Tomcat的JMX监控和常用计数器解析涉及到Tomcat的JMX配置和监控MBean。以下是一个简化的例子，展示如何通过JMX连接到Tomcat服务器，并获取一些常用的计数器值。

import javax.management.MBeanServerConnection;
import javax.management.ObjectName;
import javax.management.remote.JMXConnector;
import javax.management.remote.JMXServiceURL;
import java.io.IOException;
 
public class TomcatMonitor {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 配置Tomcat JMX服务URL
        String jmxURL = "service:jmx:rmi:///jndi/rmi://localhost:9004/jmxrmi";
        JMXServiceURL serviceURL = new JMXServiceURL(jmxURL);
 
        // 连接到JMX服务器
        JMXConnector connector = JMXConnectorFactory.connect(serviceURL, null);
        MBeanServerConnection mbsc = connector.getMBeanServerConnection();
 
        // 通过JMX查询MBean，获取Tomcat的各种计数器
        ObjectName threads = new ObjectName("Catalina:type=ThreadPool,name=\"http-nio-8080\"");
        Integer maxThreads = (Integer) mbsc.getAttribute(threads, "maxThreads");
        Integer currentThreadCount = (Integer) mbsc.getAttribute(threads, "currentThreadCount");
        System.out.println("Max Threads: " + maxThreads);
        System.out.println("Current Threads: " + currentThreadCount);
 
        // ... 可以添加更多的MBean查询来获取其他计数器信息，如JVM内存使用情况、GC频率等
 
        // 关闭JMX连接
        connector.close();
    }
}

在这个例子中，我们使用了JMX连接到Tomcat服务器，并获取了与线程池相关的最大线程数和当前线程数。这只是JMX监控Tomcat的一个简单示例，实际上Tomcat提供了许多其他的MBean，可以用于监控和管理Tomcat服务器。

创建一个Spring Boot Starter通常包含以下几个步骤：

1. 创建一个新的Maven项目。
2. 添加Spring Boot Starter依赖。
3. 创建自动配置类。
4. 将自动配置类注册为Spring Bean。
5. 打包并发布自定义Starter。

以下是一个简单的示例：

<!-- pom.xml -->
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-configuration-processor</artifactId>
        <optional>true</optional>
    </dependency>
</dependencies>

// MyAutoConfiguration.java
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
 
@Configuration
public class MyAutoConfiguration {
 
    @Bean
    public MyService myService() {
        return new MyService();
    }
}

// MyService.java
public class MyService {
    // ...
}

# META-INF/spring.factories
org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=\
com.example.MyAutoConfiguration

在这个例子中，我们创建了一个简单的自动配置类MyAutoConfiguration，它提供了一个名为myService的Spring Bean。然后，我们在spring.factories文件中指定了这个自动配置类，使其能够在Spring Boot应用程序启动时自动配置。

这样，你就创建了一个自定义的Spring Boot Starter，可以在其他项目中通过Maven或Gradle引用并使用。

const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;
 
// 解析JSON类型的请求体
app.use(express.json());
 
// 定义用户列表
let users = [
  { id: 1, name: 'John Doe', email: 'john@example.com' },
  { id: 2, name: 'Jane Doe', email: 'jane@example.com' }
];
 
// 获取所有用户的API
app.get('/users', (req, res) => {
  res.send(users);
});
 
// 根据ID获取单个用户的API
app.get('/users/:id', (req, res) => {
  const user = users.find(u => u.id === parseInt(req.params.id));
  if (user) {
    res.send(user);
  } else {
    res.status(404).send('User not found');
  }
});
 
// 启动服务器
app.listen(port, () => {
  console.log(`Server running on port ${port}`);
});

这段代码实现了一个简单的RESTful API服务器，使用Express框架。它定义了两个GET接口，一个用于获取所有用户列表，另一个根据ID获取特定用户。代码中使用了express.json()中间件来解析请求体中的JSON数据。同时，代码中还包含了对参数的处理和错误处理的简单示例。

Sentinel 提供了多种规则配置方式，包括控制台配置、API配置、动态数据源等。以下是通过 API 配置 Sentinel 的五大规则的示例代码：

1. 流量控制规则（FlowRule）:

List<FlowRule> rules = new ArrayList<>();
FlowRule rule = new FlowRule();
rule.setResource("YourResource"); // 资源名，可以是任何你想限流的对象
rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 限流规则，这里表示按照QPS进行限流
rule.setCount(20); // 限流的阈值
rules.add(rule);
FlowRuleManager.loadRules(rules);

2. 系统保护规则（SystemRule）:

List<SystemRule> rules = new ArrayList<>();
SystemRule rule = new SystemRule();
rule.setHighRtDegrade(100); // 高延迟降级阈值
rule.setHighQpsDegrade(100); // 高QPS降级阈值
rule.setLowRtRecover(50); // 低延迟恢复阈值
rule.setLowQpsRecover(50); // 低QPS恢复阈值
rules.add(rule);
SystemRuleManager.loadRules(rules);

3. 熔断降级规则（DegradeRule）:

List<DegradeRule> rules = new ArrayList<>();
DegradeRule rule = new DegradeRule();
rule.setResource("YourResource"); // 资源名
rule.setGrade(RuleConstant.DEGRADE_GRADE_RT); // 降级规则，以响应时间为依据
rule.setCount(100); // 响应时间阈值
rule.setTimeWindow(10); // 时间窗口，单位为秒
rules.add(rule);
DegradeRuleManager.loadRules(rules);

4. 热点参数规则（ParamFlowRule）:

List<ParamFlowRule> rules = new ArrayList<>();
ParamFlowRule rule = new ParamFlowRule();
rule.setResource("YourResource"); // 资源名
rule.setParamIdx(0); // 参数索引，第一个参数
rule.setGrade(RuleConstant.PARAM_FLOW_GRADE_QPS); // 限流规则，以QPS为依据
rule.setCount(10); // 限流阈值
rules.add(rule);
ParamFlowRuleManager.loadRules(rules);

5. 权重规则（AuthorityRule）:

List<AuthorityRule> rules = new ArrayList<>();
AuthorityRule rule = new AuthorityRule();
rule.setResource("YourResource"); // 资源名
rule.setStrategy(RuleConstant.AUTHORITY_WHITE); // 权限策略，白名单
rule.setLimitApp("app1"); // 允许的应用名
rules.add(rule);
AuthorityRuleManager.loadRules(rules);

这些代码片段展示了如何通过 API 配置 Sentinel 的各种规则。在实际应用中，你可能需要将这些配置放到配置中心，并在系统启动时加载，以确保规则的动态性。

import requests
from lxml import etree
import time
import random
 
def get_paper_info(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
def parse_paper_info(html):
    tree = etree.HTML(html)
    title = tree.xpath('//div[@class="article-title"]/h1/text()')[0]
    abstract = tree.xpath('//div[@class="abstract-content"]/p/text()')
    abstract = ''.join(abstract).strip()
    return title, abstract
 
def save_paper_info(title, abstract):
    with open('paper_info.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write('标题：' + title + '\n')
        f.write('摘要：' + abstract + '\n')
 
def main():
    url = 'http://www.shnu.edu.cn/__local/9/7E/B1433B81C0376CE15B468072EC64484A_3248E680_C88A_473D_952B_9949885D2F61.pdf'
    html = get_paper_info(url)
    if html:
        title, abstract = parse_paper_info(html)
        save_paper_info(title, abstract)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python爬取一个知网上的论文信息，包括标题和摘要。代码首先定义了获取网页内容、解析网页并提取数据的函数。在main函数中，我们首先调用获取网页内容的函数，然后将获取到的HTML内容传递给解析函数，最后将解析得到的数据保存到文件中。这个过程展示了如何应对动态网页和验证码的挑战，并且提供了一个简单的数据抓取示例。

import requests
import json
 
# 假设我们已经有了XHR请求的URL和参数
xhr_url = "http://example.com/api/news"
xhr_params = {
    "param1": "value1",
    "param2": "value2"
}
 
# 发送XHR请求
response = requests.get(xhr_url, params=xhr_params)
news_data = response.json()
 
# 假设返回的数据是加密的，我们需要解密
def decrypt_data(encrypted_data):
    # 解密逻辑，这里省略
    return json.loads(encrypted_data)
 
# 解密数据
decrypted_data = decrypt_data(news_data)
 
# 处理解密后的数据
for item in decrypted_data:
    print(item['title'])
 
# 注意：这里的解密逻辑需要根据实际的加密方式来编写。

这个例子展示了如何处理一个使用了XHR异步请求和加密数据的新闻网站爬虫。在实际应用中，解密逻辑需要根据具体的加密算法来实现。

在进行网络爬虫工作时，我们应当遵守相关的法律法规，尊重网站的robot.txt规则，并在必要时联系网站管理员获取授权。以下是一些常用的调研方法：

1. 检查robots.txt文件：

   这是一个文本文件，通常位于网站的根目录下，例如http://example.com/robots.txt。它告诉搜索引擎爬虫哪些页面可以被爬取，哪些不可以。

2. 高级搜索功能：

   一些网站提供高级搜索功能，可以用来查找特定类型的文件或内容。

3. BuiltWith工具：

   这是一个可以分析网站技术栈的工具，可以提供一些线索，比如可能使用的CMS（内容管理系统）或者其他技术。

4. WHOIS查询：

   可以查询域名和IP的信息，可能会提供网站管理员的联系方式。

以下是使用Python的requests库进行调研的示例代码：

import requests
 
def check_robots(url):
    robots_url = f"{url}/robots.txt"
    response = requests.get(robots_url)
    if response.status_code == 200:
        print("Robots.txt is accessible")
        print(response.text)
    else:
        print("Robots.txt is inaccessible")
 
def advanced_search(url, query):
    search_url = f"{url}/search?q={query}"
    response = requests.get(search_url)
    if response.status_code == 200:
        print("Advanced search is accessible")
        # 进一步处理搜索结果
    else:
        print("Advanced search is inaccessible")
 
def check_builtwith(url):
    builtwith_url = f"http://api.builtwith.com/v1/search?domain={url}"
    response = requests.get(builtwith_url)
    if response.status_code == 200:
        print("BuiltWith information is accessible")
        print(response.json())
    else:
        print("BuiltWith information is inaccessible")
 
def whois_lookup(url):
    domain = url.split('//')[1]
    whois_url = f"http://whois.domaintools.com/{domain}"
    response = requests.get(whois_url)
    if response.status_code == 200:
        print("WHOIS information is accessible")
        print(response.text)
    else:
        print("WHOIS information is inaccessible")
 
# 示例使用
url = "http://example.com"
check_robots(url)
advanced_search(url, "example")
check_builtwith(url)
whois_lookup(url)

请注意，实际爬取数据前应遵守相关法律法规，并遵守网站的robots.txt协议。上述代码仅用于学习目的，不得用于非法活动。

错误解释：

这个错误表明在调用ExecutionEngine.crawl()方法时传递了一个不期望的关键字参数。在Python中，关键字参数是以参数名=值的形式传递的，这种错误通常发生在函数调用时参数名拼写错误或者传递了不属于该函数签名的参数。

解决方法：

1. 检查ExecutionEngine.crawl()的定义，了解它所接受的参数。
2. 核对你的函数调用，移除任何不属于ExecutionEngine.crawl()的关键字参数。
3. 确保所有必需的关键字参数都已正确提供，且没有遗漏。

例如，如果ExecutionEngine.crawl()方法只接受url和max_pages两个参数，而你的调用是.crawl(url="http://example.com", max_pages=10, extra_param="unexpected")，则应移除extra_param，调用应该是.crawl(url="http://example.com", max_pages=10)。

头条的反爬机制相当复杂，涉及到多个方面，包括JavaScript逆向、图片验证码、用户行为追踪等。以下是一个简化的示例，展示如何通过Python和Selenium来处理JavaScript逆向的问题。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 配置Chrome驱动器路径
driver_path = 'chromedriver的路径'
 
# 初始化Chrome驱动器
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 打开头条首页
driver.get('https://www.toutiao.com/')
 
# 等待页面加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 20)
 
# 定位到文章列表
articles = wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, '.title')))
 
# 遍历文章并获取标题和链接
for article in articles:
    title = article.text
    link = article.get_attribute('href')
    print(f'标题: {title}, 链接: {link}')
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这个例子中，我们使用了Selenium WebDriver来模拟浏览器操作。通过定位文章标题的CSS选择器来获取文章列表，并打印每篇文章的标题和链接。这里没有涉及到复杂的JavaScript逆向，因为头条的主要反爬机制在于动态生成的内容和用户行为的追踪。

实际上，头条对于爬虫的防护非常严格，需要通过各种技术手段来绕过其安全机制，例如使用代理、动态设置User-Agent、处理验证码、模拟用户行为等。这些技术的应用取决于头条的具体反爬策略，并且可能需要不断更新以应对头条的反爬机制的改变。

import requests
import re
 
def get_provincial_capitals(url):
    """
    获取省级行政区的全称数据
    :param url: 目标网页的URL
    :return: 省级行政区的全称列表
    """
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        html = response.text
        # 正则表达式用于匹配省级行政区的全称
        pattern = re.compile('<td class="provincename">(.*?)</td>')
        # 查找所有匹配的全称并返回
        provincial_capitals = pattern.findall(html)
        return provincial_capitals
    else:
        return []
 
# 测试URL
url = 'http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/xzqhdm/201703/t20170310_1471429.html'
provincial_capitals = get_provincial_capitals(url)
print(provincial_capitals)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页内容，并使用正则表达式re来解析网页，提取省级行政区的全称。代码简洁明了，注重实效，可以作为爬取类似数据的参考示例。