import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_bilibili_top100(top100_url):
    # 发送请求，获取页面源代码
    response = requests.get(top100_url)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
    # 提取视频封面图片的正则表达式
    cover_regex = re.compile(r'//.*?cover')
 
    # 提取视频源代码的正则表达式
    video_source_regex = re.compile(r'<source src="(.*?)".*?>')
 
    # 遍历页面，查找视频封面图片和视频源
    covers = cover_regex.findall(response.text)
    video_sources = video_source_regex.findall(response.text)
 
    # 输出结果
    for cover, video_source in zip(covers, video_sources):
        print(f"封面图片: {cover}")
        print(f"视频源: {video_source}")
 
# 使用函数
get_bilibili_top100('https://www.bilibili.com/v/popular/rank/type?tab=all')

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，获取B站TOP100视频页面的HTML内容。然后使用BeautifulSoup和正则表达式来提取视频封面图片的URL和视频源的URL。最后，遍历页面中的视频信息，并打印出封面图片和视频源的URL。

以下是一个简单的Java网络爬虫示例，使用了jsoup库来解析HTML页面。

首先，确保你的项目中包含了jsoup依赖。如果你使用的是Maven，可以在pom.xml中添加如下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.13.1</version>
</dependency>

以下是爬取网页内容的简单示例代码：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
import java.io.IOException;
 
public class SimpleCrawler {
 
    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://example.com"; // 替换为你想爬取的网站
        try {
            Document document = Jsoup.connect(url).get();
            Elements elements = document.select("title"); // 选择想要获取的HTML标签
            for (Element element : elements) {
                System.out.println(element.text()); // 打印标签内容
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码使用了Jsoup.connect方法来连接网页，并使用select方法来选择需要解析的HTML元素。在这个例子中，它选择了<title>标签并打印了它的文本内容。你可以根据需要修改选择器来获取其他任何你想要的数据。

要爬取淘宝的商品数据，你可以使用Python的requests和lxml库来实现。以下是一个简单的例子，展示如何获取淘宝商品页面的某些信息：

import requests
from lxml import etree
 
def get_item_info(item_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'your_user_agent',  # 替换为你的User-Agent
    }
    response = requests.get(item_url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        html = response.text
        tree = etree.HTML(html)
        
        # 获取商品标题
        title = tree.xpath('//div[@class="tb-detail-hd"]/h1/text()')[0]
        print(f'商品标题: {title}')
        
        # 获取商品价格
        price = tree.xpath('//div[@class="price"]/strong/text()')[0]
        print(f'商品价格: {price}')
        
        # 获取商品评分
        score = tree.xpath('//div[@class="rate-content"]/@title')[0]
        print(f'商品评分: {score}')
        
        # 获取商品销售量
        sales = tree.xpath('//div[@class="deal-cnt"]/text()')[0]
        print(f'商品销售量: {sales}')
    else:
        print('获取页面失败')
 
item_url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=商品ID'  # 替换为具体的商品ID
get_item_info(item_url)

请注意，你需要替换your_user_agent为你自己的User-Agent，以及将商品ID替换为具体的淘宝商品编号。此外，由于淘宝采取了反爬措施，如果频繁访问，可能需要使用代理和合适的请求头信息，以避免被淘宝服务器封禁。

此代码只是一个简单的示例，实际爬取时你可能需要处理更多的数据和面对更复杂的情况，例如动态加载的数据、登录验证等。

AutoCrawler是一个智能爬虫开发框架，它提供了一种简单的方法来定义和执行网络爬虫，以便从网站中提取数据。以下是一个使用AutoCrawler的示例代码：

from autocrawler import AutoCrawler
 
# 定义一个简单的爬虫类
class MyCrawler(AutoCrawler):
    # 初始化方法
    def __init__(self):
        super().__init__()
 
    # 定义爬取规则
    def define_rules(self):
        self.crawl_rules(
            LinkExtractor(allow=r'Items/'),
            callback='parse_item',
            follow=True,
        )
 
    # 解析爬取内容的方法
    def parse_item(self, response):
        item = {}
        # 提取数据的逻辑...
        return item
 
# 实例化爬虫并开始爬取
crawler = MyCrawler()
crawler.start()

这段代码定义了一个简单的爬虫，它会从起始URL开始，根据定义的爬取规则（LinkExtractor）来爬取页面，并通过parse_item方法解析页面中的数据。这个框架提供了一种高层次的抽象，使得开发者可以更专注于爬取逻辑的实现，而不是底层的实现细节。

import requests
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Bar, Line
from pyecharts import options as opts
 
# 获取数据
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()
 
# 解析数据
def parse_data(data):
    records = data['records']
    provinces = [record['provinceName'] for record in records]
    confirmed_cases = [record['confirmedCount'] for record in records]
    suspected_cases = [record['suspectedCount'] for record in records]
    cured_cases = [record['curedCount'] for record in records]
    dead_cases = [record['deadCount'] for record in records]
    return provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases
 
# 可视化数据
def visualize_data(provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases):
    # 确诊变异情况柱状图
    bar = Bar()
    bar.add_xaxis(provinces)
    bar.add_yaxis("确诊", confirmed_cases)
    bar.add_yaxis("疑似", suspected_cases)
    bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="变异情况柱状图"))
    bar.render("变异情况.html")
 
    # 累计治愈和死亡情况折线图
    line = Line()
    line.add_xaxis(provinces)
    line.add_yaxis("治愈", cured_cases, is_smooth=True)
    line.add_yaxis("死亡", dead_cases, is_smooth=True)
    line.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="治愈与死亡累计折线图"))
    line.render("治愈与死亡.html")
 
# 主函数
def main():
    url = "https://api.inews.qq.com/newsqa/v1/automation/modules/list?modules=FAutoCountry,WomWorld,AiCountry,WomAboard,CountryOther,OverseaFightForecast,WomAboardForecast,GlobalFight,ChinaFight,FightAroundWorld,FightCountry,FightProvince,FightType,MasksSupplies,FightForecast,FightTips,FightAroundWorldForecast,CountryOtherForecast&_=1615366747766"
    data = get_data(url)
    provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases = parse_data(data)
    visualize_data(provinces, confirmed_cases, suspected_cases, cured_cases, dead_cases)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码使用了pyecharts库来创建图表，并且使用requests库来发送HTTP请求从网络上获取数据。首先定义了一个获取数据的函数，然后解析数据，并定义了一个可视化数据的函数。最后，在主函数中调用这些函数来完成数据的爬取和可视化展示。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import time
 
def get_soup(url):
    """
    获取网页内容并返回BeautifulSoup对象
    """
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
        'From': 'your_email@example.com' # 替换为你的邮箱
    }
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    except requests.RequestException:
        print(f"An error occurred while trying to retrieve {url}")
        time.sleep(5)
 
def extract_links(soup):
    """
    从BeautifulSoup对象中提取新闻链接
    """
    # 根据实际HTML结构修改选择器
    return [link['href'] for link in soup.select('a.news-title') if link.get('href') and re.match(r'^http', link['href'])]
 
def main():
    url = 'http://example.com/news' # 替换为你要爬取的新闻网站
    soup = get_soup(url)
    if soup:
        links = extract_links(soup)
        for link in links:
            print(link)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码提供了一个简单的网络爬虫示例，用于从一个假设的新闻网站中提取新闻链接。在实际应用中，你需要替换'example.com/news'为你要爬取的实际网站，并确保选择器（如'a.news-title'）匹配目标网站的HTML结构。此外，记得遵守网站的robots.txt规则和法律法规，尊重网站版权和隐私政策。

以下是一个简单的Golang多线程爬虫的例子，使用了go关键字来创建goroutines以实现并发下载。

package main
 
import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
    "sync"
    "time"
)
 
var wg sync.WaitGroup
 
func download(url string, ch chan<- string) {
    defer wg.Done() // 在函数退出时通知main()一个goroutine结束了
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        ch <- "Error: " + err.Error()
        return
    }
    defer resp.Body.Close() // 确保关闭resp的Body
 
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        ch <- "Error: " + err.Error()
        return
    }
 
    // 将下载的内容作为字符串发送到通道ch
    ch <- string(body)
}
 
func main() {
    start := time.Now()
    ch := make(chan string, 3) // 创建一个通道，容量为3
 
    urls := []string{
        "https://www.golang.org/",
        "https://golang.org/doc/",
        "https://play.golang.org/",
    }
 
    for _, url := range urls {
        wg.Add(1) // 为每个链接增加一个等待组的计数器
        go download(url, ch) // 创建goroutine下载网页
    }
 
    // 等待所有的goroutines完成
    go func() {
        wg.Wait()
        close(ch) // 确保通道关闭，通知main()所有结果都发送完毕
    }()
 
    // 接收并打印通道中的结果
    for result := range ch {
        fmt.Println(result)
    }
 
    // 报告下载和处理时间
    fmt.Printf("Elapsed time: %s\n", time.Since(start))
}

这段代码创建了一个简单的多线程网络爬虫，使用了sync.WaitGroup来等待所有的goroutines完成他们的工作，并通过通道ch安全地在main goroutine和下载goroutines之间传递数据。通过make(chan string, 3)创建了一个有缓冲的字符串通道，缓冲区大小为3，以允许同时传递最多三个结果，而不会阻塞下载goroutines。

# 导入Django模型
from django.db import models
 
# 定义爬虫项目模型
class Project(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=200)
    # 其他字段...
 
# 定义爬虫任务模型
class Task(models.Model):
    project = models.ForeignKey(Project, on_delete=models.CASCADE)
    url = models.URLField()
    # 其他字段...
 
# 定义爬虫统计模型
class Statistic(models.Model):
    task = models.ForeignKey(Task, on_delete=models.CASCADE)
    items_scraped = models.IntegerField()
    # 其他字段...

这个例子展示了如何使用Django的模型来定义一个简单的爬虫管理系统的数据结构。每个爬虫项目可以有多个爬虫任务，每个爬虫任务生成相应的统计数据。这个系统可以用来跟踪和管理企业级的爬虫项目。

from flask import Flask, render_template
 
app = Flask(__name__)
 
# 假设有一个函数用于获取书籍推荐的数据
def get_recommended_books():
    # 这里应该是获取推荐书籍的逻辑
    return [
        {"title": "书籍1", "author": "作者1", "rating": 4.5},
        {"title": "书籍2", "author": "作者2", "rating": 4.0},
        # 更多书籍信息...
    ]
 
@app.route('/')
def index():
    recommended_books = get_recommended_books()
    return render_template('index.html', books=recommended_books)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个简化的代码示例中，我们创建了一个Flask应用，定义了一个获取书籍推荐的函数，并在路由/下定义了一个视图函数，该函数使用这个函数获取推荐书籍的信息，并将其传递给模板index.html进行渲染。这个例子展示了如何将一个爬虫系统的输出集成到Web界面中。

该项目涉及多个技术栈，包括JAVA, SpringBoot, Vue, 协同过滤算法和爬虫。前后端分离是一种常见的架构模式，其中后端负责提供API接口，前端负责数据的渲染和用户交互。

后端（SpringBoot部分）：

1. 提供API接口，使用SpringBoot中的Controller定义接口。
2. 使用协同过滤算法对房源信息进行推荐。
3. 使用爬虫获取外部房源数据。

前端（Vue部分）：

1. 使用Vue.js构建用户界面。
2. 通过Axios等HTTP客户端从后端获取数据。
3. 实现房源搜索、筛选、展示等功能。

以下是一个简单的API接口定义示例（SpringBoot + JAVA）：

@RestController
@RequestMapping("/api/houses")
public class HouseController {
 
    @Autowired
    private HouseService houseService;
 
    @GetMapping("/{id}")
    public HouseDto getHouseById(@PathVariable("id") Long id) {
        return houseService.getHouseById(id);
    }
 
    @PostMapping("/recommend")
    public List<HouseDto> getRecommendedHouses(@RequestBody SearchCriteria criteria) {
        return houseService.getRecommendedHouses(criteria);
    }
 
    // 其他API接口定义...
}

协同过滤算法的实现可以参考以下伪代码：

public class CollaborativeFiltering {
 
    public List<House> getRecommendations(User user) {
        // 使用协同过滤算法得到推荐房源
        // 算法细节略...
    }
}

爬虫部分通常在后端实现，以下是一个简单的HTTP爬虫示例（使用Jsoup）：

public class HouseCrawler {
 
    public List<House> crawlHouses() {
        List<House> houses = new ArrayList<>();
        Document doc = Jsoup.connect("http://example.com/houses").get();
        // 解析doc中的房源信息，填充到houses列表中
        // 解析细节略...
        return houses;
    }
}

前端Vue部分，可以使用Vue Router和Vuex管理路由和状态，使用Axios进行API调用。

// Vue组件中发起API调用
export default {
  data() {
    return {
      houses: []
    };
  },
  mounted() {
    this.fetchHouses();
  },
  methods: {
    async fetchHouses() {
      try {
        const response = await axios.get('/api/houses');
        this.houses = response.data;
      } catch (error) {
        console.error('Error fetching houses:', error);
      }
    }
  }
};

这个示例仅展示了API接口的定义、爬虫的简单使用和Vue中API调用的基本形式。具体的项目实现需要根据实际需求和技术栈进行详细设计。例如，在实际应用中，可能需要考虑权限校验、异常处理、分页、缓存、持久化等多个方面。