在Python中，你可以使用datetime模块来获取当前的日期和时间，并且可以使用strftime方法来格式化日期和时间。以下是获取当前时间并格式化为年-月-日 时:分:秒:毫秒的代码示例：

from datetime import datetime
 
# 获取当前时间
now = datetime.now()
 
# 格式化为年-月-日 时:分:秒:毫秒
formatted_time = now.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f')
 
print(formatted_time)

这段代码会输出类似以下格式的当前时间（包括毫秒）：

2023-03-18 15:45:00:123456

如果你只需要提取日期和时间的数字部分，可以使用datetime对象的属性，如下：

# 提取日期和时间的数字部分
date_and_time_digits = now.strftime('%Y%m%d%H%M%S%f')
 
# 去掉末尾的0以得到毫秒
date_and_time_digits = date_and_time_digits.rstrip('0')
 
print(date_and_time_digits)

这段代码会输出类似以下格式的数字：

20230318154500123456```
 
请注意，`%f` 会给出微秒，但是由于Python的`strftime`通常不会返回完整的微秒值，所以你会得到六位数的毫秒。如果需要完整的微秒值，你可能需要使用其他方法。 

为了实现一个基于Python和定向爬虫的商品比价系统，你需要选择一个合适的网站来爬取商品信息，并设计一个爬虫来提取这些信息。以下是一个简化的例子，展示了如何使用Python的requests和BeautifulSoup库来实现一个简单的定向爬虫。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
# 目标网页
url = 'https://www.example.com/shopping/category/electronics'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 选择商品信息所在的HTML元素，这里需要根据实际网页结构进行调整
    products = soup.find_all('div', class_='product-item')
    
    # 创建CSV文件来保存商品数据
    with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(['Name', 'Price', 'URL'])  # 写入标题行
        
        for product in products:
            # 提取商品名称
            name = product.find('h3', class_='product-name').text.strip()
            
            # 提取商品价格，这里需要根据实际网页结构进行调整
            price = product.find('div', class_='product-price').text.strip()
            
            # 提取商品URL
            url = product.find('a', class_='product-image')['href']
            
            # 将商品信息写入CSV文件
            writer.writerow([name, price, url])
else:
    print("Error:", response.status_code)
 

这个简单的脚本会发送一个HTTP请求到指定的网页，解析返回的HTML内容，提取商品信息，并将其保存到CSV文件中。这个例子假设商品信息在HTML中的格式是固定的，实际使用时需要根据目标网站的HTML结构进行相应的调整。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
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 = webdriver.Chrome()
 
# 打开登录页面
driver.get('http://example.com/login')
 
# 等待直到用户名输入框可以操作
username_input = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, "username"))
)
 
# 输入用户名
username_input.send_keys('your_username')
 
# 等待直到密码输入框可以操作
password_input = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, "password"))
)
 
# 输入密码
password_input.send_keys('your_password')
 
# 输入密码后添加回车键以触发登录动作
password_input.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待登录动作完成，可能需要自定义等待条件
time.sleep(2)
 
# 获取动态内容
html_content = driver.page_source
 
# 打印页面源码
print(html_content)
 
# 关闭webdriver
driver.quit()

这段代码使用了Selenium WebDriver来打开登录页面，输入用户名和密码，并模拟回车键触发登录动作。之后等待登录完成并获取动态内容。最后，关闭webdriver以释放资源。这个过程可以有效地处理登录以及验证码问题，因为Selenium可以处理JavaScript渲染的页面和复杂的动态加载。

由于提供完整的爬虫代码超出了问答字数限制，以下是一个简化的Python爬虫示例，使用requests和beautifulsoup4库来抓取一个示例网站的标题。

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'
print(get_page_title(url))

这段代码首先导入了必要的模块，定义了一个函数get_page_title，该函数接受一个URL作为参数，使用requests发送HTTP GET请求，然后使用BeautifulSoup解析返回的页面内容，提取页面标题并返回。

请注意，实际的网络爬虫开发可能需要处理更复杂的情况，例如处理JavaScript渲染的页面、反爬虫策略、页面解析、异常处理、异步请求等，并且在开发过程中遵守网站的robots.txt规则和法律法规要求。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 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'}
 
# 获取网页内容
def get_content(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
# 解析网页，提取数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    jobs = soup.find_all('div', class_='job-title')
    companies = soup.find_all('div', class_='company-name')
    locations = soup.find_all('div', class_='location')
    job_descriptions = soup.find_all('div', class_='job-snippet')
    
    data = {
        'Job Title': [job.text for job in jobs],
        'Company': [company.text for company in companies],
        'Location': [location.text for location in locations],
        'Job Description': [job_description.text for job_description in job_descriptions]
    }
    return pd.DataFrame(data)
 
# 分析数据
def analyze_data(df):
    # 分析不同职位的数量
    job_counts = df['Job Title'].value_counts()
    job_counts.plot(kind='bar')
    plt.title('Job Counts')
    plt.xlabel('Job Title')
    plt.ylabel('Count')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.indeed.com/jobs?q=data+scientist&l=New+York&start='
    html = get_content(url)
    df = parse_data(html)
    analyze_data(df)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python进行网页爬取，并使用BeautifulSoup进行数据解析。然后，使用pandas进行数据处理，并利用matplotlib进行数据可视化分析。这个例子简单而直接，适合作为爬虫和可视化分析技术的入门教程。

在Python中，正则表达式的match()函数用于从字符串的起始位置匹配一个模式。match()函数是贪婪的，它会尽可能多地匹配字符，而match()函数也可以使用非贪婪模式。

贪婪算法在可以匹配成功的前提下，尽可能多的匹配字符，非贪婪算法在可以匹配成功的前提下，尽可能少的匹配字符。

在Python中，使用match()函数的贪婪算法和非贪婪算法的方式如下：

1. 贪婪算法：在模式后面加上+，表示匹配一个或多个字符。

import re
 
string = "abbbc"
pattern = "ab*c"
 
# 贪婪算法
matchObj = re.match(pattern, string)
 
if matchObj:
    print("matchObj.group() : ", matchObj.group())
else:
    print("No match found")

在上述代码中，模式是ab*c，其中*表示匹配前面的字符零次或多次。在贪婪模式下，它会尽可能多的匹配字符，因此输出结果是abbbc。

2. 非贪婪算法：在模式后面加上?，表示匹配一个或零个字符。

import re
 
string = "abbbc"
pattern = "ab*?c"
 
# 非贪婪算法
matchObj = re.match(pattern, string)
 
if matchObj:
    print("matchObj.group() : ", matchObj.group())
else:
    print("No match found")

在上述代码中，模式是ab*?c，其中?表示非贪婪模式，在可以匹配成功的前提下，尽可能少的匹配字符，因此输出结果是abc。

在Python中，match()函数默认是贪婪的，如果想使其变为非贪婪，可以在量词后面加上?。在实际使用中，可以根据需要选择贪婪算法或非贪婪算法。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """发送HTTP请求，获取网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_html(html):
    """解析网页，提取有效信息"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = 'http://example.com'  # 替换为你要爬取的网页地址
    html = get_html(url)
    if html:
        paragraphs = parse_html(html)
        for p in paragraphs:
            print(p)
    else:
        print("Failed to retrieve the webpage content")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用requests库获取网页内容，以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML并提取所需信息。代码中的get_html函数负责发送HTTP请求，而parse_html函数负责解析HTML并提取文本。main函数则是程序的入口点，负责组织流程并调用其他函数。

报错解释：

这个错误表明你在使用Scrapy爬虫时遇到了一个AttributeError，这通常意味着你尝试访问或调用一个不存在的属性或方法。具体来说，错误中提到的AsyncioSelectorReactor对象没有某个期望的属性或方法。这通常发生在你的代码或者Scrapy的内部代码中有一个不匹配或者错误的引用。

解决方法：

1. 确认你的Scrapy版本是否支持异步I/O。如果你的代码中使用了异步特性，请确保你的Scrapy版本至少是1.6以上，因为这个版本引入了对异步的支持。
2. 检查你的代码，确保没有错误地调用了AsyncioSelectorReactor的方法或属性。
3. 如果你在使用异步特性，确保你的爬虫继承自scrapy.crawler.CrawlerRunner而不是旧的scrapy.cmdline.execute。
4. 如果你不需要异步特性，考虑移除与异步I/O相关的代码，或者更新你的Scrapy版本。
5. 如果更新Scrapy版本不是一个选项，你可能需要回退到不支持异步的Scrapy版本。
6. 如果问题依然存在，考虑搜索相关的Scrapy issue或者查看Scrapy的文档和更新日志，看看是否有其他人遇到了类似的问题或者有新的解决方案。

在进行任何更改时，请确保备份你的代码以防需要回退。

爬虫（爬虫技术，Pandas，Flume，Pig）填空题：

1. 爬虫技术主要应用于数据获取的领域，它能够帮助我们自动化地从网络中获取所需的信息。
2. Pandas 是一个强大的数据分析和处理的Python库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。
3. Flume 是一个分布式、可靠、和高可用的服务，用于收集、聚合、和移动大量日志数据。
4. Pig 是一种数据流语言，用于处理大型数据集。它提供了一种脚本语言，用于表达数据转换和分析的高级抽象。

以下是一个简单的Pandas和Flume的示例代码：

Pandas:

import pandas as pd
 
# 创建一个简单的数据框
data = {'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
        'Age': [28, 23, 34, 29]}
df = pd.DataFrame(data)
 
# 将数据框导出为CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)

Flume:

# Flume配置文件示例
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
 
# 源配置
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 44444
 
# 通道配置
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 1000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 100
 
# 接收器配置
a1.sinks.k1.type = logger
 
# 组件关联
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

Pig:

-- Pig Latin 脚本示例
-- 加载数据
data = LOAD 'hdfs://path/to/data' AS (name:chararray, age:int);
 
-- 过滤年龄大于25的记录
filtered_data = FILTER data BY age > 25;
 
-- 存储结果
STORE filtered_data INTO 'hdfs://path/to/output';

以上代码提供了爬虫、Pandas、Flume和Pig的简单示例，分别展示了数据获取、数据处理和数据存储的基本使用方法。

以下是一个简化的Python代码示例，展示了如何使用requests库进行网络爬取，使用BeautifulSoup进行数据解析，并将数据存储到MongoDB数据库中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pymongo import MongoClient
 
# 爬取数据
def crawl_data(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
# 解析数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    data = {
        'title': soup.find('title').text,
        'content': soup.find('div', {'id': 'content'}).text
    }
    return data
 
# 存储数据到MongoDB
def store_data_to_mongodb(data):
    client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
    db = client['mydatabase']
    collection = db['mycollection']
    collection.insert_one(data)
 
# 示例URL
url = 'http://example.com'
 
# 获取网页内容
html = crawl_data(url)
 
# 解析网页
parsed_data = parse_data(html)
 
# 存储数据
store_data_to_mongodb(parsed_data)

这段代码首先定义了爬取数据、解析数据以及将数据存储到MongoDB的函数。然后使用一个示例URL进行测试，展示了整个流程。注意，实际应用中你需要替换url变量的值，并且可能需要处理更复杂的HTML结构和数据解析。