数据采集与处理
数据采集与处理选择题题库
数据采集与处理选择题题库1 .下列不属于常见爬虫类型的是（C）A. 通用网络爬虫B. 增量式网络爬虫C. 浅层网络爬虫D. 聚焦网络爬虫2 .下列不属于聚焦网络爬虫的常用策略的是（A）A. 基于深度优先的爬取策略B. 基于内容评价的爬取策略C. 基于链接结构评价的爬取策略D. 基于语境图的爬取策略3 .下列不属于常用反爬虫手段的是（D）A. 访问频度B. 验证码校验C. 账号权限D. 人工筛选4 .下列属于反爬虫目的的是（B）A. 限制访问人数B. 防止网站信息被竞争对手随意获取C. 限制用户访问权限D. 变换网页结构5 .下列关于Python爬虫库的功能，描述不正确的是（D）A.通用爬虫库-urllib3B.通用爬虫库-RequestsC.爬虫框架-ScrapyD.HTML/XML解析器pycurl6.下列不属于Socket库中的方法是（C）A. 服务器端方法B. 公共方法C.通信方法D.客户端方法7 .下列属于HTTP必须实现的请求方法的是（A）A.GET与HEAD8 .POST与DELETEC.TRACE和OPTIONSD.OPTIONS和CONNECT8 .下列关于HTTP状态码类型描述错误的是（C）A. 4XX表示客户端可能发生错误B. 5XX表示服务器可能发生错误C. 1XX表示请求已被服务器接受，无须后续处理D. 3XX表示客户端的请求需采取进一步操作9 .下列不属于HTTP头部类型的是（B）A.通用头B.回复头C.请求头D.响应头10 .下列有关Cookie机制描述错误的是（D）A.服务器能通过Cookie识别用户B.通过Cookie验证后不需重新提交表单C. Cookie按内存式或硬盘式进行存储D. Cookie不存在时效性11.下列不属于HTTP请求过程的是（D）A. 生成请求B. 超时设置C.请求重定向D.搜索文档12 .下列关于Chrome开发者工具描述错误的是（C）A. 元素面板可查看元素在页面的对应位置B. 源代码面板可查看HTML源码C. 网络面板无法查看HTML源码D.网络面板可查看HTTP头部信息13 .下列关于Xpath中功能函数描述错误的是（A）A. contains方法可用于选取以指定值开头的节点B. and方法可用于选取同时包含两种指定值的节点C. text函数可用于选取包含指定文本内容的节点D. text函数可提取节点文本内容14 .下列关于BeautifulSoup中对象类型描述错误的是（B）A. name方法可以获取及修改Tag对象名称B. attrs方法可获取Tag对象的HTML属性，返回值为列表形式C. string方法可获取Tag对象中的文本字符串内容D.NavigableString对象无法被编辑，但可以进行替换15 .下列关于JSON模块描述错误的是（D）A.JSON模块可实现在Python中对JSN编码及解码的两种操作B.将数据存储为JSON文件是一个编码过程C. dump方法可将JSON对象写入文件内D. dump方法可生成一个字符串16 .下列不属于动态网页的是（D）A. 京东首页B. CSDN首页C. 微博首页D. Selenium官网17 .（多选）下列Selenium库的方法中，通过元素名称进行多元素定位的是（BCD）A.findelementbynameB.findelementsbynameC.find_elements_by_idD.find_elements_by_class_name18 .下列连接MongoDB数据库的代码中，错误的是（B）A.pymongo.MongoClient（）B.pymongo.MongoClient(27017)C.pymongo.MongoClient('localhost')D.pymongo.MongoClient('localhost',27017)19 .获取代理IP的方法有(D).A. VPNB. IP代理池C. ADSL宽带拨号D.以上皆是20 .表单登录需要使用的请求方法是(B)A. GETB. POSTC. PUTD. DELETE21 .使用Requests库配置代理IP发送请求的参数是(A)A. proxiesB. agencyC. IPD. url22 .(多选)Requests库甲携带Cookie友送请求的参数是cookies,它接收的数据类型包括(AB)A. dictB. CookieJarC.listD.str23关于LWPCookieJar对家，下列说法错误的是（D）A.用于存储和加载CookieB.存储Cookie的方法是saveC.加载Cookie的方法是loadD.FileCookieJar是LWPCookieJar的子类24.下列不属于Scrapy框架的基本组成部分的是（A）A.引擎与调度器B.下载器与SpidersC. ItemPipelinesD. 解析中间件25.下列对于Scrapy数据流向描述错误的是（C）A.引擎仅需要负责打开一个网站，并找到该网站的Spiders,并向该Spiders请求第一个要爬取的URLB.调度器返回下一个要爬取的URL给引擎，引擎将URL通过下载器中间件（请求方向）转发给下载器（Downloader）C.Spiders处理响应并返回爬取到的Items及（跟进的）新的请求给引擎解析中间件D.一旦网页下载完毕，下载器会生成一个该网页的响应，并将其通过下载器中间件（返回响应方向）发送给引擎26 .下列对于Scrapy常用命令及其作用描述正确的是（A）.A. startproject是一个全局命令，主要用于运行一个独立的爬虫B. genspider是一个项目命令，主要用于创建爬虫模板C. crawl是一个项目命令，主要用于启动爬虫D. list是一个全局命令，主要用于列出项目中所有可用的爬虫27 .下列对于Scrapy爬虫项目目录说法错误的是（B）A. spiders目录用于存放用户编写的爬虫脚本B. items脚本定义了一个Item类，能够存储爬取的数据C. settings脚本用于设置参数D.pipelines脚本定义了一个Pipeline类，可以根据需求将数据保存至数据库、文件等28 .下列对于Scrapy的设置说法错误的是（D）.A. Scrapy设置允许自定义所有Scrapy组件的行为，包括核心、扩展、管道和爬虫本身B. DOWNLOADDELAY设置能够限制爬取的速度C. HTTPCACHEENABLED设置能够启用HTTP缓存，并设置路径D.DOWNLOADERMIDDLEWARES设置能够激活用户定制的下载器中间件。
数据采集与处理技术PPT课件
新型的数据采集技术如基于区块链的 数据验证、基于人工智能的数据预测 等，将为数据采集带来更多的可能性 。
02
数据预处理技术
数据清洗
数据去重
异常值处理
去除重复和冗余的数据， 确保数据集的唯一性。
识别并处理异常值，如 离群点或极端值，以避 免对分析结果的干扰。
缺失值处理
根据数据分布和业务逻 辑，对缺失值进行填充
案例二：实时数据处理系统设计
总结词
实时数据流处理、数据质量监控
详细描述
介绍实时数据处理系统的关键技术，如数据流处理框架、实时计算引擎等。同时，结合具体案例，讲解如何设计 一个高效、可靠的实时数据处理系统，并实现数据质量监控和异常检测功能。
案例三：数据挖掘在商业智能中的应用
总结词
数据挖掘算法、商业智能应用场景
数据采集的方法与分类
方法
数据采集的方法包括传感器采集、网络爬虫、日志采集、数据库导入等。
分类
数据采集可以根据数据来源、采集方式、数据类型等进行分类，如物联网数据、 社交媒体数据、交易数据等。
数据采集技术的发展趋势
发展趋势
随着物联网、人工智能等技术的不断 发展，数据采集技术正朝着自动化、 智能化、高效化的方向发展。
特点
应用场景
适用于需要复杂查询和事务处理的场 景，如金融、电商等。
数据结构化、完整性约束、事务处理 能力、支持ACID特性。
NoSQL数据库
定义
NoSQL数据库是指非关系型的数 据库，它不使用固定的数据结构，
而是根据实际需要灵活地组织数 据。
特点
可扩展性、灵活性、高性能、面向 文档或键值存储。
应用场景
分析。
数据转换
报告中的数据采集与处理的问题与挑战
报告中的数据采集与处理的问题与挑战一、数据采集的难题1.1 多样性数据的收集数据采集过程中，需收集各种来源和类型的数据，如文本、图像、音频、视频等等。
不同数据的格式、结构、大小和编码方式各不相同，对采集工作带来了一定的挑战。
1.2 高质量数据的获取在数据采集过程中，如何确保所获取的数据具有高质量是一个重要的难题。
数据可能存在噪声、缺失、错误等问题，需要通过清洗和标注等处理来提高数据的质量。
二、数据采集的技术挑战2.1 数据来源的多样性为了获取完整、准确的数据，需要从各种来源采集数据，如传感器、社交媒体、网站等。
不同的数据源可能采用不同的协议和接口，需要解决数据集成和接入的技术问题。
2.2 实时数据的处理随着大数据时代的到来，实时数据的处理成为一个重要的挑战。
由于数据量大、速度快，传统的批处理方式已不能满足实时数据的处理需求，需要采用流式处理和实时计算等技术来处理实时数据。
三、数据处理的问题与挑战3.1 数据清洗与预处理在进行数据分析之前，需要对原始数据进行清洗和预处理。
数据清洗包括去除噪声、填充缺失值、处理异常值等工作；数据预处理包括特征选择、归一化、降维等操作。
这些操作的设计和实现都需要考虑数据的特点和分析的目标，是数据处理的关键步骤。
3.2 大规模数据的存储与计算随着数据量的增加，数据的存储和计算成为一个问题。
如何高效地存储和管理大规模数据，如何进行分布式计算和并行处理，是数据处理中需要解决的难题。
3.3 数据隐私与安全随着数据的收集和处理，对数据的隐私和安全性要求越来越高。
需要采取一系列的措施来保护数据的隐私，如数据加密、身份认证、权限控制等。
四、数据采集与处理的应用挑战4.1 数据的利用与应用采集和处理的数据如果不能充分应用，将无法发挥其价值。
如何将数据应用到具体的业务场景和决策过程中，是数据采集与处理的应用挑战之一。
4.2 面向用户的数据可视化数据采集与处理的结果需要以可视化方式呈现给用户。
数据采集与处理技术
按照采样周期，对模拟、数字、开关信号
采样。
*
1.3 数据采集系统的基本功能
特点：
在规定的一段连续时间内，其幅值为 连续值。
优点：
便于传送。
缺点：
易受干扰。
信号 类型
①由传感器输出的电压信号
②由仪表输出的电流信号
0～20mA
4～20mA
*
1.3 数据采集系统的基本功能
信号 处理
①将采样信号
②将转换的数字信号作标度变换
3. 数字信号处理
数字信号—
指在有限离散瞬时上取值间断 的信号。
特点：
时间和幅值都不连续的信号。
→
数字信号
*
1.3 数据采集系统的基本功能
传送方式
将数字信号采入计算机后，进行 码制转换。如 BCD→ASCII， 便于在屏幕上显示。
1788年，英国机 械师 J.瓦特(Watt) 在改进蒸汽机的同 时，发明了离心式 调速器，如左图。
这是机械式蒸 汽机转速的闭环自 动调速系统。
当蒸汽机输出 轴转速发生变化 时，离心调速器自 动调节进汽阀门的 开度，从而控制蒸 汽机的转速。
数据 采集
1.4 数据采集系统的结构形式
结构形式 微型计算机数据采集系统 集散型数据采集系统
硬件
软件
系统组成
*
1.4 数据采集系统的结构形式
微型计算机数据采集系统
系统的结构如图1-1所示。
*
1.4 数据采集系统的结构形式
图1-1 微型计算机数据采集系统
第1章 绪 论
Part One
*
数据采集系统的基本功能
本节教学目标 理解模拟信号与处理 理解数字信号与处理 理解二次数据计算
产品数据采集与处理方案
产品数据采集与处理方案产品数据采集与处理是指收集和处理关于产品的各种信息和数据，以便分析和进行决策。
以下是一个产品数据采集与处理的方案：1. 确定数据采集目标：明确需要收集哪些产品数据，以及收集这些数据的目的和用途。
例如，可以收集产品销售数据、库存数据、用户反馈等。
2. 确定数据采集方式：根据采集目标和数据来源，确定合适的数据采集方式。
可以通过手动输入、自动化工具、传感器等方式来采集数据。
3. 设计数据采集流程：确定如何采集数据和收集的频率。
例如，可以每天定期抓取销售数据和库存数据，每周收集用户反馈。
4. 创建数据存储和管理系统：建立一个有效的数据存储和管理系统，以便存储和组织采集的产品数据。
可以使用数据库、云存储等技术来存储数据，并确保数据的安全性和可靠性。
5. 数据清洗和处理：对采集的数据进行清洗和处理，以去除重复、无效或错误的数据，并进行格式化和转换，以便后续分析和使用。
6. 数据分析和挖掘：利用合适的数据分析和挖掘技术，对清洗和处理后的数据进行分析和挖掘，以发现产品的趋势、模式和关联。
例如，可以进行销售趋势分析、用户行为分析等。
7. 数据可视化和报告：将分析结果以可视化的方式展示，并生成报告进行汇总和分享。
可以使用图表、图形和报表等方式来呈现数据，并提供相关解释和建议。
8. 监控和更新：定期监控产品数据的变化和趋势，并更新数据采集和处理方案，以保持数据的准确性和及时性。
总的来说，一个有效的产品数据采集与处理方案需要考虑数据采集目标、采集方式、数据存储和管理、数据清洗和处理、数据分析和挖掘、数据可视化和报告等方面，以达到对产品数据的全面和深入分析的目的。
数据采集与处理实验报告
数据采集与处理实验报告本次实验主要涉及数据采集和处理领域，旨在通过实验练习，学习并掌握数据采集和处理的基本原理、方法和技巧。
一、实验过程1. 数据采集本次实验使用的是Python编程语言进行数据采集。
首先，我们需要了解一下Python中的一些库和工具。
在本次实验中，我们使用的是requests、BeautifulSoup以及pandas 库。
requests库用于发送网络请求，BeautifulSoup库用于解析网页内容，pandas库用于数据分析和处理。
我们选取的数据源是某网站的文章内容，通过requests库发起网络请求，获取到HTML文件，然后使用BeautifulSoup库解析HTML文件，获取我们需要的信息，最终将数据保存为CSV文件。
2. 数据处理数据处理采用了pandas库。
首先，我们读取CSV文件，并将其转换为DataFrame对象。
然后，根据我们的需求对数据进行处理和统计。
本次实验主要运用了一些常用的数据处理方法，如数据清洗、数据筛选、数据排序等方法。
二、实验结果最终，我们成功地采集了指定网站的文章内容，将其保存为CSV文件，并且使用pandas库对数据进行了处理和分析。
下面是我们得到的一些结果：1. 文章数量统计我们对采集到的数据进行统计，获得了文章的数量和发布时间分布。
通过分析，我们发现文章数量最多的月份是3月，共有89篇文章。
2. 词频统计为了更好地分析文章内容，我们对文章进行词频统计。
我们选取了频率较高的10个词汇，分别为：好看、漂亮、特别、好吃、好评、推荐、喜欢、值得、性价比、优惠。
其中，好看是出现最频繁的词汇，共出现了111次。
3. 价格筛选我们对文章中的价格信息进行筛选，并计算其平均值、最大值和最小值。
结果表明，文章中价格的平均值为105元，最大值为199元，最小值为12元。
通过本次实验，我们对数据采集和处理有了更深入的了解。
在数据采集方面，我们学会了如何使用Python编程语言和相关库进行数据爬取和解析。
DCS的数据采集与处理技术
DCS的数据采集与处理技术数据采集与处理技术在工业自动化系统中扮演着重要的角色。
而分布式控制系统（DCS）是一种典型的工业自动化系统，使用了先进的数据采集与处理技术。
本文将介绍DCS的数据采集与处理技术，并探讨其在工业领域的重要性。
一、DCS概述分布式控制系统（DCS）是一种在工业生产过程中使用的自动化控制系统。
它通常由多个分散的控制单元组成，控制着不同部分或不同环节的设备。
DCS通过数据采集与处理技术，实时监控和控制各个设备，使整个系统能够高效运行。
二、数据采集技术数据采集技术是DCS中的重要组成部分，其主要功能是收集现场设备的数据并传输到控制中心。
在DCS系统中，常用的数据采集技术包括模拟量信号采集和数字量信号采集。
1. 模拟量信号采集模拟量信号采集是指将实际过程中的模拟量信号转换成数字信号，以便于DCS系统进行处理和控制。
常见的模拟量信号采集设备包括传感器、变送器等。
传感器通过测量实际过程中的物理量（如温度、压力等），将其转换成电信号；而变送器则将传感器采集到的模拟信号进行放大、线性化等处理，并将其转换成标准的模拟量信号。
通过这些设备的协同工作，DCS系统可以实时地获得实际过程中的各种物理量。
2. 数字量信号采集数字量信号采集是指将实际过程中的开关信号（如开关量、报警信号等）转换成数字信号。
常见的数字量信号采集设备包括开关量传感器、编码器等。
这些设备通过检测实际过程中的开关状态，并将其转换成数字信号，以便DCS系统进行处理和控制。
三、数据处理技术数据处理技术是DCS中的核心部分，其主要功能是对采集到的数据进行处理和分析，以实现对生产过程的监控和控制。
1. 实时数据处理实时数据处理是指DCS系统对采集到的数据进行实时处理和分析。
系统会根据事先设定的规则和算法，对数据进行计算、比较、判断等操作，以判断当前的工艺状态，并根据需要发送信号给执行机构进行控制。
实时数据处理在DCS系统的稳定性和可靠性方面起着至关重要的作用，它直接影响到整个系统的运行效果。
数据采集与处理工作总结
数据采集与处理工作总结近年来，我一直在从事数据采集与处理相关的工作，通过不断学习和实践，我对这个领域的工作有了更深入的了解和认识。
在过去的一段时间里，我积累了大量的经验和技巧，通过不断改进和优化工作流程，提高了数据收集和处理的效率，为整个团队提供了有力的支持。
一、工作背景与目标数据采集与处理是现代企业中非常重要的工作环节，准确、及时地获得关键数据对于企业决策和战略制定具有重要意义。
在我所在的团队中，我们的目标是通过采集和处理各类数据，提供给决策者全面准确的数据支持，帮助企业做出科学合理的决策。
二、工作流程优化为提高工作效率，我进行了以下工作流程优化：1. 数据需求明确：与决策层进行充分的沟通和交流，确保确切了解他们的数据需求，并根据需求制定相应的采集与处理方案。
2. 数据采集：我熟练掌握了各种数据采集工具和技巧，可以快速、准确地从多个渠道收集所需的数据，包括网络爬虫、API接口等。
3. 数据清洗与整理：采集回来的数据往往存在噪声和冗余，我使用数据清洗工具进行处理，去除无效数据，并对数据进行规范化和整理，以便后续的分析和统计。
4. 数据存储与管理：我使用数据库对清洗后的数据进行存储和管理，保证数据的安全性和可靠性，并方便后续的查询和分析。
5. 数据分析与可视化：除了提供原始数据，我还根据需求对数据进行分析和加工，生成各种图表和报表，以便决策者更直观地理解数据并做出决策。
三、技术应用和工具介绍为了提高工作效率和数据处理质量，我不断学习和应用新的技术和工具。
以下是我在工作中常用的一些技术和工具：1. 数据采集工具：我熟练使用Python编程语言，结合相关库和框架，如Scrapy、BeautifulSoup等，可以快速编写爬虫程序，高效地采集数据。
2. 数据清洗和整理工具：我使用Python编程语言中的pandas库进行数据清洗和整理，减少了人工操作的错误和时间成本。
3. 数据存储和管理工具：我使用MySQL数据库对采集和清洗后的数据进行存储和管理，保证了数据的安全性和可靠性。
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·44·
数据采集与传输系统
摘 要
该数据采集与传输系统以89C51及89C2051为核心，由数据采
集模块、调制解调模块、模拟信道、测试码发生器、噪声模拟器、结
果显示模块等构成。在本方案中仅使用通用元器件就较好的实现了题
目要求的各项指标。其中调制解调模块、噪声模拟器分别采用单片机
和可编程逻辑器件实现。本数据采集与传输系统既可对8路数据进行
轮检，也可设置为对一路数据单独监控。本系统硬件设计应用了EDA
工具，软件设计采用了模块化的编程方法。传输码元速率为16kHz～
48kHz的二进制数据流。另外，还使用了 “1”：“01”、“0”：“10”
的Manchester编码方法使数据流的数据位减少,从而提高传输速率。
·45·
一、方案设计与论证
首先，我们分析一下信道与信噪比情况。本题中码元传输速率为
16k波特，而信号被限定在30k～50kHz的范围内，属于典型的窄带
高速率数字通信。而信噪比情况相对较好。这是因为信号带宽仅为
20kHz，而噪声近似为0～43kHz（145%Ts）的窄带白噪声，这样即
使在信号和噪声幅度比值为1：1的情况下，带内的噪声功率仍然比
较小，所以系统具有较高的信噪比。
方案一：
常用的数字调制系统有：ASK、FSK、PSK等。其中FSK具有
较强的抗干扰能力，但其要求的的带宽最宽，频带利用率最低，所以
首先排除。ASK理论上虽然可行，但在本题目中，由于一个码元内
只包括约两个周期的载波，所以采用包络检波法难以解调，也不可行。
另外，对于本题目，还可以考虑采用基带编码的方法进行传输，如
HDB3码，但这种编码方法其抗干扰能力较差，因此也不太适合。
方案二：
PSK调制方式具有较强的抗干扰能力，同时其调制带宽相对也比
·46·
较窄，因此我们考虑采用这种调制方式。为了简化系统，在实际实现
时，我们采用了方波作为载波的PSK调制方式。当要求的数据传输
速率较低（≤24kbps）时，对原始数据处理的方法如下：
“1”用“1010”（0相位两个周期的方波）表示；
“0”用“0101”（π相位两个周期的方波）表示。
上述调制方法能传输的最大码元速率为24kbps，当要求的数据传
输速率大于24kbps时，对原始数据处理的方法如下：
“1”用“10”（0相位一个周期的方波）表示；
“0”用“01”（π相位一个周期的方波）表示。
同时我们为了避免PSK调制方式复杂的载波提取电路的设计，
在具体设计时采用了异步传输和软件解调相结合的解调方法，即：首
先利用异步传输的起始位，确定数据的初始相位，避免了PSK解调
时相位的随机性；然后利用简单的软件判决进行数据的解调。这样做
有以下优点：
1、只使用两个电平，有足够的定位信息，直流漂移较小。
2、信号频谱的主要部分在30k～50kHz的通带范围内，利于传输。
3、实现方法简单，避免了PSK解调时复杂的载波提取和位同步提取
电路。
4、在数据速率较低时，系统具有一定的纠错能力。例如当收到1110
时可判为1（1010），当收到0111时可判为0（0101）。本系统通过软
件加入了自动纠错，能纠正码距为1的误码。
·47·
5、系统具有比较宽的数据传输范围：16kbps～48kbps。虽然在高端
和低端传输速率时，已调信号的带宽已超出了信道的3dB带宽的范
围，但由于已调信号的大部分能量仍然在信道的带宽范围之内，而信
道噪声又比较小，所以对于正确解调影响不大。
在具体实现上采用单片机完成调制与解调，通信采用单片机间的
串行通信来完成。这样做的好处是：
1、采用单片机串口通信，便于同步，定位方便。
2、单片机本身对于串行信号具有多次抽判的功能。
3、单片机可对接收到的1010四位序列进行软件判决，提高系统的抗
噪性能。
4、系统可升级性好，可以根据需要，进行纠错编码。当信道条件改
变时也能较快适应。
系统原理框图如下
图1.1 系统原理框图
8
路
被
测
电
压
A/D
采
集
与
通信控制器调制器测试码发生器噪声模拟发生器30KHz-50KHz模拟信道滤波器解
调
器
采
集
结
果
显
示
发送端接收端
Vs
Vn
S1S2
·48·
二、系统实现及理论分析
1．带通滤波器模块
带通滤波器N阶全极点传递函数近似式如上式，可看出带通滤
波器的传递函数是由低通滤波器的传递函数变换而来的。四阶带通滤
波器可由低通滤波器和高通滤波器级连而成，因此可以把一个截止频
率为30KHZ的高通滤波器和一个截止频率为50KHZ的低通滤波器级
联起来，采用切比雪夫型高低通滤波器级联，经计算中心频率约为
40KHZ。
切比雪夫型低通滤波器其幅频公式如下：
1
22
()1(/)ncKHjeC
e和K1为常数Cn为N阶切比雪夫型多项表达式，ωc为截止频率。N
增加则波纹系数增加。
将低通滤波器传递函数的s换为1/s即可得到高通滤波器的传递
函数。
滤波器采用归一化设计，求出归一化系数后查表得到所需阻容参
数。为此我们用VB编写了一个滤波器快速设计软件，只要填入频率
值和所选电容值就可得出其他电路参数。
22
0
0
2
1()1110nnSnSBsGbVVSbSbSb