由于原代码已经提供了一个很好的实例，这里我们只需要提取关键部分的代码来解决问题。

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取数据
def get_data(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'}
    r = requests.get(url, headers=headers)
    return r.text
 
# 解析数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    data = soup.find_all('table', class_='board-table')
    df = pd.read_html(str(data))[0]
    return df
 
# 清洗数据
def clean_data(df):
    df.columns = ['排名', '片名', '主演', '上映', '评分', '评分人数', '类型', '国家', '上映日期', '预告']
    df = df[df['上映'] != '预告']
    df['上映'] = df['上映'].str.replace('(中国大陆)', '').str.replace('(北美)', '')
    df['评分'] = df['评分'].astype(float)
    df['评分人数'] = df['评分人数'].str.replace(',', '').astype(int)
    return df
 
# 可视化数据
def visualize_data(df):
    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.title('中国高票房电影')
    plt.xlabel('排名')
    plt.ylabel('票房（单位：亿元）')
    plt.bar(df['排名'], df['票房'])
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://maoyan.com/board/4'
    html = get_data(url)
    df = parse_data(html)
    df = clean_data(df)
    visualize_data(df)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码提供了一个简化的版本，主要包括获取网页数据、解析数据、清洗数据和可视化数据的过程。在这个过程中，我们使用了requests库来获取网页数据，使用BeautifulSoup进行网页解析，使用pandas处理数据框（DataFrame），并使用matplotlib进行数据可视化。这个流程是进行网络数据分析的标准流程，适用于多种类型的数据分析。

Spidermon 是一个用于监控和管理 Scrapy 爬虫的开源库。它提供了一种简单的方法来定义爬虫的监控条件，并在条件不满足时通知你。

以下是一个使用 Spidermon 的基本示例：

from scrapy.spider import Spider
from scrapy.crawler import CrawlerProcess
from spidermon import Monitor
from spidermon.contrib.scrapy.monitors import SpiderMonitor
from spidermon.contrib.scrapy.exceptions import SpiderMonitorError
 
class MySpider(Spider):
    name = 'my_spider'
 
    def parse(self, response):
        # 爬取逻辑
        pass
 
# 创建监控器
monitor = Monitor(MySpider, monitors=[
    SpiderMonitor,
])
 
def start_monitor():
    try:
        # 运行监控器
        monitor.run()
    except SpiderMonitorError as e:
        # 处理监控错误
        print(f"Spider Monitor failed: {e}")
 
# 启动爬虫
process = CrawlerProcess({
    'USER_AGENT': 'My Spidermon Spider',
})
process.crawl(MySpider)
process.start()
 
# 确保监控在爬虫之后运行
process.stop()
start_monitor()

在这个示例中，我们定义了一个简单的爬虫 MySpider，然后创建了一个 Monitor 实例来监控这个爬虫。SpiderMonitor 是一个内置的监控器，它提供了一些基本的检查，如爬虫是否有错误，是否有超时，以及爬取的项目数量是否满足特定条件等。如果有任何问题，它会抛出一个 SpiderMonitorError 异常。

请注意，Spidermon 提供了丰富的功能和可扩展性，允许你定制监控条件和通知方式。上面的示例只是一个基本的入门示例，实际使用中你可能需要根据自己的需求来配置更多参数。

import requests
import json
import pprint
 
def get_weather_data(city):
    # 设置 API 的基础 URL
    base_url = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?"
    # 设置查询参数
    params = {"q": city, "appid": "YOUR_API_KEY"}  # 替换 'YOUR_API_KEY' 为你的 API 密钥
 
    # 发送 GET 请求
    response = requests.get(base_url, params=params)
 
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析 JSON 数据
        data = response.json()
        # 返回解析后的数据
        return data
    else:
        return "Failed to get weather data."
 
# 使用城市名称获取天气数据
city_weather_data = get_weather_data("London")
 
# 打印天气数据
pprint.pprint(city_weather_data)

在这个例子中，我们首先定义了一个函数get_weather_data，它接受一个城市名称作为参数，并返回该城市的天气数据。然后我们用requests发送一个GET请求到OpenWeatherMap API，并将返回的JSON数据解析成Python字典。最后，我们使用pprint模块来打印出解析后的数据，以便于阅读。注意替换'YOUR\_API\_KEY'为你的实际API密钥。

Scrapy爬虫开发流程概要如下：

1. 创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject myproject

2. 定义Item：

import scrapy
 
class MyItem(scrapy.Item):
    # 定义字段
    name = scrapy.Field()
    price = scrapy.Field()
    stock = scrapy.Field()

3. 编写爬虫（Spider）：

import scrapy
from myproject.items import MyItem
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        for item in response.css('div.product'):
            product = MyItem()
            product['name'] = item.css('div.name ::text').extract_first()
            product['price'] = item.css('div.price ::text').extract_first()
            product['stock'] = item.css('div.stock ::text').extract_first()
            yield product
 
        next_page_url = response.css('div.pager a.next ::attr(href)').extract_first()
        if next_page_url is not None:
            yield response.follow(next_page_url, self.parse)

4. 编写Item Pipeline：

class MyPipeline(object):
    def process_item(self, item, spider):
        # 处理item，例如保存到数据库
        return item

5. 设置settings.py：

ITEM_PIPELINES = {
    'myproject.pipelines.MyPipeline': 300,
}

6. 运行爬虫：

scrapy crawl my_spider

以上步骤提供了一个简化的Scrapy爬虫开发流程概览，实际开发中可能需要根据具体网站的结构和需求进行更复杂的操作，如添加headers、cookies处理、动态网页的解析、用户代理（User-Agent）轮换、反爬虫策略等。

豆瓣上的内容主要是一些教育性质的文字，不是可执行的代码。但我可以提供一份简单的Python爬虫学习路线图，帮助你入门。

1. 了解HTTP和HTML：

   • HTTP：理解客户端-服务器通信的协议。
   • HTML：了解网页的结构和数据存储方式。

2. 学习Python基础：

   • 变量、数据类型、控制流程。

3. 使用requests库进行网络请求：

   • 安装requests库：pip install requests
   • 发送GET请求：response = requests.get('网址')

4. 使用BeautifulSoup解析HTML：

   • 安装BeautifulSoup库：pip install beautifulsoup4
   • 解析HTML：soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

5. 学习XPath或CSS选择器：

   • 用于高效定位页面元素。

6. 学习Scrapy框架：

   • 快速爬取动态网站。
   • 安装Scrapy：pip install scrapy
   • 创建爬虫项目：scrapy startproject myspider

7. 处理异步请求和动态内容：

   • 学习Selenium或Splash等工具。

8. 应对反爬措施：

   • 使用代理、设置请求头、限制爬取速率。

9. 分布式爬虫：

   • 使用Scrapyd部署爬虫到多台机器。

10. 数据持久化：

    • 将数据存储到数据库或文件中。

这只是一个简单的路线图，实际学习过程中会遇到很多挑战和细节，需要持续学习和实践。

在爬虫中处理重定向，确保URL不变，可以通过以下方法：

1. 使用requests库时，可以使用allow_redirects参数。将其设置为False可以阻止重定向，但是响应对象中会包含重定向的URL。

import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url, allow_redirects=False)
 
if response.is_redirect:
    print('Redirect to:', response.headers['Location'])
else:
    print('No redirect')

2. 使用Scrapy框架时，可以覆写from_crawler方法，在这里配置重定向相关的中间件。

from twisted.internet.defer import Deferred
from twisted.web.http import HTTPRedirect
from scrapy.crawler import CrawlerRunner
from scrapy.extensions.httpcache import HttpCacheStorage
from scrapy.spiders import CrawlSpider
from scrapy.http import Request, Response
 
class MySpider(CrawlSpider):
    # Your spider code here
 
    @classmethod
    def from_crawler(cls, crawler):
        spider = super().from_crawler(crawler)
        # Configure middlewares to handle redirects
        crawler.engine.download.middleware.insert(0, cls.redirect_middleware)
        return spider
 
    @staticmethod
    def redirect_middleware(next_middleware):
        @Deferred.inlineCallbacks
        def redirect_middleware_func(request):
            response = yield next_middleware(request)
            if isinstance(response, HTTPRedirect):
                # Handle redirect here
                pass
            return response
        return redirect_middleware_func
 
# Run the spider
runner = CrawlerRunner()
d = runner.crawl(MySpider)
d.addBoth(lambda _: reactor.stop())
reactor.run()

在这些例子中，我们展示了如何在不同的爬虫库中处理重定向，确保在重定向发生时，URL不变，从而能够正确地处理页面。这些方法可以帮助你保持爬虫的逻辑不受重定向影响，同时允许重定向发生。

在Python中，你可以使用pip来安装爬虫开发中常用的库。以下是一些常见的库及其安装命令：

1. requests：用于发送HTTP请求。

pip install requests

2. beautifulsoup4：用于解析HTML和XML文档。

pip install beautifulsoup4

3. lxml：更快的XML和HTML解析器。

pip install lxml

4. scrapy：一个强大的爬虫框架，用于爬取网站并提取结构化数据。

pip install scrapy

5. pymongo：用于MongoDB的Python接口，允许你将爬取的数据存储到MongoDB数据库中。

pip install pymongo

6. pandas：用于数据分析的强大库，可用于数据处理。

pip install pandas

7. selenium：用于驱动浏览器进行网页爬取，可以处理JavaScript渲染的页面。

pip install selenium

确保你的Python环境是最新的，并且在安装爬虫相关库时，考虑安装它们的最新稳定版本。

以上代码可以在终端或命令行中运行，以安装对应的Python库。

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

这个简单的Scrapy爬虫示例定义了一个名为myspider的爬虫，它将从http://example.com开始爬取网页。parse方法是一个回调函数，当爬虫爬取start_urls中的网页并获取新的链接时，这个方法会被调用来处理响应（下载的网页内容）。在这个方法中，你需要编写提取数据的逻辑。

以下是一个使用Scrapy框架爬取当当网图书数据的示例代码。请确保您已安装Scrapy，并且对当当网的网页布局有足够了解以编写正确的选择器。

import scrapy
 
class DangdangSpider(scrapy.Spider):
    name = 'dangdang'
    allowed_domains = ['dangdang.com']
    start_urls = ['http://category.dangdang.com/pg1-cid40040-mid-1.html']
 
    def parse(self, response):
        for product in response.css('ul.bigimg li.product'):
            item = {
                'name': product.css('div.name a::text').extract_first(),
                'price': product.css('div.price span.price_n::text').extract_first(),
                'rating': product.css('div.star span::text').extract_first(),
                'url': product.css('div.name a::attr(href)').extract_first(),
            }
            yield item
 
        # 爬取下一页数据
        next_page = response.css('div.paging a.next::attr(href)').extract_first
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

这段代码定义了一个名为dangdang的爬虫，它将从当当网的一个图书分类页面开始爬取产品信息。爬虫会抓取每个产品的名称、价格、评分和URL，并通过yield返回一个包含这些信息的item。如果存在下一页，爬虫还会生成一个跟进下一页的请求。

请注意，由于网站策略或技术变化，实际使用时可能需要调整选择器。此外，爬取数据时应遵守网站的robots.txt规则，并尊重版权及隐私政策。

TimeOutError通常是指请求网络资源时，由于服务器没有在指定的时间内返回响应，导致客户端（爬虫）终止等待并抛出的错误。

解决方法：

1. 增加超时时间：调整爬虫的请求设置，增加timeout参数的值。例如，在Python的requests库中，可以这样设置：

response = requests.get('http://example.com', timeout=60)  # 设置超时时间为60秒

2. 重试机制：实现爬虫的重试机制，当遇到超时异常时，自动重新发起请求。

from requests.adapters import HTTPAdapter
from requests.packages.urllib3.util.retry import Retry
 
session = requests.Session()
retries = Retry(connect=3, backoff_factor=0.5)
adapter = HTTPAdapter(max_retries=retries)
session.mount('http://', adapter)
session.mount('https://', adapter)
 
response = session.get('http://example.com')

3. 异步请求：如果爬虫采用异步IO（如aiohttp库），可以适当增加异步任务的数量，分散请求压力。

import aiohttp
from aiohttp import ClientTimeout
 
async with aiohttp.ClientSession() as session:
    timeout = ClientTimeout(total=60)
    async with session.get('http://example.com', timeout=timeout) as response:
        pass

4. 分布式爬虫：如果爬虫是分布式的，可以增加更多的爬虫节点，分摊请求压力。
5. 服务器负载均衡：如果有多个服务器可供选择，爬虫可以在不同的服务器上运行，以分散请求压力。

在实施以上解决方案时，应当确保不违反目标服务器的robots.txt协议，以及遵守合法、合规的网络爬虫实践。