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。

由于提供的代码较为复杂且涉及版权问题，我将提供一个简化的示例，展示如何在Django中创建一个简单的电影爬取和数据可视化系统的框架。

# 导入Django模块
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 定义一个视图函数来爬取电影数据
def crawl_movies(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 假设网页结构已知，这里提取电影名称和评分
    movies = soup.find_all('div', class_='movie_item')
    data = []
    for movie in movies:
        name = movie.find('h3', class_='name').text
        score = movie.find('span', class_='score').text
        data.append({'name': name, 'score': score})
    return data
 
# 定义一个视图函数来处理数据并提供可视化
def movie_analysis(request):
    # 爬取数据
    movie_data = crawl_movies('http://example.com/movies')
    # 转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(movie_data)
    # 进行数据分析，例如计算平均评分
    avg_score = df['score'].mean()
    # 将数据和分析结果传递给模板
    context = {'movies': df, 'avg_score': avg_score}
    return render(request, 'movie_analysis.html', context)
 
# 定义URL路由
from django.urls import path
 
urlpatterns = [
    path('analyze/', movie_analysis, name='movie_analysis'),
]

在这个例子中，我们定义了两个视图函数：crawl_movies用于爬取电影数据，movie_analysis用于处理数据并提供可视化。这只是一个框架，实际的爬虫逻辑和数据分析需要根据实际网站结构进行编写。同时，我们需要定义相应的URL路由，以便用户可以通过Web访问这些功能。

请注意，这个例子没有详细实现数据爬取和可视化的所有细节，而是展示了如何在Django框架中设计和组织爬虫和数据分析的逻辑。实际应用中，你需要根据目标网站的结构和数据需求来编写爬虫代码，并确保遵守相关的法律和道德准则。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    try:
        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
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取数据
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取的数据在<div class="content">...</div>中
    content = soup.find('div', class_='content')
    if content:
        return content.get_text()
    else:
        return None
 
# 保存数据到文件
def save_data(data, filename):
    with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write(data)
 
# 主函数
def main(url, filename):
    html = get_html(url)
    if html:
        parsed_data = parse_html(html)
        if parsed_data:
            save_data(parsed_data, filename)
            print(f"数据已保存到 {filename}")
        else:
            print("未找到有效数据。")
    else:
        print("网页内容获取失败。")
 
# 示例用法
if __name__ == '__main__':
    url = 'http://example.com/data'  # 替换为你要爬取的网页URL
    filename = 'data.txt'  # 保存数据的文件名
    main(url, filename)

这段代码首先定义了一个获取网页内容的函数get_html，使用了requests库来发送HTTP请求。然后定义了一个解析网页并提取数据的函数parse_html，使用了BeautifulSoup来解析HTML并提取信息。最后，定义了一个保存数据到文件的函数save_data。main函数作为程序的入口点，调用了这些函数，并处理了可能出现的异常。

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 = webdriver.Chrome()
 
# 打开网页
driver.get('https://www.example.com/')
 
# 等待网页加载
wait = WebDriverWait(driver, 10)
 
# 输入搜索关键字
wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'search-input'))).send_keys('Selenium')
 
# 点击搜索按钮
wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'search-button'))).click()
 
# 等待搜索结果加载
time.sleep(5)
 
# 获取搜索结果并打印
results = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, 'li.result')
for result in results:
    print(result.text)
 
# 关闭webdriver
driver.quit()

这个代码示例使用了Selenium WebDriver来打开一个网页，输入搜索关键字，点击搜索按钮，并等待搜索结果的加载。然后，它会获取搜索结果并打印出来。最后，它会关闭webdriver，释放资源。这个过程展示了如何使用Selenium进行基本的网页操作和数据抓取。

由于提供的信息有限，以下是一个简单的Python爬虫示例，用于爬取微博任意关键字搜索结果的链接。由于微博的反爬机制较为严格，此代码仅供学习和测试目的使用，并不保证能够成功爬取微博的所有数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def crawl_weibo(keyword):
    base_url = 'https://s.weibo.com/weibo/'
    params = {
        'q': keyword,
        'Refer': 'SWeibo_box',
        'page': '1',
        'feature': '1',
        'from': 'search_weibo_v6'
    }
 
    try:
        response = requests.get(base_url, params=params)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
        # 提取微博链接
        links = soup.find_all('a', 'tc-link')
        for link in links:
            print(link['href'])
 
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(e)
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = 'Python'  # 替换为你想要搜索的关键词
    crawl_weibo(keyword)

请注意，微博对搜索结果页面的布局可能会更改，因此你可能需要调整HTML解析代码以匹配最新的页面结构。

关于exe文件，如果你指的是通过爬虫下载微博用户上传的可执行文件（通常不推荐），由于涉及到未授权的下载和执行未知的代码，这里不提供详细代码。如果你有合法的理由和明确的目的，请确保你有权限和责任下载和执行这些文件，并采取相应的安全措施。