import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
public class QunarCrawler {
 
    public static void main(String[] args) {
        String url = "https://www.qunar.com/";
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            Elements elements = doc.select("div.product_li > div.product_img > a");
            for (Element element : elements) {
                String productUrl = element.attr("href");
                String productName = element.attr("title");
                System.out.println("产品名称: " + productName);
                System.out.println("产品URL: " + productUrl);
                // 可以继续解析产品详情页
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码使用了Jsoup库来解析去哪儿网站的首页，并获取了所有产品的名称和URL。这是一个简单的网络爬虫示例，展示了如何使用Jsoup库进行基本的网页解析。在实际应用中，可以根据需要进一步解析产品详情页面以获取更多信息。

from httpx import AsyncClient
import asyncio
 
async def fetch_html(url):
    async with AsyncClient() as client:
        response = await client.get(url)
        return response.text
 
async def main():
    url = "https://www.example.com"
    html = await fetch_html(url)
    print(html)
 
# 运行事件循环
asyncio.run(main())

这段代码使用了httpx库以异步方式发送HTTP GET请求，获取指定URL的HTML内容，并打印输出。这里的fetch_html函数是异步的，它使用了AsyncClient来发送请求，并在结束时返回响应的文本内容。main函数则是异步的主入口点，它调用fetch_html并等待其结果，然后打印HTML内容。最后，使用asyncio.run来运行事件循环并启动异步任务。

以下是一个简化的Python爬虫代码示例，用于爬取微博用户的主页信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 微博用户主页URL
user_url = 'https://weibo.com/yourusername'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(user_url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取微博数据
    weibos = soup.find_all('div', class_='info')
    
    # 打印微博内容
    for weibo in weibos:
        content = weibo.find('span', class_='ctt').text
        print(content)
else:
    print('请求失败')
 

请注意，实际使用时需要替换user_url变量的值为你想要爬取的微博用户的主页URL。此外，微博网站可能会对爬虫行为进行限制，你可能需要处理登录验证、反爬机制等问题，这些在实战中会更复杂。

为了回答这个问题，我们需要使用Python语言和一些常用的库，如requests、parsel和csv，来创建一个简单的爬虫脚本。以下是一个基本的例子，展示了如何批量获取某个shopee商品的详细信息。

import requests
import parsel
import csv
 
def get_product_details(item_id):
    url = f'https://shopee.co.id/product/{item_id}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return parse_product_page(response.text)
    return None
 
def parse_product_page(html):
    selector = parsel.Selector(html)
    name = selector.css('.product-name::text').get()
    price = selector.css('.price-tag::text').get()
    description = selector.css('.product-desc::text').getall()
    description = ' '.join(description).strip()
    return {
        'name': name,
        'price': price,
        'description': description
    }
 
def main():
    item_ids = [123456789, 987654321]  # 示例商品ID列表
    with open('product_details.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=['name', 'price', 'description'])
        writer.writeheader()
        for item_id in item_ids:
            product_details = get_product_details(item_id)
            if product_details:
                writer.writerow(product_details)
                print(f"Product details for item {item_id} have been saved.")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

在这个脚本中，我们首先定义了一个获取商品详情的函数get_product_details，它接受商品ID作为参数，构造商品页面的URL，发送请求，并解析返回的页面数据。然后，我们定义了一个解析商品页面的函数parse_product_page，它使用CSS选择器从HTML中提取商品名称、价格和描述。

在main函数中，我们定义了一个商品ID列表，并使用CSV writer来保存提取的数据。我们循环遍历商品ID列表，为每个ID获取详情，并将其写入CSV文件。

请注意，由于Shopee的反爬机制，您可能需要使用代理、设置适当的请求头、进行身份验证或其他方式来避免被服务器封禁。此外，确保您遵守Shopee的使用条款，不要进行高频率的请求或者对Shopee服务造成不合适的影响。

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
    "net/http"
)
 
// 简单的HTTP GET请求函数
func httpGet(url string) (*http.Response, error) {
    return http.Get(url)
}
 
// 使用goquery解析HTML并提取链接的函数
func extractLinks(res *http.Response) ([]string, error) {
    doc, err := goquery.NewDocumentFromResponse(res)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
 
    var links []string
    doc.Find("a").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        if href, exists := s.Attr("href"); exists {
            links = append(links, href)
        }
    })
 
    return links, nil
}
 
func main() {
    url := "https://example.com"
    res, err := httpGet(url)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error fetching URL %s: %v", url, err)
        return
    }
    defer res.Body.Close() // 确保在函数结束时关闭Body
 
    links, err := extractLinks(res)
    if err != nil {
        fmt.Printf("Error extracting links: %v", err)
        return
    }
 
    for _, link := range links {
        fmt.Println(link)
    }
}

这个示例展示了如何使用net/http包发送HTTP GET请求，以及如何使用github.com/PuerkitoBio/goquery包解析HTML并提取链接。这是一个简单的Golang爬虫封装的例子，适合作为学习和实践的参考。

由于提出的问题是关于JavaScript逆向的，我们需要提供相关的解释和实战代码。JavaScript逆向主要是分析和理解JavaScript加密代码的过程，以下是一个简单的示例：

假设有以下JavaScript加密函数：

function encrypt(data) {
    var secretKey = "mySecretKey";
    var encrypted = '';
    for (var i = 0; i < data.length; i++) {
        encrypted += String.fromCharCode(data.charCodeAt(i) ^ secretKey.charCodeAt(i % secretKey.length));
    }
    return encrypted;
}

这个函数通过异或操作对数据进行了简单的加密。我们的目标是逆向这个过程，恢复原始数据。

function decrypt(encrypted) {
    var secretKey = "mySecretKey";
    var decrypted = '';
    for (var i = 0; i < encrypted.length; i++) {
        decrypted += String.fromCharCode(encrypted.charCodeAt(i) ^ secretKey.charCodeAt(i % secretKey.length));
    }
    return decrypted;
}

使用方法：

var encryptedData = encrypt("Hello World!");
console.log(encryptedData); // 输出加密后的数据
 
var decryptedData = decrypt(encryptedData);
console.log(decryptedData); // 输出解密后的数据 "Hello World!"

这个简单的例子展示了如何实现基本的异或加密和解密。在实际的逆向工程中，你可能需要分析更复杂的代码，使用更高级的技术来破解加密。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def fetch_website_data(url, keyword):
    headers = {
        'User-Agent': 'Your User Agent',
        'From': 'your-email@example.com'  # 可选，用于需要验证的网站
    }
    try:
        # 检查网站是否存在robots.txt限制
        rt_response = requests.get(f'{url}/robots.txt')
        if rt_response.ok:
            robots_txt = rt_response.text
            if 'Disallow' in robots_txt and keyword in robots_txt:
                print(f'Sorry, the keyword "{keyword}" is not allowed to be crawled according to robots.txt')
                return None
        
        # 发送HTTP请求获取网页数据
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.ok:
            # 使用BeautifulSoup解析网页
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            return soup
        else:
            print(f'Error fetching data: {response.status_code}')
            return None
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'An error occurred: {e}')
        return None
 
# 使用示例
url = 'https://www.example.com'
soup = fetch_website_data(url, 'Crawler')
if soup:
    # 对soup进行数据解析和提取操作
    print(soup.title)

这段代码首先检查网站的robots.txt文件，确认是否允许爬取指定关键字的数据。如果允许，则使用requests库获取网页数据，并使用BeautifulSoup进行解析。最后提供了一个使用示例，展示了如何调用fetch_website_data函数并处理返回的数据。在实际应用中，需要替换'Your User Agent'和'your-email@example.com'为合法的值，以及修改url变量为你想要爬取的网站。

以下是一个使用Scrapy框架的简单爬虫示例，它展示了如何使用CSS选择器和XPath选择器来解析网页数据，并设置了一个简单的配置文件。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/products']
 
    def parse(self, response):
        # 使用CSS选择器解析数据
        for product in response.css('div.product'):
            name = product.css('div.product-name::text').extract_first()
            price = product.css('div.product-price::text').extract_first()
            yield {
                'name': name,
                'price': price,
            }
 
        # 使用XPath选择器解析数据
        for product in response.xpath('//div[@class="product"]'):
            name = product.xpath('div[@class="product-name"]/text()').extract_first()
            price = product.xpath('div[@class="product-price"]/text()').extract_first()
            yield {
                'name': name,
                'price': price,
            }
 
# 配置文件 settings.py 示例
BOT_NAME = 'myspider'
SPIDER_MODULES = ['myspider.spiders']
NEWSPIDER_MODULE = 'myspider.spiders'
ROBOTSTXT_OBEY = True
LOG_LEVEL = 'ERROR'  # 只记录错误信息

这个简单的爬虫示例定义了一个名为example.com的爬虫，它会从http://www.example.com/products网页上提取产品信息，包括名称和价格。在parse方法中，它使用CSS选择器和XPath选择器来提取数据，并通过生成器产生包含提取信息的Item。配置文件settings.py中设置了爬虫的名字、模块路径、是否遵守robots.txt协议以及日志级别。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    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，并进行请求，parse_page方法将在下一页的响应中被调用
            yield response.follow(href, callback=self.parse_page)
 
    def parse_page(self, response):
        # 提取页面中的有效数据
        for item in response.css('div.item'):
            yield {
                'title': item.css('a::text').get(),
                'link': item.css('a::attr(href)').get(),
                'desc': item.css('span::text').get(),
            }

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。parse方法用于提取起始页面的链接，并通过response.follow方法递归地爬取每个页面。parse_page方法用于提取每个页面上的数据项，这里的CSS选择器仅为示例，需要根据实际页面结构进行相应调整。

CrawlSpace是一个Python爬虫部署框架，它提供了一种简单的方式来部署和管理网络爬虫。以下是CrawlSpace的一个基本介绍和使用示例：

安装CrawlSpace：

pip install crawlspace

使用CrawlSpace部署爬虫：

1. 创建一个爬虫项目：

crawlspace startproject myspider

2. 定义爬虫：

   在myspider/spiders目录下创建一个爬虫文件example_spider.py。

import scrapy
 
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应数据的逻辑
        pass

3. 配置爬虫：

   在myspider/settings.py中设置爬虫的配置。

4. 部署爬虫：

   使用CrawlSpace提供的命令来部署爬虫。

crawlspace deploy

5. 管理爬虫：

   部署后，你可以使用CrawlSpace提供的命令来管理你的爬虫，例如：

• 启动爬虫：

crawlspace crawl start

• 停止爬虫：

crawlspace crawl stop

• 查看爬虫日志：

crawlspace logs

CrawlSpace提供了一个方便的界面来管理和监控爬虫的运行，确保了爬虫的稳定性和安全性。