import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'novel_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/novels']
 
    def parse(self, response):
        # 提取每本小说的链接
        novel_urls = response.css('a.novel_link::attr(href)').getall()
        for url in novel_urls:
            yield response.follow(url, self.parse_novel)
 
    def parse_novel(self, response):
        # 提取小说章节标题和内容
        title = response.css('h1.novel_title::text').get()
        content = response.css('div.novel_content').get()
        yield {
            'title': title,
            'content': content,
        }

这个简单的爬虫示例展示了如何使用Scrapy框架来定义一个爬虫，提取网页中的链接，并对每个小说页面进行解析。在parse_novel方法中，它提取了小说的标题和内容，并生成了一个包含这些信息的字典。这个爬虫的名字是novel_spider，允许爬取的域名是example.com，起始URL是http://example.com/novels。在实际应用中，你需要根据目标网站的结构来调整CSS选择器。

Scrapy, Scrapyd 和 Gerapy 是用于创建和调度爬虫的工具，以下是使用这些工具的基本步骤：

1. 安装Scrapy, Scrapyd 和 Gerapy：

pip install scrapy scrapyd gerapy

2. 使用Scrapy创建一个爬虫项目和Spider：

scrapy startproject myproject
cd myproject
scrapy genspider mydomain mydomain.com

3. 配置Scrapy项目以便与Scrapyd集成。在myproject/scrapy.cfg文件中，确保有如下配置：

[deploy]
url = http://localhost:6800/
project = myproject

4. 部署爬虫到Scrapyd：

scrapyd
cd myproject
scrapyd-deploy

5. 启动Gerapy：

gerapy init
cd gerapy
gerapy migrate
gerapy runserver

6. 在Gerapy界面配置Scrapyd服务并调度爬虫。

注意：这只是一个基本的框架设置，实际使用时可能需要更复杂的配置，比如配置调度策略、部署多个Scrapyd服务器等。

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
# 目标URL
url = 'https://item.jd.com/100012043978.html'
 
# 发送GET请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取商品名称
    product_name = soup.find('div', class_='sku-name').text.strip()
    
    # 提取商品价格
    product_price = soup.find('div', class_='price').text.strip()
    
    # 提取商品评分
    product_score = soup.find('div', class_='score').text.strip()
    
    # 提取商品评论数
    product_comment_count = soup.find('div', class_='comment-count').text.strip()
    
    # 将数据存入字典
    data = {
        '商品名称': product_name,
        '商品价格': product_price,
        '商品评分': product_score,
        '商品评论数': product_comment_count
    }
    
    # 将字典转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame([data])
    
    # 输出结果
    print(df)
 
else:
    print('请求失败')

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，使用BeautifulSoup库来解析网页，并使用pandas库来存储和输出数据。代码中的URL是京东上某商品页的链接，通过分析网页结构来提取商品信息。这个实例简单直观地展示了如何使用Python进行网页数据爬取。

import requests
 
# 定义一个函数来发送HTTP请求
def send_request(method, url, **kwargs):
    try:
        if method == 'GET':
            response = requests.get(url, **kwargs)
        elif method == 'POST':
            response = requests.post(url, **kwargs)
        elif method == 'PUT':
            response = requests.put(url, **kwargs)
        elif method == 'DELETE':
            response = requests.delete(url, **kwargs)
        elif method == 'PATCH':
            response = requests.patch(url, **kwargs)
        else:
            raise ValueError('Unsupported HTTP method: ' + method)
        
        # 打印请求的URL和响应状态码
        print('Requested URL:', response.url)
        print('Status Code:', response.status_code)
        
        # 返回响应内容
        return response.text
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        # 如果发生错误，打印错误信息
        print('An error occurred:', e)
        return None
 
# 使用函数发送请求
response_text = send_request('GET', 'https://api.example.com/data')
 
# 打印响应内容
print(response_text)

这个代码示例展示了如何使用Python的requests库来发送不同类型的HTTP请求，并处理可能发生的异常。这是一个简化的例子，用于教学目的。在实际应用中，你可能需要添加额外的参数和错误处理逻辑。

由于这个问题涉及的内容较多且涉及到一些敏感信息，我将提供一个简化版的示例来说明如何使用Python和Django创建一个简单的农产品推荐系统。

# 安装Django
pip install django
 
# 创建Django项目
django-admin startproject myfarm
cd myfarm
 
# 创建应用
python manage.py startapp products
 
# 编辑 products/models.py 添加农产品模型
from django.db import models
 
class Product(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=100)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    description = models.TextField()
 
    def __str__(self):
        return self.name
 
# 运行数据库迁移
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
 
# 创建爬虫（示例代码，需要根据实际情况编写）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from products.models import Product
 
def scrape_product_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 假设只抓取产品名称和价格
    product_name = soup.find('h1', {'class': 'product-name'}).text.strip()
    product_price = soup.find('div', {'class': 'product-price'}).text.strip()
    
    # 保存到数据库
    product = Product.objects.create(name=product_name, price=product_price)
    return product
 
# 编写视图和URLs（省略）

这个示例展示了如何使用Django创建一个简单的应用来存储农产品信息，并包含了一个简单的爬虫函数来抓取数据并保存到数据库中。实际应用中，你需要根据具体的网站结构和要抓取的数据进行详细的爬虫代码编写。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import random
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
 
def get_weibo_hot_search(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
def parse_weibo_hot_search(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    hot_search_list = soup.find_all(class_='td-01')
    for hot_search in hot_search_list:
        rank = hot_search.find('em').text
        keyword = hot_search.find('a').text
        print(f'排名: {rank}, 关键词: {keyword}')
 
def main():
    url = 'https://s.weibo.com/top/summary'
    html = get_weibo_hot_search(url)
    parse_weibo_hot_search(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了请求头，模拟浏览器访问，然后定义了获取微博实时热搜榜页面源码的函数get_weibo_hot_search。接着定义了解析源码并提取关键词和排名的函数parse_weibo_hot_search。最后在main函数中调用这两个函数，完成微博实时热搜榜信息的爬取和解析。

以下是一个使用uiautomator2库获取拼多多APP端上的商品数据的简化代码示例：

from uiautomator2 import Device
 
# 连接设备
d = Device('设备标识')
 
# 安装uiautomator2服务端
d.app_install('uiautomator2服务端的APK路径')
 
# 安装atx-agent服务端
d.app_install('atx-agent服务端的APK路径')
 
# 启动拼多多APP
d.app_start('拼多多APP包名')
 
# 获取商品数据的函数示例
def get_goods_data(d, goods_xpath):
    # 使用XPath定位到商品元素，并获取数据
    return [goods_element.text for goods_element in d(goods_xpath)]
 
# 示例XPath，用于定位商品名称
goods_xpath = '//*[@resource-id="商品资源ID"]'
 
# 获取商品数据
goods_names = get_goods_data(d, goods_xpath)
 
# 打印商品数据
for name in goods_names:
    print(name)

请注意，上述代码中的设备标识、uiautomator2服务端的APK路径、atx-agent服务端的APK路径和商品资源ID都需要根据实际情况进行替换。此外，商品的XPath也需要根据拼多多APP的实际布局进行调整。这只是一个简化的代码示例，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来处理页面滚动、加载更多数据等问题。

在使用 Selenium 进行 Web 爬虫时，可以通过代理服务器来隐藏你的真实 IP 地址，以下是一个使用代理 IP 的 Selenium 示例：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.proxy import Proxy, ProxyType
 
# 代理服务器设置
proxy = Proxy({
    'proxyType': ProxyType.MANUAL,
    'httpProxy': 'http://代理ip:代理端口',
    'ftpProxy': 'ftp://代理ip:代理端口',
    'noProxy': 'localhost,127.0.0.1',
    'sslProxy': 'https://代理ip:代理端口'
})
 
# 将代理服务器设置添加到webdriver
proxy.add_to_webdriver(driver)
 
# 启动浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 使用代理浏览网页
driver.get('http://httpbin.org/ip')
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

对于有账号密码的代理认证，可以通过设置环境变量来实现：

import os
 
os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://用户名:密码@代理ip:代理端口'
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'https://用户名:密码@代理ip:代理端口'
 
# 之后的代码与无认证代理相同

请确保替换代理服务器的 IP、端口、用户名和密码为你实际使用的信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import threading
import queue
 
# 定义一个多线程爬虫函数
def multi_threaded_crawler(url, thread_count):
    # 初始化队列，存储待爬取的URL
    crawl_queue = queue.Queue()
    crawl_queue.put(url)
 
    # 创建线程
    threads = [threading.Thread(target=crawl_page, args=(crawl_queue,)) for _ in range(thread_count)]
    
    # 启动所有线程
    for thread in threads:
        thread.start()
    
    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()
 
# 定义爬取单个页面的函数
def crawl_page(crawl_queue):
    while not crawl_queue.empty():
        url = crawl_queue.get()
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 此处添加解析页面内容的代码
            # 例如提取链接或者分析文本等
            # ...
            # 将新的链接放入队列中
            # new_urls = ...
            # for new_url in new_urls:
            #     crawl_queue.put(new_url)
        else:
            print(f'Failed to crawl {url}, status code: {response.status_code}')
 
# 使用方法
if __name__ == '__main__':
    base_url = 'http://example.com'
    num_threads = 10
    multi_threaded_crawler(base_url, num_threads)

这个简化的代码实例展示了如何使用Python的queue.Queue和threading库来实现一个多线程网络爬虫。这个爬虫从一个起始URL开始，并将其他网页的URL放入队列中，以便其他线程进行爬取。每个线程都会从队列中获取URL，然后使用requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup解析。这个例子省略了具体的页面解析细节，你需要根据实际需求添加相应的代码来分析页面内容。

为了爬取动态网页数据，你可以使用Selenium和PhantomJS配合使用。以下是一个使用Python和Selenium的示例代码：

from selenium import webdriver
 
# 设置PhantomJS的路径，请确保已经下载PhantomJS并放在指定路径
phantomjs_path = '/path/to/phantomjs'
 
# 设置WebDriver
service_args = ['--load-images=no', '--disk-cache=yes', '--ignore-ssl-errors=true']
driver = webdriver.PhantomJS(phantomjs_path, service_args=service_args)
 
# 打开目标网页
driver.get('http://example.com')
 
# 等待网页加载完成，可以使用显式等待或隐式等待
# 显式等待示例：
# from selenium.webdriver.common.by import By
# from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
# from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
# wait = WebDriverWait(driver, 10)
# element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'some-id')))
 
# 获取网页源码
html_content = driver.page_source
 
# 打印网页内容
print(html_content)
 
# 关闭WebDriver
driver.quit()

确保替换phantomjs_path为你的PhantomJS的实际路径，并将http://example.com替换为你想要爬取的动态网页的URL。

这段代码会启动PhantomJS浏览器，加载指定的网页，并等待网页完全加载（这个过程可能需要一些时间，取决于网页的复杂性和网络条件）。加载完成后，它会获取网页的源码并打印出来。最后，它会关闭PhantomJS浏览器。