以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests和BeautifulSoup库来抓取一个网页的标题。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_page_title(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        return soup.title.string
    else:
        return "Error: Page not found or the request was not successful"
 
url = 'https://www.example.com'
title = get_page_title(url)
print(title)

这段代码首先导入了requests和BeautifulSoup。然后定义了一个函数get_page_title，它接受一个URL作为参数，使用requests发送HTTP GET请求，然后使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容，提取页面标题。最后，我们打印出页面的标题。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
# 获取网页内容
def get_html(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'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
# 解析网页，获取视频信息
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    video_url = soup.find('video', id='video-player').find_all('source')[-1]['src']
    return video_url
 
# 下载视频
def download_video(video_url, title):
    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(video_url, headers=headers, stream=True)
    with open(title + '.mp4', 'wb') as f:
        for chunk in response.iter_content(chunk_size=1024):
            if chunk:
                f.write(chunk)
    print(f'视频 {title} 下载完成。')
 
# 主函数
def main(url):
    html = get_html(url)
    video_url = parse_html(html)
    title = re.findall(r'<title>(.+)</title>', html)[0]
    download_video(video_url, title)
 
# 测试用例
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.****.com/video/****'  # 替换为你要下载视频的网页链接
    main(url)

这段代码首先定义了获取网页内容、解析网页、下载视频的函数。主函数中调用这些函数来完成视频的下载。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际使用时可能需要处理更多的异常情况和网站特定的反爬虫策略。此外，下载内容应遵守相关法律法规，不违反版权法律法规。

以下是一个使用Selenium和PhantomJS（一个无头浏览器）爬取51job（前程无忧）网站的示例代码。请确保你已经安装了Selenium库和对应的WebDriver（这里使用的是PhantomJS，但请注意PhantomJS已经停止开发，建议使用Chrome或Firefox的WebDriver）。

from selenium import webdriver
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_path = 'path/to/phantomjs'  # PhantomJS的路径
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path=driver_path)
 
# 目标网址
url = 'http://www.51job.com'
 
try:
    # 打开网址
    driver.get(url)
    
    # 等待网页加载
    wait = WebDriverWait(driver, 20)
    wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.ID, 'resultList')))
    
    # 获取职位信息
    jobs = driver.find_elements_by_css_selector('.el.job-list li a')
    for job in jobs:
        # 获取职位名称和公司名称
        job_name = job.find_element_by_css_selector('.job-title').text
        company_name = job.find_element_by_css_selector('.company-name').text
        print(f'Job Name: {job_name}, Company Name: {company_name}')
        
        # 可以在这里添加代码来获取更多的信息，例如工资、职位描述等
        
        # 可以点击每个职位链接获取更多详细信息
        # job.click()
        # 解析职位详细信息...
        # time.sleep(1)  # 等待页面加载，避免数据未完全加载而造成的错误
        # 返回上一页
        # driver.execute_script("window.history.go(-1)")
        
finally:
    # 关闭浏览器
    driver.quit()

请注意，由于51job网站可能会更新其页面结构，因此CSS选择器和XPath可能需要根据实际情况进行调整。此外，爬取过程中还需遵守网站的robots.txt协议和法律法规，不得滥用。

要使用Spring Boot和Selenium进行网页爬虫，你需要以下步骤：

1. 创建一个Spring Boot项目。
2. 添加Selenium依赖。
3. 配置ChromeDriver。
4. 编写爬虫代码。
5. 创建定时任务或者REST接口来触发爬虫。

以下是一个简单的示例：

1. 创建Spring Boot项目：

$ spring init --groupId com.example --artifactId crawler --name crawler --package com.example.crawler --dependencies web, selenium

2. 添加Selenium和ChromeDriver依赖到pom.xml：

<dependencies>
    ...
    <dependency>
        <groupId>org.seleniumhq.selenium</groupId>
        <artifactId>selenium-java</artifactId>
        <version>4.0.0</version>
    </dependency>
    ...
</dependencies>
 
<repositories>
    <repository>
        <id>central</id>
        <url>https://repo1.maven.org/maven2</url>
        <releases>
            <enabled>true</enabled>
        </releases>
        <snapshots>
            <enabled>true</enabled>
        </snapshots>
    </repository>
</repositories>

3. 下载对应版本的ChromeDriver并放到项目的src/main/resources/目录下或者配置到系统PATH。
4. 编写爬虫代码，例如CrawlerService.java：

@Service
public class CrawlerService {
 
    private WebDriver driver;
 
    public CrawlerService() {
        ChromeOptions options = new ChromeOptions();
        options.setHeadless(true); // 无头模式，不打开浏览器窗口
        driver = new ChromeDriver(options);
    }
 
    public void crawl(String url) {
        driver.get(url);
        // 这里添加你的爬取逻辑，例如解析页面、保存数据等
    }
}

5. 创建定时任务，例如CrawlerScheduler.java：

@Component
public class CrawlerScheduler {
 
    private final CrawlerService crawlerService;
 
    @Autowired
    public CrawlerScheduler(CrawlerService crawlerService) {
        this.crawlerService = crawlerService;
    }
 
    @Scheduled(fixedRate = 60000) // 每分钟执行一次
    public void crawl() {
        crawlerService.crawl("http://example.com");
    }
}

6. 在CrawlerApplication.java中启用定时任务和Selenium：

@SpringBootApplication
public class CrawlerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CrawlerApplication.cl

import requests
from lxml import etree
import csv
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36',
}
 
def get_html(url):
    """
    获取网页html内容
    :param url: 网页链接
    :return: 网页内容
    """
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_html(html):
    """
    解析网页并提取招商信息
    :param html: 网页内容
    :return: 招商信息列表
    """
    html_element = etree.HTML(html)
    # 以下XPath表达式需要根据实际网页结构进行调整
    company_list = html_element.xpath('//div[@class="company-list"]/div')
    data_list = []
    for company in company_list:
        name = company.xpath('.//h3/a/text()')[0] if company.xpath('.//h3/a/text()') else '无'
        scale = company.xpath('.//p[@class="company-scale"]/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-scale"]/text()') else '无'
        type = company.xpath('.//p[@class="company-type"]/a[1]/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-type"]/a[1]/text()') else '无'
        area = company.xpath('.//p[@class="company-area"]/a/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-area"]/a/text()') else '无'
        info = {
            '公司名称': name,
            '公司规模': scale,
            '企业类型': type,
            '所在地区': area
        }
        data_list.append(info)
    return data_list
 
def save_data(data_list):
    """
    将招商信息保存到CSV文件
    :param data_list: 招商信息列表
    """
    with open('recruit_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data_list[0].keys())
        writer.writeheader()
        writer.writerows(data_list)
 
def main():
    """
    主函数，控制流程
    """
    url = 'https://www.zhipin.com/web/geek/home.html?utm_source=homepage&utm_medium=hao-channel&utm_oc=01'
    html = get_html(url)
    data_list = parse_html(html)
    save_data(data_list)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了请求头，用于模拟浏览器访问。然后定义了get_html函数来获取网页内容，parse_html函数来解析网页并提取招商信息，以及save_data函数来保存数据到CSV文件。最后，在main函数中控制流程的进行。

注意

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 定义一个简单的网络爬虫函数
def simple_crawler(url):
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析响应内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 打印页面标题
        print(soup.title.text)
    else:
        print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
 
# 使用爬虫函数爬取一个网页
simple_crawler('https://www.example.com')

这段代码展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来编写一个简单的网络爬虫。函数simple_crawler接收一个URL，向该URL发送HTTP请求，并且如果请求成功，使用BeautifulSoup解析页面内容，打印页面标题。如果请求失败，则打印状态码。这是学习网络爬虫的一个基本例子。

由于原始代码较长，我们将提供核心函数的示例，这些函数用于创建一个简单的应用程序，该应用程序可以加载二手房源数据，进行简单的数据可视化，并在屏幕上显示结果。

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.express as px
import pandas as pd
 
# 读取二手房源数据
df = pd.read_csv('data.csv')
 
# 创建Dash应用程序
app = dash.Dash(__name__)
 
# 定义布局
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='graph'),
    dcc.Dropdown(id='dropdown', options=[], value='')
])
 
# 回调函数：更新图表和下拉菜单选项
@app.callback(
    dash.dependencies.Output('graph', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('dropdown', 'value')])
def update_graph(selected_dropdown_value):
    # 根据下拉菜单的选择，选择相应的列进行绘图
    fig = px.scatter(df, x="X轴列名", y="Y轴列名", color="所需颜色分类的列名", title='图表标题')
    return fig
 
# 运行应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True, use_reloader=False)

这个简单的Dash应用程序使用了Plotly Express来创建交互式的数据可视化图表。用户可以通过下拉菜单选择不同的列来更新图表。这个例子展示了如何结合Dash和Pandas进行数据分析和可视化，并且可以很容易地被扩展为更复杂的应用程序。

import requests
from hashlib import md5
 
# 假设以下函数用于与打码平台交互
def get_captcha_result(captcha_id):
    # 这里应该是用于检查打码平台的验证结果的代码
    # 返回验证码的结果，例如 '123456'
    pass
 
def get_geetest_validate(geetest_challenge, geetest_validate, geetest_seccode):
    # 计算 geetest_seccode
    md5_obj = md5(
        (geetest_challenge + '&' + geetest_validate + '&' + 'private_key').encode('utf-8')
    )
    seccode_md5 = md5_obj.hexdigest()
    return seccode_md5
 
# 使用打码平台解决验证码
def crack_captcha(url, params, proxies, headers):
    response = requests.get(url, params=params, proxies=proxies, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        # 假设服务器返回的数据中有 'gt' 字段
        gt = response.json().get('gt')
        # 向打码平台发起请求获取验证码
        captcha_id = send_captcha_request(gt)
        # 等待验证码解析完成
        captcha_result = get_captcha_result(captcha_id)
        # 获取 geetest 验证码
        geetest_validate = get_geetest_validate(gt, captcha_result)
        # 更新请求参数
        params.update({'geetest_validate': geetest_validate})
        # 重新发起请求
        response = requests.get(url, params=params, proxies=proxies, headers=headers)
        return response
    return None
 
# 假设以下函数用于向打码平台发送验证请求
def send_captcha_request(gt):
    # 发送请求到打码平台，并返回任务ID
    # 例如 '1234567890'
    pass
 
# 使用示例
url = 'http://example.com/api'
params = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
}
proxies = {
    'http': 'http://user:pass@10.10.1.10:3128/',
    'https': 'http://user:pass@10.10.1.10:3128/'
}
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:57.0) Gecko/20100101 Firefox/57.0'
}
response = crack_captcha(url, params, proxies, headers)
if response:
    print(response.text)

这个示例代码提供了一个函数 crack_captcha，它使用打码平台来解决验证码。首先，它发送一个GET请求到目标URL，然后使用打码平台返回的数据计算 geetest_validate，最后更新请求参数并重新发起请求。这个函数应该与实际的打码平台接口和验证逻辑一起使用。

这个问题涉及到的是获取股票数据，一种常见的方法是使用Python的pandas\_datareader库来获取从Yahoo Finance等金融新闻网站获取股票数据。

pandas\_datareader可以从多个数据源获取金融数据，包括Yahoo Finance、Google Finance、Enigma等。

以下是一个简单的例子，展示如何使用pandas\_datareader获取A股代码为"sh.600000"的股票数据，即"平安银行"的A股数据。

import pandas_datareader.data as web
import datetime
 
start = datetime.datetime(2000, 1, 1)  # 设置起始日期
end = datetime.datetime(2021, 12, 31)  # 设置结束日期
 
# 获取平安银行(sh600000)的历史股票数据
data = web.DataReader("sh.600000", "yahoo", start, end)
 
print(data.tail())  # 打印最后几行数据

注意，这个代码需要联网运行，因为它会从Yahoo Finance等网站实时下载数据。

此外，pandas\_datareader只能获取到给定时间点的股票数据，如果需要获取实时数据，可能需要使用其他API或者库。

此代码只能获取到股票的历史数据，不包括实时数据。如果需要获取实时数据，可以考虑使用其他方法，如WebSocket连接或调用第三方API服务。

在Python中使用代理IP进行网络爬虫可以通过几种方式实现，以下是四种常见的方法：

1. 直接在请求方法中设置代理
2. 使用requests库的Session对象
3. 使用urllib库的ProxyHandler
4. 使用第三方库例如httpx

以下是每种方法的示例代码：

1. 直接在请求方法中设置代理

import requests
 
proxy = {'http': 'http://10.10.1.10:3128', 'https': 'http://10.10.1.10:3128'}
requests.get('http://example.com', proxies=proxy)

2. 使用requests库的Session对象

import requests
 
session = requests.Session()
session.proxies = {'http': 'http://10.10.1.10:3128', 'https': 'http://10.10.1.10:3128'}
response = session.get('http://example.com')

3. 使用urllib库的ProxyHandler

import urllib.request
 
proxy = urllib.request.ProxyHandler({'http': 'http://10.10.1.10:3128'})
opener = urllib.request.build_opener(proxy)
urllib.request.install_opener(opener)
response = urllib.request.urlopen('http://example.com')

4. 使用httpx库

import httpx
 
proxies = {
    'http://example.com': 'http://10.10.1.10:3128',
    'https://example.com': 'http://10.10.1.10:3128'
}
 
with httpx.Client(proxies=proxies) as client:
    response = client.get('http://example.com')

以上代码展示了如何在Python中使用代理IP进行网络请求。选择哪种方法取决于你的具体需求和项目环境。通常情况下，如果你需要管理多个代理，或者想要在多个请求间保持会话（如cookie保持），使用Session对象是一个更好的选择。如果你的代码中只需要一个代理，并且不需要复杂的代理管理，直接在请求方法中设置代理可能是最简单的方法。