package main
 
import (
    "context"
    "fmt"
    "github.com/olivere/elastic/v7"
)
 
func main() {
    // 创建一个Elasticsearch客户端
    client, err := elastic.NewClient(elastic.SetURL("http://localhost:9200"))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 创建一个ping函数来检查Elasticsearch是否健康
    ping := client.Ping()
    fmt.Printf("Elasticsearch服务健康状况: %t\n", ping.Do(context.Background()) == nil)
 
    // 创建一个索引
    createIndex, err := client.CreateIndex("golang_distributed_middleware").Do(context.Background())
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Printf("创建索引结果: %s\n", createIndex.Acknowledged)
}

这段代码演示了如何使用Elasticsearch的Go语言客户端库olivere/elastic来连接到Elasticsearch服务，检查服务健康状况，并创建一个新的索引。这是学习Golang分布式中间件的一个很好的起点。

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。

在Golang中实现HTTP服务器的一个常见方法是使用标准库net/http中的Handler和HandlerFunc。为了实现中间件，你可以创建一个Middleware函数，它接受一个http.Handler作为参数，并返回一个新的http.Handler。

以下是一个简单的中间件实现示例：

package main
 
import (
    "log"
    "net/http"
)
 
// Middleware 函数，接受一个 Handler 并返回一个新的 Handler
func Middleware(next http.Handler) http.Handler {
    return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
        // 在处理请求之前执行的代码
        log.Println("Before request:", r.URL)
 
        // 调用原始 Handler
        next.ServeHTTP(w, r)
 
        // 在处理请求之后执行的代码
        log.Println("After request:", r.URL)
    })
}
 
// 你的业务逻辑 Handler
func MyHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    w.Write([]byte("Hello, World!"))
}
 
func main() {
    // 使用中间件包装你的业务逻辑 Handler
    http.Handle("/", Middleware(http.HandlerFunc(MyHandler)))
 
    // 启动 HTTP 服务器
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

在这个例子中，每次请求/路径时，都会经过Middleware中定义的逻辑，在处理请求前后记录日志。这就是一个简单的中间件实现，你可以根据需要添加更多的逻辑。

以下是一个简单的Django中间件和类视图的示例：

首先，创建一个简单的中间件 simple_middleware.py：

# simple_middleware.py
from django.utils.deprecation import MiddlewareMixin
 
class SimpleMiddleware(MiddlewareMixin):
    def process_request(self, request):
        print("SimpleMiddleware: process_request")
 
    def process_response(self, request, response):
        print("SimpleMiddleware: process_response")
        return response

然后，创建一个类视图 views.py：

# views.py
from django.http import HttpResponse
from django.views import View
 
class SimpleClassBasedView(View):
    def get(self, request):
        return HttpResponse("Hello from the class-based view!")

接着，在 settings.py 中添加这个中间件：

# settings.py
MIDDLEWARE = [
    # ...
    'your_app_name.middleware.simple_middleware.SimpleMiddleware',
    # ...
]

确保替换 'your_app_name.middleware.simple_middleware.SimpleMiddleware' 为你的实际应用名和中间件路径。

最后，在 urls.py 中添加类视图的URL：

# urls.py
from django.urls import path
from .views import SimpleClassBasedView
 
urlpatterns = [
    # ...
    path('class-view/', SimpleClassBasedView.as_view(), name='class-view'),
    # ...
]

这样，当你访问 /class-view/ 时，Django将通过中间件处理请求，并运行类视图中的方法。

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/gofiber/fiber/v2"
    "github.com/gofiber/fiber/v2/middleware/logger"
    "github.com/gofiber/fiber/v2/utils"
    "time"
)
 
func main() {
    app := fiber.New()
 
    // 自定义日志格式
    format := "[${time}] ${method} ${path} - ${status} ${latency}\n"
 
    // 使用自定义日志格式创建日志中间件
    app.Use(logger.New(logger.Config{
        Format: format,
        TimeZone: time.Local,
    }))
 
    // 定义一个简单的路由处理函数
    app.Get("/", func(c *fiber.Ctx) error {
        return c.SendString("Hello, World!")
    })
 
    // 启动服务器
    fmt.Println("Server is running at http://localhost:3000")
    app.Listen(":3000")
}

这段代码演示了如何在GoFiber框架中设置和使用自定义日志格式的日志输出中间件。它创建了一个Fiber应用程序，定义了一个自定义日志格式，并将其应用到应用程序中。然后，它定义了一个简单的HTTP GET路由处理函数，并启动服务器监听3000端口。

由于原始代码已经是一个很好的实战样例，我们可以提供一个简化的代码实例来说明如何使用MongoDB进行数据存储。

from pymongo import MongoClient
 
# 连接到MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['some_database']  # 选择数据库
collection = db['some_collection']  # 选择集合
 
# 假设我们有一些数据需要存储
data = {
    'title': '某扑实战',
    'url': 'http://www.someurl.com',
    'content': '爬虫技术文章内容'
}
 
# 将数据插入到MongoDB集合中
post_id = collection.insert_one(data).inserted_id
print(f"新数据插入成功，ID: {post_id}")
 
# 查询刚刚插入的数据
query = {'_id': post_id}
result = collection.find_one(query)
print(result)

这个代码实例展示了如何连接到MongoDB，选择数据库和集合，插入一条新数据，并且查询这条新数据。这是爬虫实战中常见的数据存储流程。

由于涉及到爬取特定网站的数据，需遵守相关法律法规，并且确保爬虫使用在合法合规的范围内。以下是一个简化的代码示例，展示如何使用Go语言编写一个简单的HTTP请求客户端来获取抖音快手商户信息。

package main
 
import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
)
 
func main() {
    // 假设我们有一个API来获取商户信息
    apiURL := "https://api.example.com/shops"
 
    // 发送HTTP GET请求
    resp, err := http.Get(apiURL)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    // 读取响应体
    body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
    if err != nil {
        panic(err)
    }
 
    // 打印响应内容
    fmt.Println(string(body))
}

请注意，这个示例仅用于说明如何发送HTTP请求并读取响应。实际应用中，你需要处理HTTP请求头部、参数、错误处理、响应的解析和存储等更复杂的细节。

在编写爬虫时，请确保遵守相关网站的robots.txt协议，并在必要时与网站管理员沟通，了解是否有API供你调用数据，或者你是否有权限爬取数据。如果没有API，确保你的爬虫设计合理，不会给网站服务器带来过大压力，并且不会违反该网站的服务条款。

package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
    "os"
    "time"
 
    "go.uber.org/zap"
    "go.uber.org/zap/zapcore"
    "golang.org/x/net/html"
)
 
// 初始化日志配置
func initLogger() (*zap.Logger, error) {
    encoderConfig := zapcore.EncoderConfig{
        TimeKey:        "ts",
        LevelKey:       "level",
        NameKey:        "logger",
        CallerKey:      "caller",
        MessageKey:     "msg",
        StacktraceKey:  "stacktrace",
        LineEnding:     zapcore.DefaultLineEnding,
        EncodeLevel:    zapcore.LowercaseLevelEncoder,
        EncodeTime:     zapcore.EpochMillisTimeEncoder,
        EncodeDuration: zapcore.SecondsDurationEncoder,
    }
    core := zapcore.NewCore(zapcore.NewJSONEncoder(encoderConfig), os.Stdout, zapcore.InfoLevel)
    return zap.New(core), nil
}
 
// 抓取页面函数
func fetchPage(logger *zap.Logger, url string, fetchDuration time.Duration) (*html.Node, error) {
    logger.Info("开始抓取页面", zap.String("url", url), zap.Duration("fetch_duration", fetchDuration))
    client := &http.Client{Timeout: fetchDuration}
    resp, err := client.Get(url)
    if err != nil {
        logger.Error("抓取页面失败", zap.Error(err))
        return nil, err
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    doc, err := html.Parse(resp.Body)
    if err != nil {
        logger.Error("解析页面失败", zap.Error(err))
        return nil, err
    }
    return doc, nil
}
 
func main() {
    logger, err := initLogger()
    if err != nil {
        fmt.Println("初始化日志失败:", err)
        return
    }
    defer logger.Sync()
 
    doc, err := fetchPage(logger, "https://example.com", 5*time.Second)
    if err != nil {
        fmt.Println("抓取页面出错:", err)
        return
    }
 
    // 对抓取到的页面数据进行处理
    fmt.Println("页面抓取成功:", doc)
}

这段代码展示了如何使用Go语言高效地抓取网页数据。它使用了go.uber.org/zap库来初始化日志配置，并使用net/http和golang.org/x/net/html包来执行HTTP请求和解析HTML。代码简洁，注重实效，并且在实际应用中可以作为爬虫项目的基础。

package main
 
import (
    "fmt"
    "strconv"
)
 
func main() {
    // 示例：int 转 string
    num := 123
    str := IntToString(num)
    fmt.Println(str) // 输出: "123"
}
 
// IntToString 将 int 类型转换为 string 类型
// 使用 strconv.Itoa 内置函数进行转换
func IntToString(n int) string {
    return strconv.Itoa(n)
}

这段代码展示了如何在Go语言中使用strconv.Itoa函数来高效地将int类型转换为string类型。这是标准库为我们提供的转换方法，它使用了一种较为高效的算法来实现转换，并且是被广泛认可和使用的做法。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
 
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='your_database', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
 
# 影片信息爬取函数
def crawl_movie_info(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    movie_info = soup.find('div', class_='info').text.strip().split('\n')
    movie_info = [info.strip() for info in movie_info if info.strip()]
    return movie_info
 
# Django模型调用函数示例
def crawl_and_save_movie_data(movie):
    movie_info = crawl_movie_info(movie.detail_url)
    movie.rating_num = movie_info[1]
    movie.quote = movie_info[-1]
    movie.save()
 
# Django模型调用示例
movies = Movie.objects.all()
for movie in movies:
    crawl_and_save_movie_data(movie)
 
# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

这个代码实例展示了如何在Django框架内部调用一个使用BeautifulSoup进行网页解析的函数来爬取电影信息，并更新Django模型中的数据。这里假设你已经有了一个Django模型Movie，它有rating_num和quote等字段，以及一个表示电影详情页URL的detail_url字段。这个例子演示了如何使用爬虫函数来处理这些数据，并将其保存回Django模型。