import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取页面的 HTML 内容
def get_html(url):
    try:
        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
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"An error occurred: {e}")
        return None
 
# 定义一个函数来解析 HTML 内容，提取项目信息
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    projects = soup.find_all('div', class_='col-12 mb-3')
    data = []
    for project in projects:
        title = project.find('h1', class_='lh-condensed').text.strip()
        description = project.find('p', class_='col-9 fw-bold mb-1').text.strip()
        language = project.find('span', class_='d-inline-flex flex-wrap align-items-center fw-bold').text.strip()
        stars = project.find('a', class_='m-0 text-bold').text.strip()
        data.append({
            'title': title,
            'description': description,
            'language': language,
            'stars': stars
        })
    return data
 
# 定义一个函数来将项目信息写入 CSV 文件
def write_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 定义要爬取的 GitHub 主页和文件名
github_url = 'https://github.com/trending'
csv_filename = 'github_trending.csv'
 
# 获取 HTML 内容
html = get_html(github_url)
 
# 解析 HTML 并提取项目信息
projects_data = parse_html(html)
 
# 将项目信息写入 CSV 文件
write_to_csv(projects_data, csv_filename)
 
print(f"{len(projects_data)} projects have been saved to {csv_filename}.")

这段代码首先定义了一个函数get_html来获取给定 URL 的 HTML 内容，然后定义了一个函数parse_html来解析 HTML 并提取项目信息，最后将提取的数据写入CSV文件中。这个过程展示了如何使用Python网络爬虫技术来抓取和处理网页数据的基本步骤。

由于原始代码已经非常简洁，并且是基于Python爬虫的典型示例，我们可以保持原样，并提供一些可能的改进建议。

1. 使用更现代的HTTP库：urllib 是一个较旧的库，现代爬虫更倾向于使用 requests 库。
2. 异常处理：当网页无法访问时，应该进行适当的异常处理。
3. 使用更合适的解析器：html.parser 是一个简单的HTML解析器，对于复杂的页面可能不够用。考虑使用 BeautifulSoup 或 lxml。
4. 使用异步：如果想要提高效率，可以考虑使用异步爬虫。

以下是改进后的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_page_content(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "Error: Page not reachable"
 
def parse_page(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    return soup.title.string
 
def main():
    url = "http://example.webscraping.com"
    html_content = get_page_content(url)
    print(parse_page(html_content))
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码使用了 requests 库来替换 urllib，使用了 BeautifulSoup 来替换 html.parser，并增加了异常处理。

urllib和requests都是Python中用于发送HTTP请求的库。

1. 背景：

• urllib是Python自带的HTTP请求库，包含了几个模块，提供了各种功能，比如：urllib.request 用于打开和读取URLs，urllib.error 包含了由urllib.request抛出的异常，urllib.parse 用于解析URLs，urllib.robotparse 用于解析robots.txt文件。
• requests库是一个更简洁、更易用的HTTP请求库，它比urllib更为Pythonic，提供了更高级的功能，比如自动处理cookies和session，多种类型的HTTP请求方法，JSON/XML解析，客户端证书，链接池等。

2. 定义：

• urllib是Python内置的HTTP请求库，用于处理URLs，包括网络爬虫，网络数据抓取等。
• requests是一个第三方库，需要单独安装，它更简洁易用，功能强大，能够进行网络请求，也可以用于网络爬虫，网络数据抓取。

3. 特点：

• urllib：

  • 是Python内置的HTTP请求库，不需要单独安装。
  • 提供了大量的HTTP请求功能，包括：URL处理，打开和读取URLs，错误处理等。
  • 使用起来较为复杂，需要自己处理大部分的细节。

• requests：

  • 是第三方库，需要单独安装（pip install requests）。
  • 提供了简洁易用的API，可以轻易地发送HTTP请求。
  • 支持多种HTTP请求类型，如GET，POST，PUT，DELETE等。
  • 自动处理URL编码和cookies。

4. 功能：

• urllib提供的功能：

  • urlopen：打开一个URL
  • urlretrieve：下载URL内容到本地
  • urlcleanup：清除URL缓存
  • quote：URL编码
  • unquote：URL解码
  • urlencode：将字典编码为URL参数

• requests提供的功能：

  • 发送GET请求
  • 发送HEAD请求
  • 发送POST请求
  • 发送PUT请求
  • 发送DELETE请求
  • 发送PATCH请求
  • 发送OPTIONS请求
  • 连接池管理
  • Cookie持久化
  • 会话维持
  • 文件上传
  • 自动处理重定向
  • 处理认证
  • JSON/XML解析
  • 客户端证书
  • 超时
  • 错误处理
  • 响应状态码处理
  • 打印出详细的请求信息

5. 代码示例：

• urllib示例：

import urllib.request
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com/')
html = response.read()

• requests示例：

import requests
response = requests.get('http://www.example.com/')
html = response.text

在实际应用中，如果需要发送简单的HTTP请求，推荐使用requests库，因为它更简洁易用。如果需要处理复杂的HTTP请求，比如需要处理cookies，session，连接池等，推荐使用urllib库，因为它提供了更多的功能和细节控制。

import requests
from lxml import etree
import csv
import time
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
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'}
 
def get_data(url):
    # 发送请求，获取响应
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_data(html):
    # 使用Xpath解析网页
    html = etree.HTML(html)
    # 影片名称
    name = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span[1]/text()')
    # 影评分数
    score = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()')
    # 评分人数
    people = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[4]/text()')
    # 上映日期
    time = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 导演
    director = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 编剧
    writer = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 类型
    type = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 区域
    area = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 语言
    language = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 上映时间
    time_show = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 集数
    part = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 国家
    country = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
    # 简介
    introduce = html.xpath('//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/p[@class=""]/text()')
 
    return name, score, people, time, director, writer, type, area, language, time_show, part, country, introduce
 
def save_data(data):
    # 保存数据到CSV文件
    with open('douban_top250.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(data)

import urllib.request
import os
 
# 下载网页内容
def download_page(url):
    with urllib.request.urlopen(url) as response, open('page.html', 'wb') as file:
        file.write(response.read())
 
# 下载图片
def download_image(url, filename):
    with urllib.request.urlopen(url) as response, open(filename, 'wb') as file:
        file.write(response.read())
 
# 下载视频
def download_video(url, filename):
    with urllib.request.urlopen(url) as response, open(filename, 'wb') as file:
        file.write(response.read())
 
# 示例使用
url = 'http://example.com'
download_page(url)  # 下载网页
 
image_url = 'http://example.com/image.jpg'
download_image(image_url, 'image.jpg')  # 下载图片
 
video_url = 'http://example.com/video.mp4'
download_video(video_url, 'video.mp4')  # 下载视频

这段代码提供了三个函数，分别用于下载网页、图片和视频。每个函数都使用了urllib.request来打开网络资源，并将内容写入本地文件。使用时，只需要提供相应的URL和文件名即可。这是一个简单的网络爬虫示例，适合作为初学者理解和实践的基础。

问题描述不是很清晰，我假设你想要的是一个C++编写的网络爬虫的示例代码。这里我将提供一个简单的C++网络爬虫的示例，使用了C++11标准的功能，如std::thread和std::future来进行异步网络请求。

#include <iostream>
#include <string>
#include <thread>
#include <future>
#include <vector>
#include <regex>
 
#include <curl/curl.h>
 
std::string get_url_content(const std::string& url) {
    CURL *curl;
    CURLcode res;
    std::string readBuffer;
 
    curl = curl_easy_init();
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, url.c_str());
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, [](void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) {
            ((std::string*)stream)->append((char*)ptr, size * nmemb);
            return size * nmemb;
        });
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
        res = curl_easy_perform(curl);
        if(res != CURLE_OK) {
            std::cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << std::endl;
        }
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
    return readBuffer;
}
 
std::vector<std::string> extract_urls(const std::string& html) {
    std::vector<std::string> urls;
    std::regex url_regex(R"(https?:\/\/[^\s]+)");
    std::sregex_iterator it(html.begin(), html.end(), url_regex);
    std::sregex_iterator end;
    while (it != end) {
        urls.push_back(it->str());
        ++it;
    }
    return urls;
}
 
int main() {
    std::string start_url = "http://example.com";
    std::vector<std::string> pending_urls = { start_url };
    std::vector<std::future<std::string>> futures;
 
    while (!pending_urls.empty()) {
        std::string url = pending_urls.back();
        pending_urls.pop_back();
 
        std::future<std::string> future = std::async(std::launch::async, get_url_content, url);
        futures.push_back(std::move(future));
 
        while (!futures.empty() && futures.front().wait_for(std::chrono::seconds(0)) == std::future_status::ready) {
            std::string html = futures.front().get();
            std::vector<std::string> found_urls = extract_urls(html);
            for (const std::string& found_url : found_urls) {
                bool already_visited = false;
                for (const std::string& pending_url : pending_urls) {
                    if (pending_url == found_url) {
                        already_visited = true;
                        break;
                    }
                }
              

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取所有的新闻条目，并为每个条目创建一个新的解析方法的请求
        for href in response.css('div.pagination a::attr(href)').getall():
            yield response.follow(href, self.parse_item)
 
    def parse_item(self, response):
        # 提取新闻详情页的内容
        yield {
            'title': response.css('div.news-item-title::text').get(),
            'description': response.css('div.news-item-description::text').get(),
            'link': response.url,
        }

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。解析方法parse会提取分页信息，并为每个页面创建新的请求来获取新闻条目。parse_item方法则用于提取单个新闻条目的标题、描述和链接，并生成一个包含这些信息的Item。

在Linux服务器部署爬虫程序通常需要以下步骤：

1. 安装Python环境（如果服务器上未安装Python）。
2. 安装所需的爬虫库，如requests、beautifulsoup4、scrapy等。
3. 编写爬虫代码。
4. 设置定时任务（如使用cron）以定时运行爬虫。
5. 保证爬虫程序有足够的稳定性和错误处理机制。
6. 如果需要，配置代理和用户代理以避免被网站封禁。
7. 部署监控系统，以便及时发现并处理爬虫中断的情况。

以下是一个简单的Scrapy爬虫部署流程示例：

# 安装Python和pip
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip
 
# 安装Scrapy
sudo pip3 install scrapy
 
# 创建Scrapy项目和爬虫
scrapy startproject myproject
cd myproject
scrapy genspider myspider example.com
 
# 编辑爬虫项目以满足需求
 
# 运行爬虫（测试）
scrapy crawl myspider
 
# 部署爬虫到服务器上
# 可能需要安装数据库，如MySQL、PostgreSQL，并配置数据库连接。
 
# 设置定时任务
# 编辑crontab文件
crontab -e
# 添加以下行以每天凌晨运行爬虫
0 0 * * * cd /path/to/myproject && scrapy crawl myspider
 
# 保存并退出编辑器，crontab会自动加载新的定时任务。
 
# 确保服务器的防火墙和安全组设置允许爬虫所需的端口和网络通信。

这个流程提供了一个基本的Scrapy爬虫部署指南，具体细节（如数据库配置、错误处理、代理设置等）需要根据实际需求和服务器配置来定制。

Python 爬虫是一种用于自动抓取网页数据的程序。以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库获取网页，并用BeautifulSoup解析网页内容。

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Python爬虫示例，用于抓取一个网页上的所有链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_links(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        return [link.get('href') for link in soup.find_all('a')]
    else:
        return []
 
url = 'https://www.example.com'
links = get_links(url)
for link in links:
    print(link)

这个例子中，get_links函数会发送一个HTTP GET请求到指定的URL，然后使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容，并找到所有的<a>标签，提取其href属性，即链接地址。

请注意，实际的网络爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如处理Cookies、Session、反爬虫策略、分页、异步请求等。此外，应遵守网站的robots.txt规则，并在爬取数据时尊重版权和隐私。

该项目是一个基于Spring Boot的校园新闻数据化系统，可以用于计算机毕设。以下是一些可能的功能和代码示例：

1. 用户登录和注册：

@RestController
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/register")
    public ResponseResult<String> register(@RequestBody UserRegisterRequest request) {
        return userService.register(request);
    }
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseResult<UserDTO> login(@RequestBody UserLoginRequest request) {
        return userService.login(request);
    }
}

2. 新闻管理：

@RestController
@RequestMapping("/news")
public class NewsController {
 
    @Autowired
    private NewsService newsService;
 
    @PostMapping("/add")
    public ResponseResult<Void> addNews(@RequestBody NewsAddRequest request) {
        return newsService.addNews(request);
    }
 
    @GetMapping("/list")
    public ResponseResult<List<NewsDTO>> listNews(@RequestParam Map<String, String> params) {
        return newsService.listNews(params);
    }
 
    @PostMapping("/delete/{id}")
    public ResponseResult<Void> deleteNews(@PathVariable("id") Long id) {
        return newsService.deleteNews(id);
    }
 
    @PostMapping("/update")
    public ResponseResult<Void> updateNews(@RequestBody NewsUpdateRequest request) {
        return newsService.updateNews(request);
    }
}

3. 用户权限管理：

@Component
public class UserDetailsServiceImpl implements UserDetailsService {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @Override
    public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException {
        UserDTO user = userService.getUserByUsername(username);
        if (user == null) {
            throw new UsernameNotFoundException("用户不存在");
        }
        return new UserDetailsImpl(user);
    }
}

4. 新闻数据可视化（使用ECharts）：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>新闻数据可视化</title>
    <script src="path/to/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
        var option = {
            // ECharts 配置项
        };
        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

这些代码片段和HTML页面提供了一个基本框架，展示了如何实现用户登录注册、新闻管理、以及用户权限管理等功能。具