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。

以下是一个简化的示例，展示如何使用Python爬取淘宝商品信息。请注意，实际的应用中应遵守相关法律法规，并遵循网站的robots.txt规则，避免对网站的正常服务造成影响。

import requests
from lxml import etree
 
def crawl_taobao_item(item_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'your_user_agent',  # 替换为你的User-Agent
    }
    try:
        response = requests.get(item_url, headers=headers)
        response.raise_for_status()  # 检查是否请求成功
        response.encoding = response.apparent_encoding  # 设置编码格式
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        print(f"Error: {e}")
        return None
 
def parse_item_info(html):
    tree = etree.HTML(html)
    title = tree.xpath('//div[@class="tb-detail-hd"]/h1/text()')[0].strip()
    price = tree.xpath('//div[@class="tb-rmb"]/text()')[0].strip()
    return {
        'title': title,
        'price': price
    }
 
def main():
    item_url = 'https://item.taobao.com/item.htm?id=商品ID'  # 替换为具体的商品链接
    html = crawl_taobao_item(item_url)
    if html:
        item_info = parse_item_info(html)
        print(item_info)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在这个例子中，crawl_taobao_item函数负责发送HTTP请求获取页面内容，parse_item_info函数负责解析页面内容，提取商品标题和价格。请确保你有正确的User-Agent和商品ID。

在爬虫中，判断一个页面是否包含AJAX请求通常可以通过以下几种方法：

1. 检查网络请求：使用浏览器开发者工具（如Chrome的开发者工具），在“网络”选项卡中查看加载页面时发起的请求。如果有请求的响应类型是XHR（XMLHttpRequest），则说明该请求可能是由AJAX产生的。
2. 检查页面源代码：查看HTML代码，看是否有动态内容（如空的div或span等），这些通常是由AJAX填充的。
3. 检查JavaScript代码：通过查找页面中的JavaScript代码，寻找发起AJAX请求的函数或方法。
4. 使用爬虫框架的AJAX支持：一些爬虫框架（如Scrapy）提供了直接支持AJAX的机制。

以下是一个使用Python和Scrapy框架检查页面是否包含AJAX请求的例子：

import scrapy
 
class AjaxSpider(scrapy.Spider):
    name = 'ajax_spider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 检查页面中是否有AJAX请求
        for request in response.xpath('//script[@type="application/javascript"]'):
            if 'fetch' in request.extract():  # 假设使用了Fetch API
                # 处理AJAX请求
                yield scrapy.Request(url=response.urljoin(request.url), callback=self.parse_ajax)
            else:
                # 处理非AJAX内容
                pass
 
    def parse_ajax(self, response):
        # 解析AJAX响应内容
        pass

请注意，实际判断一个页面是否包含AJAX请求可能需要结合具体的页面和JavaScript代码进行分析。以上方法提供了一种概念性的框架，可以根据具体情况进行调整和扩展。

这是一个Python爬虫小白入门的例子，展示了如何使用requests和BeautifulSoup库来下载网页内容并解析HTML。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'https://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BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取网页标题
    title = soup.title.text
    print(f'网页标题: {title}')
    
    # 提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print('网页下载失败')

这段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。代码首先导入所需的模块，然后发送一个GET请求到指定的URL。如果请求成功，它会解析HTML内容，提取标题和段落文本，并打印输出。如果请求失败，它会打印错误消息。这是学习Python爬虫的一个基本入门示例。