以下是一个简化的Python爬虫程序示例，用于从Fofa中批量获取CVE漏洞相关的信息。

import requests
import csv
 
# Fofa API 相关配置
FOFA_API_URL = "https://fofa.info/api/v1/search/all"
FOFA_EMAIL = "your_email@example.com"
FOFA_KEY = "your_fofa_api_key"
 
# CVE 列表，这里只列举了几个示例
cve_list = ["CVE-2017-11499", "CVE-2018-1000002", "CVE-2018-1000003"]
 
# 构建查询
queries = [f'title="{cve}"' for cve in cve_list]
 
# 结果文件
result_file = "cve_results.csv"
 
# 发送请求
def send_request(query):
    payload = {
        "email": FOFA_EMAIL,
        "key": FOFA_KEY,
        "query": query
    }
    response = requests.get(FOFA_API_URL, params=payload)
    return response.json()
 
# 保存结果
def save_results(results, file_name):
    with open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(['CVE', 'Hostname', 'IP'])
        for result in results:
            hostname = result.get('hostname')
            ip = result.get('ip')
            for cve in cve_list:
                writer.writerow([cve, hostname, ip])
 
# 主函数
def main():
    results = []
    for query in queries:
        response = send_request(query)
        results.extend(response.get('results'))
    save_results(results, result_file)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这个示例程序首先定义了Fofa API 的URL和认证信息，然后构建了一个CVE列表。通过循环构建查询，并发送请求到Fofa API获取数据，最后将结果保存到CSV文件中。

注意：实际使用时需要替换FOFA_EMAIL和FOFA_KEY为您的有效凭证，并确保您有足够的查询配额来执行这些查询。

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
public class JsoupExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://example.com"; // 替换为目标网站
        try {
            Document document = Jsoup.connect(url).get();
            Elements elements = document.select("div.product-info"); // 选择器根据实际网页结构进行调整
 
            for (Element element : elements) {
                Elements titleElements = element.select("h3.title");
                Elements priceElements = element.select("p.price");
 
                if (!titleElements.isEmpty() && !priceElements.isEmpty()) {
                    String title = titleElements.get(0).text();
                    String price = priceElements.get(0).text();
                    System.out.println("Title: " + title);
                    System.out.println("Price: " + price);
                }
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码使用了Jsoup库来解析网页。首先，它连接到指定的URL，然后使用选择器选择所有含有"product-info"类的div元素。对于每个产品信息div，它会尝试提取包含在"title"和"price"类的h3和p元素中的标题和价格。最后，它打印出每个产品的标题和价格。这个例子展示了如何使用Jsoup进行基本的网页抓取和数据提取。

由于原始代码中使用了requests库，这里我们使用相同的库来提取学校课表信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_class_table(url):
    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'}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')
    class_table = soup.find('table', {'class': 'datelist'})
    return class_table
 
def parse_class_table(class_table):
    items = []
    for row in class_table.find_all('tr')[1:]:
        item = {
            'date': row.find_all('td')[0].text.strip(),
            'content': row.find_all('td')[1].text.strip()
        }
        items.append(item)
    return items
 
def main():
    url = 'http://jwc.xjtu.edu.cn/info/1008/24527.htm'
    class_table = get_class_table(url)
    items = parse_class_table(class_table)
    for item in items:
        print(f"日期: {item['date']}, 内容: {item['content']}")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个函数get_class_table来发送请求并获取课表页面的HTML内容。然后定义了一个函数parse_class_table来解析这些内容并提取出我们需要的日期和内容信息。最后在main函数中通过调用这两个函数来获取和展示XJTU官网公布的课表信息。

import requests
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'}
 
# 目标网页URL
url = 'http://example.com/some_page.html'
 
# 发送HTTP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')
    
    # 提取网页数据
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.get_text())
else:
    print("网页抓取失败，状态码:", response.status_code)
 

这段代码展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来抓取一个静态网页的数据。首先，我们设置了请求头，以模拟浏览器的访问，然后我们发送一个GET请求到目标网页。如果请求成功，我们使用BeautifulSoup来解析网页，并提取所有段落标签的文本内容。这是一个简单的网页爬虫示例，适合作为初学者学习和实践。

Python 爬虫入门主要包括以下几个步骤：

1. 选择合适的库：常用的库有requests用于发送HTTP请求，BeautifulSoup用于解析HTML页面。
2. 发送请求：使用requests库获取网页内容。
3. 解析页面：使用BeautifulSoup库解析HTML，提取需要的数据。
4. 保存数据：将爬取的数据保存至文件或数据库。

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于抓取一个网页上的所有链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'http://example.com'
 
# 发送GET请求
response = requests.get(url)
 
# 确保请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取所有的链接
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))

确保在运行爬虫代码之前，了解并遵守相关网站的robots.txt规则以及法律法规，不进行对个人隐私或商业敏感信息的非法抓取。

aiohttp.client_exceptions.ContentTypeError 这个错误通常表示客户端在处理一个 HTTP 响应时，发现响应的内容类型（Content-Type）与预期的不符。

解决方法：

1. 检查服务器响应的 Content-Type 头部是否与你预期的一致。例如，如果你期望的是 JSON 数据，确保服务器返回的是 application/json。
2. 如果你是服务器端，确保响应头部正确设置。如果你是客户端，确保你的处理代码能够处理服务器返回的内容类型。
3. 如果服务器返回的是你不期望的内容类型，你可能需要更新你的请求头部，指定你想要接收的数据格式，或者修改你的处理逻辑以适应返回的数据格式。
4. 如果你确信服务器返回的内容类型是正确的，但仍然遇到了这个错误，可能是服务器返回的数据有问题，比如内容为空或者格式不正确。检查服务器响应的内容是否有误。

在修复这个问题时，你可能需要查看响应对象的 content_type 属性，并根据需要调整你的处理代码。如果你使用的是 aiohttp 库，确保你正确地处理了响应内容，例如使用 await response.json() 来获取 JSON 格式的数据，而不是直接读取 response.text()。

由于篇幅限制，我无法提供完整的代码实现。但我可以提供一个简化的示例来说明如何使用Django框架创建一个股票交易数据的可视化系统。

# 安装Django
pip install django
 
# 创建项目和应用
django-admin startproject stock_visualization
python manage.py startapp stock_app
 
# stock_visualization/settings.py
INSTALLED_APPS = [
    ...
    'stock_app',
    ...
]
 
# stock_app/models.py
from django.db import models
 
class StockTrade(models.Model):
    date = models.DateField()
    open_price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    close_price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    high_price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    low_price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
    volume = models.IntegerField()
 
    def __str__(self):
        return f'{self.date} Stock Trade'
 
# stock_app/views.py
from django.http import JsonResponse
from .models import StockTrade
import pandas as pd
 
def stock_data(request):
    data = StockTrade.objects.all().values()
    df = pd.DataFrame(list(data))
    df.to_json()
    return JsonResponse(df, safe=False)
 
# stock_visualization/urls.py
from django.urls import path
from stock_app.views import stock_data
 
urlpatterns = [
    path('stock_data/', stock_data, name='stock_data'),
]
 
# 收集数据并保存到数据库
# ...
 
# 运行项目
python manage.py runserver

这个简化的示例展示了如何使用Django创建一个应用，该应用可以从数据库中获取股票交易数据，并通过一个视图函数以JSON格式提供数据，以供前端JavaScript可视化工具使用。这个例子没有包含爬虫代码，因为股票数据的获取通常涉及法律和以API为主的数据来源，而这涉及到注册和API密钥的获取。

实际的设计可能还需要包括前端的HTML、CSS和JavaScript代码，以及其他安全性、性能和可维护性的考虑。

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。