# 使用Python 3.8的官方镜像作为基础镜像
FROM python:3.8
 
# 安装必要的系统库和依赖
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    libpq-dev \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
# 安装项目依赖
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 
# 复制项目代码
COPY . /app
 
# 设置容器内的工作目录
WORKDIR /app
 
# 运行爬虫
CMD ["python", "run.py"]

以上Dockerfile为一个简化版的爬虫系统Docker部署的例子。它演示了如何为Python爬虫系统创建一个Docker镜像，包括安装依赖、复制代码和设置启动命令。这样的实践可以帮助开发者理解如何将他们的应用程序打包到一个容器中，并在生产环境中进行部署。

以下是一个简化的版本，用于演示如何使用Python爬取彼岸图网上的4K高清图片。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
 
def download_image(url, filename):
    response = requests.get(url)
    with open(filename, 'wb') as file:
        file.write(response.content)
 
def crawl_behance_images(username, max_pages=2):
    base_url = f'https://www.behance.net/{username}'
    os.makedirs(username, exist_ok=True)
    page_number = 1
    while page_number <= max_pages:
        print(f'Crawling page {page_number}')
        url = f'{base_url}/gallery/{{project_id}}/revisions?page={page_number}&display_type=grid&sort=recent'
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        image_urls = [image['src'] for image in soup.find_all('img', class_='image') if image['src'].endswith('.jpg')]
        for image_url in image_urls:
            filename = os.path.basename(image_url)
            download_image(image_url, os.path.join(username, filename))
        page_number += 1
 
crawl_behance_images('username_example', max_pages=1)  # 替换为具体的用户名

请注意，由于版权和平台政策，未经允许，不应在未经允许的情况下爬取大量图片。此代码仅用于学习目的，并假定用户已获得合法权限。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    try:
        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)
        return response.text
    except requests.RequestException as e:
        print(e)
        return None
 
# 解析网页数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    data = []
    for tr in soup.find('tbody').children:
        if isinstance(tr, bs4.element.Tag):
            tds = tr('td')
            data.append({
                '排名': tds[0].text,
                '电影名': tds[1].text,
                '票房': tds[2].text,
                '上映天数': tds[3].text,
                '上映场次': tds[4].text,
                '人均票房': tds[5].text
            })
    return data
 
# 保存数据到CSV
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://www.bj-m.com/boxoffice/bom/202101/ranking.html'
    html = get_html(url)
    data = parse_data(html)
    save_to_csv(data, '2021年1月票房排行.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从网页爬取数据、解析数据、保存数据到CSV文件的完整流程。使用了requests库获取网页内容，BeautifulSoup进行网页解析，pandas处理和保存数据。代码简洁，注重逻辑性和实用性，是学习爬虫技术的一个很好的示例。

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于爬取豆瓣电影TOP250的电影名称和评分，并将结果保存到CSV文件中。

import requests
from lxml import etree
import csv
 
# 请求URL
url = 'https://movie.douban.com/top250'
 
# 发送请求，获取响应
response = requests.get(url)
 
# 解析HTML内容
html = etree.HTML(response.text)
 
# XPath表达式，用于定位电影信息
xpath_movie = '//div[@class="info"]/div[@class="hd"]/a/span[1]/text()'
xpath_rating = '//div[@class="info"]/div[@class="bd"]/div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()'
 
# 存储电影数据的列表
movies = []
 
# 解析页面，提取电影信息
for i in range(25):  # 每页有25部电影
    movie_name = html.xpath(xpath_movie)[i].strip()
    movie_rating = html.xpath(xpath_rating)[i].strip()
    movies.append({'电影名称': movie_name, '评分': movie_rating})
 
# 保存到CSV文件
with open('douban_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.DictWriter(file, fieldnames=['电影名称', '评分'])
    writer.writeheader()
    for movie in movies:
        writer.writerow(movie)
 
print("爬取完成，结果保存到douban_top250.csv文件。")

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，获取页面内容；使用lxml库来解析HTML内容并通过XPath表达式定位和提取需要的数据；最后将数据保存到CSV文件中。这个Demo简单易懂，适合作为爬虫入门学习的示例。

在这个解决方案中，我们将使用Java进行网络爬虫，以从局域网内的视频共享服务器中获取视频列表。以下是一个简化的代码示例，展示了如何使用Jsoup库来实现这一功能：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
 
public class VideoCrawler {
 
    public static void main(String[] args) {
        String baseUrl = "http://192.168.1.100/videos/"; // 假设的视频共享服务器地址
        List<String> videoUrls = new ArrayList<>();
 
        try {
            Document doc = Jsoup.connect(baseUrl).get();
            Elements videoLinks = doc.select("a[href$=.mp4]"); // 选择所有MP4格式的视频链接
 
            for (Element link : videoLinks) {
                String videoUrl = baseUrl + link.attr("href");
                videoUrls.add(videoUrl);
                System.out.println(videoUrl);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
 
        // 在这里可以添加代码来将videoUrls中的URLs用于视频播放
    }
}

这段代码使用了Jsoup库来解析网页，并获取了视频共享服务器上的所有MP4格式视频链接。然后，你可以根据需要将这些视频URL用于视频播放。请注意，你需要根据实际的视频共享服务器地址和视频格式调整选择器。

Facebook 对于非官方的 API 访问和数据爬取有着严格的政策，使用 facebook-graphql-scraper 可能会违反 Facebook 的服务条款，导致账号被封禁或者其他法律问题。因此，我不能提供关于如何使用 facebook-graphql-scraper 的代码示例，也不应该在没有适当授权的情况下分享如何使用它。

如果你需要获取 Facebook 的公开数据或与之交互，你应该使用 Facebook 提供的官方 API：https://developers.facebook.com/。如果你有合法权限访问 Facebook 数据，那么你应该遵守 Facebook 的 API 使用条款，并通过正规途径获取所需的访问权限。

这是一个使用Python编写的简单网络爬虫示例，用于抓取豆瓣电影TOP250的电影信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
# 设置User-Agent，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'}
 
# 保存数据的CSV文件
filename = 'douban_movies.csv'
 
# 开启CSV文件进行写入
with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(['Title', 'Year', 'Rating', 'Votes', 'Director', 'Writer', 'Actors', 'Summary'])
 
    # 爬取的起始页面URL
    for page in range(0, 251, 25):
        print(f'正在抓取第 {page//25 + 1} 页...')
        url = f'https://movie.douban.com/top250?start={page}&filter='
 
        # 发送HTTP请求
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # 解析网页
 
        # 查找每部电影的信息
        for movie in soup.find_all('li', class_='item'):
            # 电影标题
            title = movie.find('span', class_='title').text
 
            # 年份、评分、评分人数、导演、编剧、演员、简介
            info = movie.find_all('div', class_='info')
            year = info[0].find('div', class_='bd').find('span', class_='year').text
            rating = info[1].find('div', class_='bd').find('strong').text
            votes = info[1].find('div', class_='bd').find('span', class_='votes').text
            director = info[2].find_all('p', 'text')[0].text.replace('导演: ', '')
            writer = info[2].find_all('p', 'text')[1].text.replace('编剧: ', '')
            actors = info[2].find('div', class_='star').text
            summary = movie.find('p', class_='quote').text
 
            # 将数据写入CSV文件
            writer.writerow([title, year, rating, votes, director, writer, actors, summary])
 
print('所有页面抓取完毕，数据已保存。')

这段代码首先设置了HTTP请求头中的User-Agent，以模拟浏览器访问，避免了反爬虫策略。然后，它使用requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析网页。对于每一页的每一部电影，它提取并保存了标题、年份、评分、评分人数、导演、编剧、演员和简介。最后，它将这些数据写入了一个CSV文件中。这个例子展示了如何使用Python进行网络爬虫，并且是爬虫入门的一个很好的教学示例。

import sqlite3
 
# 连接到SQLite数据库（如果不存在，则会创建）
conn = sqlite3.connect('job_database.sqlite3')
 
# 创建一个cursor对象来帮助执行SQL语句
cursor = conn.cursor()
 
# 创建作业表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS jobs (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    title TEXT NOT NULL,
    company TEXT NOT NULL,
    location TEXT NOT NULL,
    description TEXT,
    url TEXT NOT NULL
);
''')
 
# 提交事务
conn.commit()
 
# 关闭cursor
cursor.close()
 
# 关闭连接
conn.close()
 
print("数据库表创建成功！")

这段代码展示了如何使用Python的sqlite3库来创建一个SQLite数据库和一个作业表。如果表不存在，它会创建一个包含字段id、title、company、location、description和url的作业表。这是数据库操作的基础，为后续的数据插入、查询和可视化等操作做好了准备。

由于提供源代码涉及版权和隐私问题，我无法直接提供源代码。但我可以提供一个概览和核心函数的示例。

假设我们有一个情感分析的函数，以下是一个简化的示例：

import jieba.analyse
 
# 情感分析函数
def sentiment_analysis(text):
    # 这里可以是更复杂的情感分析逻辑
    # 例如使用机器学习模型或情感词典等
    return "positive" if "好" in text else "negative"
 
# 示例文本
text = "这家酒店服务真的很好，我很满意！"
 
# 使用结巴分词进行词云
words = jieba.cut(text)
words = " ".join(words)
 
# 假设有一个draw_wordcloud函数用于绘制词云
draw_wordcloud(words)
 
# 进行情感分析
sentiment = sentiment_analysis(text)
print(f"情感分析结果: {sentiment}")

这个示例展示了如何使用结巴分词进行文本处理，并假设有一个draw_wordcloud函数用于绘制词云，以及一个简单的情感分析函数。

请注意，实际的情感分析和可视化可能会涉及更复杂的处理，包括特征提取、模型训练和部署等步骤。这个示例只是为了说明如何整合不同的技术到一个系统中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置用户代理，以模拟真实的浏览器访问
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'}
 
# 获取ASIN对应的销量信息
def get_product_ranking(asin):
    url = f'https://www.amazon.com/dp/{asin}/ref=cm_cr_arp_d_paging_btm_2?ie=UTF8'
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 解析销量信息
        ranking_data = soup.find('li', {'id': 'SalesRank'})
        if ranking_data:
            ranking = ranking_data.text.strip()
        else:
            ranking = 'N/A'
        
        return ranking
    except requests.RequestException as e:
        print(f'Error: {e}')
        return 'Error'
 
# 示例：获取ASIN为B01M8YGI1Y的产品销量信息
ranking = get_product_ranking('B01M8YGI1Y')
print(ranking)

这段代码首先导入了必要的模块，设置了请求头以模拟浏览器访问，定义了一个获取产品销量信息的函数，并尝试获取了特定ASIN对应的销量信息。最后，它打印出了获取的销量信息或在发生错误时打印错误信息。这个例子展示了如何使用Python高效地抓取亚马逊的具体产品信息。