以下是一个简单的ASP爬虫示例，用于抓取一个网页的内容并显示在网页上：

<%
Dim http
Set http = Server.CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
 
' 要抓取的网页地址
url = "http://example.com"
 
' 发送请求
http.open "GET", url, False
http.send ""
 
' 等待请求完成
While http.readyState <> 4
    Response.AddHeader "Refresh", "1"
    Response.Write "正在加载..." & http.readyState & "<br>"
    Response.Flush()
Wend
 
' 显示抓取的内容
Response.Write http.responseText
 
' 释放对象
Set http = Nothing
%>

这段代码使用了ASP内置的XMLHTTP对象来发送HTTP GET请求到指定的URL，并在页面上显示返回的内容。这个例子是为了教学展示，实际应用中应该考虑更多的错误处理和安全性问题。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def download_webpage(url):
    """下载网页内容"""
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None
 
def parse_soup(soup):
    """解析BeautifulSoup对象"""
    # 示例解析：提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    texts = [p.get_text() for p in paragraphs]
    return texts
 
def main():
    url = 'https://example.com'
    html = download_webpage(url)
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    parsed_data = parse_soup(soup)
    print(parsed_data)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库下载网页内容，以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML。在download_webpage函数中，我们添加了必要的请求头User-Agent和Accept-Encoding，模拟浏览器行为，避免被服务器识别并拒绝请求。parse_soup函数中提供了一个示例，展示了如何提取段落文本，开发者可以根据需要进行相应的信息提取。

在实现指定主题搜索、爬虫、数据清洗以及数据分析自动化的过程中，我们可以使用GPT-4模型来实现这些功能。以下是一个简单的Python代码示例，展示如何使用OpenAI库与GPT-4交互，实现指定主题搜索功能：

import os
from openai import OpenAI
 
# 设置OpenAI API的key
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
 
# 指定提示和模型
prompt = "查找与"人工智能"相关的所有百度百科条目的标题和摘要。"
model_engine = "text-davinci-002"
 
# 调用GPT-4模型生成响应
response = openai.Completion.create(
    engine=model_engine,
    prompt=prompt,
    max_tokens=100,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.5,
)
 
# 输出结果
print(response['choices'][0]['text'])

请注意，实际应用中可能需要处理更复杂的情况，例如处理爬虫限制、数据清洗、以及数据分析的复杂任务，并且可能需要编写更复杂的代码来处理实际环境中的数据和异常情况。

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
 
public class GeoWebCrawlerThread extends Thread {
    private String url;
    private String keyword;
 
    public GeoWebCrawlerThread(String url, String keyword) {
        this.url = url;
        this.keyword = keyword;
    }
 
    @Override
    public void run() {
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(url).get();
            String title = doc.title();
            if (title.contains(keyword)) {
                System.out.println("Found keyword in title: " + title);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        String[] urls = {"http://example.com/page1", "http://example.com/page2"};
        String keyword = "keyword";
 
        for (String url : urls) {
            GeoWebCrawlerThread thread = new GeoWebCrawlerThread(url, keyword);
            thread.start();
        }
    }
}

这个简化的代码示例展示了如何使用Jsoup库来简单实现一个多线程的网页爬虫，用于搜索页面标题中的特定关键词。这个例子只是为了展示如何开始一个线程来进行网络爬取，并不包括完整的爬虫功能，如深度优先或广度优先搜索，链接跟踪，或者异常处理。

以下是一个简单的Python小红书爬虫示例，使用requests和BeautifulSoup库。请注意，实际爬取数据时应遵守robots.txt协议，并尽量减少对服务器的请求频率，以免对网站服务造成影响。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
 
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',
    'Referer': 'https://www.xiaohongshu.com/',
}
 
def get_page(url):
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    items = soup.find_all('div', class_='video-card')
    for item in items:
        title = item.find('h3', class_='name').text
        detail_url = item.find('a', class_='avatar')['href']
        print(f"标题: {title}, 详情链接: {detail_url}")
 
def main():
    base_url = 'https://www.xiaohongshu.com/discovery/video?before='
    html = get_page(base_url)
    parse_page(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()
    time.sleep(2)  # 为了避免频繁请求，加入短暂间隔

这段代码首先定义了请求头和获取页面内容的函数get_page，其使用requests库来发送HTTP请求。parse_page函数用于解析页面，并提取视频标题和详情链接。main函数组织了爬虫的主要流程，并在命令行下运行。

请注意，由于小红书的反爬机制较为严格，上述代码可能无法正常工作。在实际应用中，可能需要使用代理、设置Cookies、加密请求参数等策略来绕过网站的安全机制。

在C++中进行网络爬虫和数据挖掘，你可以使用libcurl来进行网络请求，以及pugixml或rapidxml等XML/HTML解析库。以下是一个简单的例子，展示如何使用libcurl和pugixml来抓取网页并解析其中的XML/HTML数据。

首先，你需要安装libcurl和pugixml库。

#include <iostream>
#include <curl/curl.h>
#include <pugixml.hpp>
 
size_t WriteCallback(void *contents, size_t size, size_t nmemb, std::string *s) {
    size_t newLength = size * nmemb;
    try {
        s->append((char*)contents, newLength);
    } catch(std::bad_alloc &e) {
        // handle memory problem
        return 0;
    }
    return newLength;
}
 
int main() {
    CURL *curl;
    CURLcode res;
    std::string readBuffer;
 
    curl = curl_easy_init();
    if(curl) {
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_URL, "http://example.com");
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEDATA, &readBuffer);
        res = curl_easy_perform(curl);
        if(res != CURLE_OK) {
            std::cerr << "curl_easy_perform() failed: " << curl_easy_strerror(res) << std::endl;
        }
        curl_easy_cleanup(curl);
    }
 
    pugi::xml_document doc;
    pugi::xml_parse_result result = doc.load_string(readBuffer.c_str());
    if (!result) {
        std::cerr << "Parse error: " << result.description() << std::endl;
        return 1;
    }
 
    // 遍历XML/HTML文档
    for (pugi::xml_node node : doc.child("root").children()) {
        std::cout << node.name() << ": " << node.text() << std::endl;
    }
 
    return 0;
}

这个例子中，WriteCallback函数用于存储通过libcurl获取的网页内容，然后使用pugixml解析HTML/XML。你需要替换http://example.com为你想抓取的网页，以及修改doc.child("root").children()来匹配你实际要处理的XML/HTML结构。

这只是爬取和解析的基本例子，真实的爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如多线程下载、处理JavaScript渲染的内容、反爬虫策略等。

由于原始代码较为复杂且缺少具体的实现细节，我们无法提供一个完整的代码实例。但是，我们可以提供一个简化版本的Python代码框架，用于演示如何使用Python进行网页数据爬取和基本的数据可视化。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 设置数据爬取的URL
url = "https://sports.taobao.com/market/nba_sales.php"
 
# 发送HTTP请求，获取网页内容
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 解析网页数据，提取需要的信息
# 假设我们要获取的是某个商品的销售数据，例如商品名称和销售额
sales_data = []
for item in soup.find_all('div', class_='market-item'):
    product_name = item.find('a', class_='market-item-title').text
    sales_amount = item.find('div', class_='market-item-sales').text
    sales_data.append((product_name, sales_amount))
 
# 将数据存储到Pandas DataFrame中
df = pd.DataFrame(sales_data, columns=['Product Name', 'Sales Amount'])
df['Sales Amount'] = df['Sales Amount'].str.replace(',', '').astype('int')
 
# 数据可视化
plt.figure(figsize=(20, 8))
sns.barplot(x='Product Name', y='Sales Amount', data=df)
plt.title('NBA Product Sales')
plt.xlabel('Product Name')
plt.ylabel('Sales Amount')
plt.show()
 
# 注意：实际应用中需要处理更多的反爬策略，例如需要处理cookies、headers、代理、登录验证等。

这个简化版本的代码展示了如何使用requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup进行网页解析，使用Pandas存储和处理数据，以及使用matplotlib和seaborn进行数据可视化。这个流程是进行网络数据爬取和分析的基本步骤。在实际应用中，你需要根据目标网站的具体结构调整解析代码，并添加错误处理、异常捕获和反爬机制。

由于提供的信息不足以准确地给出一个完整的解决方案，我将提供一个通用的JavaScript逆向解密RPC加密值的框架。这里假设我们已经知道了加密方法是AES，密钥是固定的，IV（初始向量）是随机生成的。

// 引入CryptoJS库（需要先通过npm或其他方式安装crypto-js）
const CryptoJS = require("crypto-js");
 
// 解密函数
function decryptRpcValue(encryptedValue, key, iv) {
    // 解密
    let decrypted = CryptoJS.AES.decrypt({
        ciphertext: CryptoJS.enc.Hex.parse(encryptedValue)
    }, CryptoJS.enc.Utf8.parse(key), {
        iv: CryptoJS.enc.Utf8.parse(iv),
        mode: CryptoJS.mode.CBC,
        padding: CryptoJS.pad.Pkcs7
    });
 
    // 将解密后的数据转换为字符串
    return decrypted.toString(CryptoJS.enc.Utf8);
}
 
// 示例使用
const encryptedValue = '这里是加密后的16进制字符串';
const key = '这里是密钥';
const iv = '这里是随机生成的IV';
 
const decryptedValue = decryptRpcValue(encryptedValue, key, iv);
console.log(decryptedValue); // 打印解密后的值

请注意，这个示例假定了一些已知条件，如加密算法、密钥和初始向量。在实际情况中，你需要根据具体的加密方式来调整这个解密函数。如果你有更多的信息，比如加密模式（CBC、ECB等）、填充方式（Pkcs7、AnsiX923等），那么你可以在decrypt方法中相应地进行设置。

爬取公众号文章需要遵守相关法律法规，并遵循公众号平台的规定。以下是一个使用Python的示例代码，使用requests和BeautifulSoup库来爬取公众号文章。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_mp_article(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)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        title = soup.find('h1', class_='rich_media_title').get_text()
        content = soup.find('div', class_='rich_media_content')
        if content:
            content = content.find_all(style=re.compile("visibility: visible"))
            for p in content:
                print(p.get_text())
        else:
            print("No content found.")
    else:
        print("Failed to retrieve the webpage.")
 
# 示例公众号文章URL
article_url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/YOUR_ARTICLE_URL'
get_mp_article(article_url)

请将'YOUR\_ARTICLE\_URL'替换为具体的公众号文章URL。

注意：

1. 确保遵守相关法律法规，不进行侵犯版权或侵害他人权益的行为。
2. 公众号平台可能会有反爬机制，需要根据实际情况调整爬虫策略。
3. 如果爬取的公众号文章数量较大，请考虑合理设置请求频率，避免对服务器造成过大压力或被封禁。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 登录函数，使用session对象来保持会话状态
def login(username, password, login_url, headers):
    session = requests.session()
    response = session.get(login_url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    authenticity_token = soup.find(name='input', attrs={'name': 'authenticity_token'})['value']
    login_data = {
        'authenticity_token': authenticity_token,
        'user[email]': username,
        'user[password]': password,
        'commit': 'Log in',
    }
    response = session.post(login_url, headers=headers, data=login_data)
    return session
 
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    username = 'your_username'
    password = 'your_password'
    login_url = 'https://example.com/login'
    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',
        # 其他需要的headers
    }
 
    session = login(username, password, login_url, headers)
    # 使用session进行后续的网络请求操作
    # 例如: response = session.get('https://example.com/protected_page')

这个代码示例展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来登录一个网站。首先，我们定义了一个login函数，它接受用户名、密码、登录URL和请求头作为参数。在登录过程中，它会抓取登录页面上的authenticity\_token，然后构造登录数据并发起POST请求进行登录。最后，它返回一个保持了登录状态的session对象。在使用示例中，我们创建了一个session对象，并使用它来访问受保护的页面。