import requests
import json
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 定义函数获取比特币实时价格
def get_btc_price():
    url = 'https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice.json'
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()['bpi']['USD']['rate_float']
    else:
        return "Error fetching data"
 
# 定义函数获取比特币历史价格
def get_btc_history_price(days):
    url = 'https://api.coindesk.com/v1/bpi/historical/close.json'
    response = requests.get(f'{url}?start=0&end={days}d')
    if response.status_code == 200:
        return response.json()['bpi']
    else:
        return "Error fetching data"
 
# 获取比特币实时价格
current_price = get_btc_price()
print(f"比特币当前价格（美元）: {current_price}")
 
# 获取过去一周的比特币价格
past_seven_days_prices = get_btc_history_price(7)
 
# 绘制价格走势图
dates, prices = zip(*past_seven_days_prices.items())
plt.plot(dates, prices)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Price ($)')
plt.title('Bitcoin Price Trend (Past 7 Days)')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

这段代码首先定义了两个函数get_btc_price和get_btc_history_price，分别用于获取比特币的实时价格和过去一段时间的价格。然后，分别调用这两个函数，并打印出结果。最后，使用matplotlib绘制了价格走势图，并展示出来。这个例子简单直观地展示了如何使用requests库获取API数据，以及如何使用matplotlib进行数据可视化。

在爬虫中，常见的伪加密方式有Base64和MD5。Base64是一种简单的加密方式，可以用来加密数据，但是它很容易被解密。MD5是一种散列函数，主要用于生成消息摘要，它是不可逆的，主要用于验证数据的完整性。

以下是Python中这些加密方式的实现：

1. Base64加密：

Python的内置库base64提供了Base64的编码和解码功能。

import base64
 
# 编码
encoded_data = base64.b64encode(b"Hello World")
print(encoded_data)  # 输出：b'SGVsbG8gV29ybGQ='
 
# 解码
decoded_data = base64.b64decode(b'SGVsbG8gV29ybGQ=')
print(decoded_data)  # 输出：b'Hello World'

2. MD5加密：

Python的hashlib库提供了MD5加密功能。

import hashlib
 
# 加密
md5_data = hashlib.md5(b"Hello World").hexdigest()
print(md5_data)  # 输出：'b10a8db164e0754105b7a99be72e3fe5'

需要注意的是，MD5加密后的结果是一个128位的散列值，不可逆。

3. DES加密：

from Crypto.Cipher import DES
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
 
key = b'ABCDEFGHIJKLMNOP'
 
def des_encrypt(data):
    data = data.encode('utf-8')
    mod = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
    return b2a_hex(mod.encrypt(data))
 
def des_decrypt(data):
    mod = DES.new(key, DES.MODE_ECB)
    return mod.decrypt(a2b_hex(data)).decode('utf-8')
 
encrypted_data = des_encrypt(b"Hello World")
print(encrypted_data)  # 输出加密数据
 
decrypted_data = des_decrypt(encrypted_data)
print(decrypted_data)  # 输出解密数据

4. AES加密：

from Crypto.Cipher import AES
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
from Crypto.Random import get_random_bytes
 
key = get_random_bytes(16)
 
def aes_encrypt(data):
    data = data.encode('utf-8')
    aes = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
    ciphertext, tag = aes.encrypt_and_digest(data)
    return b2a_hex(aes.nonce), b2a_hex(tag), b2a_hex(ciphertext)
 
def aes_decrypt(nonce, tag, ciphertext):
    aes = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce=nonce)
    return aes.decrypt_and_verify(a2b_hex(ciphertext), a2b_hex(tag)).decode('utf-8')
 
encrypted_data = aes_encrypt(b"Hello World")
print(encrypted_data)  # 输出加密数据
 
decrypted_data = aes_decrypt(*encrypted_data)
print(decrypted_data)  # 输出解密数据

5. RSA加密：

from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5
from binascii import b2a_hex, a2b_hex
 
rsa = RSA.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def crawl_sogou(keyword, num_pages):
    for i in range(num_pages):
        page_number = i * 10
        url = f'https://www.sogou.com/web?query={keyword}&ie=utf8&start={page_number}'
        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:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
            for result in soup.find_all('a', {'href': True, 'class': 'txt-link'}):
                link = result['href']
                title = result.text.strip()
                print(f'标题: {title}, 链接: {link}')
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = 'Python'
    num_pages = 3
    crawl_sogou(keyword, num_pages)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库来解析返回的HTML内容。代码定义了一个crawl_sogou函数，该函数接受搜索词和需要爬取的页面数量，然后循环访问每一个页面，提取出页面中的链接和标题，并打印出来。这个例子展示了如何使用Python进行基本的网络爬虫。

import requests
 
def fetch_website_data(url):
    """
    使用requests库获取网页数据
    :param url: 网页的URL
    :return: 网页内容
    """
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "Failed to retrieve data. Server replied with: {}".format(response.status_code)
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return "An error occurred: {}".format(e)
 
# 示例用法
url = "https://www.example.com"
data = fetch_website_data(url)
print(data)

这段代码定义了一个名为fetch_website_data的函数，它接受一个URL作为参数，使用requests.get方法来获取网页内容。如果请求成功，它返回网页的文本内容；如果请求失败，它返回错误信息。在实际使用中，你需要替换"https://www.example.com"为你想要爬取的网页的URL。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头，模拟浏览器访问
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_html(url):
    """
    获取网页HTML内容
    :param url: 网页URL
    :return: HTML内容
    """
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
def parse_html(html):
    """
    解析HTML内容
    :param html: HTML内容
    :return: 解析后的数据
    """
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 解析soup中的数据，提取需要的信息
    # 例如提取所有的段落
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return paragraphs
 
def main():
    url = 'http://example.com'  # 替换为目标网页URL
    html = get_html(url)
    if html:
        paragraphs = parse_html(html)
        for p in paragraphs:
            print(p.get_text())
    else:
        print('Failed to retrieve the webpage')
 
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Beautiful Soup来解析HTML内容。代码中的get_html函数负责获取网页的HTML内容，parse_html函数负责解析HTML内容，并提取需要的数据。main函数则是程序的入口点，负责调用其他函数并处理逻辑流程。

import requests
 
def login_to_website(username, password):
    """使用 Session 对象模拟用户登录"""
    # 创建一个 Session 对象
    session = requests.Session()
 
    # 登录的 URL
    login_url = 'http://example.com/login'
 
    # 用户输入的登录信息
    login_data = {
        'username': username,
        'password': password,
        # 如果需要，还可以包含其他登录所需的数据
    }
 
    # 发送登录请求
    response = session.post(login_url, data=login_data)
 
    # 检查是否登录成功
    if response.ok:
        print('登录成功')
        # 登录成功后，session 对象会保存会话信息，之后可以用它来发送需要登录才能访问的请求
        return session
    else:
        print('登录失败')
        return None
 
# 用户的登录信息
username = 'your_username'
password = 'your_password'
 
# 获取登录后的 Session 对象
session = login_to_website(username, password)
 
# 如果登录成功，可以用 session 对象来发送后续的请求
if session:
    # 示例：获取登录后的用户信息
    user_info_url = 'http://example.com/userinfo'
    response = session.get(user_info_url)
    if response.ok:
        print('用户信息:', response.text)
    else:
        print('获取用户信息失败')

这段代码首先定义了一个函数login_to_website，它接受用户名和密码作为参数，使用requests.Session()创建一个Session对象，然后发送一个POST请求来尝试登录。登录成功后，会返回这个Session对象，之后可以用这个对象来发送需要登录的请求。在实际使用中，需要替换登录URL和登录所需的数据以适应特定的网站。

import requests
 
# 目标URL
url = 'https://www.example.com'
 
# 发送HTTP GET请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    print("请求成功")
    # 打印响应内容（网页的HTML）
    print(response.text)
else:
    print("请求失败")
 
# 注意：实际应用中应该处理异常和响应的解析

这段代码使用Python的requests库向指定的URL发送一个HTTP GET请求，并打印出响应内容。它演示了如何使用requests库的基本方法来进行简单的网络爬取。在实际应用中，你可能需要对响应进行解析、处理异常，以及可能需要添加请求头、处理cookies等。

import requests
from lxml import etree
 
def get_data(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',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
    }
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.raise_for_status()
    res.encoding = 'utf-8'
    return res.text
 
def parse_data(html):
    html = etree.HTML(html)
    # 使用XPath表达式提取数据
    titles = html.xpath('//h2[@class="post-title"]/a/text()')
    links = html.xpath('//h2[@class="post-title"]/a/@href')
    return list(zip(titles, links))
 
def main():
    url = "https://www.cnblogs.com/#p"
    html = get_data(url)
    data = parse_data(html)
    for title, link in data:
        print(f"标题: {title}, 链接: {link}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码实现了一个简单的网络爬虫，它从博客园的首页提取文章标题和链接。首先定义了get_data函数来发送HTTP请求，获取网页内容；然后定义了parse_data函数使用XPath解析HTML内容；最后在main函数中调用这两个函数，并打印结果。这个例子展示了如何使用requests库获取网页内容以及如何使用lxml.etree模块和XPath解析HTML结构的数据。

requests.get 是 Python 的 requests 库中用于发送 HTTP GET 请求的函数。该函数可以接收多个参数，以下是一些常用参数：

1. url：（必需）要访问的网址。
2. params：（可选）字典或字节序列，作为参数添加到 URL 中。
3. headers：（可选）字典，HTTP 请求头部。
4. cookies：（可选）字典或 CookieJar 对象，要发送的 Cookie。
5. auth：（可选）元组，支持 HTTP 认证功能的用户名和密码。
6. timeout：（可选）设定超时时间（秒）。

以下是一个使用 requests.get 的简单例子：

import requests
 
url = 'http://httpbin.org/get'
params = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
headers = {'User-Agent': 'My User Agent 1.0'}
 
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
 
print(response.text)

在这个例子中，我们向 httpbin.org/get 发送了一个 GET 请求，并附带了两个查询参数 key1 和 key2，同时设置了一个自定义的 User-Agent 请求头。

由于原始链接已经被打上了反爬标签，我无法提供确切的代码实现。但是，我可以给出一个通用的爬虫逆向和解密的框架。

1. 分析网络请求：使用浏览器的开发者工具或者专业的抓包工具（如Wireshark）来查看网络请求。观察请求的URL、方法、头部、cookies和数据。
2. 识别加密参数：通常，加密的数据会出现在POST请求的数据部分。观察加密的字段和使用的加密算法。
3. 逆向加密算法：如果是AES或DES等对称加密算法，可以尝试破解密钥。如果是非对称加密或者加密参数中包含随机性，可能需要通过代码分析来找到解密逻辑。
4. 动态调试：使用调试器或者在代码中加入调试代码来跟踪加密的具体实现。
5. 编写爬虫代码：根据分析结果，使用Python等语言编写爬虫代码，模拟加密过程并发送请求。

由于具体的代码实现依赖于网站的加密逻辑和反爬措施的复杂程度，这里不提供具体代码。如果有具体的网站或者需要帮助进行代码实现，可以提供详细的网站链接以供分析和帮助。