package main
 
import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"
    "os"
    "time"
 
    "go.uber.org/zap"
    "go.uber.org/zap/zapcore"
    "golang.org/x/net/html"
)
 
// 初始化日志配置
func initLogger() (*zap.Logger, error) {
    encoderConfig := zapcore.EncoderConfig{
        TimeKey:        "ts",
        LevelKey:       "level",
        NameKey:        "logger",
        CallerKey:      "caller",
        MessageKey:     "msg",
        StacktraceKey:  "stacktrace",
        LineEnding:     zapcore.DefaultLineEnding,
        EncodeLevel:    zapcore.LowercaseLevelEncoder,
        EncodeTime:     zapcore.EpochMillisTimeEncoder,
        EncodeDuration: zapcore.SecondsDurationEncoder,
    }
    core := zapcore.NewCore(zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig), os.Stdout, zapcore.InfoLevel)
    return zap.New(core), nil
}
 
// 爬取指定URL的所有链接
func crawl(logger *zap.Logger, url string) ([]string, error) {
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        logger.Error("Error fetching URL", zap.Error(err), zap.String("url", url))
        return nil, err
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    doc, err := html.Parse(resp.Body)
    if err != nil {
        logger.Error("Error parsing HTML", zap.Error(err), zap.String("url", url))
        return nil, err
    }
 
    var links []string
    var f func(*html.Node)
    f = func(n *html.Node) {
        if n.Type == html.ElementNode && n.Data == "a" {
            for _, a := range n.Attr {
                if a.Key != "href" {
                    continue
                }
                link := a.Val
                if link != "" && !strings.HasPrefix(link, "http") {
                    links = append(links, link)
                }
            }
        }
        for c := n.FirstChild; c != nil; c = c.NextSibling {
            f(c)
        }
    }
    f(doc)
 
    return links, nil
}
 
func main() {
    logger, err := initLogger()
    if err != nil {
        log.Fatalf("Error initializing logger: %v", err)
    }
    defer logger.Sync()
 
    start := time.Now()
    siteURL := "https://example.com"
    links, err := crawl(logger, siteURL)
    if err != nil {
        logger.Error("Crawl failed", zap.Error(err), zap.String("siteURL", siteURL))
        return
    }
 
    logger.Info("Crawl successful",
        zap.Int("num_links", len(links)),
        zap.String("siteURL", siteURL),
        zap.Duration("took", time.Since(start)),
    )
    for _, link := range links {
        fmt.Println(link)
    }
}

这段代码使用了Uber的Zap日志库来替换标准库的log，并使用了一个简单的HTML解析函数来抓取指定URL页面上的所有链接。代码示例中的crawl函数实现了爬取逻辑，并且使用了一个递归函数来遍历HTML文档树。这个例子教导了如何使用Go语言进行基本的网络爬虫编写，并且展示了如何使用Zap日志库记录有意义的

问题解释：

使用Selenium打开浏览器后，浏览器会自动关闭。这通常是因为Selenium驱动的浏览器执行完成后，驱动程序调用了关闭浏览器的操作。

解决方法：

1. 检查你的Selenium脚本，确保没有在脚本的最后调用关闭浏览器的命令。如果有，请移除或注释掉这些命令。
2. 如果你是在循环中使用Selenium打开多个浏览器窗口，确保每个窗口都是独立打开和管理的，而不是共享同一个WebDriver实例。
3. 确保浏览器驱动版本与浏览器版本兼容，并且正确安装。
4. 如果使用的是headless模式（无界面模式），确保浏览器配置支持headless模式。
5. 检查是否有其他外部因素（如定时任务、异常处理等）导致浏览器被关闭。

示例代码（Python）：

from selenium import webdriver
 
# 确保移除或注释掉关闭浏览器的命令
# driver.quit()  # 注释掉或移除这行
 
# 其他操作代码
 
# 最后保存并退出

如果以上方法都不能解决问题，可能需要更详细地调查代码逻辑或查看具体的错误信息，以确定问题的根源。

由于原始代码已经提供了一个很好的示例，以下是一个简化的核心函数，演示如何使用Python和requests库来发送请求，并使用BeautifulSoup库来解析HTML，以便提取信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_job_info(url):
    # 发送请求
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # 解析HTML内容
 
    # 提取职位信息
    job_info = {
        'title': soup.select_one('.job-name').text.strip(),
        'salary': soup.select_one('.job-salary').text.strip(),
        'company': soup.select_one('.company-name').text.strip(),
        'city': soup.select_one('.job-addr').text.strip(),
        'description': soup.select_one('.job-detail').text.strip()
    }
    return job_info
 
# 使用函数
url = 'https://www.liepin.com/job/123456.html'  # 假设的职位URL
info = get_job_info(url)
print(info)

这个简化的代码演示了如何使用requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup进行HTML内容的解析。代码中的soup.select_one()方法使用CSS选择器来定位页面元素，并通过.text.strip()获取元素的文本内容。这个例子教会开发者如何利用Python进行简单的网页爬取。

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
import pandas as pd
 
# 请求拼多多商品列表页面
def get_items(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'your_user_agent',
        'Referer': 'https://www.pinduoduo.com/',
    }
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析商品信息
def parse_items(html):
    doc = pq(html)
    items = doc('.goods-list .goods-item').items()
    for item in items:
        yield {
            'image': item('.goods-img').attr('src'),
            'price': item('.price').text(),
            'deal_num': item('.deal-cnt').text(),
            'shop_name': item('.shop-name').text(),
            'item_url': item('.goods-img').attr('href'),
        }
 
# 保存商品信息到CSV文件
def save_to_csv(items, filepath):
    df = pd.DataFrame(items)
    df.to_csv(filepath, index=False, encoding='utf-8-sig')
 
# 主函数
def main(url, filepath):
    html = get_items(url)
    items = parse_items(html)
    save_to_csv(items, filepath)
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.pinduoduo.com/commodity_list/some_category_id'
    filepath = 'items.csv'
    main(url, filepath)

这个示例代码展示了如何使用Python进行简单的网页爬取，并将爬取的数据保存到CSV文件中。代码中使用了requests库来发送HTTP请求，使用pyquery库来解析HTML页面，并使用pandas库来处理和保存数据。需要注意的是，这个例子只是一个简单的教学示例，实际的爬虫项目可能需要更复杂的处理，比如处理登录验证、分页请求、用户代理随机化、反爬机制应对等。

在Python中，你可以使用requests库来发送HTTP请求，并获取返回的响应头信息。以下是一个示例代码，展示了如何获取请求头中的User-Agent和Cookie信息：

import requests
 
url = 'http://example.com'  # 替换为你想爬取的网站
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 获取User-Agent
user_agent = response.request.headers.get('User-Agent')
print('User-Agent:', user_agent)
 
# 获取Cookie
cookies = response.cookies
for cookie in cookies:
    print(cookie.name, ':', cookie.value)

确保在使用这段代码前已经安装了requests库，可以使用pip install requests来安装。

此代码发送一个GET请求到指定的URL，然后打印出响应中的User-Agent和所有Cookie信息。response.request.headers包含了发送请求时的HTTP头部信息，而response.cookies是一个包含服务器设置的Cookie的容器。

from pyquery import PyQuery as pq
 
# 示例HTML字符串
html = '''
<div id="container">
    <ul class="list">
        <li class="item-0">first item</li>
        <li class="item-1"><a href="link2.html">second item</a></li>
        <li class="item-0"><a href="link3.html"><span class="bold">third item</span></a></li>
        <li class="item-1"><a href="link4.html">fourth item</a></li>
    </ul>
</div>
'''
 
# 使用pyquery解析HTML字符串
doc = pq(html)
 
# 提取所有的li标签中的文本内容
items = [item.text() for item in doc('.list .item-0').items()]
print(items)  # 输出: ['first item', 'third item']
 
# 提取所有的a标签的href属性
links = [link.attr('href') for link in doc('.list .item-1 a').items()]
print(links)  # 输出: ['link2.html', 'link4.html']

这个代码实例展示了如何使用pyquery库来解析HTML字符串，并提取特定元素的文本内容或属性。代码首先定义了一个HTML字符串，然后使用pyquery的pq()函数进行解析。接下来，使用CSS选择器来定位特定的元素，并通过.items()方法迭代这些元素，最后使用.text()或.attr()方法来提取文本内容或属性。

import requests
from lxml import etree
import csv
import time
 
# 设置请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36',
}
 
# 设置CSV文件头
csv_headers = ['商品名称', '商品价格', '商品评分', '销售商信息', '商品链接']
 
# 设置代理服务器
proxy = {'http': 'http://120.77.138.138:80', 'https': 'https://120.77.138.138:80'}
 
# 设置请求超时时间
timeout = 10
 
# 设置请求失败的重试次数
max_retries = 5
 
# 初始化请求计数器
retries_count = 0
 
# 初始化CSV文件
with open('temu_data.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=csv_headers)
    writer.writeheader()
 
    # 设置爬取页数
    for page in range(1, 11):
        print(f'正在爬取第{page}页数据...')
        url = f'https://www.temu.com/search/?q=%E6%B5%8B%E8%AF%95&sort=rank&page={page}'
 
        # 实施重试机制
        while retries_count < max_retries:
            try:
                response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxy, timeout=timeout)
                response.raise_for_status()  # 检查是否请求成功
                retries_count = 0  # 重置请求计数器
                break
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                print(f'请求失败，原因：{e}')
                retries_count += 1
                time.sleep(5)  # 等待5秒后重试
 
        # 解析HTML内容
        tree = etree.HTML(response.text)
        product_items = tree.xpath('//div[@class="product-item"]')
 
        for product_item in product_items:
            name = product_item.xpath('.//h3/a/text()')[0].strip()
            price = product_item.xpath('.//div[@class="product-price"]/span/text()')[0].strip()
            score = product_item.xpath('.//div[@class="product-score"]/text()')[0].strip()
            seller = product_item.xpath('.//div[@class="product-seller"]/text()')[0].strip()
            link = product_item.xpath('.//h3/a/@href')[0].strip()
 
            # 将数据写入CSV文件
            writer.writerow({
                '商品名称': name,
                '商品价格': price,
                '商品评分': score,
                '销售商信息': seller,
                '商品链接': link
            })
 
        print(f'第{page}页数据爬取完成。\n')
        time.sleep(2)  # 为了避免对服务器造成过大压力，设置2秒钟的间隔
 
print('所有页面数据爬取完成。')

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，并使用lxml库来解析HTML内容。同时，使用了CSV库来保存爬取的数据。代码中的重试机制能够处理网络请求失败的情况，并在请求失败时进行重试。最后，代码会在控制台输出爬取的状态信息，并在完成

以下是一个简化的、基于Python3的网络爬虫示例，用于从百度搜索结果中抓取特定关键词的网页。请注意，实际的网络爬虫可能需要遵守robots.txt协议，以及处理更复杂的情况，比如网页的动态加载、登录验证等。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def crawl_web(keyword):
    # 构造请求头，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'}
    # 搜索请求的URL
    base_url = 'https://www.baidu.com/s?wd='
    url = base_url + keyword
 
    try:
        # 发送GET请求
        response = requests.get(url, headers=headers)
        # 检查响应状态
        if response.status_code == 200:
            # 解析网页
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # 提取搜索结果中的网页链接
            links = soup.find_all('h3', class_='t')
            for link in links:
                print(link.a.get('href'))
        else:
            print('Failed to retrieve search results for:', keyword)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print('Failed to crawl web. Error:', e)
 
# 使用关键词作为参数调用函数
crawl_web('Python')

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析HTML并提取数据。代码中的crawl_web函数接收一个搜索关键词，构造请求URL，发送请求，并解析返回的HTML内容以提取搜索结果中的链接。

请注意，这个示例没有处理网页内容的详细解析，只是提取了搜索结果标题下的链接。实际的爬虫可能需要进一步提取有价值的数据，并可能需要处理网页中的AJAX、JavaScript渲染的内容。

urllib库是Python内置的网络请求库，提供了几个模块用于处理URLs，包括urllib.request用于打开和读取URLs，urllib.parse用于解析URLs，以及urllib.error用于处理请求过程中引发的异常。

以下是使用urllib.request模块下载网页内容的示例代码：

import urllib.request
 
# 指定要下载的网页URL
url = 'http://www.example.com/'
 
# 使用urlopen方法打开并读取URL指定的网页内容
response = urllib.request.urlopen(url)
 
# 读取网页内容
html = response.read()
 
# 将网页内容转换为字符串
html_string = html.decode('utf-8')
 
# 打印网页内容
print(html_string)

以上代码演示了如何使用urllib.request来打开和读取一个网页的内容，并把它转换为字符串。在实际应用中，你可能还需要处理HTTPS请求、POST数据、设置请求头部等更复杂的情况，但这个示例提供了基本的使用方法。

要将爬虫结果写入MySQL数据库，你需要执行以下步骤：

1. 安装MySQL数据库和Python数据库驱动（如mysql-connector-python或pymysql）。
2. 创建数据库和表以存储爬虫数据。
3. 使用Python代码连接到MySQL数据库。
4. 将爬取的数据插入到数据库表中。

以下是一个简单的Python脚本示例，展示了如何使用mysql-connector-python库将爬虫结果写入MySQL数据库：

import mysql.connector
 
# 连接到MySQL数据库
db_connection = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="your_username",
    password="your_password",
    database="your_database"
)
cursor = db_connection.cursor()
 
# 假设你已经有了爬取的数据
data_to_insert = ("value1", "value2", "value3")
 
# 插入数据的SQL命令
sql_insert_query = """
INSERT INTO your_table_name (column1, column2, column3)
VALUES (%s, %s, %s)
"""
 
# 执行SQL命令
cursor.execute(sql_insert_query, data_to_insert)
 
# 提交到数据库执行
db_connection.commit()
 
# 关闭数据库连接
cursor.close()
db_connection.close()

确保替换your_username, your_password, your_database, your_table_name, column1, column2, column3以及data_to_insert为你的实际数据库信息和数据。