import requests
from lxml import etree
import pandas as pd
 
def crawl_zhi_net(query, start_year, end_year, save_path):
    # 知网文献信息的容器
    data = []
 
    for year in range(start_year, end_year + 1):
        print(f"正在爬取 {query} {year} 年的文献信息...")
        url = f"https://www.zhihu.com/question/29134642/answer/101174968?sort=created"
        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"}
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            html = etree.HTML(response.text)
            # 解析并提取文献信息
            for item in html.xpath('//div[@class="zm-editable"]/ul/li'):
                title = item.xpath('./a/text()')[0]
                link = item.xpath('./a/@href')[0]
                data.append({'year': year, 'title': title, 'link': link})
 
    # 保存为CSV文件
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(save_path, index=False)
    print(f"文献信息已保存至 {save_path}")
 
# 使用示例
crawl_zhi_net("机器学习", 2010, 2020, "MachineLearning_papers_2010-2020.csv")

这段代码首先定义了一个函数crawl_zhi_net，输入参数包括查询词、开始和结束年份以及保存路径。函数通过循环遍历每一年，并构造知网URL来发送请求，解析响应内容，提取文献信息，并将其存储在一个列表中。最后，使用Pandas库将文献信息转换为DataFrame并保存为CSV文件。这个过程展示了如何使用Python爬取动态网页内容，并进行数据解析和存储的基本方法。

import hashlib
 
def md5_encrypt(data, salt):
    """
    使用MD5和盐对数据进行加密
    :param data: 待加密的数据
    :param salt: 盐
    :return: 加密后的数据
    """
    md5 = hashlib.md5()
    md5.update(data.encode('utf-8'))
    md5.update(salt.encode('utf-8'))
    return md5.hexdigest()
 
# 示例使用
data = "my_data"
salt = "my_salt"
encrypted_data = md5_encrypt(data, salt)
print(f"加密后的数据: {encrypted_data}")

这段代码定义了一个md5_encrypt函数，它接受两个参数：data（待加密的数据）和salt（盐），然后使用MD5算法和盐对数据进行加密，并返回加密后的结果。在示例使用中，我们定义了待加密的数据和盐，调用md5_encrypt函数并打印出加密后的数据。

由于原始代码已经提供了一个很好的示例，这里我们将以一个简化的例子来说明如何使用execjs在Python中执行JavaScript代码。

假设我们有一个简单的JavaScript函数，它接受两个数字作为参数，并返回它们的和：

function add(a, b) {
    return a + b;
}

我们可以使用execjs模块在Python中执行这个函数：

import execjs
 
# 假设你已经安装了Node.js，因为execjs需要一个JavaScript运行时环境
# 创建JavaScript运行环境
context = execjs.create_context()
 
# 读取JavaScript代码并在环境中运行
with open('add.js', 'r') as file:
    js_code = file.read()
context.eval(js_code)
 
# 使用JavaScript函数
result = context.call('add', 3, 4)
print(result)  # 应该输出7

确保你已经安装了execjs库，可以使用pip安装：

pip install PyExecJS

如果系统中没有安装Node.js，execjs会尝试使用其他JavaScript运行时（如PhantomJS），但从execjs 1.5.0版本开始，建议安装Node.js。

为了提高Python爬虫的效率和稳定性，可以采取以下几种策略：

1. 异步IO：使用asyncio库和aiohttp库实现异步网络请求，这样可以并发处理多个请求，而不是逐个顺序等待。
2. 分布式爬虫：使用Scrapy分布式框架，可以通过多台机器或服务器并行抓取同一网站，大大提高爬取速度。
3. 请求头部优化：为每个请求随机设置User-Agent、Referer等头部信息，避免被服务器识别为爬虫。
4. 代理和IP池：使用代理和IP池，可以避免单一IP被封禁的风险，提高爬取效率。
5. 设置合理的请求间隔：遵守网站的robots.txt协议，设置合理的请求间隔，避免对网站造成过大压力。
6. 异常处理：对网络异常和爬取异常进行捕获和处理，避免爬虫程序意外中断。

以下是一个简单的异步爬虫示例代码：

import asyncio
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)
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这段代码使用aiohttp库以异步方式获取了指定URL的内容。通过异步IO，可以显著提高爬取效率。

以下是一个使用Python、Selenium和Chrome驱动的微博搜索和内容抓取的示例代码。请确保你已经安装了selenium库和chromedriver，并且将其放置在系统PATH中。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化webdriver
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开微博首页
driver.get('https://weibo.com/')
 
# 等待搜索框加载完成
search_input = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, 'search_input'))
)
 
# 输入搜索关键词
search_input.send_keys('关键词')
 
# 提交搜索
search_input.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待搜索结果加载完成
time.sleep(5)  # 假设加载时间为5秒，实际可能需要更长
 
# 滚动页面加载更多博文
for i in range(3):  # 假设只需要抓取3页的博文
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(2)  # 等待加载
 
# 获取博文链接并打开
blog_links = driver.find_elements_by_css_selector('.td-02 a')
for blog_link in blog_links:
    blog_link.click()
    time.sleep(2)  # 等待博文加载
    
    # 获取博文内容
    blog_content = driver.find_element_by_css_selector('.article').text
    print(blog_content)
    
    # 返回博文列表页
    driver.execute_script("window.history.go(-1)")
    time.sleep(2)
 
# 关闭webdriver
driver.quit()

请注意，这个代码示例是为了展示如何使用Selenium和ChromeDriver来进行基本的网页操作和内容抓取。在实际应用中，你可能需要处理更多的细节，例如处理用户登录、处理无限滚动加载的博文、处理分页、处理反爬虫策略（如登录验证、验证码识别等）。

以下是一个简单的示例，使用Python的requests和lxml库来爬取B站视频的评论。

import requests
from lxml import etree
 
def get_comments(bvid):
    # B站评论API
    api_url = f'https://api.bilibili.com/x/v2/reply?type=1&oid={bvid}&pn=1&sort=0'
    headers = {
        'User-Agent': 'your_user_agent'
    }
 
    # 发送请求
    response = requests.get(api_url, headers=headers)
    comments_data = response.json()
 
    # 提取评论内容
    comments = [comment['content']['message'] for comment in comments_data['data']['replies']]
    return comments
 
# 使用示例
bvid = 'BV12J411p7KT'  # 示例BV号
comments = get_comments(bvid)
for comment in comments:
    print(comment)

请注意，你需要替换'your\_user\_agent'为你自己的User-Agent，以避免被B站API封禁。此外，B站有反爬机制，如果频繁请求可能会被封禁IP。

由于B站的评论可能需要登录或者验证等安全措施，你可能需要添加额外的请求头信息，如cookie、Referer、csrf等，以通过B站的验证。

此代码只是一个简单的示例，实际应用中可能需要处理分页、登录验证、异常处理等复杂情况。

这个问题看起来是要求提供一个基于大数据、爬虫、数据可视化、Spring Boot 和 Vue.js 的项目示例。由于这个问题的范围很广，我将提供一个简化的解决方案，主要关注后端 Spring Boot 应用程序的部分。

// 导入Spring Boot相关依赖
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.data.jpa.repository.config.EnableJpaAuditing;
 
// 其他必要的导入...
 
@SpringBootApplication
@EnableJpaAuditing
public class ManagementApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ManagementApplication.class, args);
    }
 
    // 定义一个Bean，用于连接大数据系统，这里以模拟为例
    @Bean
    public DataAnalysisService dataAnalysisService() {
        return new MockDataAnalysisService();
    }
 
    // 定义一个Bean，用于爬虫服务，这里以模拟为例
    @Bean
    public CrawlerService crawlerService() {
        return new MockCrawlerService();
    }
 
    // 其他Bean定义...
}
 
// 模拟数据分析服务
class MockDataAnalysisService implements DataAnalysisService {
    // 实现数据分析逻辑
}
 
// 模拟爬虫服务
class MockCrawlerService implements CrawlerService {
    // 实现爬虫逻辑
}
 
// 其他服务类的模拟实现...

在这个简化的例子中，我们定义了一个Spring Boot应用程序的入口点，并为大数据分析、爬虫服务等模块定义了模拟的服务Beans。在实际的应用中，你需要替换这些模拟服务以连接实际的大数据系统和爬虫逻辑。

请注意，这个代码示例不包括Vue.js前端部分，也不包括具体的大数据处理、爬虫逻辑或数据可视化组件实现。这些部分需要独立开发，并且通过API与后端Spring Boot应用程序集成。

微博数据采集工具weibo-crawler使用指南如下：

1. 安装：

   首先确保你的Python版本至少为3.6，然后通过pip安装weibo-crawler：

   
   
   
   pip install weibo-crawler

2. 使用：

   基本用法是通过命令行运行weibo-crawler，并提供用户的微博用户名。例如，要爬取用户名为example的微博数据，可以执行：

   
   
   
   weibo-crawler example

   这将会在当前目录下创建一个名为example的文件夹，其中包含用户的微博发言数据。

3. 高级选项：

   • 通过--db选项可以指定数据库文件路径，例如：

     
     
     
     weibo-crawler example --db path/to/database.db

   • 使用--since和--until参数可以限定爬取的时间范围，例如：

     
     
     
     weibo-crawler example --since 2021-01-01 --until 2021-12-31

   • 使用--output参数可以指定输出文件的格式，例如仅保存为纯文本：

     
     
     
     weibo-crawler example --output text

   • 使用--num参数可以限制爬取的微博数量，例如只爬取最新的100条微博：

     
     
     
     weibo-crawler example --num 100

请注意，微博是一个动态的数据源，新的发言可能会不时被推送到微博上，因此建议定期更新数据。此外，微博的爬取策略和服务条款可能会发生变化，使用时请确保遵守相关法律法规和微博的使用条款。

为了实现一个基于Python和爬虫的个性化书籍推荐系统，你可以使用以下步骤：

1. 确定需求：确定你想要推荐书籍的基础上，比如根据用户的阅读历史、收藏、评分或者其他用户的行为。
2. 数据收集：使用网络爬虫从网上收集书籍数据，比如书评、评分等。
3. 数据处理：清洗数据，提取有效信息，比如书名、作者、出版社、评分等。
4. 特征工程：基于用户的历史数据提取特征，比如阅读喜好、作者喜好、类型喜好等。
5. 模型训练：使用用户的历史数据和从网上爬取的书籍数据训练模型，比如机器学习或者深度学习模型。
6. 系统实现：将模型部署为Web应用，用户可以输入个人喜好，系统会给出推荐书籍。

以下是一个非常简化的代码示例，展示如何使用Python爬取书籍数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 书籍信息爬虫函数
def crawl_book_info(book_url):
    response = requests.get(book_url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    title = soup.find('h1', class_='bookTitle').get_text()
    author = soup.find('a', class_='authorName').get_text()
    rating = soup.find('span', class_='minirating').get_text()
    return {
        'title': title,
        'author': author,
        'rating': rating
    }
 
# 示例书籍URL
book_url = 'https://www.example.com/book/12345'
 
# 获取书籍信息
book_info = crawl_book_info(book_url)
print(book_info)

这个例子只是一个简单的开始，实际的系统将会更加复杂，涉及到用户个人喜好的追踪、书籍数据的处理、模型训练和部署等多个环节。

以下是一个使用Scrapy爬虫框架的简单示例，用于抓取一个网站上的书籍信息。

首先，创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject bookscrawler

然后，定义你的Item：

# bookscrawler/items.py
 
import scrapy
 
class BookItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    author = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()

接着，编写爬虫：

# bookscrawler/spiders/bookspider.py
 
import scrapy
from bookscrawler.items import BookItem
 
class BookSpider(scrapy.Spider):
    name = 'bookspider'
    allowed_domains = ['books.com']
    start_urls = ['http://books.com/books']
 
    def parse(self, response):
        book_selectors = response.css('.book-listing')
        for book_selector in book_selectors:
            item = BookItem()
 
            title = book_selector.css('.book-title::text').extract_first()
            author = book_selector.css('.book-author::text').extract_first()
            price = book_selector.css('.book-price::text').extract_first()
 
            item['title'] = title
            item['author'] = author
            item['price'] = price
 
            yield item
 
        next_page_url = response.css('.next-page::attr(href)').extract_first()
        if next_page_url is not None:
            yield response.follow(next_page_url, self.parse)

最后，设置管道来处理Item：

# bookscrawler/pipelines.py
 
class BookPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        with open('books.csv', 'a') as f:
            f.write("{},{},{}\n".format(item['title'].encode('utf-8'), item['author'].encode('utf-8'), item['price'].encode('utf-8')))
        return item

在settings.py中启用管道：

ITEM_PIPELINES = {
    'bookscrawler.pipelines.BookPipeline': 300,
}

现在，运行爬虫：

scrapy crawl bookspider

这个简单的例子展示了如何使用Scrapy框架来创建一个爬取书籍信息的爬虫。它定义了一个Item来存储书籍数据，爬虫BookSpider用于抓取书籍列表页面，并通过管道将数据保存到CSV文件中。这个例子教会了如何组织爬虫代码，并提供了一个基本的数据抓取和存储的实践。