import requests
from lxml import etree
import csv
 
# 天猫商品数据爬虫
def tianmao_spider(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',
        'Referer': 'http://www.tianmao.com/',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'gbk'
    html = etree.HTML(response.text)
    # XPath 表达式用于定位商品信息
    goods_info = html.xpath('//ul[@class="product-list"]/li')
 
    for info in goods_info:
        # 商品名称
        name = info.xpath('./div[2]/div[1]/a/text()')[0].strip()
        # 商品链接
        item_url = info.xpath('./div[2]/div[1]/a/@href')[0]
        # 商品图片链接
        img_url = info.xpath('./div[1]/a/img/@src')[0]
        # 商品价格
        price = info.xpath('./div[2]/div[2]/div[1]/strong/text()')[0]
        # 打印或写入商品信息
        print(f'商品名称: {name}, 商品链接: {item_url}, 商品图片: {img_url}, 商品价格: {price}')
        # 将商品信息写入CSV文件
        with open('tianmao_goods.csv', 'a', newline='', encoding='gbk') as f:
            writer = csv.writer(f)
            writer.writerow([name, item_url, img_url, price])
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'http://www.tianmao.com/search?q=%C4%EA%B3%O0&suggest=0.0.0.0&_input_charset=utf-8&suggest_type=suggest'
    tianmao_spider(url)

这段代码修复了之前提到的编码问题，并添加了对请求头的处理，以及更正了XPath表达式中的一个错误。这个简易的爬虫会抓取天猫网站的商品信息，并打印到控制台，同时将信息保存到CSV文件中。

"springboot-文华学院青年志愿者服务预约系统"是一个使用Spring Boot框架开发的Web应用程序。该程序主要提供志愿者服务的预约功能。

在这个问题中，您没有具体的编程问题，而是询问如何使用该系统作为模板进行开发。然而，由于源代码不在公开领用范围内，我无法提供具体的实现细节。但我可以提供一个概括的开发流程指南。

1. 技术栈选择：确保你熟悉Spring Boot和相关的技术栈，如MyBatis、Spring Security等。
2. 需求分析：理解系统的业务需求和功能规范。
3. 设计数据库：根据需求设计数据库模型，并创建对应的实体类。
4. 创建Spring Boot项目：使用Spring Initializr创建项目，并添加必要的依赖。
5. 实现业务逻辑：根据需求编写服务层和控制器层的代码。
6. 测试：编写单元测试和集成测试来确保系统的正确性。
7. 部署：将应用程序部署到服务器，并确保服务器资源（如数据库、服务器端口等）配置正确。
8. 用户界面设计：根据需求设计用户界面，可以使用HTML/CSS/JavaScript或者前端框架如Vue.js进行开发。
9. 优化和维护：根据用户反馈和系统运行情况进行优化和维护。

由于源代码不可用，我无法提供具体的代码实例。如果您有具体的编码问题，如实现预约功能的实现、安全性检查的实现等，我可以提供相应的帮助。

乱码问题通常由字符集不匹配导致。以下是解决步骤：

1. 检查 MySQL 数据库和表的字符集设置。确保它们都设置为 utf8 或 utf8mb4（如果支持全Unicode的话）。
2. 在 Navicat for MySQL 中，确保连接的字符集设置为 utf8 或 utf8mb4。
3. 在 IntelliJ IDEA 中，确保你的数据库连接字符串包含了正确的字符集参数，例如：

jdbc:mysql://localhost:3306/yourdatabase?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=UTC

4. 如果是通过代码插入数据导致的乱码，确保插入数据时指定了正确的字符集。
5. 如果是读取数据时乱码，确保查询时指定了正确的字符集。
6. 确保操作系统的语言设置支持中文，如果是在Windows上，可以在区域设置中更改。

如果以上设置仍然无法解决问题，可能需要检查 MySQL 配置文件（my.cnf 或 my.ini），确保在 [mysqld] 部分包含了以下设置：

character-set-server=utf8
collation-server=utf8_general_ci

并且在客户端的配置中也设置相应的字符集。

如果问题依然存在，可能需要重新安装数据库并在安装时指定正确的字符集，或者备份数据库后，在新安装的数据库中恢复数据。

以下是一个简单的C语言编写的网页爬虫示例，使用了libcurl库来处理HTTP请求。请确保在编译前安装了libcurl库。

#include <stdio.h>
#include <curl/curl.h>
 
// 回调函数用于保存下载的数据
static size_t WriteCallback(void *contents, size_t size, size_t nmemb, void *userp) {
    size_t realsize = size * nmemb;
    // 这里可以根据需要处理数据，例如保存到文件或者输出到控制台
    printf("%s", contents);
    return realsize;
}
 
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");
        // 设置数据写回调函数
        curl_easy_setopt(curl, CURLOPT_WRITEFUNCTION, WriteCallback);
        // 执行HTTP GET请求
        res = curl_easy_perform(curl);
 
        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;
}

这段代码使用了libcurl库来下载指定URL的内容，并通过WriteCallback函数输出了页面内容。这只是一个简单的示例，实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如多线程下载、页面解析、处理JavaScript渲染的内容等。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
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')
    
    # 提取所需数据
    # 例如，提取标题
    title = soup.title.text
    print(title)
    
    # 提取特定的HTML元素或数据
    # 例如，提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print("网页请求失败，状态码：", response.status_code)
 
# 注意：以上代码仅为示例，需要根据实际网页结构进行相应调整。

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，使用了BeautifulSoup库来解析HTML内容，并提取了网页标题和段落文本作为示例。开发者可以根据实际需求，调整选择器来提取其他数据。

如果你在使用XPath解析网页时遇到空列表问题，可能的原因和解决方法如下：

1. XPath表达式错误：检查XPath表达式是否正确。可以在浏览器的开发者工具中使用“SelectorGadget”等工具测试XPath表达式。
2. 页面结构变化：网页可能已更新，导致原有XPath无效。重新检查页面元素或更新XPath。
3. 动态内容加载：部分网页内容可能是通过JavaScript动态加载的。考虑使用如Selenium等工具配合浏览器来解析动态内容。
4. 等待动态内容加载：如果使用了Selenium，确保等待页面元素加载完成再进行解析。可以使用WebDriverWait和expected_conditions。
5. 检查编码问题：确保网页编码与解析时使用的编码一致。
6. 使用容错处理：例如使用try-except块来处理可能出现的异常，从而避免程序因为错误而完全崩溃。
7. 检查解析库：确保使用的解析库（如lxml或html.parser）是最新的，且配置正确。
8. 使用开发者工具：利用浏览器的开发者工具(F12)，检查网页源代码与实际解析的差异，从而找出问题。

如果以上方法都不能解决问题，可能需要进一步检查网页代码或寻求社区帮助。

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
    "log"
)
 
func main() {
    // 使用Golang的goquery库来解析HTML文档
    // 假设我们有一个网站的URL列表
    urls := []string{
        "http://example.com/page1",
        "http://example.com/page2",
        // ...
    }
 
    for _, url := range urls {
        // 使用goquery解析URL
        doc, err := goquery.NewDocument(url)
        if err != nil {
            log.Fatal(err)
        }
 
        // 使用选择器选择我们想要的元素
        doc.Find(".some-class").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
            // 提取我们需要的信息
            content := s.Text()
            fmt.Printf("内容：%s\n", content)
        })
    }
}

这个代码示例展示了如何使用Golang的goquery库来解析HTML文档，并从中提取特定的数据。代码中的.some-class是一个CSS选择器，你需要根据实际的HTML结构来替换它以选择正确的元素。

由于原始代码较为复杂，我们将提供一个简化版本的酒店信息采集系统的后端API接口示例。

from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.http import require_http_methods
from .models import Hotel
 
# 获取酒店信息列表的API
@require_http_methods(["GET"])
def get_hotels(request):
    hotels = Hotel.objects.all().values('id', 'name', 'address', 'score')
    return JsonResponse({'code': 200, 'data': list(hotels)}, safe=False)
 
# 获取特定酒店信息的API
@require_http_methods(["GET"])
def get_hotel(request, hotel_id):
    try:
        hotel = Hotel.objects.get(id=hotel_id)
        return JsonResponse({'code': 200, 'data': hotel.to_dict()})
    except Hotel.DoesNotExist:
        return JsonResponse({'code': 404, 'message': 'Hotel not found'}, status=404)
 
# 注册API路由
# from django.urls import path
# urlpatterns = [
#     path('api/hotels/', get_hotels),
#     path('api/hotels/<int:hotel_id>/', get_hotel),
# ]

这个示例提供了两个API接口：一个用于获取所有酒店的列表，另一个用于获取特定酒店的信息。在实际应用中，你需要将这些函数对应的URL注册到Django的路由系统中。这里为了简化，我们没有包含注册路由的代码。

由于原始代码中的网页链接已经失效，这里提供一个简化的Python爬虫示例，用以抓取一个假设的网红视频网站，并解析其中的视频信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_videos(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        videos = soup.find_all('video', src=True)
        return  for video in videos]
    else:
        return []
 
def main():
    url = 'http://dance.example.com/popular'  # 假设的舞蹈区热门网红视频网站
    videos = get_videos(url)
    for video in videos:
        print(video)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码假定网红视频网站的结构非常简单，所有视频都嵌在<video>标签中，并且都有src属性。实际上，真实的网站可能会使用JavaScript动态加载内容，或者视频链接隐藏在复杂的iframe中，这时候可能需要使用如Selenium等工具来处理JavaScript渲染的内容。

请注意，爬取视频应当尊重版权和网站的使用条款，并确保你有权限下载和使用这些视频内容。不应将这段代码用于未授权的目的，如下载未经授权的视频内容。

import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://httpbin.org/headers')
        print(html)
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这段代码使用了aiohttp库来发送异步的HTTP请求，以提高网络爬虫的效率。fetch函数是一个异步函数，使用session.get来发送HTTP GET请求，并通过await response.text()获取响应内容。main函数中创建了一个ClientSession对象，并调用fetch函数来获取网页内容。最后，使用异步事件循环asyncio运行main函数。