import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
import os
import re
 
def download_image(image_url, directory):
    response = requests.get(image_url)
    file_name = image_url.split('/')[-1]
    with open(os.path.join(directory, file_name), 'wb') as file:
        file.write(response.content)
 
def extract_images(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    return [img['src'] for img in soup.find_all('img', {'class': re.compile('lazy')})]
 
def crawl_and_download(url, directory, threads=5, processes=3):
    response = requests.get(url)
    image_urls = extract_images(response.text)
    
    if not os.path.exists(directory):
        os.makedirs(directory)
    
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=threads) as executor:
        executor.map(download_image, image_urls, [directory] * len(image_urls))
    
    # 如果想使用多进程替换上面的线程池，取消以下注释
    # with ProcessPoolExecutor(max_processes=processes) as executor:
    #     executor.map(download_image, image_urls, [directory] * len(image_urls))
 
if __name__ == '__main__':
    base_url = 'https://www.example.com/gallery'
    output_directory = 'images'
    crawl_and_download(base_url, output_directory)

这段代码示例展示了如何使用多线程和多进程来下载图片。首先定义了一个下载单个图片的函数download_image，以及一个解析HTML内容并提取图片链接的函数extract_images。crawl_and_download函数负责发送HTTP请求、解析页面和调用多线程或多进程执行图片下载。通过注释展示了如何在多线程和多进程之间切换。

课题背景：

在当前信息爆炸的时代，获取及处理新闻数据具有重要的实际和理论价值。设计一个新闻爬虫系统可以帮助我们自动化地抓取和分析新闻数据，为相关研究和决策提供支持。

课题目的：

设计一个新闻爬虫系统，能够自动抓取特定新闻网站的新闻文章，存储在本地或数据库中，并进行必要的数据处理和分析。

课题意义：

1. 数据获取：自动化抓取新闻数据，方便进行大规模的新闻数据分析。
2. 信息处理：对新闻内容进行文本挖掘、情感分析等，获取隐藏的信息，如热点话题、社会趋势等。
3. 决策支持：新闻数据可用于市场调研、公司新闻分析、政策分析等，为决策者提供参考。

研究纲要：

1. 网络爬虫技术：使用Python的爬虫库（如BeautifulSoup、Scrapy）来分析网页结构和抓取新闻。
2. 数据存储与管理：选择合适的数据库（如SQLite、MySQL、MongoDB）存储爬取的数据。
3. 数据清洗与预处理：进行数据的去重、去噪等，以保证数据质量。
4. 文本处理与分析技术：使用自然语言处理库（如NLTK）进行文本挖掘和情感分析。
5. 可视化与报告：使用图形化方式展示数据分析结果，如新闻热图、词云等。

研究方法：

1. 确定爬虫目标网站和需要抓取的新闻文章信息。
2. 设计爬虫算法，包括页面解析、链接追踪、并发请求管理等。
3. 实现爬虫，编写Python代码，运行爬虫进行数据抓取。
4. 数据存储与管理，将抓取的数据存入数据库。
5. 数据分析与挖掘，使用文本处理工具进行情感分析、关键词提取等。
6. 编写报告，展示分析结果，并讨论可能的改进和扩展。

package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
    "os"
 
    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
)
 
func main() {
    // 检查命令行参数
    if len(os.Args) != 2 {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, "Usage: %s <url>\n", os.Args[0])
        os.Exit(1)
    }
 
    // 启动并行的HTTP客户端
    url := os.Args[1]
    res, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer res.Body.Close()
 
    if res.StatusCode != 200 {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, "Failed to fetch %s, status code: %d\n", url, res.StatusCode)
        os.Exit(1)
    }
 
    // 使用goquery解析HTML文档
    doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(res.Body)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 查询并打印所有的段落文本
    doc.Find("p").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        fmt.Printf("Paragraph %d: %s\n", i, s.Text())
    })
}

这段代码修复了原始代码中的错误，并添加了必要的错误处理和命令行参数检查。它演示了如何使用Go语言快速编写一个简单的Web爬虫，用于抓取给定URL的所有段落文本。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'https://example.com/some_page'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取所需数据
    # 假设我们要抓取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.get_text())
else:
    print(f"Error fetching: {response.status_code}")
 
# 注意：以上代码仅作为示例，实际使用时需要根据目标网页的结构进行相应的调整。

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，并使用BeautifulSoup库来解析HTML内容。代码示例中假设我们要抓取网页中的所有段落文本，并打印输出。这个例子展示了如何使用Python网络爬虫的基本技术来抓取和处理网页数据。

这是一个结合了爬虫技术、机器学习和可视化技术的毕设项目。以下是一个简化的项目框架示例，它展示了如何定义一个简单的爬虫来获取气象数据，如何进行简单的数据预处理，使用机器学习模型进行气象预测，并使用可视化技术展示结果。

import requests
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 定义爬虫函数获取气象数据
def get_weather_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()
 
# 获取数据并进行简单的数据预处理
data = get_weather_data('https://api.example.com/weather-data')
df = pd.DataFrame(data)
# 假设数据预处理包括选择特征、清洗数据、特征缩放等
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target_column', axis=1), df['target_column'], test_size=0.2)
 
# 机器学习模型训练
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
 
# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
 
# 气象预测可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.title('Weather Prediction Comparison')
plt.xlabel('Data Points')
plt.ylabel('Temperature')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例提供了一个简化的框架，展示了如何开始一个气象预报系统的开发。实际的系统将需要更复杂的数据处理、模型选择和可视化技术。在实际应用中，你需要替换数据获取部分的URL，以及数据预处理和模型评估部分的具体细节。

以下是一个使用Puppeteer实现的简单爬虫示例，它将爬取指定网页上的所有链接，并将它们输出到控制台：

const puppeteer = require('puppeteer');
 
async function crawlLinks(url) {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto(url);
 
  // 获取页面上所有的链接
  const links = await page.$$eval('a', links => links.map(link => link.href));
 
  // 输出链接
  console.log(links);
 
  await browser.close();
}
 
// 使用方法：crawlLinks('https://example.com');

确保你已经安装了Puppeteer依赖：

npm install puppeteer

在运行这个脚本之前，请确保你理解和遵守网站的robots.txt规则，以及你有权限抓取这个网站的数据。不要进行任何可能违反条款的爬虫行为。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 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_papers(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 初始化列表存储结果
    titles, authors, summaries, keywords = [], [], [], []
 
    # 查找所有的paper列表项
    for paper in soup.select('.paper-list-item'):
        # 提取标题
        title = paper.select_one('.paper-title').text.strip()
        titles.append(title)
        # 提取作者
        authors_text = paper.select_one('.paper-authors').text.strip()
        authors.append(authors_text)
        # 提取摘要
        summary = paper.select_one('.paper-abstract').text.strip()
        summaries.append(summary)
        # 提取关键词
        keyword_text = paper.select_one('.paper-keywords').text.strip()
        keywords.append(keyword_text)
 
    # 创建DataFrame存储结果
    df = pd.DataFrame({
        '标题': titles,
        '作者': authors,
        '摘要': summaries,
        '关键词': keywords
    })
    return df
 
# 设置起始URL
start_url = 'https://xueshu.baidu.com/usercenter/paperlist?uid=1879782445&tab=all&start=0'
# 获取并打印结果
papers_df = get_papers(start_url)
print(papers_df)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML，以及pandas库来存储和打印结果。代码中的get_papers函数接受一个URL作为参数，发送请求，解析页面，提取标题、作者、摘要和关键词，并将它们存储在一个DataFrame中返回。这个例子展示了如何使用Python爬取特定网页上的结构化数据，并且是学习网络爬虫技术的一个很好的起点。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import os
 
class DoubanCrawler:
    def __init__(self, start_url):
        self.start_url = start_url
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
            'Cookie': 'your_cookie_here'  # 替换为你的cookie
        }
        self.movie_details_urls = []
        self.movies = []
 
    def get_page_content(self, url):
        response = requests.get(url, headers=self.headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
 
    def parse_index_page(self, content):
        soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
        movie_divs = soup.find_all('div', class_='item')
        for movie_div in movie_divs:
            movie_details_url = movie_div.find('a')['href']
            self.movie_details_urls.append(movie_details_url)
 
    def parse_detail_page(self, content):
        soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
        movie_title = soup.find('span', property='v:itemreviewed').text
        movie_rating_score = float(soup.find('strong', class_='ll rating_num').text)
        movie_rating_people = int(re.findall('\d+', soup.find('div', class_='rating').text)[0])
        movie_quote = soup.find('span', property='v:summary').text
        self.movies.append({
            'title': movie_title,
            'rating_score': movie_rating_score,
            'rating_people': movie_rating_people,
            'quote': movie_quote
        })
 
    def run(self):
        index_content = self.get_page_content(self.start_url)
        if index_content:
            self.parse_index_page(index_content)
            for url in self.movie_details_urls:
                detail_content = self.get_page_content(url)
                if detail_content:
                    self.parse_detail_page(detail_content)
        return self.movies
 
if __name__ == '__main__':
    crawler = DoubanCrawler('https://movie.douban.com/top250')
    movies = crawler.run()
    print(movies)

这段代码实现了一个简单的基于Python的豆瓣电影TOP250爬虫。它首先通过请求库获取电影TOP250列表页的内容，然后使用BeautifulSoup进行页面解析以提取电影详情页的URL。接着，它遍历这些URL并获取每部电影的详细信息，包括电影名称、评分、评分人数和引言，最后将这些信息存储在一个列表中。这

该服务系统主要提供老年人在家中养老的相关服务，如健康监测、日常事务管理、健身计划等。系统使用Node.js作为后端开发语言，并提供了免费的源代码和数据库下载。

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用Express框架在Node.js中设置一个基本的服务器：

const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;
 
// 中间件，用于解析JSON格式的请求体
app.use(express.json());
 
// 用于健康监测的API路由
app.get('/health-monitoring', (req, res) => {
  // 假设这里有逻辑来获取或处理监测数据
  const healthData = {
    bloodPressure: 120,
    heartRate: 70,
    // 其他健康指标...
  };
  res.json(healthData);
});
 
// 服务器启动
app.listen(port, () => {
  console.log(`服务器运行在 http://localhost:${port}`);
});

在实际应用中，你需要根据系统的具体需求设计数据库模型、API端点以及相关的业务逻辑。

请注意，上述代码仅为示例，并且没有包含完整的系统实现。实际的系统将需要更复杂的逻辑，包括身份验证、权限管理、错误处理等。

由于原始代码已经是一个很好的示例，以下是一个简化的核心函数，展示如何使用Swift爬取网页上的数据并进行解析：

import Foundation
 
// 假设这是一个用于网络请求的Swift库
let url = URL(string: "https://example.com/data.json")!
var request = URLRequest(url: url)
request.httpMethod = "GET"
 
let task = URLSession.shared.dataTask(with: request) { (data, response, error) in
    // 确保没有错误发生，并且有数据返回
    guard let data = data, error == nil else {
        print("Error: \(error?.localizedDescription ?? "Unknown error")")
        return
    }
    
    // 尝试解析JSON数据
    do {
        if let jsonObject = try JSONSerialization.jsonObject(with: data) as? [String: Any] {
            // 成功解析JSON，这里可以进行数据处理
            print("JSON: \(jsonObject)")
        }
    } catch {
        print("JSON解析错误: \(error.localizedDescription)")
    }
}
 
task.resume() // 启动任务

这段代码演示了如何使用URLSession发送一个简单的GET请求，并处理返回的JSON数据。在实际应用中，你需要处理网络请求的异步性，并且添加错误处理和更复杂的数据解析逻辑。