1. 测试环境与工具：本次测试在Windows 10系统下进行，使用Google Chrome浏览器版本96.0.4664.45（正式版本）。硬件配置为Intel Core i5-8250U处理器、8GB内存。抓取脚本采用Python编写，主要依赖库包括Selenium 3.141.0、BeautifulSoup 4.9.0和Pandas 1.3.3。通过ChromeDriver 96.0.4664.45实现浏览器自动化控制，设置隐式等待时间为10秒，页面加载超时时间为30秒。
2. 目标网站与数据范围：选取电商平台“示例商城”作为测试对象，重点抓取首页、商品分类页及具体商品详情页数据。采集内容包括商品名称、价格、销量、评价数、店铺名称等字段。测试期间共执行5轮抓取，每轮覆盖10个不同类目页面及每个类目下前20个商品详情页，累计抓取页面数量达500+。
3. 脚本执行效率：单次完整抓取任务平均耗时约3分15秒，其中首页加载及解析耗时占比最高（约40%）。并发执行测试中，同时开启3个浏览器实例时，总耗时缩短至2分45秒，但内存占用峰值达到1.2GB；当并发数增至5个实例时，部分脚本出现元素定位失败问题，错误率上升至12%。
4. 反爬虫机制触发情况：测试过程中共触发验证码验证3次，均出现在高频率连续抓取阶段（每分钟超过20个页面）。其中2次为滑动拼图验证码，1次为文字点选验证码。启用Selenium模拟人工操作后，验证码通过率达100%，但平均每次验证耗时增加约25秒。未出现IP封禁或账号登录限制情况。
5. 数据准确性验证：通过手动抽样核对，抓取数据准确率为98.7%。主要误差集中在商品价格字段（部分促销信息加载延迟导致数据缺失），经调整脚本等待逻辑后，误差率降至0.8%。所有字段完整性达到预期要求，无关键数据漏抓现象。
6. 系统资源占用分析：单线程脚本执行时，CPU使用率稳定在30%-45%，内存占用约600MB。并发执行时，CPU峰值达85%，内存占用随浏览器实例数量线性增长。磁盘I/O主要消耗在数据存储阶段（CSV文件写入），平均写入速度约120KB/s。长时间运行（>2小时）未出现内存泄漏问题。
7. 异常处理机制表现：脚本内置的异常捕获模块共记录错误17次，其中12次为网络超时异常，3次为元素定位失败，2次为JavaScript执行错误。自动重试机制成功恢复15次抓取，剩余2次因目标页面结构临时变更导致永久失败。日志系统完整记录所有错误详情及发生时间点。