在Node.js中，中间件是一种组织和执行HTTP请求处理的方法。它可以让开发者在请求到达最终处理程序之前，对请求进行预处理，或在处理程序完成处理后对响应进行后处理。

以下是一个简单的Express框架中间件示例：

const express = require('express');
const app = express();
 
// 自定义中间件
const customMiddleware = (req, res, next) => {
  // 在这里可以对请求进行预处理
  console.log('Custom middleware: Request received');
 
  // 调用next()以调用下一个中间件或最终的请求处理程序
  next();
};
 
// 使用中间件
app.use(customMiddleware);
 
// 请求处理程序
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello World!');
});
 
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server running on port 3000');
});

在这个例子中，我们定义了一个简单的中间件customMiddleware，它记录了每次收到的请求，然后调用next()来继续执行后续的中间件或请求处理程序。

中间件可以用于日志记录、身份验证、会话处理、缓存、异常处理、格式转换等多种任务。通过组合使用中间件，开发者可以构建出一个清晰、模块化的HTTP请求处理流程。

由于原书籍中的代码已经是最终版本，并且涉及到商业隐私问题，我无法提供原书中的确切代码。不过，我可以提供一个简化的Django模型类示例，该示例遵循书中的一个商品模型创建过程：

from django.db import models
from django.utils.translation import gettext_lazy as _
 
class Product(models.Model):
    """
    商品信息模型
    """
    name = models.CharField(max_length=255, verbose_name=_('商品名称'))
    description = models.TextField(verbose_name=_('商品描述'), blank=True)
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2, verbose_name=_('价格'))
    stock = models.PositiveIntegerField(verbose_name=_('库存数量'), default=0)
    image_url = models.URLField(max_length=200, blank=True, verbose_name=_('图片URL'))
 
    def __str__(self):
        return self.name
 
    class Meta:
        verbose_name = _('商品')
        verbose_name_plural = _('商品')

这个示例展示了如何创建一个简单的商品模型，包含商品名称、描述、价格、库存和图片URL。代码使用了Django的模型字段，并通过verbose_name为中文环境提供了支持。这个模型类可以作为开发者在自己的Django项目中创建商品信息的基础。

Nodemon是一个用来监控Node.js应用程序中文件更改并自动重启服务器的工具。在Node.js中使用Express框架时，可以创建自定义中间件来处理请求。

以下是一个简单的例子，展示如何在Express应用中使用Nodemon以及如何创建和使用自定义中间件：

首先，确保你已经全局安装了Nodemon。如果没有安装，可以通过以下命令进行安装：

npm install -g nodemon

接下来，创建一个简单的Express应用，并使用Nodemon来运行它。

1. 创建一个名为app.js的文件，并添加以下代码：

// 引入express模块
const express = require('express');
const app = express();
 
// 自定义中间件
app.use((req, res, next) => {
  console.log('Time:', Date.now());
  next();
});
 
// 路由
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello World!');
});
 
// 监听3000端口
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server running on http://localhost:3000');
});

2. 在终端中运行Nodemon来启动应用：

nodemon app.js

现在，每当你对app.js文件进行更改并保存时，Nodemon会自动重启你的应用。

在这个例子中，我们创建了一个简单的中间件，它会记录请求到达的时间，并调用next()来执行下一个中间件或路由处理函数。这个中间件会附加到Express应用的实例上，并会处理所有请求。

// 导入Express模块
const express = require('express');
 
// 创建Express应用程序
const app = express();
 
// 定义一个简单的中间件，记录请求并响应
app.use((req, res, next) => {
  console.log(`Method: ${req.method}, URL: ${req.url}`);
  res.send('Hello from Express!');
});
 
// 监听3000端口
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server is running on http://localhost:3000');
});

这段代码创建了一个简单的Express服务器，监听3000端口，并定义了一个中间件来记录每个请求并简单地响应“Hello from Express!”。这是学习Express中间件的一个基本例子。

// 引入必要的模块
const express = require('express');
const graphqlHTTP = require('express-graphql');
const { makeRemoteExecutor } = require('@graphql-tools/remote-executor');
const { wrapSchema } = require('@graphql-tools/wrap');
const { fetch } = require('cross-fetch');
 
// 创建Express应用
const app = express();
 
// 配置GraphQL远程执行器，用于连接远程GraphQL服务
const executor = makeRemoteExecutor({
  fetcher: fetch,
  // 远程GraphQL服务的地址
  schemaUrl: 'http://localhost:8000/graphql',
});
 
// 包装schema，并应用远程执行器
const schema = wrapSchema({ executor });
 
// 初始化GraphQL服务
app.use(
  '/graphql',
  graphqlHTTP({
    schema,
    graphiql: true, // 启用GraphiQL界面
  })
);
 
// 启动服务器
const PORT = 4000;
app.listen(PORT, () => {
  console.log(`BFF服务器运行在 http://localhost:${PORT}/graphql`);
});

这段代码创建了一个简单的Express应用，它使用express-graphql中间件提供GraphQL服务。它使用@graphql-tools/remote-executor来远程执行GraphQL查询，这使得BFF能够代理客户端的请求，并将它们转发到后端的GraphQL服务。代码还展示了如何使用wrapSchema来包装schema，并应用远程执行器。最后，服务器监听在指定的端口上，并在控制台输出服务器地址。

以下是一个使用Express框架和Morgan中间件在Node.js中创建请求日志的简单示例：

首先，确保安装了Express和Morgan：

npm install express morgan

然后，创建一个简单的Express应用并使用Morgan来记录请求：

const express = require('express');
const morgan = require('morgan');
const app = express();
 
// 使用morgan记录请求到控制台
app.use(morgan('combined'));
 
// 定义一个路由
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello World!');
});
 
// 监听3000端口
app.listen(3000, () => {
  console.log('Server running on http://localhost:3000');
});

在这个例子中，Morgan被用作中间件来记录所有请求到控制台。日志格式为'combined'，这是一个常用的日志格式，显示了请求的方法、URL、状态码、响应时间和其他有用信息。

当你启动服务器并访问http://localhost:3000时，你将看到请求日志打印到控制台。

在Node.js中编写爬虫程序，通常使用axios或request等库来发送HTTP请求，以及cheerio来解析返回的HTML内容。以下是一个简单的例子，展示了如何使用这些库来抓取一个网页上的图片链接。

首先，确保安装所需的包：

npm install axios cheerio

然后，编写爬虫代码：

const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');
 
const url = 'http://example.com'; // 替换为你想爬取的网站
 
axios.get(url).then(response => {
    const $ = cheerio.load(response.data);
    $('img').each((i, element) => {
        const src = $(element).attr('src');
        console.log(src);
    });
}).catch(error => {
    console.error('Error fetching the webpage:', error);
});

这段代码会输出网页上所有图片的链接。你可以根据需要修改选择器，以获取其他类型的数据，比如链接或文本内容。

请注意，爬虫程序应遵守robots.txt协议，并在允许的范围内爬取数据，避免对网站的正常服务造成影响。

import requests
import json
import pprint
 
def get_weather_data(city):
    # 设置 API 的基础 URL
    base_url = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?"
    # 设置查询参数
    params = {"q": city, "appid": "YOUR_API_KEY"}  # 替换 'YOUR_API_KEY' 为你的 API 密钥
 
    # 发送 GET 请求
    response = requests.get(base_url, params=params)
 
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析 JSON 数据
        data = response.json()
        # 返回解析后的数据
        return data
    else:
        return "Failed to get weather data."
 
# 使用城市名称获取天气数据
city_weather_data = get_weather_data("London")
 
# 打印天气数据
pprint.pprint(city_weather_data)

在这个例子中，我们首先定义了一个函数get_weather_data，它接受一个城市名称作为参数，并返回该城市的天气数据。然后我们用requests发送一个GET请求到OpenWeatherMap API，并将返回的JSON数据解析成Python字典。最后，我们使用pprint模块来打印出解析后的数据，以便于阅读。注意替换'YOUR\_API\_KEY'为你的实际API密钥。

// 假设我们已经有了一个名为blackcat.getToken的函数来获取必要的Token，以下是一个简化的示例：
 
// 发送请求的函数，用于获取项目列表
async function getProjects(token) {
    const response = await fetch('https://blackcat.im/api/v1/projects', {
        method: 'GET',
        headers: {
            'Authorization': `Bearer ${token}`
        }
    });
    if (response.ok) {
        return await response.json();
    } else {
        throw new Error('Network response was not ok.');
    }
}
 
// 主函数，调用getProjects并处理结果
async function main() {
    try {
        const token = blackcat.getToken(); // 获取Token的逻辑应该在这个函数中实现
        const projects = await getProjects(token);
        console.log('Projects:', projects);
    } catch (error) {
        console.error('Error fetching projects:', error);
    }
}
 
main();

这个示例展示了如何使用fetch函数来发送一个带有Authorization头的GET请求。它还展示了如何使用async/await来处理异步操作，以及如何使用try/catch来处理潜在的错误。这是一个简洁且现代的JavaScript代码示例，适合用于教学目的。

为了批量获取动态加载的JSON数据，可以使用Python编写一个AI网络爬虫，利用例如requests库发送POST请求，并使用json模块解析返回的JSON数据。以下是一个简单的示例：

import requests
import json
 
# 设置POST请求的URL
url = 'http://example.com/api/data'
 
# 设置POST请求需要发送的数据
data = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
}
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
    'Content-Type': 'application/json'
}
 
# 批量获取数据的列表
results = []
 
# 循环获取数据，这里假设有10个请求需要发送
for i in range(10):
    # 发送POST请求
    response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
    
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析JSON数据
        json_data = response.json()
        results.append(json_data)  # 将获取的数据添加到结果列表中
        print(f'Request {i+1}: Data received')
    else:
        print(f'Request {i+1}: Failed to retrieve data, status code: {response.status_code}')
 
# 输出结果列表
print(results)

确保替换url, data和headers为你实际需要的值。这个代码段会发送10个POST请求，并将返回的JSON数据存储在results列表中。根据实际情况，你可能需要添加额外的错误处理、延迟请求、处理分页等功能。