// 导入必要的模块
const puppeteer = require('puppeteer');
 
// 定义一个异步函数，使用Puppeteer进行网页爬取
async function simpleScraper(url) {
    // 启动浏览器
    const browser = await puppeteer.launch();
    // 打开新页面
    const page = await browser.newPage();
    // 导航到URL
    await page.goto(url);
    // 等待页面加载完成
    await page.waitForSelector('body');
    // 提取页面内容
    const content = await page.evaluate(() => document.body.innerText);
    // 打印页面内容
    console.log(content);
    // 关闭浏览器
    await browser.close();
}
 
// 使用函数爬取指定的网页
simpleScraper('https://example.com');

这段代码使用了Puppeteer库来创建一个简单的网页爬虫。函数simpleScraper接收一个URL作为参数，启动一个新的浏览器实例，打开一个新页面，导航到指定的URL，等待页面加载完成，提取页面内容，并在控制台输出页面的纯文本内容。最后关闭浏览器。这个例子展示了如何使用Puppeteer进行基本的网页爬取。

由于原始代码较长，以下仅提供部分关键函数和类的实现，以便理解整个项目的结构和功能。

# 导入必要的模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
import jieba
 
# 分析评分的分布
def analyze_score_distribution(data):
    scores = data['score'].dropna().astype(int)
    bins = np.arange(0, 61, 5)
    plt.hist(scores, bins=bins)
    plt.xlabel('Score')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Distribution of Scores')
    plt.show()
 
# 生成词云
def generate_wordcloud(comments):
    cut_comments = " ".join(jieba.cut(comments))
    wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', max_words=200)
    wordcloud.generate(cut_comments)
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.show()
 
# 爬取数据并分析
def crawl_and_analyze(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 此处省略解析HTML的代码
    data = pd.DataFrame({'score': scores, 'comment': comments})
    analyze_score_distribution(data)
    for comment in data['comment']:
        generate_wordcloud(comment)
 
# 示例URL
hotel_url = 'http://www.dianping.com/search/keyword/11/10/01/city11/g11_'
crawl_and_analyze(hotel_url)

这段代码提供了一个框架，展示了如何使用Python爬取网站数据，并使用Pandas和Matplotlib进行数据分析，最终通过WordCloud生成词云。这个过程是数据分析的一个常见流程，对于学习数据分析的开发者有很好的教育价值。

由于涉及到爬取数据和网络请求，以下是一个简化的Python示例代码，使用了requests库来发送HTTP请求，以及parsel库来解析返回的HTML内容。

import requests
import parsel
 
def get_tb_shop_info(shop_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'your_user_agent'
    }
    response = requests.get(shop_url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return parse_shop_info(response.text)
    else:
        return "Failed to retrieve data"
 
def parse_shop_info(html_content):
    selector = parsel.Selector(html_content)
    shop_id = selector.xpath('//input[@name="shop_id"]/@value').get()
    well_known_id = selector.xpath('//input[@name="well_known_id"]/@value').get()
    return {
        'shop_id': shop_id,
        'well_known_id': well_known_id
    }
 
# 示例店铺URL
shop_url = 'https://your_shop_page_url'
info = get_tb_shop_info(shop_url)
print(info)

请注意，由于爬虫涉及到法律和道德的问题，此代码仅供学习和研究目的使用。实际应用时，应确保遵守相关的法律法规，并尊重网站的robots.txt规则以及隐私政策。此外，如果爬取过于频繁，可能会导致账号被封禁或需要输入验证码，因此应合理设置爬取频率。

以下是一个简单的Java Spring Boot应用程序，用于爬取一个网站的链接并打印出来。这个例子使用了Jsoup库来简化HTML解析的过程。

首先，你需要添加Jsoup的依赖到你的pom.xml文件中：

<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.14.3</version>
</dependency>

然后，你可以创建一个简单的Spring Boot应用程序来实现这个爬虫：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
 
@SpringBootApplication
public class SimpleCrawlerApplication {
 
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SimpleCrawlerApplication.class, args);
        crawlWebsite("http://example.com");
    }
 
    public static void crawlWebsite(String url) {
        try {
            Document document = Jsoup.connect(url).get();
            Elements links = document.select("a[href]");
 
            System.out.println("\nLinks found on the page:");
            for (Element link : links) {
                System.out.println(link.attr("abs:href"));
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这个应用程序启动后会连接到指定的URL，解析HTML，并打印出所有找到的链接。这个例子仅用于教学目的，实际的爬虫可能需要考虑更复杂的情况，如处理分页、登录验证、爬取策略、并发等。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_soup(url):
    """
    获取网页内容并解析为soup对象
    """
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    else:
        return None
 
def find_image_urls(soup, image_dir):
    """
    在soup对象中查找图片链接并保存到文件
    """
    image_tags = soup.find_all('img', {'class': 'lazy load-img'})
    for tag in image_tags:
        image_url = tag['data-src']
        image_name = image_url.split('/')[-1]
        with open(f'{image_dir}/{image_name}', 'wb') as f:
            response = requests.get(image_url)
            f.write(response.content)
 
def main():
    """
    主函数，控制流程
    """
    base_url = 'https://www.example.com/page/'
    image_dir = 'images'
    soup = get_soup(base_url)
    if soup:
        find_image_urls(soup, image_dir)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个简化的代码实例展示了如何使用Python的requests和BeautifulSoup库来获取网页内容，并从中提取图片链接，最终将图片保存到本地文件夹。注意，这个例子假设网页结构和需要抓取的图片类名不变，实际应用时可能需要根据网页实际情况进行相应的调整。

第五六章通常是关于网络爬虫的教学内容，这里我们使用Node.js来创建一个简单的网络爬虫。

首先，我们需要安装一个名为axios的库，这是一个基于promise的HTTP客户端，它允许我们发送HTTP请求。

npm install axios

以下是一个简单的网络爬虫示例，它抓取一个网页并打印出网页的内容：

const axios = require('axios');
 
axios.get('https://www.example.com')
  .then(response => {
    console.log(response.data);
  })
  .catch(error => {
    console.error(error);
  });

在这个例子中，我们使用axios.get()函数来发送一个HTTP GET请求到指定的URL。然后，我们通过.then()处理程序来处理响应，在控制台上打印出网页的内容。如果请求失败，我们将错误信息打印出来。

这只是一个非常基本的网络爬虫示例，实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如多页面抓取、处理JavaScript渲染的网站、处理登录和身份验证、以及遵守网站的robots.txt文件等。

对于更复杂的爬虫，你可能还需要使用例如cheerio的库来解析HTML，以便提取所需的数据。

npm install cheerio

下面是一个使用cheerio的简单例子：

const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');
 
axios.get('https://www.example.com')
  .then(response => {
    const $ = cheerio.load(response.data);
    const content = $('#content').text();
    console.log(content);
  })
  .catch(error => {
    console.error(error);
  });

在这个例子中，我们使用cheerio.load()函数来解析返回的HTML，并使用jQuery风格的选择器$('#content')来获取ID为content的元素的文本内容。

该项目是一个使用Python编写的微博爬虫，用于爬取新浪微博上用户或话题的数据。以下是核心的爬虫功能代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import time
import random
 
def get_page(url):
    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)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
def parse_page(html, user_id):
    if html is not None:
        soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
        weibo_list = soup.find_all(class_='weibo')
        for weibo in weibo_list:
            weibo_id = re.findall(r'weibo_id=(\d+)', str(weibo))[0]
            weibo_text = weibo.find(class_='txt').text.strip()
            like_count = re.findall(r'<span class="ctt">(.*?)</span>', str(weibo), re.S)[0]
            comment_count = re.findall(r'<span class="cc">(.*?)</span>', str(weibo), re.S)[0]
            repeat_count = re.findall(r'<span class="cc">(.*?)</span>', str(weibo), re.S)[0]
            # 保存微博数据的逻辑...
 
def crawl_user_weibo(user_id, start_page, end_page):
    for i in range(start_page, end_page + 1):
        url = 'https://weibo.com/p/100505{}/info?mod=pedit_more'.format(user_id)
        html = get_page(url)
        parse_page(html, user_id)
        time.sleep(random.uniform(1, 3))  # 防止被封
 
if __name__ == '__main__':
    user_id = '1234567890'  # 替换为目标用户的ID
    start_page = 1  # 起始页
    end_page = 10  # 结束页
    crawl_user_weibo(user_id, start_page, end_page)

这段代码提供了一个简化的微博爬虫框架，包括了请求页面、解析页面和保存数据的基本方法。实际应用时，你需要提供正确的用户ID，设置爬取的起始页和结束页，并实现数据保存的逻辑。

请注意，此代码仅用于学习目的，实际使用时应遵守新浪微博的爬虫政策，并且不得用于非法活动。

from flask import Flask, render_template, request
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from io import BytesIO
import base64
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')
 
@app.route('/stickers', methods=['POST'])
def stickers():
    board_name = request.form['board_name']
    start_page = request.form['start_page']
    end_page = request.form['end_page']
    df = crawl_stickers(board_name, start_page, end_page)
    image_data = plot_sticker_rating(df)
    return render_template('stickers.html', image_data=image_data)
 
def crawl_stickers(board_name, start_page, end_page):
    # 这里应该是爬虫的实现代码，获取贴吧数据并存储到DataFrame
    pass
 
def plot_sticker_rating(df):
    # 这里应该是绘图的实现代码，将评分按照popularity_score字段绘制为柱状图，并将图像转换为base64字符串
    pass
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个代码实例提供了一个简化的框架，展示了如何使用Flask框架创建一个简单的Web应用，并结合了爬虫和可视化的功能。在实际应用中，你需要实现crawl_stickers和plot_sticker_rating函数以完成数据爬取和数据分析的具体任务。

在使用Selenium进行图片爬虫时，首先需要定位到包含图片的元素，然后获取元素的属性来获取图片的URL。以下是一个简单的例子，假设我们要获取一篇包含图片的网页中的所有图片链接：

from selenium import webdriver
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
 
# 启动浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开网页
driver.get('http://example.com/article-with-images')
 
# 等待页面加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 10)
 
# 获取文章中的所有图片元素
images = wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.TAG_NAME, 'img')))
 
# 循环遍历图片元素，获取图片链接
for img in images:
    src = img.get_attribute('src')
    print(src)
 
# 关闭浏览器
time.sleep(5)  # 等待5秒，以便于查看结果
driver.quit()

请确保在运行此代码之前已经安装了Selenium库和相应的WebDriver（如ChromeDriver），并且已经正确配置了路径。此代码会打开指定的网页，加载所有的图片元素，并打印出它们的src属性，即图片链接。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
 
# 设置请求头信息，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'}
 
# 定义一个函数来获取小红书的所有帖子
def get_all_posts(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 提取帖子信息
    posts = soup.find_all('div', class_='feed-item-root')
    return posts
 
# 定义一个函数来提取帖子详细信息
def extract_post_info(post):
    try:
        # 提取帖子标题
        title = post.find('a', class_='title-box').text.strip()
        # 提取帖子链接
        post_url = post.find('a', class_='title-box')['href']
        # 提取作者昵称和昵称链接
        author_info = post.find('div', class_='author-info').text.strip()
        author_name = re.search('(.+)', author_info).group(1)
        author_url = post.find('a', class_='author-name')['href']
        # 提取作品类型
        media_type = post.find('div', class_='media-type').text.strip()
        # 提取阅读量
        read_count = post.find('div', class_='read-count').text.strip()
        # 提取点赞数
        like_count = post.find('div', class_='like-count').text.strip()
        # 提取评论数
        comment_count = post.find('div', class_='comment-count').text.strip()
        # 提取发布时间
        publish_time = post.find('div', class_='publish-time').text.strip()
        # 返回所有提取的信息
        return {
            'title': title,
            'url': post_url,
            'author_name': author_name,
            'author_url': author_url,
            'media_type': media_type,
            'read_count': read_count,
            'like_count': like_count,
            'comment_count': comment_count,
            'publish_time': publish_time
        }
    except Exception as e:
        print(f'Error extracting post info: {e}')
        return None
 
# 主函数
def main(max_pages):
    # 初始化帖子列表和页码
    posts = []
    page = 1
    
    # 循环遍历页面
    while page <= max_pages:
        print(f"Crawling page {page}")
        # 构造页面URL
        url = f'https://www.xiaohongshu.com/discovery/trending?page={page}'
        # 获取页面所有帖子
        all_posts = get_all_posts(url)
        # 提取每个帖子的详细信息
        for post in all_posts: