use std::collections::HashSet;
use std::io::{self, Write};
use url::Url;
 
// 初始URL集合
let mut initial_urls = HashSet::new();
initial_urls.insert("https://www.example.com".parse().unwrap());
 
// 已访问URL集合
let mut visited_urls = HashSet::new();
 
// 待访问URL集合
let mut unvisited_urls = initial_urls.clone();
 
while let Some(url) = unvisited_urls.iter().next().cloned() {
    if !visited_urls.contains(&url) {
        visited_urls.insert(url.clone());
        unvisited_urls.remove(&url);
 
        match download_and_parse_url(&url) {
            Ok(new_urls) => {
                for new_url in new_urls {
                    if let Ok(new_url) = new_url.parse::<Url>() {
                        unvisited_urls.insert(new_url);
                    }
                }
            }
            Err(e) => {
                writeln!(io::stderr(), "Error downloading {}: {}", url, e)?;
            }
        }
    }
}
 
// 模拟下载和解析URL的函数
fn download_and_parse_url(url: &Url) -> Result<Vec<String>, Box<dyn std::error::Error>> {
    // 这里只是模拟，实际应该下载页面内容，解析并提取新的URL
    println!("下载和解析: {}", url);
    Ok(vec![])
}

这个代码示例展示了如何使用Rust实现一个简单的网络爬虫，包括初始化URL集合、使用哈希集保存已访问和未访问的URL、从每个URL下载和解析内容以提取新的URL，并且通过使用Result类型来处理可能发生的错误。虽然这个代码不会真正下载页面内容或解析链接，但它展示了如何组织爬虫的基本结构，并包含了错误处理的实践。

import scrapy
from scrapy_selenium import SeleniumRequest
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
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'my_spider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def start_requests(self):
        # 使用SeleniumRequest代替Scrapy的默认Request
        yield SeleniumRequest(
            self.parse,
            url='http://example.com',  # 需要爬取的页面
            wait_time=5,  # 等待页面加载的时间
            screenshot=True,  # 是否在加载时捕获屏幕截图
        )
 
    def parse(self, response):
        # 这里可以使用Selenium的API来进行页面操作和数据提取
        driver = response.meta['driver']  # 获取Selenium驱动程序
        # 示例：点击按钮，滚动页面，获取元素文本
        button = driver.find_element(By.ID, 'button_id')
        button.click()
        driver.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);')
        text = driver.find_element(By.ID, 'text_id').text
 
        # 提取的数据可以使用Scrapy的Item传递给管道
        item = {
            'extracted_text': text,
            # ... 其他字段
        }
        yield item

这个代码示例展示了如何使用Scrapy和Selenium结合来创建一个爬虫。SeleniumRequest代替了Scrapy的默认Request，它会启动一个Selenium驱动程序来访问指定的URL，并在页面加载完成后执行自定义的解析方法。在解析方法中，我们可以使用Selenium的API来进行页面操作，如点击按钮、滚动页面等，并提取所需的数据。最后，我们使用Scrapy的Item传递提取的数据给管道。

Python 爬虫技术是一种从网络抓取数据的技术，常用于获取网页内容、图片、视频等资源。以下是一个简单的 Python 爬虫示例，使用 requests 库获取网页内容，使用 BeautifulSoup 解析网页并提取数据。

首先，你需要安装必要的库：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

以下是一个简单的爬虫示例，用于抓取一个网页上的所有链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'https://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取所有的链接
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

这个简单的爬虫示例展示了如何使用 Python 爬取网页上的链接。实际应用中，爬虫可能需要处理更复杂的情况，如处理AJAX请求、应对反爬机制（如 Cookies、Session 管理、代理、验证码等），以及合理地使用网络请求，避免对服务器造成过大压力。

乱码问题通常是由于网页编码和解析编码不一致导致的。在Python中，可以通过指定编码格式来解决这个问题。

解决方法：

1. 确定网页的正确编码：查看网页源代码，找到 <meta charset="编码格式"> 标签，确认正确的编码格式。
2. 使用requests库获取网页内容时，使用正确的编码：

import requests
 
url = "http://example.com"
response = requests.get(url)
response.encoding = '正确的编码格式'  # 例如：'utf-8', 'gbk' 等
html = response.text

3. 在解析网页内容时，确保使用的解析器支持该编码格式。
4. 如果网页没有指定编码，可以尝试使用chardet库自动检测编码：

import chardet
 
# 假设html是网页内容
detected_encoding = chardet.detect(html)['encoding']
html = html.decode(detected_encoding).encode('utf-8')

5. 如果以上方法都不行，可能需要手动尝试不同的编码格式，直到找到正确的匹配。
6. 在处理数据时，确保数据处理的过程中编码一致，如果需要，可以使用.encode()和.decode()方法进行编码转换。

在Python中，获取数据可以通过几种方式完成，包括使用公开API、从网页爬取数据以及从数据库中读取数据。以下是一些示例代码：

1. 使用公开API获取数据：

import requests
 
# 假设有一个公开API URL
api_url = 'https://api.example.com/data'
response = requests.get(api_url)
 
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print('Error:', response.status_code)

2. 使用BeautifulSoup库从网页爬取数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 假设我们要从一个网页获取数据
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
 
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 假设我们要获取所有的段落文本
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
    print(p.text)

3. 从数据库中读取数据（例如使用SQLite）：

import sqlite3
 
# 假设有一个SQLite数据库文件
database_path = 'data.db'
 
# 连接到数据库
conn = sqlite3.connect(database_path)
cursor = conn.cursor()
 
# 执行SQL查询
query = 'SELECT * FROM table_name'
cursor.execute(query)
 
# 获取查询结果
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)
 
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()

这些示例展示了如何从不同的来源获取数据。实际应用中，你需要根据具体的数据源选择合适的方法，并且可能需要处理额外的安全性、权限和性能因素。

以下是一个简化的示例代码，展示了如何使用jsoup和xpath解析一个简单的小说网站，并获取书籍信息。

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class NovelCrawler {
 
    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://example.com/novels"; // 替换为小说章节列表页面的URL
        List<NovelInfo> novels = crawlNovelList(url);
        // 打印或保存novels信息
    }
 
    private static List<NovelInfo> crawlNovelList(String url) {
        List<NovelInfo> novelList = new ArrayList<>();
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            Elements novelElements = doc.select("div.novel-list > a"); // 替换为实际的小说列表元素选择器
            for (Element novelElement : novelElements) {
                String novelUrl = novelElement.attr("abs:href");
                String novelName = novelElement.text();
                novelList.add(new NovelInfo(novelName, novelUrl));
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return novelList;
    }
 
    static class NovelInfo {
        String name;
        String url;
 
        public NovelInfo(String name, String url) {
            this.name = name;
            this.url = url;
        }
 
        // getters, setters, toString 等
    }
}

这段代码展示了如何使用jsoup库来从一个简单的网页中抓取小说列表信息。在实际应用中，你需要根据目标网站的HTML结构来调整选择器。这个例子中的novelElements需要替换为实际小说列表的选择器。同时，你需要为每本小说创建一个NovelInfo对象来保存其名称和URL。

请注意，爬取网络数据应遵守相关法律法规及网站的robots.txt规则，并尊重作者的版权。此外，过度频繁的爬取可能会导致IP封禁，因此应合理设置爬取频率。

由于篇幅限制，以下是7个Python爬虫案例的核心函数代码。

1. 从网页爬取表格数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://example.com/table'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
table = soup.find('table')  # 根据实际情况调整选择器
 
rows = table.find_all('tr')
for tr in rows:
    cols = tr.find_all('td')
    for td in cols:
        print(td.text.strip(), end=' ')
    print()

2. 从网页爬取图片：

import requests
 
url = 'http://example.com/image'
r = requests.get(url)
with open('image.jpg', 'wb') as f:
    f.write(r.content)

3. 从网页爬取链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
 
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))

4. 使用多线程或多进程爬取网页数据：

import requests
from multiprocessing.pool import ThreadPool
 
urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2', ...]
 
def get_content(url):
    return requests.get(url).text
 
pool = ThreadPool(processes=4)  # 根据实际情况调整线程数
results = pool.map(get_content, urls)
pool.close()
pool.join()
 
for result in results:
    print(result)

5. 使用代理服务器爬取数据：

import requests
 
url = 'http://example.com'
proxy = {'http': 'http://proxy.example.com:8080', 'https': 'https://proxy.example.com:8080'}
 
r = requests.get(url, proxies=proxy)
print(r.text)

6. 登录后爬取数据：

import requests
 
url = 'http://example.com/protected'
payload = {'username': 'user', 'password': 'pass'}
 
r = requests.post(url, data=payload)
print(r.text)

7. 使用Selenium自动化爬取JavaScript渲染的网页数据：

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

这些代码示例提供了爬虫任务的不同方法，包括解析HTML、多线程/多进程处理、使用代理、登录认证以及自动化操作。在实际应用中，你需要根据目标网站的具体情况进行适当的调整和优化。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def simple_crawler(url, keyword):
    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'}
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 使用BeautifulSoup查找包含关键字的段落
            paragraphs = soup.find_all('p', string=[lambda text: keyword in text if text else False])
            for p in paragraphs:
                print(p.text)
        else:
            print(f"Failed to retrieve the webpage: {response.status_code}")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"There was a problem: {e}")
 
# 使用示例
simple_crawler('https://www.example.com', '关键字')

这段代码定义了一个简单的网络爬虫函数simple_crawler，它接受一个URL和一个关键字作为参数。函数使用requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup解析网页。然后，它查找包含关键字的段落并打印它们的文本。这个例子展示了如何使用Python进行基本的网页爬取和内容提取。

由于原始代码较为复杂且涉及到第三方库的使用，我们将提供一个简化的核心函数示例，展示如何使用PySpark读取数据和进行基本的数据处理。

from pyspark import SparkContext
from pyspark.sql import SparkSession
 
# 初始化Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName("CinemaRecommender").getOrCreate()
sc = SparkContext.getOrCreate()
 
# 定义一个简单的函数，用于加载数据
def load_data(path):
    return spark.read.csv(path, header=True, inferSchema=True)
 
# 定义一个简单的函数，用于数据处理
def process_data(df):
    # 示例处理：选取部分列，进行简单的数据清洗
    df = df.select("title", "rating", "genre").filter("genre = '国剧'")
    return df
 
# 定义一个简单的函数，用于将处理后的数据保存到HDFS
def save_data(df, path):
    df.write.csv(path)
 
# 假设数据已经通过爬虫获取并存储在HDFS的某个路径下
data_path = "hdfs://path/to/your/data"
 
# 加载数据
df = load_data(data_path)
 
# 数据处理
processed_df = process_data(df)
 
# 保存处理后的数据
save_data(processed_df, "hdfs://path/to/your/processed_data")
 
# 停止Spark会话
spark.stop()

这个示例展示了如何使用PySpark读取数据、进行简单的数据处理，并将处理后的数据保存到HDFS。这个过程是一个典型的数据处理流程，可以作为使用PySpark的入门示例。

要爬取一个网站的所有子页面内容，你可以使用Python中的requests和beautifulsoup4库。以下是一个简单的示例代码，用于爬取一个网站的所有子页面的标题和URL。

首先，确保安装了所需的库：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

然后，使用以下代码作为爬虫的基本框架：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import queue
 
# 初始化一个队列，用于存储待爬取的URL
url_queue = queue.Queue()
 
# 将起始URL放入队列
start_url = 'http://example.com'
url_queue.put(start_url)
 
# 初始化一个集合，用于存储已爬取的URL，避免重复爬取
crawled_urls = set()
 
def get_url_queue():
    return url_queue
 
def get_crawled_urls():
    return crawled_urls
 
def crawl_page(url):
    """
    爬取单个页面的内容
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            print(f'Failed to crawl {url}, status code: {response.status_code}')
    except requests.exceptions.RequestException:
        print(f'Failed to crawl {url}, an error occurred')
 
def create_sitemap(content):
    """
    解析页面内容，提取子页面URL
    """
    soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
    for link in soup.find_all('a'):
        href = link.get('href')
        if href and href not in crawled_urls and 'http' not in href:
            # 构建完整的URL
            full_url = '{}{}'.format(start_url, href) if href[0] == '/' else href
            # 将新的URL放入队列
            url_queue.put(full_url)
 
def main():
    """
    主函数，控制爬虫的执行流程
    """
    while not url_queue.empty() or len(crawled_urls) == 0:
        if not url_queue.empty():
            # 从队列中获取待爬取的URL
            url = url_queue.get()
            # 检查URL是否已被爬取
            if url not in crawled_urls:
                # 爬取页面内容
                content = crawl_page(url)
                if content:
                    # 解析页面内容，提取子页面URL
                    create_sitemap(content)
                    # 将当前爬取的URL加入已爬取的集合
                    crawled_urls.add(url)
                    print(f'Crawled: {url}')
        # 为了避免无限循环，每次检查是否队列为空后，暂停一段时间
        import time
        time.sleep(5)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

请注意，这个代码示例仅用于学习目的，并且不包括错误处理和效率优化。实际应用中，你可能需要考虑并发请求、处理robots.txt、限制请求频率、使用用户代理、处理JavaScript渲染的内容等问题。此外，确保你了解并遵守网站的robots.txt规则以及法律法规，不要进行滥用网站资源。