

答案：

importrequests

frombs4importBeautifulSoup

importsqlite3

deffetch_and_store_data(,db_path):

response=requests.get()

soup=BeautifulSoup(response.text,'.parser')

假设我们需要存储标题和内容

s=soup.find_all('h1',class_='article')

contents=soup.find_all('div',class_='articlecontent')

withsqlite3.connect(db_path)asconn:

cursor=conn.cursor()

cursor.execute('CREATETABLEIFNOTEXISTSarticles(TEXT,contentTEXT)')

for,contentinzip(s,contents):

cursor.execute('INSERTINTOarticles(,content)VALUES(?,?)',(.text,content.text))

conn.mit()

使用示例

fetch_and_store_data('://example./articles','example.db')

解题思路：使用`requests`和`BeautifulSoup`获取数据，然后使用`sqlite3`库将数据存储到SQLite数据库中。六、综合题1.分析并解决一个实际项目中遇到的爬虫问题。

题目描述：

在一个电商网站上，爬虫在抓取商品信息时，遇到了JavaScript动态加载内容的问题，导致无法获取部分数据。请分析问题原因，并提出解决方案。

答案及解题思路：

答案：

问题原因：动态加载内容通常由JavaScript，而爬虫工具如requests或BeautifulSoup无法直接解析JavaScript。

解决方案：使用Selenium或Puppeteer等工具模拟浏览器行为，以实现JavaScript动态内容的抓取。

解题思路：

1.确定动态加载内容的存在，通过开发者工具查看网络请求。

2.分析JavaScript的执行过程，了解数据加载的时机和方式。

3.选择合适的工具（如Selenium或Puppeteer）来模拟浏览器行为。

4.编写脚本，使用所选工具获取动态加载的内容。

5.对获取到的数据进行解析和存储。

2.设计一个爬虫项目，实现抓取指定网站数据，并进行分析和可视化。

题目描述：

设计一个爬虫项目，抓取某个新闻网站上的文章标题、作者、发布时间和内容，并使用matplotlib进行数据可视化。

答案及解题思路：

答案：

抓取数据：使用requests库发送HTTP请求，解析HTML内容，提取所需信息。

数据分析：使用pandas库进行数据清洗和统计。

可视化：使用matplotlib库绘制数据图表。

解题思路：

1.确定目标网站的数据结构和抓取规则。

2.编写爬虫代码，使用requests库获取网页内容。

3.解析HTML内容，提取文章标题、作者、发布时间和内容。

4.使用pandas库存储数据，进行清洗和统计分析。

5.使用matplotlib库绘制图表，展示数据分析结果。

3.研究并实现一个具有反爬虫功能的爬虫。

题目描述：

研究常见的反爬虫策略，并实现一个能够绕过这些策略的爬虫。

答案及解题思路：

答案：

反爬虫策略：IP封禁、验证码、UserAgent限制等。

爬虫实现：使用代理IP、设置UserAgent、处理验证码等。

解题思路：

1.研究常见的反爬虫策略，了解其工作原理。

2.使用代理IP库（如requestsproxies）来绕过IP封禁。

3.设置不同的UserAgent来模拟不同浏览器访问。

4.针对验证码，研究并实现验证码识别技术或手动输入。

5.编写爬虫代码，实现上述功能。

4.设计一个爬虫项目，实现多线程或多进程抓取数据。

题目描述：

设计一个爬虫项目，利用多线程或多进程技术，提高数据抓取效率。

答案及解题思路：

答案：

技术选型：多线程或多进程。

实现方法：使用threading或multiprocessing库。

解题思路：

1.分析目标网站的数据分布和抓取策略。

2.设计多线程或多进程的爬虫架构。

3.使用threading或multiprocessing库创建线程或进程。

4.分配任务，保证每个线程或进程负责抓取一部分数据。

5.合并抓取结果，存储数据。

5.编写一个爬虫项目，抓取并存储大量数据，并进行清洗和预处理。

题目描述：

编写一个爬虫项目，抓取某个在线教育平台的课程信息，并进行数据清洗和预处理。

答案及解题思路：

答案：

抓取数据：使用requests库获取网页内容。

数据清洗：使用pandas库进行数据清洗。

预处理：对数据进行格式化、去重、填充等操作。

解题思路：

1.确定目标网站的课程信息结构和抓取规则。

2.编写爬虫代码，使用requests库获取课程信息。

3.使用pandas库存储数据，进行初步的清洗和格式化。

4.对数据进行去重、填充等预处理操作。

5.将清洗和预处理后的数据存储到数据库或文件中。七、实验题1.实验一：使用Python爬取指定网站首页内容。

题目：

请编写一个Python脚本，爬取指定网站的首页内容，并输出网页的标题和。

参考代码：

importrequests

deffetch_homepage():

response=requests.get()

homepage_content=response.text

returnhomepage_content

使用示例

='s://example.'

content=fetch_homepage()

print(content[:500])输出首页内容的前500个字符

2.实验二：使用Python爬取指定网站文章列表。

题目：

编写一个Python脚本，爬取指定网站的文章列表页面，提取每篇文章的标题和。

参考代码：

frombs4importBeautifulSoup

deffetch_articles_list():

response=requests.get()

soup=BeautifulSoup(response.text,'.parser')

articles=soup.find_all('a',class_='articlelink')假设文章有特定类名

forarticleinarticles:

print(article.get(''),article.get('href'))

使用示例

='s://example./articles'

fetch_articles_list()

3.实验三：使用Python爬取指定网站文章详情页。

题目：

编写一个Python脚本，爬取指定网站上一题中获取到的文章对应的文章详情页，并提取文章的标题、内容、作者和发布时间。

参考代码：

deffetch_article_details():

response=requests.get()

soup=BeautifulSoup(response.text,'.parser')

=soup.find('h1',class_='article').text

content=soup.find('div',class_='articlecontent').text

author=soup.find('span',class_='articleauthor').text

published_date=soup.find('time',class_='articledate').text

print(,content,author,published_date)

使用示例

article_='s://example./article/123'

fetch_article_details(article_)

4.实验四：使用Python爬取多个网站数据，并进行整合。

题目：

编写一个Python脚本，爬取两个不同网站的特定页面内容，并将这两个网站的内容整合到一个列表中。

参考代码：

deffetch_data_from_multiple_sites(1,2):

data1=fetch_homepage(1)

data2=fetch_homepage(2)

returndata1,data2

使用示例

1='s://example1.'

2='s://example2.'

data1,data2=fetch_data_from_multiple_sites(1,2)

5.实验五：使用Python爬取指定网站数据，并存储到数据库中。

题目：

编写一个Python脚本，爬取指定网站的文章详情页，并将文章的标题、内容、作者和发布时间存储到MySQL数据库中。

参考代码：

importmysql.connector