package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
    "log"
    "net/http"
)
 
func main() {
    // 设置代理服务器
    proxyURL, _ := http.NewUrl("http://代理服务器IP:端口")
    http.DefaultTransport.(*http.Transport).Proxy = http.ProxyURL(proxyURL)
 
    // 设置请求头信息
    header := http.Header{}
    header.Set("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")
    transport := &http.Transport{}
    client := &http.Client{Transport: transport}
 
    // 创建请求
    req, err := http.NewRequest("GET", "http://www.example.com", nil)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    req.Header = header
 
    // 发送请求
    resp, err := client.Do(req)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    if resp.StatusCode == http.StatusOK {
        // 使用goquery解析HTML文档
        doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(resp.Body)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
 
        // 查询并输出所需信息
        doc.Find(".site-list-con a").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
            href, exists := s.Attr("href")
            if exists {
                fmt.Printf("找到网站：%s\n", href)
            }
        })
    }
}

这段代码展示了如何使用Go语言结合goquery库来抓取一个假设的网站列表页面上的所有网站链接。代码中设置了代理服务器，并添加了请求头信息，以模拟浏览器访问。通过goquery解析HTML文档并查询所需信息，打印出来供用户参考。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 爬取网页的函数
def crawl_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取信息的函数
def parse_soup(soup):
    # 假设我们要提取的信息是标题
    title = soup.find('title')
    return title.text if title else None
 
# 主函数，组织爬取和解析的流程
def main():
    url = 'https://www.example.com'  # 替换为你要爬取的网址
    html = crawl_page(url)
    if html:
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        parsed_info = parse_soup(soup)
        if parsed_info:
            print(f"The title of the page is: {parsed_info}")
        else:
            print("No useful data was found.")
    else:
        print("Failed to retrieve the webpage.")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库来爬取网页，以及如何使用BeautifulSoup来解析网页并提取信息。代码中的crawl_page函数负责发送HTTP请求，获取网页内容，而parse_soup函数负责解析HTML并提取需要的数据。最后，main函数组合了这两个功能，并且还增加了错误处理和打印输出。

urllib和urllib3都是Python中用于处理URL的模块，但它们有一些区别。

urllib是Python自带的库，包含了几个用于操作URL的模块。urllib.request用于打开和读取URLs，urllib.parse用于解析URLs，urllib.error包含了由于网络操作产生的异常。

urllib3是一个专门用于HTTP客户端的模块，它提供了更高级的功能，比如并发请求、会话处理等。

以下是使用urllib.request获取网页内容的简单例子：

import urllib.request
 
# 打开一个URL
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')
 
# 读取网页内容
html = response.read()
 
# 解码网页内容（如果网页使用UTF-8编码）
html_decoded = html.decode('utf-8')
 
print(html_decoded)

使用urllib3的例子：

import urllib3
 
# 创建一个PoolManager实例
http = urllib3.PoolManager()
 
# 发送一个GET请求
response = http.request('GET', 'http://www.example.com')
 
# 读取响应内容
html = response.data
 
# 解码内容
html_decoded = html.decode('utf-8')
 
print(html_decoded)

在实际应用中，如果只是需要进行简单的HTTP请求，推荐使用urllib.request。如果需要更高级的功能，比如并发请求、请求重试等，则推荐使用urllib3。

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。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import random
 
# 获取代理服务器列表
def get_proxy_list(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        proxy_list = soup.find_all('td', class_='proxy')
        port_list = soup.find_all('td', class_='port')
        proxies = []
        for proxy, port in zip(proxy_list, port_list):
            proxies.append(f"http://{proxy.text}:{port.text}")
        return proxies
    else:
        return []
 
# 使用随机代理尝试访问网页
def try_with_random_proxy(url, proxies):
    if proxies:
        proxy = random.choice(proxies)
        try:
            response = requests.get(url, proxies={'http': proxy})
            if response.status_code == 200:
                return response.text
        except requests.exceptions.ConnectionError:
            return try_with_random_proxy(url, proxies)
    return None
 
# 示例使用
url = 'http://example.com/free-proxy-list'  # 免费代理网站URL
proxies = get_proxy_list(url)
html_content = try_with_random_proxy('http://www.example.com/novel/chapter/3', proxies)
 
# 此处可以进行数据分析和解析小说内容的代码

这个代码示例展示了如何使用Python的requests库结合BeautifulSoup进行网页爬取，以及如何从一个提供免费代理服务器的网站上抓取代理列表，并使用这些代理尝试访问一个指定的网页。这个过程是网络爬虫和数据分析工作中常见的一个环节，对于学习这些技术的开发者有参考价值。

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。

这份354页的Python爬虫学习笔记是一个非常详细的指南，涵盖了网络爬虫的基础知识和高级技术，包括HTTP/HTTPS请求、HTML解析、数据存储、异常处理、异步IO等。

这里我提供一个简单的Python网络爬虫示例，用于抓取本地HTML文件：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 假设本地HTML文件路径为 'example.html'
file_path = 'example.html'
 
# 使用requests库读取本地文件
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
    html_content = file.read()
 
# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
 
# 提取所需信息，例如提取所有的段落
paragraphs = soup.find_all('p')
for p in paragraphs:
    print(p.text)

这个例子展示了如何使用Python的requests库读取本地HTML文件，并使用BeautifulSoup进行解析，提取所有的段落文本。这是爬虫开发中的一个基本操作，实际开发中爬虫可能需要处理更复杂的情况，比如处理动态加载的内容、处理登录验证、处理图片、视频等多媒体内容，以及遵守robots.txt协议和其他网络爬虫的道德规范。

由于篇幅限制，我无法提供完整的源代码。但我可以提供一个核心函数的示例，展示如何使用Python进行微博舆情分析，并提供一些基本的情感分析功能。

import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation
 
# 分词并去除停用词
def segment_text(text):
    stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt', index_col=False, sep='\t', quoting=3, names=['stopword'])
    cut_text = jieba.cut(text)
    segmented_text = [w for w in cut_text if w not in stopwords['stopword'].values]
    return ' '.join(segmented_text)
 
# 情感分析
def sentiment_analysis(text):
    # 此处应该是情感分析代码，例如使用机器学习或者深度学习模型
    # 返回情感得分，例如正面得分或负面得分
    pass
 
# 主函数
def main():
    # 微博文本数据预处理
    data = pd.read_csv('data.csv')  # 假设数据已经存储在CSV文件中
    data['segmented_text'] = data['text'].apply(segment_text)
    data['sentiment_score'] = data['segmented_text'].apply(sentiment_analysis)
 
    # 进行词频分析，主题建模等
    # ...
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例展示了基本的文本预处理流程，包括分词和去停用词，以及一个简化的情感分析函数。实际的系统将需要更复杂的处理，包括从数据库读取数据、进行更深入的自然语言处理、可视化以及使用机器学习等算法来进行情绪分析和舆情识别。