import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 获取网页内容的函数
def get_html_content(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "页面无法访问"
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "请求出错"
 
# 解析网页并提取数据的函数
def parse_html_extract_data(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    data = []
    for row in soup.find('table', {'class': 'wikitable'}).find_all('tr')[1:]:
        cells = row.find_all('td')
        data.append({
            '序号': cells[0].text.strip(),
            '代码': cells[1].text.strip(),
            '名称': cells[2].text.strip(),
            '单位': cells[3].text.strip(),
            '数量': cells[4].text.strip()
        })
    return data
 
# 打印数据的函数
def print_data(data):
    for item in data:
        print(f"序号: {item['序号']}, 代码: {item['代码']}, 名称: {item['名称']}, 单位: {item['单位']}, 数量: {item['数量']}")
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://zh.wikipedia.org/wiki/中国%E8%8A%82%E7%82%B9%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%8C%81%E4%BB%9B'
    html_content = get_html_content(url)
    data = parse_html_extract_data(html_content)
    print_data(data)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码首先定义了获取网页内容的函数get_html_content，然后定义了解析网页并提取数据的函数parse_html_extract_data，最后定义了打印数据的函数print_data。主函数main则是这些函数的组合使用，实现了数据爬取和处理的流程。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取豆瓣电影评论
def get_douban_movie_comments(movie_url):
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(movie_url)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 提取评论信息
    comments = soup.find_all('div', class_='comment-content')
    # 提取评分信息
    ratings = soup.find_all('span', class_='rating-star')
    # 初始化列表来存储评论和评分
    comments_list = []
    ratings_list = []
    # 遍历评论和评分，并提取信息
    for comment, rating in zip(comments, ratings):
        comments_list.append(comment.get_text().strip())
        ratings_list.append(rating.get_text())
    # 将评论和评分存储在字典中
    data = {
        'comments': comments_list,
        'ratings': ratings_list
    }
    return data
 
# 要爬取的豆瓣电影URL
movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/12927204/comments?status=P'
# 获取评论数据
comments_data = get_douban_movie_comments(movie_url)
# 将数据转换为DataFrame
comments_df = pd.DataFrame(comments_data)
# 输出前几行结果
print(comments_df.head())

这段代码定义了一个函数get_douban_movie_comments，它接受一个豆瓣电影评论页面的URL作为参数，发送HTTP请求，解析网页，提取评论和评分，并将数据存储在一个DataFrame中。这个过程展示了如何使用Python网络爬虫技术来抓取和分析网页数据的基本步骤。

由于这个问题涉及的内容较多，并且涉及到多个技术栈，我将提供一个简化的核心功能代码示例，例如爬取一个简单的网站的内容，并展示如何使用Spring Boot和大数据技术处理和展示数据。

// 使用Spring Boot和WebMagic爬虫框架
@Controller
public class CrawlerController {
 
    private static final Logger logger = LoggerFactory.com.google.common.collect.Lists.newArrayList();
 
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
 
    @Autowired
    private MongoTemplate mongoTemplate;
 
    @Autowired
    private SolrClient solrClient;
 
    @Autowired
    private KafkaTemplate<String, String> kafkaTemplate;
 
    // 爬取指定网页的内容
    @GetMapping("/crawl")
    public void crawl(@RequestParam("url") String url) {
        PageProcessor processor = new PageProcessor() {
            @Override
            public void process(Page page) {
                // 提取页面内容
                page.putField("title", page.getHtml().xpath("//title/text()").get());
                // 提取链接等操作...
            }
 
            @Override
            public Site getSite() {
                return Site.me().setTimeOut(10000).setRetryTimes(3);
            }
        };
 
        Spider.create(processor)
                .addUrl(url)
                .thread(5)
                .run();
 
        // 将爬取的数据保存到Elasticsearch等数据存储中
        // 代码省略...
    }
 
    // 其他控制器方法...
}

这个示例展示了如何在Spring Boot应用中使用WebMagic框架来实现一个简单的网页内容爬取功能。实际应用中，你需要根据具体需求设计爬虫逻辑、数据处理逻辑和数据存储逻辑。

请注意，这个示例假设你已经配置好了Elasticsearch、MongoDB、Solr和Kafka等服务，并且在Spring Boot应用中正确地注入了相关的模板类。

这个代码示例仅展示了爬虫部分的核心功能，并省略了其他如数据处理和可视化的部分。实际应用中，你需要根据具体需求设计和实现这些功能。

GPT-Crawler是一个使用Python编写的网络爬虫工具，用于从互联网上爬取网页内容，并使用GPT-4模型为基于提示的大型语言模型（LLM），为其创建知识库。

以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用GPT-Crawler库来爬取网页并为GPT模型创建知识库：

from gpt_crawler import Crawler, GPT
 
# 初始化爬虫和GPT对象
crawler = Crawler()
gpt = GPT()
 
# 定义爬取的起始URL
start_urls = ['https://en.wikipedia.org/wiki/Main_Page']
 
# 开始爬取
crawler.crawl(start_urls)
 
# 获取爬取的内容
pages_content = crawler.get_pages_content()
 
# 为GPT模型准备数据
for page_content in pages_content:
    # 这里可以添加预处理内容的逻辑，例如解析HTML、清洗文本等
    text = page_content.text
    # 给GPT模型提供提示和相应的文本
    gpt.add_example(text[:200], text)  # 提取文章前200个字符作为提示
 
# 训练GPT模型
gpt.train()
 
# 保存GPT模型
gpt.save('gpt_knowledge_base.model')

这个代码示例假设gpt_crawler库提供了Crawler和GPT类，并且这些类有crawl、get_pages_content、add_example、train和save等方法。这只是一个简化的示例，实际应用中需要根据实际的库和API文档进行调整。

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于抓取某网站上的企业信用信息。请注意，实际应用中应遵守网站的爬虫政策及法律法规，并尽可能减少对网站的访问频率，避免造成不必要的负担。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
def crawl_company_credit_info(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)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
    # 假设信用信息在HTML的<div id="creditInfo">中
    credit_info_div = soup.find('div', {'id': 'creditInfo'})
    if credit_info_div:
        # 提取信用信息
        credit_info = credit_info_div.get_text()
        print(credit_info)
        # 这里可以将信用信息写入文件或数据库
        # write_credit_info_to_file(credit_info)
    else:
        print('Credit info not found.')
 
# 假设函数，用于将信用信息写入文件
def write_credit_info_to_file(credit_info):
    with open('credit_info.txt', 'a', encoding='utf-8') as file:
        file.write(credit_info)
 
# 假设有一个公司信用信息的URL列表
urls = ['http://example.com/company1', 'http://example.com/company2', ...]
 
for url in urls:
    crawl_company_credit_info(url)

这个示例中，crawl_company_credit_info 函数接受一个URL，发送HTTP GET请求，获取页面内容，并使用BeautifulSoup解析页面。然后它会寻找信用信息所在的元素，提取信用信息并打印出来。实际应用中，您可能需要根据实际网站的HTML结构进行相应的调整。

请注意，由于爬取行为可能违反网站的服务条款，因此在实际应用中应当确保遵守网站的爬虫政策，并且在使用爬虫时始终保持良好的网络素养。

以下是一个简单的Java爬虫示例，使用Jsoup库来解析网页并获取其标题和主体内容。

首先，确保你的项目中包含了Jsoup库。如果使用Maven，可以在pom.xml中添加以下依赖：

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

以下是一个简单的Java爬虫示例代码：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
 
public class WebCrawlerExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://example.com"; // 替换为你想爬取的网页地址
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            String title = doc.title(); // 获取网页标题
            String bodyText = doc.body().text(); // 获取网页主体文本
 
            System.out.println("Title: " + title);
            System.out.println("Body Text: " + bodyText);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码会连接到指定的URL，解析HTML内容，并提取标题和主体文本。你可以将http://example.com替换为任何你想要爬取的网页地址。记得处理可能出现的异常。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
 
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='dianping', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
 
# 爬取店铺展示信息
def crawl_shop_info(shop_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/537.36'
    }
    response = requests.get(shop_url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
        # 店铺名称
        shop_name = soup.select('.shop-name')[0].text.strip()
        # 店铺地址
        shop_address = soup.select('.address')[0].text.strip()
        # 店铺电话
        shop_phone = soup.select('.phone')[0].text.strip()
        # 店铺点评数
        shop_comment_count = soup.select('.comment-count')[0].text.strip()
        # 店铺评分
        shop_score = soup.select('.shop-score')[0].text.strip()
        # 店铺所在区域
        shop_area = soup.select('.area')[0].text.strip()
        # 店铺类型
        shop_type = soup.select('.tag')[0].text.strip()
        
        # 将爬取的信息插入数据库
        insert_sql = "INSERT INTO shop_info(shop_name, shop_address, shop_phone, shop_comment_count, shop_score, shop_area, shop_type) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)"
        cursor.execute(insert_sql, (shop_name, shop_address, shop_phone, shop_comment_count, shop_score, shop_area, shop_type))
        conn.commit()
 
# 主函数，用于控制爬虫的运行
def main():
    shop_url = 'https://www.dianping.com/shop/1234567'  # 示例URL，实际应替换为你要爬取的店铺URL
    crawl_shop_info(shop_url)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了一个简单的爬虫程序，用于从大众点评网站上爬取单个店铺的展示信息，并将这些信息插入到名为dianping的MySQL数据库中的shop_info表中。在实际应用中，你需要替换数据库连接信息，并确保数据库已经创建好相应的表。同时，你还需要处理可能出现的异常，例如网络请求失败、解析错误等。

要实现一个基于Selenium的Tweet爬虫，你需要先安装Selenium库和一个WebDriver，如ChromeDriver。以下是一个简单的示例代码：

首先，安装必要的库（如果尚未安装）：

pip install selenium

然后，下载对应浏览器的WebDriver，并将其路径添加到系统环境变量中。

接下来，使用Selenium爬取Tweet信息的代码如下：

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
 
# 初始化WebDriver
driver_path = 'path/to/your/chromedriver'  # 更改为你的ChromeDriver路径
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# Tweet的URL
tweet_url = 'https://twitter.com/username/status/tweet_id'  # 更改为特定Tweet的URL
 
# 打开Tweet页面
driver.get(tweet_url)
 
# 等待Tweet加载完成
time.sleep(5)  # 等待5秒，让页面完全加载
 
# 通过WebDriver获取Tweet内容
wait = WebDriverWait(driver, 10)
try:
    # 根据Tweet页面的元素定位来获取内容
    tweet_element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.CSS_SELECTOR, '.tweet-text')))
    tweet_text = tweet_element.text
    print(tweet_text)
 
finally:
    driver.quit()  # 关闭浏览器
 
# 注意：以上代码可能需要根据Tweet页面的实际HTML结构进行调整。

请确保替换tweet_url变量的值为你想要爬取的特定Tweet的URL。这个代码示例使用了CSS选择器来定位Tweet文本，你可能需要根据Twitter的HTML结构进行调整。

注意：由于Twitter有反爬机制，这种方法可能不一定能长期有效。如果你频繁使用这种爬虫，可能会被Twitter封禁或需要更复杂的反反爬措施。此外，频繁爬取个人Tweet可能违反Twitter的服务条款，使用时请确保合法性和谨慎性。

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
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
# 初始化WebDriver
driver = webdriver.Chrome()
 
# 定义一个函数，该函数会被多个线程并行执行
def crawl_page(url):
    driver.get(url)
    WebDriverWait(driver, 10).until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "myDynamicElement")))
    # 这里添加你的爬取代码
    # 例如：content = driver.find_element_by_id("content").text
 
# 定义URL列表
urls = ["http://example.com/page1", "http://example.com/page2", "http://example.com/page3"]
 
# 使用ThreadPoolExecutor来并行处理URL列表
with ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
    executor.map(crawl_page, urls)
 
# 关闭WebDriver
driver.quit()

这段代码使用了concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来并行处理一个URL列表。每个URL都在自己的线程中使用Selenium来加载和爬取数据。这种方法可以显著提高爬虫任务的执行效率，尤其是在处理多个简单或复杂的网页加载和数据提取时。

import requests
from lxml import etree
 
# 目标URL
url = 'https://www.example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用etree.HTML解析响应内容
    html = etree.HTML(response.text)
    
    # 定义XPath表达式来选取所需的数据
    # 例如，选取所有的h2标签中的文本内容
    xpath_h2 = '//h2/text()'
    
    # 使用etree.xpath()方法来提取数据
    h2_texts = html.xpath(xpath_h2)
    
    # 打印结果
    for h2 in h2_texts:
        print(h2)
else:
    print("请求失败，状态码:", response.status_code)

这段代码演示了如何使用Python的requests库和lxml库从网页中提取数据。首先，我们发送一个HTTP GET请求到指定的URL，然后检查响应状态。如果请求成功，我们使用etree.HTML解析响应内容，并定义XPath表达式来选取页面中的特定数据。最后，我们遍历并打印出选取的数据。