# 导入必要的模块
from celery import Celery
from celery.schedules import crontab
from django.conf import settings
 
# 创建Celery实例
app = Celery('my_project')
 
# 配置Celery
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
 
# 自动发现任务
app.autodiscover_tasks(lambda: settings.INSTALLED_APPS)
 
# 设置定时任务
app.conf.beat_schedule = {
    'add-every-minute': {
        'task': 'my_project.tasks.add',
        'schedule': 60.0,
        'args': (16, 16)
    },
}
 
# 在my_project/tasks.py中定义任务
# from celery import shared_task
#
# @shared_task
# def add(x, y):
#     return x + y

这段代码演示了如何在Django项目中集成Celery，并设置定时任务。首先导入Celery模块，然后创建一个Celery实例并配置它。最后，自动发现任务并设置一个定时任务示例。这个例子简洁明了，并且教育意义十足，可以作为Celery学习的入门示例。

Scrapy是一个用于创建爬虫的开源和自由的Python框架。它简单而强大，可以用于抓取网站并提取结构化数据。

以下是一个简单的Scrapy爬虫示例，用于抓取一个网站上的链接和标题。

首先，创建一个Scrapy项目：

scrapy startproject myspider

然后，进入项目目录，创建一个爬虫：

cd myspider
scrapy genspider basic_spider example.com

接下来，编辑爬虫文件 basic_spider.py 以提取链接和标题：

import scrapy
 
class BasicSpider(scrapy.Spider):
    name = 'basic_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        for href in response.css('a::attr(href)').getall():
            yield {'link': href}
 
        for title in response.css('a::attr(title)').getall():
            yield {'title': title}

最后，运行爬虫：

scrapy crawl basic_spider -o items.json

这个爬虫会抓取 example.com 上的所有链接和带有标题的链接，并将结果保存到 items.json 文件中。这只是Scrapy的一个简单示例，实际应用中可能需要定义更复杂的解析规则和持久化策略。

import requests
import re
 
def get_content(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',
        'Host': 'www.qiushibaike.com'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_content(html):
    # 正则表达式解析出段子内容
    # 注意：这里的正则表达式可能需要根据实际情况进行调整
    pattern = re.compile('<div class="content">.*?<span>(.*?)</span>', re.S)
    items = re.findall(pattern, html)
    return items
 
def main(url):
    html = get_content(url)
    jokes = parse_content(html)
    for joke in jokes:
        print(joke)
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.qiushibaike.com/text/'
    main(url)

这段代码首先定义了一个get_content函数来发送请求并获取网页内容，然后定义了一个parse_content函数来解析网页内容并提取段子。最后在main函数中调用这两个函数，并迭代输出每一个段子。注意，由于网页结构可能会变化，所以正则表达式也可能需要相应地进行调整以确保正确提取内容。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头，伪装为浏览器访问
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'}
 
def get_soup(url):
    """
    获取页面内容并解析
    """
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup
 
def get_players_data(soup):
    """
    提取球员数据
    """
    players_data = []
    # 假设我们要抓取的球员信息在<div class="player">的<table>标签中
    player_rows = soup.find_all('div', class_='player')
    for row in player_rows:
        table = row.find('table')
        tbody = table.find('tbody')
        rows = tbody.find_all('tr')
        player_data = {}
        for r in rows:
            # 假设每个球员的属性分别在<td class="label">和<td class="info">中
            label = r.find('td', class_='label').text
            info = r.find('td', class_='info').text
            player_data[label] = info
        players_data.append(player_data)
    return players_data
 
# 示例URL
url = 'http://example.com/players'
soup = get_soup(url)
players_data = get_players_data(soup)
 
# 打印抓取到的数据
for player in players_data:
    print(player)

这个示例代码展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来高效地抓取网页数据。代码中的get_soup函数负责发送请求并解析页面，而get_players_data函数则提取了假设的球员信息数据。这个例子教会开发者如何结构化地抓取网页上的表格数据，这是很多爬虫项目所面临的常见问题。

// 引入需要的模块
const { RpcClient } = require('@jjg/mirage-client');
const { parse } = require('node-html-parser');
 
// 初始化 RPC 客户端
const rpcClient = new RpcClient({
  url: 'http://example.com/rpc', // 替换为实际的 RPC 服务器 URL
  timeout: 30000, // 设置请求超时时间（可选）
});
 
// 定义一个简单的 RPC 方法
async function fetchDataFromRpc(method, params) {
  try {
    const result = await rpcClient.request(method, params);
    return result;
  } catch (error) {
    console.error('RPC 请求出错:', error);
    return null;
  }
}
 
// 使用 RPC 方法获取数据
async function crawlDataWithRpc(url) {
  const html = await fetchDataFromRpc('fetch', { url });
  if (html) {
    const root = parse(html);
    // 对 HTML 内容进行解析和提取
    // ...
  }
}
 
// 执行爬虫函数
crawlDataWithRpc('http://example.com/some-page').then(console.log).catch(console.error);

这个示例代码展示了如何使用一个简单的 RPC 客户端来实现异步的 HTTP 请求。这里的 fetchDataFromRpc 函数封装了 RPC 请求的细节，使得调用方只需要关心方法名和参数即可。这样的设计使得代码更加模块化和易于维护。此外，异步处理使得在处理网络请求时不会阻塞事件循环，提高了效率。

由于原始代码较为复杂且涉及到API调用和数据分析，我们无法提供一个完整的解决方案。但是，我们可以提供一个简化的Python示例，展示如何使用requests库获取B站短视频推荐列表，并使用pandas进行简单的数据分析。

import requests
import pandas as pd
 
# B站短视频推荐API
api_url = 'https://api.bilibili.com/x/web-interface/dynamic/region?callback=jQuery17209588205064242753_1615625286966&jsonp=jsonp&callback_type=ajax&_=1615625286967'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(api_url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = response.json()
    # 提取视频推荐列表
    videos = data['data']['archives']
 
    # 将视频数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(videos)
 
    # 打印前几行数据
    print(df.head())
else:
    print("请求失败")
 
# 注意：实际应用中可能需要处理更多的数据和逻辑，例如分析视频数据、进行情感分析等。

这个代码示例展示了如何获取B站的短视频推荐列表，并使用pandas将数据转换为DataFrame格式，以便进一步分析。实际应用中，你可能需要处理更多的数据和逻辑，例如分析视频数据、进行情感分析等。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 请求URL，获取网页内容
def get_page_content(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:
        return response.text
    return None
 
# 解析网页，提取数据
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    comments = soup.find_all('div', class_='comment')
    data = []
    for comment in comments:
        info = comment.find('div', class_='info')
        if info:
            user_name = info.find('a').text
            user_url = info.find('a')['href']
            habit_list = info.find_all('span', class_='user-habit')
            habit = ','.join([h.text for h in habit_list])
            data.append((user_name, user_url, habit))
    return data
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, file_name):
    df = pd.DataFrame(data, columns=['用户名', '用户主页', '观影习惯'])
    df.to_csv(file_name, index=False, encoding='utf-8')
 
# 主函数
def main(url):
    html = get_page_content(url)
    if html:
        data = parse_data(html)
        save_to_csv(data, 'data.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://movie.douban.com/subject/1292720/comments?status=P'
    main(url)

这段代码实现了从豆瓣网站爬取特定网页中用户评论的功能。首先定义了get_page_content函数来发送HTTP请求并获取网页内容，parse_data函数用于解析网页并提取用户名、用户主页以及观影习惯数据，最后save_to_csv函数将数据保存到CSV文件中。最后，main函数组织了整个流程。

import requests
 
# 定义一个函数来发送HTTP请求
def send_request(method, url, **kwargs):
    try:
        if method == 'GET':
            response = requests.get(url, **kwargs)
        elif method == 'POST':
            response = requests.post(url, **kwargs)
        elif method == 'PUT':
            response = requests.put(url, **kwargs)
        elif method == 'DELETE':
            response = requests.delete(url, **kwargs)
        elif method == 'PATCH':
            response = requests.patch(url, **kwargs)
        else:
            raise ValueError('Unsupported HTTP method: ' + method)
        
        # 打印请求的URL和响应状态码
        print(f'{method} Request to {url} with status code: {response.status_code}')
        
        # 返回响应对象
        return response
    
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'An error occurred: {e}')
        return None
 
# 使用示例
url = 'https://api.example.com/data'
response = send_request('GET', url)
 
# 打印响应文本
if response is not None:
    print(response.text)

这段代码定义了一个send_request函数，它接受一个HTTP方法和URL，以及任何需要传递给requests库的额外关键字参数。函数会根据传入的HTTP方法发送相应的请求，并打印出请求的URL和响应的状态码。如果请求成功，它还会返回响应对象；如果发生错误，它会捕获异常并返回None。这个简单的函数可以作为编写爬虫或者调用API接口的基础，提高代码的模块化程度和可读性。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def fetch_url(url):
    """
    发送HTTP请求，获取网页内容
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.exceptions.RequestException:
        return None
 
def parse_soup(soup):
    """
    解析BeautifulSoup对象，提取所需数据
    """
    # 示例：提取所有h1标签的内容
    h1_tags = soup.find_all('h1')
    return [tag.get_text() for tag in h1_tags]
 
def main():
    url = 'https://example.com'  # 替换为你想爬取的网站
    html_content = fetch_url(url)
    if html_content:
        soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
        parsed_data = parse_soup(soup)
        for data in parsed_data:
            print(data)
    else:
        print('Failed to fetch URL')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库来获取网页内容，以及如何使用BeautifulSoup来解析HTML并提取数据。这是一个简单的网络爬虫示例，可以根据实际需求进行功能扩展。

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
 
# 打开浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开目标网页
driver.get('http://www.example.com/login')
 
# 等待用户名输入框加载完成
username = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, "username"))
)
 
# 输入用户名
username.send_keys('your_username')
 
# 等待密码输入框加载完成
password = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, "password"))
)
 
# 输入密码
password.send_keys('your_password')
 
# 等待登录按钮加载完成
login_button = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.element_to_be_clickable((By.ID, "login-button"))
)
 
# 模拟点击登录按钮
login_button.click()
 
# 等待验证码图片加载完成
captcha_image = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.ID, "captcha-image"))
)
 
# 打印验证码图片的URL
captcha_url = captcha_image.get_attribute('src')
print(captcha_url)
 
# 此处应该添加第三方库或自定义函数来识别验证码，例如：
# captcha_text = ocr_captcha_recognition(captcha_url)
# 为了示例，假设我们已经有了验证码的文本
captcha_text = 'sample_captcha'
 
# 输入验证码
captcha_input = driver.find_element_by_id('captcha-input')
captcha_input.send_keys(captcha_text)
captcha_input.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待登录结果
time.sleep(2)
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这个示例代码展示了如何使用Selenium打开一个登录页面，输入用户名和密码，处理验证码，并最终登录网站。在实际应用中，你需要替换用户名、密码和验证码处理部分，后者通常涉及到图像识别技术。