在这个解决方案中，我们将使用Java进行网络爬虫，以从局域网内的视频共享服务器中获取视频列表。以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用Jsoup库来实现这一功能：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class VideoCrawler {
 
    public static void main(String[] args) {
        String baseUrl = "http://192.168.1.100/videos/"; // 假设的视频共享服务器地址
        List<String> videoUrls = new ArrayList<>();
 
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(baseUrl).get();
            Elements videoLinks = doc.select("a[href$=.mp4]"); // 选择所有MP4格式的视频链接
 
            for (Element link : videoLinks) {
                String videoUrl = baseUrl + link.attr("href");
                videoUrls.add(videoUrl);
                System.out.println(videoUrl);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        // 在这里可以添加代码来将videoUrls中的URLs用于视频播放
    }
}

这段代码使用了Jsoup库来解析网页，并获取了视频共享服务器上的所有MP4格式视频链接。然后，你可以根据需要将这些视频URL用于视频播放。请注意，你需要根据实际的视频共享服务器地址和视频格式调整选择器。

Facebook 对于非官方的 API 访问和数据爬取有着严格的政策，使用 facebook-graphql-scraper 可能会违反 Facebook 的服务条款，导致账号被封禁或者其他法律问题。因此，我不能提供关于如何使用 facebook-graphql-scraper 的代码示例，也不应该在没有适当授权的情况下分享如何使用它。

如果你需要获取 Facebook 的公开数据或与之交互，你应该使用 Facebook 提供的官方 API：https://developers.facebook.com/。如果你有合法权限访问 Facebook 数据，那么你应该遵守 Facebook 的 API 使用条款，并通过正规途径获取所需的访问权限。

这是一个使用Python编写的简单网络爬虫示例，用于抓取豆瓣电影TOP250的电影信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
# 设置User-Agent，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'}
 
# 保存数据的CSV文件
filename = 'douban_movies.csv'
 
# 开启CSV文件进行写入
with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['Title', 'Year', 'Rating', 'Votes', 'Director', 'Writer', 'Actors', 'Summary'])
 
    # 爬取的起始页面URL
    for page in range(0, 251, 25):
        print(f'正在抓取第 {page//25 + 1} 页...')
        url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='
 
        # 发送HTTP请求
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # 解析网页
 
        # 查找每部电影的信息
        for movie in soup.find_all('li', class_='item'):
            # 电影标题
            title = movie.find('span', class_='title').text
 
            # 年份、评分、评分人数、导演、编剧、演员、简介
            info = movie.find_all('div', class_='info')
            year = info[0].find('div', class_='bd').find('span', class_='year').text
            rating = info[1].find('div', class_='bd').find('strong').text
            votes = info[1].find('div', class_='bd').find('span', class_='votes').text
            director = info[2].find_all('p', 'text')[0].text.replace('导演: ', '')
            writer = info[2].find_all('p', 'text')[1].text.replace('编剧: ', '')
            actors = info[2].find('div', class_='star').text
            summary = movie.find('p', class_='quote').text
 
            # 将数据写入CSV文件
            writer.writerow([title, year, rating, votes, director, writer, actors, summary])
 
print('所有页面抓取完毕，数据已保存。')

这段代码首先设置了HTTP请求头中的User-Agent，以模拟浏览器访问，避免了反爬虫策略。然后，它使用requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析网页。对于每一页的每一部电影，它提取并保存了标题、年份、评分、评分人数、导演、编剧、演员和简介。最后，它将这些数据写入了一个CSV文件中。这个例子展示了如何使用Python进行网络爬虫，并且是爬虫入门的一个很好的教学示例。

import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库（如果不存在，则会创建）
conn = sqlite3.connect('job_database.sqlite3')
 
# 创建一个cursor对象来帮助执行SQL语句
cursor = conn.cursor()
 
# 创建作业表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS jobs (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    title TEXT NOT NULL,
    company TEXT NOT NULL,
    location TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    url TEXT NOT NULL
);
''')
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
cursor.close()
 
# 关闭连接
conn.close()
 
print("数据库表创建成功！")

这段代码展示了如何使用Python的sqlite3库来创建一个SQLite数据库和一个作业表。如果表不存在，它会创建一个包含字段id、title、company、location、description和url的作业表。这是数据库操作的基础，为后续的数据插入、查询和可视化等操作做好了准备。

由于提供源代码涉及版权和隐私问题，我无法直接提供源代码。但我可以提供一个概览和核心函数的示例。

假设我们有一个情感分析的函数，以下是一个简化的示例：

import jieba.analyse
 
# 情感分析函数
def sentiment_analysis(text):
    # 这里可以是更复杂的情感分析逻辑
    # 例如使用机器学习模型或情感词典等
    return "positive" if "好" in text else "negative"
 
# 示例文本
text = "这家酒店服务真的很好，我很满意！"
 
# 使用结巴分词进行词云
words = jieba.cut(text)
words = " ".join(words)
 
# 假设有一个draw_wordcloud函数用于绘制词云
draw_wordcloud(words)
 
# 进行情感分析
sentiment = sentiment_analysis(text)
print(f"情感分析结果: {sentiment}")

这个示例展示了如何使用结巴分词进行文本处理，并假设有一个draw_wordcloud函数用于绘制词云，以及一个简单的情感分析函数。

请注意，实际的情感分析和可视化可能会涉及更复杂的处理，包括特征提取、模型训练和部署等步骤。这个示例只是为了说明如何整合不同的技术到一个系统中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置用户代理，以模拟真实的浏览器访问
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'}
 
# 获取ASIN对应的销量信息
def get_product_ranking(asin):
    url = f'https://www.amazon.com/dp/{asin}/ref=cm_cr_arp_d_paging_btm_2?ie=UTF8'
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 解析销量信息
        ranking_data = soup.find('li', {'id': 'SalesRank'})
        if ranking_data:
            ranking = ranking_data.text.strip()
        else:
            ranking = 'N/A'
        
        return ranking
    except requests.RequestException as e:
        print(f'Error: {e}')
        return 'Error'
 
# 示例：获取ASIN为B01M8YGI1Y的产品销量信息
ranking = get_product_ranking('B01M8YGI1Y')
print(ranking)

这段代码首先导入了必要的模块，设置了请求头以模拟浏览器访问，定义了一个获取产品销量信息的函数，并尝试获取了特定ASIN对应的销量信息。最后，它打印出了获取的销量信息或在发生错误时打印错误信息。这个例子展示了如何使用Python高效地抓取亚马逊的具体产品信息。

该系统是一个Java编写的Spring Boot应用程序，用于养老院的日常管理。系统包含了养老服务、患者管理、员工管理等功能。

以下是系统的核心模块及其功能简介：

1. 患者管理：包括患者信息的增加、删除、修改、查询等操作。
2. 养老服务：提供养老服务的订单管理、支付管理等功能。
3. 员工管理：管理员工的信息，包括工作岗位、薪资等信息。
4. 系统管理：包括系统用户的管理、角色权限的管理等。

为了保证答案的简洁性，这里不提供源代码下载链接。如果需要获取源代码和开发文档，请直接联系源代码提供者。

以下是一个简单的Java网络爬虫示例，使用java.net.http包中的HttpClient类来发送HTTP请求，并使用java.net.http.HttpResponse.BodyHandlers内的BodyHandler来处理响应体。

import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.http.HttpResponse.BodyHandlers;
 
public class SimpleCrawler {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
        HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
                .uri(new URI("http://example.com"))
                .build();
 
        HttpResponse<String> response = client.send(request, BodyHandlers.ofString());
        System.out.println(response.body());
    }
}

这段代码创建了一个简单的HTTP客户端，构建了一个请求到指定的URI，并发送请求。然后，它打印出从服务器接收到的响应体（页面内容）。这个例子展示了基本的网络爬虫功能，但是实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，比如多线程下载、页面解析、链接跟踪、robots.txt遵守等。

以下是一个简化的代码实例，展示了如何使用Scrapy框架来创建一个爬虫，该爬虫可以抓取猫眼电影排行榜的电影信息。

import scrapy
 
class MovieSpider(scrapy.Spider):
    name = 'movie'
    allowed_domains = ['maoyan.com']
    start_urls = ['http://maoyan.com/board/4']
 
    def parse(self, response):
        movie_list = response.css('#app > div > div.board-wrapper > div > ul > li')
        for movie in movie_list:
            item = {
                'ranking': movie.css('i::text').extract_first(),
                'movie_name': movie.css('a > div.name::text').extract_first(),
                'movie_score': movie.css('a > div.score::text').extract_first(),
                'movie_link': movie.css('a::attr(href)').extract_first(),
            }
            yield item
 
        # 获取下一页链接并进行爬取
        next_page_url = response.css('#paginator > a.next::attr(href)').extract_first
        if next_page_url:
            yield response.follow(next_page_url, self.parse)

这段代码定义了一个名为movie的爬虫，它将从猫眼电影排行榜的第一页开始爬取数据。爬虫会抓取每部电影的排名、名称、评分和详情页链接，并通过yield提供给Scrapy的Item Pipeline进行后续处理。如果存在下一页，爬虫会生成一个跟进请求来爬取下一页的数据。

为了解决这个问题，我们需要一个能够定期抓取金价数据的爬虫，并将抓取的数据以CSV格式保存。以下是一个简单的Python爬虫示例，它使用requests库获取数据，pandas库来处理数据，并使用time库来实现定时任务。

首先，确保安装所需的库：

pip install requests pandas

以下是爬虫的示例代码：

import requests
import pandas as pd
from time import sleep
 
# 金价数据的API URL
api_url = 'http://api.fixer.io'
 
# 定义一个函数来抓取数据
def fetch_exchange_rates(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None
 
# 定义一个函数来将数据保存到CSV
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index').transpose()
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 主程序
if __name__ == '__main__':
    while True:
        # 获取当前金价数据
        data = fetch_exchange_rates(api_url)
        if data:
            # 保存到CSV文件，文件名包含当前时间
            save_to_csv(data, f'exchange_rates_{pd.Timestamp.now():%Y-%m-%d_%H}.csv')
            print(f'Data saved at {pd.Timestamp.now()}.')
        else:
            print('Failed to fetch data.')
        
        # 暂停一小时继续抓取
        sleep(3600)  # 3600秒等于一小时

这个脚本会每小时抓取一次金价数据，并将其保存到CSV文件中。你可以通过修改api_url变量来指定不同的数据源，只要该API提供JSON格式的响应。这个脚本使用了time.sleep()函数来实现每小时的定时抓取。