头条的反爬机制相当复杂，涉及到多个方面，包括JavaScript逆向、图片验证码、用户行为追踪等。以下是一个简化的示例，展示如何通过Python和Selenium来处理JavaScript逆向的问题。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 配置Chrome驱动器路径
driver_path = 'chromedriver的路径'
 
# 初始化Chrome驱动器
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 打开头条首页
driver.get('https://www.toutiao.com/')
 
# 等待页面加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 20)
 
# 定位到文章列表
articles = wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, '.title')))
 
# 遍历文章并获取标题和链接
for article in articles:
    title = article.text
    link = article.get_attribute('href')
    print(f'标题: {title}, 链接: {link}')
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这个例子中，我们使用了Selenium WebDriver来模拟浏览器操作。通过定位文章标题的CSS选择器来获取文章列表，并打印每篇文章的标题和链接。这里没有涉及到复杂的JavaScript逆向，因为头条的主要反爬机制在于动态生成的内容和用户行为的追踪。

实际上，头条对于爬虫的防护非常严格，需要通过各种技术手段来绕过其安全机制，例如使用代理、动态设置User-Agent、处理验证码、模拟用户行为等。这些技术的应用取决于头条的具体反爬策略，并且可能需要不断更新以应对头条的反爬机制的改变。

import requests
import re
 
def get_provincial_capitals(url):
    """
    获取省级行政区的全称数据
    :param url: 目标网页的URL
    :return: 省级行政区的全称列表
    """
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        html = response.text
        # 正则表达式用于匹配省级行政区的全称
        pattern = re.compile('<td class="provincename">(.*?)</td>')
        # 查找所有匹配的全称并返回
        provincial_capitals = pattern.findall(html)
        return provincial_capitals
    else:
        return []
 
# 测试URL
url = 'http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/xzqhdm/201703/t20170310_1471429.html'
provincial_capitals = get_provincial_capitals(url)
print(provincial_capitals)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页内容，并使用正则表达式re来解析网页，提取省级行政区的全称。代码简洁明了，注重实效，可以作为爬取类似数据的参考示例。

以下是一个简化的C语言爬虫程序示例，用于从一个假设的58商铺出租转让信息页面上抓取信息。请注意，实际的网页结构可能会有所不同，因此这个例子可能需要根据实际页面进行调整。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <curl/curl.h>
 
// 这个函数将用作libcurl的回调，用于处理下载的数据
static size_t WriteData(void *ptr, size_t size, size_t nmemb, void *stream) {
    // 这里可以处理下载的数据，例如保存到文件或者打印到控制台
    // 这里只是简单地将数据打印出来
    printf("%s", (char*)ptr);
    return size * nmemb;
}
 
int main(void) {
    CURL *curl;
    CURLcode res;
 
    curl_global_init(CURL_GLOBAL_DEFAULT);
    curl = curl_easy_init();
 
    if(curl) {
        // 设置目标URL
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "http://example.com/58shoprental");
        // 设置回调函数，用于处理下载的数据
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteData);
        // 执行网络请求
        res = curl_easy_perform(curl);
 
        // 检查是否有错误发生
        if(res != CURLE_OK) {
            fprintf(stderr, "curl_easy_perform() 失败: %s\n", curl_easy_strerror(res));
        }
 
        // 清理cURL资源
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
 
    curl_global_cleanup();
    return 0;
}

这个例子使用了libcurl库来下载网页内容。首先，使用curl_global_init初始化libcurl，然后使用curl_easy_init创建CURL句柄。通过curl_easy_setopt设置相关选项，例如目标URL和数据写入函数。最后，调用curl_easy_perform执行网络请求并获取数据。

请注意，由于爬取网页信息可能违反58商铺的使用条款，因此这里不提供实际的URL。实际应用时，请确保遵守相关法律法规，并且有58商铺的授权。

"Django-图书馆系统"是一个使用Django框架开发的图书借还管理系统。该系统包含了图书管理、读者管理、借阅管理等功能。

以下是该系统的部分代码片段：

# 假设有一个图书模型(models.py)
from django.db import models
 
class Book(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=100)
    author = models.CharField(max_length=100)
    isbn = models.CharField(max_length=13)
    published_date = models.DateField()
    # 其他字段...
 
# 假设有一个借阅模型(models.py)
class Loan(models.Model):
    book = models.ForeignKey(Book, on_delete=models.CASCADE)
    reader = models.CharField(max_length=100)
    loan_date = models.DateField()
    return_date = models.DateField()
    # 其他字段...

这段代码展示了如何在Django中定义模型，其中Book模型用于存储图书信息，Loan模型用于存储借阅信息。

为了满足不同开发者对代码的需求，提供了免费领源码和开发文档。

如果您想要进一步了解这个项目，可以访问以下链接：

• 项目主页：https://github.com/ZHENFENG13/project-management-system
• 文档说明：https://github.com/ZHENFENG13/project-management-system/blob/master/README.md

请注意，为了保证代码的安全性和一致性，实际应用时需要按照自己的需求进行必要的安全加固和功能扩展。

# 导入必要的模块
import pymysql
import json
 
class JsonPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('items.json', 'w')
 
    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()
 
    def process_item(self, item, spider):
        line = json.dumps(dict(item)) + "\n"
        self.file.write(line)
        return item
 
class MysqlPipeline(object):
    def open_spider(self, spider):
        # 连接数据库
        self.conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='scrapy', charset='utf8')
        self.cursor = self.conn.cursor()
 
    def close_spider(self, spider):
        # 关闭数据库连接
        self.conn.commit()
        self.cursor.close()
        self.conn.close()
 
    def process_item(self, item, spider):
        # 插入数据库
        self.cursor.execute("insert into jobbole_article(title, url, create_date, fav_nums) values (%s, %s, %s, %s)", 
                            (item['title'], item['url'], item['create_date'], item['fav_nums']))
        self.conn.commit()
        return item

这段代码定义了两个管道类：JsonPipeline和MysqlPipeline。JsonPipeline用于将爬取的数据以JSON格式保存到文件中，而MysqlPipeline则用于将数据保存到MySQL数据库中。在MysqlPipeline中，我们连接数据库，在爬虫开始和结束时分别关闭数据库连接，并处理每个爬取的项目，将其保存到数据库中。

由于原始代码较为复杂且涉及到爬虫技术，我们无法提供完整的代码实现。但是，我们可以提供一个简化的房价预测可视化大屏的核心函数示例。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
 
# 假设dataframe `housing`已经包含了房价数据和相关特征
# 示例数据集构建
data = pd.DataFrame({
    'size': np.random.rand(100)*100,
    'price': np.random.rand(100)*10000 + 10000,
    'bedrooms': np.random.randint(1, 5, 100),
    'bathrooms': np.random.rand(100)*2
})
 
# 特征工程：选择特征，缩放数据
features = ['size', 'bedrooms', 'bathrooms']
X = data[features]
y = data['price']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
 
# 模型训练：线性回归
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)
 
# 模型评估：R^2得分
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
r2_score = model.score(X_test_scaled, y_test)
 
# 结果可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.scatter(y_test, y_pred, c='b', label='Predicted vs Actual')
plt.plot([y_test.min(), y_test.max()], [y_test.min(), y_test.max()], 'r--', label='Perfect Prediction')
plt.xlabel('Actual Price')
plt.ylabel('Predicted Price')
plt.title('Predicted vs Actual Price ($R^2$: %.2f)' % r2_score)
plt.legend()
plt.show()

这段代码展示了如何进行简单的房价预测模型训练和评估，并使用Matplotlib进行可视化。这里的模型是线性回归，数据预处理包括特征选择和缩放。最后，我们用散点图和回归线对预测房价进行了比较，并通过$R^2$值评估了模型的拟合质量。这个过程是房价预测可视化系统的核心组成部分。

在实现JWT认证的爬虫中，通常需要解析服务器返回的JWT token，并在后续的请求中携带该token。以下是一个使用Python的requests库和pyjwt库实现JWT认证的示例：

import requests
import jwt
 
# 假设你已经有了服务器返回的JWT token，这里是模拟的token
token = 'eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJzdWIiOiIxMjM0NTY3ODkwIiwibmFtZSI6IkpvaG4gRG9lIiwiYWRtaW4iOnRydWV9.TJVA95OrM7E2cBab30RMHrHDcEfxjoYZgeFONFh7HgQ'
 
# 解码JWT token获取payload
payload = jwt.decode(token, verify=False)
 
# 更新payload中的过期时间等信息，然后重新生成token
payload['exp'] = payload['exp'] + 3600  # 假设增加一小时有效期
new_token = jwt.encode(payload, 'secret', algorithm='HS256')  # 'secret'是签名密钥
 
# 使用新的JWT token发送请求
headers = {'Authorization': 'Bearer ' + new_token}
response = requests.get('http://your-protected-api.com/resource', headers=headers)
 
print(response.text)

在这个例子中，我们首先使用jwt.decode()函数来解码JWT token，但是由于我们不需要验证签名，因此传递verify=False参数。然后我们修改payload中的某些信息，比如过期时间，并重新生成token。最后，我们使用新的token添加到HTTP请求的头部，并发送请求。

注意：实际应用中，签名密钥应保密，并且应该由认证服务器提供，而不是硬编码在爬虫脚本中。此外，JWT token的有效性检查和刷新策略更为复杂，需要根据实际应用场景来实现。

Scrapy是一个用于创建爬虫的开源和自由的Python框架。下面是一个使用Scrapy框架的基本示例：

首先，您需要安装Scrapy：

pip install scrapy

然后，您可以创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject myspider

接下来，您将定义您的爬虫。在myspider/spiders目录中创建一个名为example_spider.py的文件，并添加以下内容：

import scrapy
 
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        for href in response.css('a::attr(href)'):
            yield scrapy.Request(response.urljoin(href.extract()), callback=self.parse_page)
 
    def parse_page(self, response):
        # 提取页面内容的逻辑
        pass

这个爬虫的名字是example，将只允许在example.com域名下爬取数据，并从http://www.example.com/开始爬取。parse方法用于解析起始URL的响应，它寻找页面中所有的链接，并为每个链接发起一个新的请求，这里的回调函数是parse_page。parse_page方法是为了解析页面内容，您需要根据目标网站的结构来提取您需要的数据。

要运行爬虫，进入项目的根目录并执行：

scrapy crawl example

这将开始爬取指定的网站。

请注意，这只是一个非常基础的例子。实际的爬虫可能需要处理更多的情况，例如分页、登录认证、Cookies处理、用户代理（User-Agent）轮换、启动延迟、异常处理等。Scrapy提供了丰富的文档和功能来应对这些挑战。

由于原代码较为复杂且涉及到一些敏感信息，我们无法直接提供一个可以运行的代码实例。但是，我们可以提供一个简化的Flask服务器的框架，用于创建一个基本的可视化系统。

from flask import Flask, render_template
import pandas as pd
 
app = Flask(__name__)
 
# 假设已经有了一个dataframe，名为df
df = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3], 'column2': [4, 5, 6]})
 
@app.route('/')
def home():
    return render_template('home.html')
 
@app.route('/data_visualization/')
def data_visualization():
    # 将dataframe转换为JSON格式供前端使用
    df_json = df.to_json(orient='records')
    return render_template('visualization.html', data=df_json)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们创建了一个Flask服务器，并定义了两个路由。home()提供了一个基础页面，而data_visualization()使用Pandas的to_json方法将数据转换为JSON格式，并传递给前端的HTML模板。

请注意，这个例子假设你已经有了一个名为df的Pandas DataFrame，并且你有相应的HTML模板文件home.html和visualization.html。在实际应用中，你需要根据你的数据和需求来调整这些模板和路由逻辑。

在CentOS 7上安装Selenium和相应的驱动程序（ChromeDriver）以及Java环境的步骤概述如下：

1. 安装Java环境：

sudo yum install java-1.8.0-openjdk

2. 安装Selenium客户端库：

sudo yum install selenium-server-standalone

3. 安装Chrome浏览器：

sudo yum install https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_x86_64.rpm

4. 安装ChromeDriver：

wget https://chromedriver.storage.googleapis.com/2.41/chromedriver_linux64.zip
unzip chromedriver_linux64.zip
sudo mv chromedriver /usr/bin/chromedriver
sudo chown root:root /usr/bin/chromedriver
sudo chmod +x /usr/bin/chromedriver

5. 验证安装：

import org.openqa.selenium.WebDriver;
import org.openqa.selenium.chrome.ChromeDriver;
 
public class SeleniumExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 设置ChromeDriver的路径，如果已经将chromedriver添加到环境变量则不需要
        System.setProperty("webdriver.chrome.driver", "/usr/bin/chromedriver");
 
        // 初始化一个Chrome浏览器实例
        WebDriver driver = new ChromeDriver();
 
        // 使用WebDriver打开网页
        driver.get("http://www.example.com");
 
        // 关闭浏览器
        driver.quit();
    }
}

确保在执行Java代码前已经将ChromeDriver的路径设置正确，并且在执行时有足够的权限。如果你的Java代码需要连接互联网进行数据爬取，确保CentOS 7的防火墙设置允许出站HTTP和HTTPS连接。