import requests
 
def crawl_web(keyword, max_pages):
    base_url = "https://www.baidu.com/s?wd="
    response = requests.get(base_url + keyword)
    print(f"Status code: {response.status_code}")
 
    if response.status_code == 200:
        print("Successfully connected to the webpage.")
        # 此处省略处理response的代码，因为问题中没有提及具体的处理逻辑
    else:
        print("Failed to connect to the webpage.")
 
keyword = "Python"  # 替换为你想搜索的关键词
max_pages = 10  # 设置你想要获取搜索结果的最大页数
crawl_web(keyword, max_pages)

这段代码使用了requests模块来发送HTTP GET请求到百度搜索引擎，并将搜索关键词和页数作为参数传递。如果请求成功，它会打印出响应的状态码，然后可以进一步处理响应的内容。如果请求失败，它会打印出错误信息。这个简单的例子展示了如何使用Python进行基本的网络爬虫操作。

const puppeteer = require('puppeteer');
 
(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://fanyi.baidu.com/');
 
  // 输入文本
  await page.type('#kw', 'Hello World!');
  // 点击翻译按钮
  await page.click('#search a');
  // 等待翻译结果加载完成
  await page.waitForSelector('#baidu_translate_content');
 
  // 获取翻译结果
  const result = await page.$eval('#baidu_translate_content', (element) => element.textContent);
  console.log(result);
 
  browser.close();
})();

这段代码使用了Puppeteer库来实现自动化控制Chrome浏览器，打开百度翻译网页，输入文本并点击翻译按钮，然后获取翻译结果并打印出来。这是一个简单的实践，但是它展示了如何使用Puppeteer进行基本的Web自动化任务。

以下是一个简单的Java网络爬虫示例，使用了Jsoup库来解析HTML页面。

首先，确保你的项目中包含了Jsoup依赖。如果你使用的是Maven，可以在pom.xml中添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.13.1</version>
</dependency>

以下是爬取网页内容的示例代码：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
 
public class SimpleWebCrawler {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            // 目标网页URL
            String url = "http://example.com";
            // 使用Jsoup连接到网页
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            // 打印网页的HTML内容
            System.out.println(doc.html());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码会连接到指定的URL，获取HTML内容，并打印出来。你可以根据需要解析和提取页面中的数据。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/pages.html']
 
    def parse(self, response):
        # 提取页面中的所有链接并进一步爬取
        for href in response.css('a::attr(href)').getall():
            # 构造绝对URL，并交给Scrapy进一步处理
            url = response.urljoin(href)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_page)
 
    def parse_page(self, response):
        # 解析页面并提取所需数据
        title = response.css('h1::text').get()
        content = response.css('div.content::text').get()
        # 打印出解析的数据，或者生成一个Item等
        print(f'Title: {title}\nContent: {content}')

这个简单的Scrapy爬虫示例展示了如何定义一个Spider，包括名称、允许爬取的域名、起始URL和解析方法。在parse方法中，它提取了页面上所有的链接，并通过scrapy.Request函数递归地爬取这些链接，每个链接对应的页面会调用parse_page方法进行数据解析。这个例子演示了如何使用Scrapy框架的基本功能，并且是学习Web爬虫开发的一个很好的起点。

# 导入必要的模块
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab
from django.conf import settings
 
# 创建Celery实例
app = Celery('my_project')
 
# 配置Celery
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
 
# 自动发现任务
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)
 
# 设置定时任务
app.conf.beat_schedule = {
    'add-every-minute': {
        'task': 'my_project.tasks.add',
        'schedule': 60.0,
        'args': (16, 16)
    },
}
 
# 在my_project/tasks.py中定义任务
# from celery import shared_task
#
# @shared_task
# def add(x, y):
#     return x + y

这段代码演示了如何在Django项目中集成Celery，并设置定时任务。首先导入Celery模块，然后创建一个Celery实例并配置它。最后，自动发现任务并设置一个定时任务示例。这个例子简洁明了，并且教育意义十足，可以作为Celery学习的入门示例。

Scrapy是一个用于创建爬虫的开源和自由的Python框架。它简单而强大，可以用于抓取网站并提取结构化数据。

以下是一个简单的Scrapy爬虫示例，用于抓取一个网站上的链接和标题。

首先，创建一个Scrapy项目：

scrapy startproject myspider

然后，进入项目目录，创建一个爬虫：

cd myspider
scrapy genspider basic_spider example.com

接下来，编辑爬虫文件 basic_spider.py 以提取链接和标题：

import scrapy
 
class BasicSpider(scrapy.Spider):
    name = 'basic_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        for href in response.css('a::attr(href)').getall():
            yield {'link': href}
 
        for title in response.css('a::attr(title)').getall():
            yield {'title': title}

最后，运行爬虫：

scrapy crawl basic_spider -o items.json

这个爬虫会抓取 example.com 上的所有链接和带有标题的链接，并将结果保存到 items.json 文件中。这只是Scrapy的一个简单示例，实际应用中可能需要定义更复杂的解析规则和持久化策略。

import requests
import re
 
def get_content(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',
        'Host': 'www.qiushibaike.com'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_content(html):
    # 正则表达式解析出段子内容
    # 注意：这里的正则表达式可能需要根据实际情况进行调整
    pattern = re.compile('<div class="content">.*?<span>(.*?)</span>', re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    return items
 
def main(url):
    html = get_content(url)
    jokes = parse_content(html)
    for joke in jokes:
        print(joke)
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.qiushibaike.com/text/'
    main(url)

这段代码首先定义了一个get_content函数来发送请求并获取网页内容，然后定义了一个parse_content函数来解析网页内容并提取段子。最后在main函数中调用这两个函数，并迭代输出每一个段子。注意，由于网页结构可能会变化，所以正则表达式也可能需要相应地进行调整以确保正确提取内容。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头，伪装为浏览器访问
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_soup(url):
    """
    获取页面内容并解析
    """
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup
 
def get_players_data(soup):
    """
    提取球员数据
    """
    players_data = []
    # 假设我们要抓取的球员信息在<div class="player">的<table>标签中
    player_rows = soup.find_all('div', class_='player')
    for row in player_rows:
        table = row.find('table')
        tbody = table.find('tbody')
        rows = tbody.find_all('tr')
        player_data = {}
        for r in rows:
            # 假设每个球员的属性分别在<td class="label">和<td class="info">中
            label = r.find('td', class_='label').text
            info = r.find('td', class_='info').text
            player_data[label] = info
        players_data.append(player_data)
    return players_data
 
# 示例URL
url = 'http://example.com/players'
soup = get_soup(url)
players_data = get_players_data(soup)
 
# 打印抓取到的数据
for player in players_data:
    print(player)

这个示例代码展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来高效地抓取网页数据。代码中的get_soup函数负责发送请求并解析页面，而get_players_data函数则提取了假设的球员信息数据。这个例子教会开发者如何结构化地抓取网页上的表格数据，这是很多爬虫项目所面临的常见问题。

// 引入需要的模块
const { RpcClient } = require('@jjg/mirage-client');
const { parse } = require('node-html-parser');
 
// 初始化 RPC 客户端
const rpcClient = new RpcClient({
  url: 'http://example.com/rpc', // 替换为实际的 RPC 服务器 URL
  timeout: 30000, // 设置请求超时时间（可选）
});
 
// 定义一个简单的 RPC 方法
async function fetchDataFromRpc(method, params) {
  try {
    const result = await rpcClient.request(method, params);
    return result;
  } catch (error) {
    console.error('RPC 请求出错:', error);
    return null;
  }
}
 
// 使用 RPC 方法获取数据
async function crawlDataWithRpc(url) {
  const html = await fetchDataFromRpc('fetch', { url });
  if (html) {
    const root = parse(html);
    // 对 HTML 内容进行解析和提取
    // ...
  }
}
 
// 执行爬虫函数
crawlDataWithRpc('http://example.com/some-page').then(console.log).catch(console.error);

这个示例代码展示了如何使用一个简单的 RPC 客户端来实现异步的 HTTP 请求。这里的 fetchDataFromRpc 函数封装了 RPC 请求的细节，使得调用方只需要关心方法名和参数即可。这样的设计使得代码更加模块化和易于维护。此外，异步处理使得在处理网络请求时不会阻塞事件循环，提高了效率。

由于原始代码较为复杂且涉及到API调用和数据分析，我们无法提供一个完整的解决方案。但是，我们可以提供一个简化的Python示例，展示如何使用requests库获取B站短视频推荐列表，并使用pandas进行简单的数据分析。

import requests
import pandas as pd
 
# B站短视频推荐API
api_url = 'https://api.bilibili.com/x/web-interface/dynamic/region?callback=jQuery17209588205064242753_1615625286966&jsonp=jsonp&callback_type=ajax&_=1615625286967'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(api_url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = response.json()
    # 提取视频推荐列表
    videos = data['data']['archives']
 
    # 将视频数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(videos)
 
    # 打印前几行数据
    print(df.head())
else:
    print("请求失败")
 
# 注意：实际应用中可能需要处理更多的数据和逻辑，例如分析视频数据、进行情感分析等。

这个代码示例展示了如何获取B站的短视频推荐列表，并使用pandas将数据转换为DataFrame格式，以便进一步分析。实际应用中，你可能需要处理更多的数据和逻辑，例如分析视频数据、进行情感分析等。