import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_pages(url):
    # 获取页面内容
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
def parse_page(html):
    # 解析页面，提取所需信息
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    titles = soup.find_all('h2', class_='post-title')
    for title in titles:
        print(title.a.text)
        # 提取详细链接
        detail_url = title.a['href']
        print(detail_url)
 
def main():
    # 主函数，控制爬取流程
    base_url = 'http://example.com/page/'
    for page in range(1, 11):  # 假设网站只有10页
        url = base_url + str(page)
        html = get_pages(url)
        if html:
            parse_page(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例代码展示了如何爬取一个URL模式不变的网站的多个页面。在这个例子中，我们假设网站只有10页，因此我们爬取页码从1到10的页面。代码中的get_pages函数负责获取页面内容，parse_page函数负责解析页面并提取信息，最后在main函数中控制爬取流程。

在微店中，获取商品详情数据通常需要通过调用微店提供的API接口来实现。由于没有提供具体的API文档链接，以下是一个通用的示例，使用Python和requests库来调用一个假设的商品详情数据接口。

首先，确保安装了requests库：

pip install requests

然后，使用以下代码来获取商品详情数据：

import requests
 
# 假设的商品链接
item_url = "https://weidian.com/item.html?itemID=12345678"
 
# 构造请求头，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'
}
 
# 发送GET请求到商品链接
response = requests.get(item_url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 处理响应数据
    item_data = response.json()
    print(item_data)
else:
    print("请求失败")
 
# 注意：以上代码是假设的，实际使用时需要替换item_url和headers中的User-Agent，并且确保微店提供了可调用的API接口。

请注意，实际使用时需要替换item_url和headers中的User-Agent，并且确保微店提供了可调用的API接口。如果微店有API文档，请参照文档提供的接口说明进行调用。如果没有API文档，可能需要联系微店的技术支持获取API信息。

import scrapy
 
class QuotesSpider(scrapy.Spider):
    name = 'quotes'
    start_urls = [
        'http://quotes.toscrape.com/page/1/',
        'http://quotes.toscrape.com/page/2/',
    ]
 
    def parse(self, response):
        # 提取每一页的所有引用信息
        quotes = response.css('div.quote')
        for quote in quotes:
            yield {
                'author': quote.css('small.author::text').extract_first(),
                'text': quote.css('span.text::text').extract_first(),
            }
 
        # 提取并跟踪下一页的链接
        next_page_url = response.css('li a.next::attr(href)').extract_first()
        if next_page_url:
            next_page_url = response.urljoin(next_page_url)
            yield scrapy.Request(next_page_url, callback=self.parse)

这段代码定义了一个名为quotes的爬虫，它将从两个指定的URL（每个页面的引用页）开始爬取数据。在parse方法中，它提取了每个页面上的所有引用，并且如果当前页之后有下一页，它会提取下一页的URL并跟踪进入下一轮的爬取。这个例子展示了如何使用Scrapy进行简单的多页面数据爬取。

报错解释：

这个错误表示requests库在尝试连接到指定的URL时超过了最大重试次数。默认情况下，requests会在连接失败时重试几次，如果在指定的重试次数内都无法成功连接到服务器，则会抛出此错误。

解决方法：

1. 增加重试次数：

import requests
from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
 
session = requests.Session()
retries = Retry(total=5, backoff_factor=0.1, status_forcelist=[500, 502, 503, 504])
session.mount('http://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
session.mount('https://', HTTPAdapter(max_retries=retries))
 
response = session.get('http://example.com')

在这个例子中，我们通过Retry类设置了最大重试次数为5次，并且在遇到500, 502, 503, 504这几个错误码时会自动重试。

2. 检查网络连接：

   确保你的网络连接没有问题，如果是暂时的网络问题导致的连接失败，增加重试次数可能会解决问题。

3. 检查URL：

   确认你尝试访问的URL是正确的，并且服务器是可达的。

4. 检查服务器状态：

   如果你有权限访问服务器，检查服务器的状态，确认服务器没有宕机或正在维护。

5. 使用代理：

   如果你在一个网络环境中，可能需要设置代理来访问外部服务器。

6. 调整超时时间：

   有时候网络延迟导致的连接超时也会引起这个错误，可以尝试增加请求的超时时间。

response = requests.get('http://example.com', timeout=10)

7. 异常处理：

   在代码中加入异常处理，以便在遇到此类错误时能够优雅地处理。

try:
    response = requests.get('http://example.com')
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(e)

根据具体情况选择合适的解决方法。

Requests是Python中一个非常简洁的HTTP客户端库，它用于发送HTTP请求。它的设计理念是提供美观，简单且易于使用的HTTP接口。

安装方法：

pip install requests

简单的GET请求：

import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)

简单的POST请求：

import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post('https://www.example.com', data=payload)
print(response.text)

添加headers和cookies：

import requests
 
headers = {'User-Agent': 'my-app/0.0.1'}
cookies = {'cookie_key': 'cookie_value'}
 
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers, cookies=cookies)
print(response.text)

处理响应：

import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
 
print(response.status_code)  # 状态码
print(response.headers)      # 响应头
print(response.cookies)      # 响应cookies
print(response.text)         # 响应文本

以上代码展示了如何使用Requests库发送不同类型的HTTP请求，并处理响应。

const fs = require('fs');
const path = require('path');
const https = require('https');
const querystring = require('querystring');
 
// 图片保存路径
const IMAGE_DIR = 'baidu_images';
 
// 检查并创建图片保存目录
if (!fs.existsSync(IMAGE_DIR)) {
    fs.mkdirSync(IMAGE_DIR);
}
 
// 构造请求选项
function buildRequestOptions(query, offset) {
    const params = querystring.stringify({
        'tn': 'resultjson_com',
        'ie': 'utf-8',
        'word': query,
        'pn': offset,
        'rn': 30,
        'gsm': '1e'
    });
    return {
        hostname: 'image.baidu.com',
        path: `/search/flip?${params}`,
        method: 'GET'
    };
}
 
// 下载图片
function downloadImage(imageUrl, filename) {
    https.get(imageUrl, (res) => {
        const fileStream = fs.createWriteStream(path.join(IMAGE_DIR, filename));
        res.pipe(fileStream);
        fileStream.on('finish', () => {
            console.log(`下载成功: ${filename}`);
        });
    }).on('error', (e) => {
        console.error(`下载失败: ${e.message}`);
    });
}
 
// 处理图片数据
function processImages(data, query) {
    data.data.forEach(item => {
        const imageUrl = item.middleURL.replace(/\\/g, '/');
        const filename = `${query}_${item.fromPageIndex}.jpg`;
        downloadImage(imageUrl, filename);
    });
}
 
// 查询图片并保存
function crawlImages(query, offset) {
    const options = buildRequestOptions(query, offset);
    https.get(options, (res) => {
        let data = '';
        res.setEncoding('utf8');
        res.on('data', (chunk) => {
            data += chunk;
        });
        res.on('end', () => {
            const parsedData = JSON.parse(data.substring(data.indexOf('{')));
            processImages(parsedData, query);
        });
    }).on('error', (e) => {
        console.error(`请求错误: ${e.message}`);
    });
}
 
// 示例：搜索"风景"图片
crawlImages('风景', 0);

这段代码使用了Node.js的HTTPS模块来发送请求，并处理响应。它构建了请求选项，然后使用这些选项向百度图片发送请求。收到响应后，它解析JSON数据并遍历图片数据，下载每个图片，并将其保存到本地文件系统中。这个简单的爬虫示例展示了如何使用Node.js进行基本的网络爬取。

PHP 编写爬虫程序通常使用 cURL 或者 file\_get\_contents 函数来发送 HTTP 请求，获取网页内容。以下是一个简单的 PHP 爬虫示例，它使用 cURL 来获取网页内容，并使用正则表达式提取链接。

<?php
 
function get_web_page($url) {
    $options = array(
        CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,     // 返回结果而不是输出
        CURLOPT_FOLLOWLOCATION => true,      // 跟踪重定向
        CURLOPT_ENCODING => "",             // 允许 gzip 解压
        CURLOPT_USERAGENT => "spider",       // 模拟用户代理
        CURLOPT_AUTOREFERER => true,         // 自动设置 Referrer
        CURLOPT_CONNECTTIMEOUT => 120,       // 连接超时
        CURLOPT_TIMEOUT => 120,              // 总超时
        CURLOPT_MAXREDIRS => 10,             // 最大重定向次数
    );
 
    $ch = curl_init($url);
    curl_setopt_array($ch, $options);
    $content = curl_exec($ch);
    $err = curl_error($ch);
    curl_close($ch);
 
    if ($err) {
        return "cURL error: " . $err;
    } else {
        return $content;
    }
}
 
function extract_links($html) {
    // 正则表达式匹配所有的a标签href属性
    preg_match_all('/<a[^>]+href=["]([^"]+)](/i', $html, $matches)    return $matches[1];
}
 
$url = "http://example.com";
$html = get_web_page($url);
$links = extract_links($html);
 
print_r($links);
 
?>

这个例子中的 get_web_page 函数用于获取指定 URL 的内容，extract_links 函数用于从网页内容中提取所有的链接。

注意：爬取数据时应当遵守相关的法律法规，并且要尊重网站的 Robots 协议，避免过度请求导致对网站的服务影响。

校园疫情防控系统是一个重要的信息系统，它可以帮助学校有效地管理学生的健康状况，控制疫情的传播。以下是一个简化版的系统框架设计，它包含了基本的功能模块，但具体实现细节和数据库设计需要根据实际需求进行扩展和修改。

@SpringBootApplication
public class CampusControlSystemApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CampusControlSystemApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
@RequestMapping("/health")
class HealthController {
    @Autowired
    private HealthService healthService;
 
    @PostMapping("/submit")
    public ResponseEntity<?> submitHealthInfo(@RequestBody HealthInfo healthInfo) {
        healthService.saveHealthInfo(healthInfo);
        return ResponseEntity.ok("Health info submitted successfully.");
    }
 
    // 其他APIs...
}
 
class HealthInfo {
    // 健康信息实体类
    // 包含学生ID，体温，联系方式等字段
}
 
interface HealthService {
    void saveHealthInfo(HealthInfo healthInfo);
    // 其他服务方法...
}
 
@Service
class HealthServiceImpl implements HealthService {
    @Autowired
    private HealthInfoRepository healthInfoRepository;
 
    @Override
    public void saveHealthInfo(HealthInfo healthInfo) {
        healthInfoRepository.save(healthInfo);
    }
    // 其他方法的实现...
}
 
interface HealthInfoRepository extends JpaRepository<HealthInfo, Long> {
    // 继承JpaRepository后，可直接使用CRUD方法
}

在这个简化版的系统中，我们定义了一个HealthController来处理学生提交的健康信息。HealthInfo是健康信息的实体类，用于映射HTTP请求的JSON数据。HealthService定义了保存健康信息的方法，HealthServiceImpl提供了具体的实现。HealthInfoRepository继承自JpaRepository，使得我们可以直接使用Spring Data JPA提供的CRUD方法。

这个例子展示了如何使用Spring Boot和Spring Data JPA快速构建一个简单的系统原型。在实际应用中，你需要根据具体需求进行功能扩展和安全性考虑。例如，添加用户认证和授权、健康信息审核机制、学生定位系统等。

import requests
 
def fetch_url(url):
    """
    使用 requests 模块发送 GET 请求，获取网页内容
    :param url: 需要获取内容的网页URL
    :return: 网页内容
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "Error: 状态码不是200"
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "Error: 请求发生异常"
 
# 示例使用
url = "http://example.com"
print(fetch_url(url))

这段代码定义了一个名为 fetch_url 的函数，它接受一个 URL 作为参数，使用 requests.get 方法发送一个 GET 请求，然后检查响应状态码，如果是 200，则返回网页内容。如果状态码不是 200，或者发生异常，它将返回一个错误信息。这个简单的函数展示了如何使用 requests 模块来进行基本的网络爬取。

Python爬虫是一种自动提取网页数据的程序。以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML。

首先，需要安装必要的库：

pip install requests beautifulsoup4

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 = 'https://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的<a>标签，并提取href属性
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))
 
else:
    print(f"Failed to retrieve the webpage: {response.status_code}")

这个简单的爬虫示例仅用于教学目的，实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，如处理JavaScript动态渲染的内容、处理登录认证、遵守robots.txt协议、限制爬取频率等。