const Koa = require('koa');
const Router = require('koa-router');
 
const app = new Koa();
const router = new Router();
 
// 中间件：打印请求URL
app.use(async (ctx, next) => {
    console.log(`Processing request for ${ctx.request.method} ${ctx.request.url}`);
    await next(); // 调用下一个中间件
});
 
// 中间件：处理路由
router.get('/', async (ctx) => {
    ctx.body = 'Hello World!';
});
 
app.use(router.routes()); // 使用路由中间件
app.use(router.allowedMethods()); // 允许查询方法
 
app.listen(3000, () => {
    console.log('Server is running on port 3000');
});

这段代码创建了一个简单的Koa服务器，使用了洋葱模型的中间件机制。它首先定义了一个Koa实例和一个路由实例。然后，它添加了一个中间件来打印请求信息，并在该中间件之后调用next()来继续执行后续中间件。接着，它定义了一个处理根路由的中间件，并将其添加到路由中。最后，它启动了服务器，监听3000端口。这个例子展示了如何使用Koa框架创建一个简单的Web服务器，并且如何通过中间件来处理请求。

在NestJS中，中间件是一种组织应用程序逻辑的方式，它可以拦截进入的请求和传出的响应。中间件函数可以访问HTTP请求和响应对象，并可以执行一些自定义的逻辑处理。

下面是一个简单的NestJS中间件示例：

import { Injectable, NestMiddleware } from '@nestjs/common';
 
@Injectable()
export class MyMiddleware implements NestMiddleware {
  use(req: any, res: any, next: () => void) {
    // 在处理请求之前可以执行的逻辑
    console.log('Request comes in...');
 
    // 继续执行下一个中间件或路由处理程序
    next();
 
    // 在处理请求之后可以执行的逻辑
    console.log('Request is handled.');
  }
}

然后，你需要将这个中间件应用到你的模块或控制器中：

import { Module, NestModule, MiddlewareConsumer } from '@nestjs/common';
import { MyMiddleware } from './my.middleware';
 
@Module({
  // ... (controllers and providers)
})
export class MyModule implements NestModule {
  configure(consumer: MiddlewareConsumer) {
    consumer
      .apply(MyMiddleware)
      .forRoutes('*'); // 这里可以指定具体的路由或控制器
  }
}

在这个例子中，MyMiddleware被定义为一个可注入的服务，并实现了NestMiddleware接口。然后，在MyModule中，通过configure方法将中间件应用到所有路由上。你也可以通过forRoutes方法指定特定的路由或控制器。

import express from 'express';
import morgan from 'morgan';
 
// 创建一个Express应用
const app = express();
 
// 使用morgan记录所有请求到控制台
app.use(morgan('combined'));
 
// 定义一个简单的GET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');
});

这段代码演示了如何在一个使用Express框架的Node.js应用中集成morgan日志中间件。通过app.use(morgan('combined'));, 我们将所有进入的HTTP请求日志记录到控制台。这是一个简单的示例，展示了如何开始在实际应用中使用morgan来记录请求。

// 使用Node.js创建一个简单的HTTP服务器，提供前端资源
const http = require('http');
const fs = require('fs');
const path = require('path');
 
// 创建服务器
http.createServer((req, res) => {
    // 定义静态文件目录
    const staticDir = path.join(__dirname, 'static');
    
    // 构建静态文件的完整路径
    const filePath = path.join(staticDir, req.url);
    
    // 读取文件并发送响应
    fs.readFile(filePath, (err, data) => {
        if (err) {
            // 如果文件不存在，返回404状态码
            if (err.code === 'ENOENT') {
                res.statusCode = 404;
                res.end('文件未找到');
                return;
            }
            // 如果发生错误，返回500状态码
            res.statusCode = 500;
            res.end('服务器错误');
            return;
        }
        
        // 设置内容类型
        res.setHeader('Content-Type', 'text/html');
        // 返回状态码200和文件内容
        res.statusCode = 200;
        res.end(data);
    });
}).listen(3000, () => {
    console.log('服务器运行在 http://localhost:3000/');
});

这段代码创建了一个简单的HTTP服务器，用于提供静态文件。它使用Node.js的http模块来处理请求，并使用fs模块来读取文件。它还展示了如何使用path模块来处理路径问题，并且如何正确地处理可能发生的错误，提升了代码的健壮性。

const Koa = require('koa');
const Router = require('koa-router');
const koaBody = require('koa-body');
 
const app = new Koa();
const router = new Router();
 
// 使用koa-body解析请求体
app.use(koaBody({
    multipart: true, // 允许文件上传
    formidable: {
        maxFileSize: 200 * 1024 * 1024 // 设置最大文件上传大小
    }
}));
 
// 文件上传API
router.post('/upload', ctx => {
    let file = ctx.request.files.file; // 获取上传的文件
    // 处理文件，例如保存文件
    // ...
    ctx.body = '文件上传成功';
});
 
// JSON数据处理API
router.post('/json', ctx => {
    let data = ctx.request.body; // 获取请求中的JSON数据
    // 处理JSON数据
    // ...
    ctx.body = 'JSON数据处理成功';
});
 
app.use(router.routes());
app.use(router.allowedMethods());
 
app.listen(3000);

这段代码演示了如何在Koa应用中使用koa-body中间件来处理文件上传和JSON数据。它创建了一个简单的应用，包含了两个API端点：/upload用于文件上传，/json用于处理JSON数据。代码中包含了文件上传的示例和JSON数据处理的示例，并展示了如何获取上传的文件和JSON数据，以及如何响应客户端。

要使用Jsoup进行爬虫数据，你需要先添加Jsoup依赖到你的项目中，然后编写代码来解析网页并提取你需要的数据。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Jsoup从一个网页中提取标题。

首先，确保你的项目中包含了Jsoup库。如果你使用的是Maven，可以在pom.xml中添加以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.jsoup</groupId>
    <artifactId>jsoup</artifactId>
    <version>1.13.1</version>
</dependency>

然后，你可以使用以下Java代码来提取网页标题：

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
 
public class JsoupExample {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "http://example.com"; // 替换为你想爬取的网页URL
        try {
            Document document = Jsoup.connect(url).get(); // 连接网页
            String title = document.title(); // 获取标题
            System.out.println("网页标题: " + title);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码使用Jsoup连接到指定的URL，然后从中提取并打印出页面的标题。你可以根据需要提取其他数据，如文本、图片、链接等。记得处理好异常和合法使用网站的问题，不要进行滥用网站数据的爬虫。

视频URL爬虫通常涉及分析网页的JavaScript代码以找出视频流的来源。这种逆向工程涉及分析网页加载的JavaScript，找出动态生成视频URL的函数或脚本。

以下是一个使用Python和Selenium WebDriver的基本示例，用于爬取动态加载的视频URL。

首先，确保你已安装Selenium和WebDriver。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
 
# 设置你的WebDriver路径
driver_path = 'path/to/your/webdriver'
 
# 启动浏览器
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 打开目标网页
driver.get('http://example.com/video-page')
 
# 等待视频URL元素出现
video_url_element = WebDriverWait(driver, 10).until(
    EC.presence_of_element_located((By.TAG_NAME, 'video'))
)
 
# 获取视频URL
video_url = video_url_element.get_attribute('src')
 
print(video_url)
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

请注意，这个例子假定视频URL直接嵌入在<video>标签的src属性中。如果视频URL是通过JavaScript动态加载的，你可能需要执行JavaScript代码来获取实际的视频流URL。这可以通过driver.execute_script()方法来完成。

# 执行JavaScript代码获取视频URL
javascript_code = "document.querySelector('video').src"
video_url = driver.execute_script(javascript_code)
 
print(video_url)

请根据实际网站的情况调整选择器和JavaScript代码。如果网站有防爬策略，可能需要设置代理、headers、等待时间或其他必要的自动化技巧来确保你能成功获取视频URL。

import org.jsoup.Jsoup;
import org.jsoup.nodes.Document;
import org.jsoup.nodes.Element;
import org.jsoup.select.Elements;
 
public class JDSpider {
    public static void main(String[] args) {
        String url = "https://www.jd.com/";
        try {
            // 设置请求头，模拟浏览器访问
            Document doc = Jsoup.connect(url)
                    .userAgent("Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36")
                    .get();
 
            // 解析HTML并获取需要的数据
            Elements elements = doc.select("div.gl-item");
            for (Element element : elements) {
                Elements imgElements = element.select("img.gl-i-img");
                String imageUrl = imgElements.attr("data-lazy-img"); // 使用'data-lazy-img'属性获取图片链接
                String price = element.select("div.p-price").text();
                String name = element.select("div.p-name em").text();
                System.out.println("图片链接：" + imageUrl);
                System.out.println("价格：" + price);
                System.out.println("商品名称：" + name);
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

这段代码使用了jsoup库来模拟浏览器请求京东首页，并解析出了图片、价格和商品名称信息。注意，由于爬取的数据涉及到个人隐私和网站版权，所以在实际应用中应确保遵守相关法律法规，并尊重网站的robot.txt规则以及版权政策。此外，为了避免被追踪，应该设置合适的User-Agent，并在爬取数据时采取适当的间隔和访问策略。

在Python中，你可以使用json模块将字典（dict）转换为JSON格式，并将其保存到文件中。以下是一个简单的例子：

import json
 
# 创建一个字典
data = {
    "name": "John",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}
 
# 将字典转换为JSON字符串
json_data = json.dumps(data)
 
# 将JSON字符串保存到文件
with open('data.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f)

使用json.dumps()可以将字典转换为JSON字符串，而json.dump()直接将数据写入到文件对象。这里使用了with语句来确保文件正常关闭。

import json
 
# 解析JSON字符串
json_str = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}'
data = json.loads(json_str)
print(data)  # 输出: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}
 
# 生成JSON字符串
data_to_json = {"name": "Jane", "age": 25, "city": "Los Angeles"}
json_str_2 = json.dumps(data_to_json)
print(json_str_2)  # 输出: {"name": "Jane", "age": 25, "city": "Los Angeles"}
 
# 将JSON数据写入文件
json_file_path = 'user_info.json'
with open(json_file_path, 'w') as json_file:
    json.dump(data_to_json, json_file)
 
# 从文件读取JSON数据
with open(json_file_path, 'r') as json_file:
    data_from_file = json.load(json_file)
print(data_from_file)  # 输出: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

这段代码展示了如何在Python中使用json模块来解析和生成JSON字符串，以及如何将JSON数据写入文件和从文件读取JSON数据。