该系统是一个Java编写的Spring Boot应用程序，用于养老院的日常管理。系统包含了养老服务、患者管理、员工管理等功能。
以下是系统的核心模块及其功能简介：
- 患者管理：包括患者信息的增加、删除、修改、查询等操作。
- 养老服务：提供养老服务的订单管理、支付管理等功能。
- 员工管理：管理员工的信息，包括工作岗位、薪资等信息。
- 系统管理：包括系统用户的管理、角色权限的管理等。
为了保证答案的简洁性，这里不提供源代码下载链接。如果需要获取源代码和开发文档，请直接联系源代码提供者。
以下是一个简单的Java网络爬虫示例，使用java.net.http包中的HttpClient类来发送HTTP请求，并使用java.net.http.HttpResponse.BodyHandlers内的BodyHandler来处理响应体。
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.net.http.HttpResponse.BodyHandlers;
public class SimpleCrawler {
public static void main(String[] args) throws Exception {
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder()
.uri(new URI("http://example.com"))
.build();
HttpResponse<String> response = client.send(request, BodyHandlers.ofString());
System.out.println(response.body());
}
}这段代码创建了一个简单的HTTP客户端，构建了一个请求到指定的URI，并发送请求。然后，它打印出从服务器接收到的响应体（页面内容）。这个例子展示了基本的网络爬虫功能，但是实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，比如多线程下载、页面解析、链接跟踪、robots.txt遵守等。
以下是一个简化的代码实例，展示了如何使用Scrapy框架来创建一个爬虫，该爬虫可以抓取猫眼电影排行榜的电影信息。
import scrapy
class MovieSpider(scrapy.Spider):
name = 'movie'
allowed_domains = ['maoyan.com']
start_urls = ['http://maoyan.com/board/4']
def parse(self, response):
movie_list = response.css('#app > div > div.board-wrapper > div > ul > li')
for movie in movie_list:
item = {
'ranking': movie.css('i::text').extract_first(),
'movie_name': movie.css('a > div.name::text').extract_first(),
'movie_score': movie.css('a > div.score::text').extract_first(),
'movie_link': movie.css('a::attr(href)').extract_first(),
}
yield item
# 获取下一页链接并进行爬取
next_page_url = response.css('#paginator > a.next::attr(href)').extract_first
if next_page_url:
yield response.follow(next_page_url, self.parse)这段代码定义了一个名为movie的爬虫，它将从猫眼电影排行榜的第一页开始爬取数据。爬虫会抓取每部电影的排名、名称、评分和详情页链接，并通过yield提供给Scrapy的Item Pipeline进行后续处理。如果存在下一页，爬虫会生成一个跟进请求来爬取下一页的数据。
为了解决这个问题，我们需要一个能够定期抓取金价数据的爬虫，并将抓取的数据以CSV格式保存。以下是一个简单的Python爬虫示例，它使用requests库获取数据，pandas库来处理数据，并使用time库来实现定时任务。
首先，确保安装所需的库：
pip install requests pandas以下是爬虫的示例代码：
import requests
import pandas as pd
from time import sleep
# 金价数据的API URL
api_url = 'http://api.fixer.io'
# 定义一个函数来抓取数据
def fetch_exchange_rates(url):
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
return response.json()
else:
return None
# 定义一个函数来将数据保存到CSV
def save_to_csv(data, filename):
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index').transpose()
df.to_csv(filename, index=False)
# 主程序
if __name__ == '__main__':
while True:
# 获取当前金价数据
data = fetch_exchange_rates(api_url)
if data:
# 保存到CSV文件，文件名包含当前时间
save_to_csv(data, f'exchange_rates_{pd.Timestamp.now():%Y-%m-%d_%H}.csv')
print(f'Data saved at {pd.Timestamp.now()}.')
else:
print('Failed to fetch data.')
# 暂停一小时继续抓取
sleep(3600) # 3600秒等于一小时这个脚本会每小时抓取一次金价数据，并将其保存到CSV文件中。你可以通过修改api_url变量来指定不同的数据源，只要该API提供JSON格式的响应。这个脚本使用了time.sleep()函数来实现每小时的定时抓取。
import requests
import json
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
# 爬取哔哩哔哩评论的函数
def crawl_danmaku(video_id, page_num):
danmaku_list = []
for i in range(1, page_num+1):
url = f'https://api.bilibili.com/x/v2/dm/list.so?oid={video_id}&type=1&pn={i}&ps=20'
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
danmaku_data = json.loads(response.text)
for item in danmaku_data['data']['danmakus']:
text = item['text']
time = item['progress']
danmaku_list.append([text, time])
return danmaku_list
# 数据清洗和分析的函数
def analyze_danmaku(danmaku_list):
df = pd.DataFrame(danmaku_list, columns=['Comment', 'Time'])
# 将评论时间转换为分钟
df['Minute'] = df['Time'] // 1000 // 60
# 统计每分钟内发言的频率
minute_count = df.groupby('Minute')['Comment'].count().sort_values(ascending=False)
# 找出频率超过阈值的分钟，并可视化
threshold = 100 # 设定频率阈值
high_frequency_minutes = minute_count[minute_count > threshold].index
minute_count[minute_count > threshold].plot(title='Comment Frequency over Time')
# 视频ID，页数
video_id = '请在此处输入视频ID'
page_num = 5 # 假设我们只爬取前5页的评论
danmaku_list = crawl_danmaku(video_id, page_num)
analyze_danmaku(danmaku_list)这段代码提供了一个简化的示例，展示了如何使用Python进行简单的哔哩哔哩评论文本挖掘。首先，我们定义了一个爬取评论的函数，然后定义了一个分析和清洗数据的函数。在实际应用中，你需要替换掉示例中的video\_id，并根据需要调整page\_num来获取更多的评论数据。
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
def get_pubmed_abstracts(pmids):
# 请求的PubMed查询URL
base_url = "https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/"
# 存储摘要的列表
abstracts = []
for pmid in pmids:
# 构造完整的URL
url = base_url + str(pmid)
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
# 确保请求成功
if response.status_code == 200:
# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 查找摘要所在的div
abstract_div = soup.find('div', class_='abstract-text')
# 检查摘要是否存在
if abstract_div:
# 清理摘要文本并存储
abstract = abstract_div.get_text().strip()
abstracts.append(abstract)
else:
# 如果摘要不存在，则存储一个空字符串
abstracts.append('')
else:
# 请求失败，存储一个空字符串
abstracts.append('')
return abstracts
# 示例使用
pmids = [26821882, 26821883, 26821884]
abstract_list = get_pubmed_abstracts(pmids)
# 打印摘要列表
for abstract in abstract_list:
print(abstract)这段代码修复了原代码中的错误，并添加了必要的错误处理和请求状态检查。它演示了如何使用BeautifulSoup库从PubMed网站提取文献摘要，并且展示了如何将其应用于一个PMID列表。这个简单的例子可以作为进一步开发更复杂爬虫的基础。
Scrapyd-Django-Template 是一个用于快速部署爬虫管理系统的项目模板。它包括Scrapyd（一个用于部署和运行Scrapy爬虫的服务）和Django（一个用于构建Web应用的Python框架）。这个模板提供了一个基础的Django项目，其中集成了Scrapyd的管理界面，并提供了一个使用Django模板的示例。
以下是如何使用这个模板的基本步骤：
- 克隆项目到本地：
git clone https://github.com/my8100/scrapyd-django-template.git
cd scrapyd-django-template- 创建Python虚拟环境（可选）：
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate- 安装依赖：
pip install -r requirements.txt- 收集Django静态文件（如果使用了静态文件）：
python manage.py collectstatic- 创建数据库表：
python manage.py migrate- 运行Django开发服务器：
python manage.py runserver- 配置Scrapyd服务：
scrapyd现在，你可以通过浏览器访问Django提供的界面，来部署和管理你的Scrapy爬虫了。
注意：这个模板是一个示例，你可能需要根据自己的需求进行定制化开发。
在Java中，算术运算符主要用于进行基本数值的算术运算，关系运算符用于比较两个值之间的关系。以下是一些常见的算术运算符和关系运算符的示例代码：
public class OperatorsExample {
public static void main(String[] args) {
// 算术运算符示例
int a = 10;
int b = 5;
int sum = a + b; // 加法
int difference = a - b; // 减法
int product = a * b; // 乘法
int quotient = a / b; // 整数除法
int remainder = a % b; // 取余
// 关系运算符示例
boolean isEqual = (a == b); // 等于
boolean isNotEqual = (a != b); // 不等于
boolean isGreater = (a > b); // 大于
boolean isLess = (a < b); // 小于
boolean isGreaterOrEqual = (a >= b); // 大于等于
boolean isLessOrEqual = (a <= b); // 小于等于
// 输出结果
System.out.println("Sum: " + sum);
System.out.println("Difference: " + difference);
System.out.println("Product: " + product);
System.out.println("Quotient: " + quotient);
System.out.println("Remainder: " + remainder);
System.out.println("Is a equal to b? " + isEqual);
System.out.println("Is a not equal to b? " + isNotEqual);
System.out.println("Is a greater than b? " + isGreater);
System.out.println("Is a less than b? " + isLess);
System.out.println("Is a greater than or equal to b? " + isGreaterOrEqual);
System.out.println("Is a less than or equal to b? " + isLessOrEqual);
}
}这段代码演示了如何使用Java中的算术运算符和关系运算符。算术运算符用于基本算术操作，关系运算符用于比较两个值。在输出中，你将看到各种运算的结果。
在Python的Pandas库中，可以使用pd.to_datetime()函数将字符串格式转换为日期时间格式。以下是一个简单的例子：
import pandas as pd
# 假设有一个包含日期字符串的DataFrame
df = pd.DataFrame({
'date_str': ['2021-01-01', '2021-02-01', '2021-03-01']
})
# 将字符串转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_str'])
print(df)这段代码会创建一个新列date，其中包含转换为日期时间格式的数据。如果你的日期字符串格式不是标准格式，你可以通过指定format参数来解析非标准的日期字符串。例如：
df['date'] = pd.to_datetime(df['date_str'], format='%Y/%m/%d')这里%Y代表4位数的年份，%m代表月份，%d代表日。根据你的日期字符串格式调整format参数即可。
Langchain-OpenAI 是一个用于与 OpenAI 的 GPT-3、GPT-4、Codex 和其他模型交互的 Python 库。它提供了一个简单的接口来使用这些模型，并将它们集成到更大的语言链上下文中去。
安装：
pip install langchain-openai使用方法：
from langchain.chat_models import OpenAIChat
chat = OpenAIChat(model_name="gpt-3.5-turbo")
message = chat.ask("Hello, who are you?")
print(message)案例应用：
Langchain-OpenAI 可以用于创建更复杂的对话系统，或者将其集成到更大的应用程序中。例如，创建一个命令和控制助手，或者一个能够进行自然语言编程的系统。
from langchain import OpenAIChatExecutor, ConversationBuffer, LCQL
from langchain.llms import OpenAI
llm = OpenAI()
executor = OpenAIChatExecutor(llm=llm)
conversation_buffer = ConversationBuffer()
query = LCQL(
"define",
"lambda function",
"python",
)
response = executor.run(query, conversation_buffer)
print(response)这个例子展示了如何使用 Langchain-OpenAI 创建一个简单的对话执行器，它能够理解和执行用户的自然语言查询，并返回定义或者回答有关 Python 中 lambda 函数的信息。