以下是一个使用C++编写的DHT爬虫的简化示例，它使用了libtorrent库来与DHT网络通信。请注意，这个例子并不完整，只是为了展示如何开始爬取DHT网络中的BT种子信息。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <boost/array.hpp>
#include <libtorrent/session.hpp>
#include <libtorrent/dht_settings.hpp>
#include <libtorrent/entry.hpp>
#include <libtorrent/bencode.hpp>
#include <libtorrent/dht_storage.hpp>
#include <libtorrent/dht_state.hpp>
#include <libtorrent/kademlia/dht_tracker.hpp>
 
int main() {
    libtorrent::session ses(libtorrent::fingerprint("DHT", 0, 0, 0), 6881);
 
    libtorrent::dht_settings dht_settings;
    dht_settings.client_data = "DHT_CRAWLER";
    ses.set_dht_settings(dht_settings);
 
    // 启动DHT网络
    ses.start_dht();
 
    // 这里可以添加种子哈希或者其他搜索参数
    std::vector<libtorrent::sha1_hash> target_torrent;
 
    // 在DHT网络中，循环查询种子信息
    ses.dht_get_item(target_torrent);
 
    // 这里需要一个循环来处理DHT网络中的数据
    // 例如，可以保存找到的种子信息或者其他处理逻辑
    // 请注意，实际的爬虫逻辑需要根据你的需求来编写
 
    return 0;
}

这个代码示例提供了一个基本框架，展示了如何启动一个DHT搜索并获取数据。实际的爬虫需要更复杂的逻辑，包括循环检查和处理DHT网络中的数据项。由于这个例子是为了展示基本的DHT爬虫框架，因此并没有包含完整的实现细节。

package main
 
import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
 
    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
)
 
// 知乎日报详情页的URL
const zhihuDailyStoryURL = "https://daily.zhihu.com/story/9573890"
 
func main() {
    // 发送HTTP GET请求
    res, err := http.Get(zhihuDailyStoryURL)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer res.Body.Close()
 
    if res.StatusCode != 200 {
        log.Fatalf("status code error: %d %s", res.StatusCode, res.Status)
    }
 
    // 使用goquery解析HTML文档
    doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(res.Body)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
 
    // 查询并输出日报详情页的标题
    doc.Find(".story-content-wrap h1").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        title := s.Text()
        fmt.Printf("标题: %s\n", title)
    })
}

这段代码使用goquery库从知乎日报详情页中提取并输出了标题。首先，它发送一个HTTP GET请求，然后使用goquery解析返回的HTML文档。通过指定CSS选择器，它找到包含标题的元素并打印出标题文本。这个例子展示了如何使用goquery进行基本的网页解析，并且如何处理HTTP请求。

由于篇幅限制，我无法提供完整的代码。但我可以提供一个简化的示例来说明如何使用Python创建一个简单的Web应用程序，用于显示农产品价格预测结果。

from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
app = Flask(__name__)
model = LinearRegression()
 
# 加载模型和数据
def load_model_and_data():
    global model
    # 假设已经有了保存好的模型和数据
    model = ... # 加载模型
    X_test, y_test = ... # 加载测试数据
    return X_test, y_test
 
# 加载数据和模型
X_test, y_test = load_model_and_data()
 
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    # 假设输入数据是以JSON格式接收的，例如：{"feature1": value1, "feature2": value2, ...}
    prediction = model.predict(np.array([data]))[0]
    return jsonify({'prediction': prediction})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

这个简化的Web应用程序使用Flask框架，接收JSON格式的数据，并返回预测结果。在实际应用中，你需要根据你的数据集和模型进行适当的调整。记得在实际部署时关闭debug模式并使用更安全的方法来传递和接收数据。

该系统主要功能包括：用户管理、疫苗接种管理、数据统计分析等。以下是部分核心代码示例：

1. 用户注册接口（UserController.java）：

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/register")
    public Result register(@RequestBody User user) {
        return userService.register(user);
    }
}

2. 疫苗接种服务接口（VaccineService.java）：

@Service
public class VaccineService {
 
    @Autowired
    private VaccineRecordMapper vaccineRecordMapper;
 
    public Result recordVaccine(VaccineRecord vaccineRecord) {
        // 保存接种记录的逻辑
        vaccineRecordMapper.insert(vaccineRecord);
        return Result.success("接种记录保存成功");
    }
}

3. 统计接种数据接口（StatisticsController.java）：

@RestController
@RequestMapping("/statistics")
public class StatisticsController {
 
    @Autowired
    private StatisticsService statisticsService;
 
    @GetMapping("/vaccine")
    public Result getVaccineStatistics() {
        return statisticsService.getVaccineStatistics();
    }
}

这些代码示例展示了如何使用SpringBoot框架进行接口的定义和服务的调用。具体的业务逻辑需要根据实际需求进行实现。

以下是10个Python爬虫入门示例的代码简例：

1. 简单的网页爬取：

import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
print(response.text)

2. 使用BeautifulSoup解析HTML：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.prettify())

3. 使用lxml解析XML或HTML：

import lxml.html
import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
tree = lxml.html.fromstring(response.content)
print(tree)

4. 使用Scrapy框架创建一个简单的爬虫：

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 提取信息的逻辑
        pass

5. 使用Selenium模拟用户行为爬取动态网页：

from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com')
print(driver.page_source)
driver.quit()

6. 使用aiohttp异步爬取网页：

import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://example.com')
        print(html)

7. 使用Pandas读取网页表格：

import pandas as pd
 
url = 'http://example.com/data'
df = pd.read_html(url)[0]  # 假设网页上第一个表格是我们需要的
print(df)

8. 使用Google的goolgetrans模块翻译文本：

from googletrans import Translator
 
translator = Translator()
text = translator.translate('Hello', dest='es').text
print(text)

9. 使用Pillow进行图片下载和处理：

from PIL import Image
import requests
 
url = 'http://example.com/image.jpg'
response = requests.get(url)
image = Image.open(requests.BytesIO(response.content))
image.show()

10. 使用PyMuPDF解析和提取PDF文件中的文本：

import fitz  # PyMuPDF
 
pdf_file = 'example.pdf'
pdf = fitz.open(pdf_file)
for page in pdf:
    text = page.get_text()
    print(text)
pdf.close()

这些例子展示了Python爬虫的不同方面，包括简单的网页爬取、使用BeautifulSoup解析HTML、使用Scrapy框架、模拟用户行为爬取动态网页、异步爬取、读取网页表格、文本翻译、图片处理和PDF文档解析。每个例子都简单明了，可以作为学习爬虫的起点。

这个问题看起来是在询问如何使用提到的技术栈来构建一个应用程序，该应用程序可以爬取数据，并在Vue3和Leaflet地图上显示。这里提供一个简化的解决方案，假设我们只需要实现数据爬取和简单的数据展示。

1. 使用爬虫（如Python的Scrapy）来爬取数据，并将数据存储到SQL Server数据库中。
2. 使用Node.js（可能是Express框架）来创建一个API服务，该服务可以与SQL Server数据库交互，从而允许前端应用程序获取数据。
3. 使用Vue3来构建前端应用程序，并使用Leaflet来展示地图，可能还会使用SuperMap iClient库来集成一些地图功能。

以下是一个非常简单的示例，展示如何使用Node.js和Express创建一个API服务器，以及如何使用Vue3和Leaflet创建一个简单的前端应用程序。

Node.js (Express) 后端代码示例:

const express = require('express');
const sql = require('mssql');
 
const app = express();
const port = 3000;
 
app.get('/hospitals', async (req, res) => {
  try {
    const pool = new sql.ConnectionPool({
      server: 'your_server',
      database: 'your_database',
      user: 'your_username',
      password: 'your_password',
    });
 
    await pool.connect();
    const result = await pool.request().query('SELECT * FROM Hospital');
    res.json(result.recordset);
  } catch (err) {
    res.status(500).send({ message: err.message });
  }
});
 
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server is running on port ${port}`);
});

Vue3 前端代码示例:

<template>
  <div id="app">
    <div id="map" style="height: 400px;"></div>
  </div>
</template>
 
<script>
import { onMounted } from 'vue';
import L from 'leaflet';
import 'leaflet/dist/leaflet.css';
 
export default {
  name: 'App',
  setup() {
    const map = L.map('map').setView([51.505, -0.09], 13);
    L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', {
      attribution: '&copy; OpenStreetMap contributors'
    }).addTo(map);
 
    onMounted(() => {
      fetch('/hospitals')
        .then(response => response.json())
        .then(hospitals => {
          hospitals.forEach(hospital => {
            L.marker([hospital.latitude, hospital.longitude]).addTo(map);
          });
        });
    });
  }
};
</script>
 
<style>
/* Leaflet styles */
#map {
  width: 100%;
}
</style>

请注意，这只是一个非常简单的示例，实际应用中你需要处理更多的细节，例如数据库连接、错误处理、数据加载、地图初始化等。此外，这里没有包含爬虫的实现细节，只是假设数据已经通过某种方式被存储到了SQL Server数据库中。

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。

由于提供的代码已经是一个完整的设计，我们可以提供一些关键函数的实现，以及如何运行和测试这个系统的简化版本。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取页面数据
def get_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析页面数据
def parse_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    data = []
    for item in soup.find_all('div', class_='info'):
        title = item.find('div', class_='title').text
        star = item.find('div', class_='star').text
        comment_count = item.find('div', class_='comment').text
        data.append({
            'title': title,
            'star': star,
            'comment_count': comment_count
        })
    return data
 
# 保存数据到CSV
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 绘制评分直方图
def plot_histogram(data):
    stars = [float(item['star'].replace(' star', '')) for item in data]
    plt.hist(stars, bins=5)
    plt.xlabel('Star')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Histogram of Star Ratings')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://your-url.com'  # 替换为实际的URL
    html = get_page(url)
    parsed_data = parse_page(html)
    save_to_csv(parsed_data, 'travel_data.csv')
    plot_histogram(parsed_data)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码提供了一个简化版本的旅游数据爬取和可视化的例子。它首先定义了获取页面、解析页面数据、保存数据到CSV文件以及绘制评分直方图的函数。然后在main函数中，它调用了这些函数来完成数据的爬取、处理和可视化。

请注意，这个例子假设你已经有了相应的网页爬取的知识和必要的库。在实际应用中，你需要替换URL、解析方法和保存CSV文件的路径，以及处理可能出现的异常和错误。

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。