Python爬虫是一种自动提取网页数据的程序。以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML。

首先，你需要安装必要的库：

pip install requests beautifulsoup4

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于抓取一个网页上的所有链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'https://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的a标签，即链接
    for link in soup.find_all('a'):
        # 获取链接的href属性
        href = link.get('href')
        if href is not None:
            print(href)
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

这个简单的爬虫示例仅用于教学目的，实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，如处理Ajax动态加载的内容、处理登录验证、遵守robots.txt协议、限制爬取频率等。

题目描述：

给定一组URL组件，请编写代码将这些组件拼接成一个完整的URL。

示例：

输入：
protocol = "http"
host = "leetcode.com"
path = "/path"
query = "query=123"
fragment = "fragment"
输出：
"http://leetcode.com/path?query=123#fragment"

解决方案：

Java 实现：

public class Solution {
    public String buildUrl(String protocol, String host, String path, String query, String fragment) {
        StringBuilder url = new StringBuilder();
        url.append(protocol).append("://").append(host);
        if (path != null) {
            url.append('/').append(path.startsWith("/") ? path.substring(1) : path);
        }
        if (query != null) {
            url.append('?').append(query);
        }
        if (fragment != null) {
            url.append('#').append(fragment);
        }
        return url.toString();
    }
}

Python 实现：

class Solution:
    def buildUrl(self, protocol, host, path, query, fragment):
        url = protocol + "://" + host
        if path:
            url += '/' + path.lstrip('/')
        if query:
            url += '?' + query
        if fragment:
            url += '#' + fragment
        return url

C++ 实现：

#include <iostream>
#include <string>
 
std::string buildUrl(std::string protocol, std::string host, std::string path, std::string query, std::string fragment) {
    std::string url = protocol + "://" + host;
    if (!path.empty()) {
        url += '/' + path.substr(path.starts_with('/') ? 1 : 0);
    }
    if (!query.empty()) {
        url += '?' + query;
    }
    if (!fragment.empty()) {
        url += '#' + fragment;
    }
    return url;
}
 
int main() {
    std::string protocol = "http";
    std::string host = "leetcode.com";
    std::string path = "/path";
    std::string query = "query=123";
    std::string fragment = "fragment";
    std::cout << buildUrl(protocol, host, path, query, fragment) << std::endl;
    return 0;
}

JavaScript 实现：

function buildUrl(protocol, host, path, query, fragment) {
    let url = protocol + "://" + host;
    if (path) {
        url += '/' + path.replace(/^\//, '');
    }
    if (query) {
        url += '?' + query;
    }
    if (fragment) {
        url += '#' + fragment;
    }
    return url;
}
 
// 测试示例
console.log(buildUrl("http", "leetcode.com", "/path", "query=123", "fr

在Python中调用JavaScript代码可以使用几种不同的方法，以下是其中的三种常见方法：

1. 使用execjs库：

import execjs
 
# 编译JavaScript代码
ctx = execjs.compile("""
    function sayHello(name) {
        return "Hello, " + name + "!";
    }
""")
 
# 调用JavaScript函数
result = ctx.call("sayHello", "World")
print(result)  # 输出: Hello, World!

2. 使用PyMiniRacer库：

import pyminiracer
 
ctx = pyminiracer.JsContext()
 
# 定义JavaScript函数
ctx.eval("""
    function sayHello(name) {
        return "Hello, " + name + "!";
    }
""")
 
# 调用JavaScript函数
result = ctx.call("sayHello", "World")
print(result)  # 输出: Hello, World!

3. 使用Node.js：

首先确保你的系统中安装了Node.js，然后可以通过子进程模块调用Node.js执行JavaScript代码。

import subprocess
 
# 创建JavaScript文件
with open("script.js", "w") as f:
    f.write("""
        function sayHello(name) {
            return "Hello, " + name + "!";
        }
        console.log(sayHello(process.argv[2]));
    """)
 
# 调用Node.js执行JavaScript文件
result = subprocess.run(['node', 'script.js', 'World'], stdout=subprocess.PIPE, text=True)
print(result.stdout)  # 输出: Hello, World!

以上三种方法均可以在Python中调用JavaScript代码，选择合适的方法取决于你的具体需求和环境配置。

题目描述：

给定一个矩阵，矩阵中的每个元素都是正整数，你可以从矩阵中选择一个子矩阵，这个子矩阵的每一列的数字都是递增的，子矩阵的宽度称为最小矩阵宽度。

请设计一个算法，找到子矩阵的最小矩形宽度。

输入：

输入包含多个测试用例，每个测试用例以矩阵的形式给出。

输出：

对于每个测试用例，输出最小矩形宽度。

解决方案：

对于每一列，我们需要找到第一个比它大的数字。如果没有，那么宽度为1；如果有，则宽度为两者之间的距离加一。我们可以使用单调递增栈来实现这个功能。

以下是使用单调栈解决这个问题的代码示例：

Java版本：

import java.util.Arrays;
import java.util.Scanner;
import java.util.Stack;
 
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        while (scanner.hasNext()) {
            int rows = scanner.nextInt();
            int cols = scanner.nextInt();
            int[][] matrix = new int[rows][cols];
            for (int i = 0; i < rows; i++) {
                for (int j = 0; j < cols; j++) {
                    matrix[i][j] = scanner.nextInt();
                }
            }
            System.out.println(minMatrixWidth(matrix));
        }
        scanner.close();
    }
 
    public static int minMatrixWidth(int[][] matrix) {
        int n = matrix.length;
        int[][] nextGreater = new int[n][n];
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            Stack<Integer> stack = new Stack<>();
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                while (!stack.isEmpty() && matrix[stack.peek()][i] >= matrix[j][i]) {
                    stack.pop();
                }
                nextGreater[j][i] = stack.isEmpty() ? -1 : stack.peek();
                stack.push(j);
            }
        }
 
        int ans = Integer.MAX_VALUE;
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = 0; j < n; j++) {
                if (nextGreater[j][i] != -1) {
                    ans = Math.min(ans, nextGreater[j][i] - j + 1);
                }
            }
        }
        return ans == Integer.MAX_VALUE ? 0 : ans;
    }
}

JavaScript版本：

function minMatrixWidth(matrix) {
    let n = matrix.length;
    let nextGreater = new Array(n).fill(0).map(() => new Array(n).fill(-1));
    for (let i = 0; i < n; i++) {
        let stack = [];
        for (let j = 0; j < n; j++) {
            while (stack.length && matrix[stack[stack.length - 1]][i] >= matrix[j][i]) {
                stack.pop();
            }
            nextGreater[j][i] = stack.length === 0 ? -1 : stack[stack.length - 1];
            stack.push(j);
        }
    }
 
    let ans = Infinity;
    for (let i = 0; i < n; i++) {
        for (let j = 0; j < n; j++) {

由于提供完整的系统源码和文档将会涉及到版权和隐私问题，我无法提供源代码或数据库。但我可以提供一个基本的员工管理系统的功能概览和部分代码示例。

假设我们只是想展示如何在后端处理员工数据的添加功能，以下是使用不同技术栈的简要示例：

1. Spring MVC + Spring + MyBatis (SSM)

@Controller
@RequestMapping("/employee")
public class EmployeeController {
 
    @Autowired
    private EmployeeService employeeService;
 
    @PostMapping("/add")
    public String addEmployee(Employee employee) {
        employeeService.addEmployee(employee);
        return "redirect:/employee/list";
    }
}

2. Laravel (PHP)

Route::post('/employee/add', function (Request $request) {
    $employee = new Employee();
    $employee->fill($request->all());
    $employee->save();
 
    return redirect('/employee/list');
});

3. Django (Python)

from django.shortcuts import redirect
from .models import Employee
 
def add_employee(request):
    if request.method == 'POST':
        employee = Employee(**request.POST)
        employee.save()
        return redirect('/employee/list/')

4. Express.js (Node.js)

const express = require('express');
const router = express.Router();
const Employee = require('../models/employee');
 
router.post('/add', async (req, res) => {
    const employee = new Employee(req.body);
    await employee.save();
    res.redirect('/employee/list');
});

以上示例都是非常基础的，展示了如何接收前端发送过来的员工数据，创建对应的数据模型，并将其保存到数据库中。具体的实现细节（如数据验证、错误处理等）在实际项目中会更复杂。

请注意，由于版权原因，我不能提供完整的系统源代码。但是，上述代码可以作为学习和参考，展示了不同技术栈中处理数据添加的基本模式。

由于你的问题涉及多种编程语言，我将为你提供每种语言的简短示例。

1. Python:

print("Hello, World!")

2. JavaScript (HTML5 Canvas):

<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
<canvas id="myCanvas" width="200" height="100" style="border:1px solid #000000;">
</canvas>
 
<script>
var canvas = document.getElementById('myCanvas');
var ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.fillStyle = '#FF0000';
ctx.fillRect(0, 0, 150, 75);
</script>
 
</body>
</html>

3. Java (控制台):

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("Hello, World!");
    }
}

这些代码示例分别展示了如何在不同环境下输出"Hello, World!"。Python适合于服务器端和数据科学应用，JavaScript适合于网页前端开发，而Java通常用于企业级应用和服务器端开发。

这是一个使用不同编程语言开发的智能衣柜管理应用程序的项目提案，适用于毕业设计。以下是使用Python语言的简化版本示例：

# 假设有一个简单的智能衣柜类
class SmartCloset:
    def __init__(self):
        self.clothes = []
 
    def add_clothes(self, item):
        self.clothes.append(item)
 
    def remove_clothes(self, item):
        self.clothes.remove(item)
 
    def get_clothes_list(self):
        return self.clothes
 
# 使用Flask框架创建一个简单的Web应用
from flask import Flask, jsonify
 
app = Flask(__name__)
smart_closet = SmartCloset()
 
@app.route('/add_item', methods=['POST'])
def add_item():
    item = request.json['item']
    smart_closet.add_clothes(item)
    return jsonify({'message': 'Item added successfully'})
 
@app.route('/remove_item', methods=['POST'])
def remove_item():
    item = request.json['item']
    smart_closet.remove_clothes(item)
    return jsonify({'message': 'Item removed successfully'})
 
@app.route('/clothes_list', methods=['GET'])
def clothes_list():
    return jsonify({'clothes': smart_closet.get_clothes_list()})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个简化版本的代码展示了如何使用Python和Flask框架快速创建一个管理智能衣柜内衣物的Web应用。在实际的项目中，你需要完善更多的功能，比如与RFID通信、智能判断服务、数据库操作等。

Node.js和Python都可以用来创建网络爬虫。以下是两种语言的简单爬虫示例。

Node.js 使用 axios 和 cheerio：

const axios = require('axios');
const cheerio = require('cheerio');
 
const url = 'http://example.com';
 
axios.get(url).then(response => {
  const $ = cheerio.load(response.data);
  $('h1').each((i, element) => {
    console.log($(element).text());
  });
}).catch(error => {
  console.error(error);
});

Python 使用 requests 和 beautifulsoup4：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://example.com'
 
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
for h1 in soup.find_all('h1'):
    print(h1.text)

这两个例子都是获取一个网页的所有 <h1> 标签内容。在实际应用中，你需要根据目标网站的结构和动态内容调整选择器和解析策略。同时，确保遵守目标网站的robots.txt规则，并在爬取数据时遵守法律法规和道德标准。

由于提供的信息不足以精确地开发出符合特定需求的系统，以下是一个简单的采购管理系统的框架代码示例，使用了Python作为开发语言。

Python 版本的采购管理系统:

# 导入必要的模块
from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
app = Flask(__name__)
 
# 模拟数据库
purchases = []
 
# 主页视图
@app.route('/')
def home():
    return render_template('home.html')
 
# 添加采购单页面视图
@app.route('/add-purchase', methods=['GET', 'POST'])
def add_purchase():
    if request.method == 'POST':
        # 添加采购单到模拟数据库
        item = {
            'id': len(purchases),
            'name': request.form['name'],
            'price': request.form['price'],
            'date': request.form['date']
        }
        purchases.append(item)
        return redirect(url_for('home'))
    return render_template('add_purchase.html')
 
# 运行应用
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们使用了Flask框架来快速搭建一个简单的采购管理系统。这个系统有一个主页和一个添加采购单的页面，采购单可以被添加到一个简单的内存数据库中。这个系统应该只用于教学目的，不代表实际的企业级采购管理系统。在实际应用中，你需要为数据库使用如SQLite, MySQL, PostgreSQL等成熟的数据库管理系统，并且添加用户认证、权限管理、以及更复杂的业务逻辑。

由于篇幅限制，以下仅展示了工资管理系统的核心功能模块，包括工资录入、工资查看、工资调整等。具体的数据库连接和API端点需要根据实际情况进行配置。

# Python 示例 - 假设使用Flask框架和SQLAlchemy
from flask import Flask, request, jsonify
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
 
app = Flask(__name__)
app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///wages.db'
db = SQLAlchemy(app)
 
class Wage(db.Model):
    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    employee_id = db.Column(db.String(100))
    month = db.Column(db.String(100))
    amount = db.Column(db.Float)
 
    def __init__(self, employee_id, month, amount):
        self.employee_id = employee_id
        self.month = month
        self.amount = amount
 
    def __repr__(self):
        return f"Wage('{self.employee_id}', '{self.month}', {self.amount})"
 
@app.route('/api/wages', methods=['POST'])
def add_wage():
    data = request.get_json()
    new_wage = Wage(data['employee_id'], data['month'], data['amount'])
    db.session.add(new_wage)
    db.session.commit()
    return jsonify({'message': 'Wage added successfully'}), 201
 
@app.route('/api/wages/<string:employee_id>/<string:month>', methods=['GET'])
def get_wage(employee_id, month):
    wage = Wage.query.filter_by(employee_id=employee_id, month=month).first()
    return jsonify(wage.serialize), 200
 
@app.route('/api/wages/<string:employee_id>/<string:month>', methods=['PUT'])
def update_wage(employee_id, month):
    data = request.get_json()
    wage = Wage.query.filter_by(employee_id=employee_id, month=month).first()
    if wage:
        wage.amount = data['amount']
        db.session.commit()
        return jsonify({'message': 'Wage updated successfully'}), 200
    else:
        return jsonify({'message': 'Wage not found'}), 404
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

以上代码展示了一个简单的工资管理系统后端API的实现。它使用了Flask框架和SQLAlchemy来与数据库交互。这个API提供了添加工资、查看工资和更新工资的功能。在实际应用中，你需要根据具体需求进行功能扩展和安全性加强。