import sys
import os
import subprocess
 
def extract_pyinstaller_files(path_to_exe):
    """
    使用 PyInstaller Extractor 工具从 .exe 文件中提取内容。
    """
    extractor_path = 'path/to/pyinstaller_extractor.py'
    subprocess.run([sys.executable, extractor_path, path_to_exe], check=True)
 
def uncompile_pycode_object(path_to_pyc):
    """
    使用 uncompyle6 工具来反编译 .pyc 文件并获取 Python 源代码。
    """
    uncompyle6_path = 'path/to/uncompyle6'
    output_path = os.path.splitext(path_to_pyc)[0] + '.py'
    subprocess.run([uncompyle6_path, path_to_pyc, '-o', output_path], check=True)
 
# 示例使用
extract_pyinstaller_files('path/to/your/program.exe')
uncompile_pycode_object('path/to/extracted/content/one_of_the_pyc_files')

在这个示例中，我们定义了两个函数：extract_pyinstaller_files 和 uncompile_pycode_object。extract_pyinstaller_files 函数使用一个假设的 PyInstaller Extractor 工具来提取 .exe 文件中的内容。uncompile_pycode_object 函数使用 uncompyle6 工具来反编译 .pyc 文件并将结果保存为 .py 文件。这两个函数都通过调用子进程来运行相应的工具。

注意：这个示例假设 pyinstaller_extractor.py 和 uncompyle6 的路径是正确的。在实际使用中，需要替换为实际的路径。

from httpx import AsyncClient
import asyncio
 
async def fetch_html(url):
    async with AsyncClient() as client:
        response = await client.get(url)
        return response.text
 
async def main():
    url = "https://www.example.com"
    html = await fetch_html(url)
    print(html)
 
# 运行事件循环
asyncio.run(main())

这段代码使用了httpx库以异步方式发送HTTP GET请求，获取指定URL的HTML内容，并打印输出。这里的fetch_html函数是异步的，它使用了AsyncClient来发送请求，并在结束时返回响应的文本内容。main函数则是异步的主入口点，它调用fetch_html并等待其结果，然后打印HTML内容。最后，使用asyncio.run来运行事件循环并启动异步任务。

以下是一个简化的Python爬虫代码示例，用于爬取微博用户的主页信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 微博用户主页URL
user_url = 'https://weibo.com/yourusername'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(user_url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取微博数据
    weibos = soup.find_all('div', class_='info')
    
    # 打印微博内容
    for weibo in weibos:
        content = weibo.find('span', class_='ctt').text
        print(content)
else:
    print('请求失败')
 

请注意，实际使用时需要替换user_url变量的值为你想要爬取的微博用户的主页URL。此外，微博网站可能会对爬虫行为进行限制，你可能需要处理登录验证、反爬机制等问题，这些在实战中会更复杂。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def fetch_website_data(url, keyword):
    headers = {
        'User-Agent': 'Your User Agent',
        'From': 'your-email@example.com'  # 可选，用于需要验证的网站
    }
    try:
        # 检查网站是否存在robots.txt限制
        rt_response = requests.get(f'{url}/robots.txt')
        if rt_response.ok:
            robots_txt = rt_response.text
            if 'Disallow' in robots_txt and keyword in robots_txt:
                print(f'Sorry, the keyword "{keyword}" is not allowed to be crawled according to robots.txt')
                return None
        
        # 发送HTTP请求获取网页数据
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.ok:
            # 使用BeautifulSoup解析网页
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            return soup
        else:
            print(f'Error fetching data: {response.status_code}')
            return None
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f'An error occurred: {e}')
        return None
 
# 使用示例
url = 'https://www.example.com'
soup = fetch_website_data(url, 'Crawler')
if soup:
    # 对soup进行数据解析和提取操作
    print(soup.title)

这段代码首先检查网站的robots.txt文件，确认是否允许爬取指定关键字的数据。如果允许，则使用requests库获取网页数据，并使用BeautifulSoup进行解析。最后提供了一个使用示例，展示了如何调用fetch_website_data函数并处理返回的数据。在实际应用中，需要替换'Your User Agent'和'your-email@example.com'为合法的值，以及修改url变量为你想要爬取的网站。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取页面中的所有链接并进一步爬取
        for href in response.css('a::attr(href)').getall():
            # 构造绝对URL，并进行请求，parse_page方法将在下一页的响应中被调用
            yield response.follow(href, callback=self.parse_page)
 
    def parse_page(self, response):
        # 提取页面中的有效数据
        for item in response.css('div.item'):
            yield {
                'title': item.css('a::text').get(),
                'link': item.css('a::attr(href)').get(),
                'desc': item.css('span::text').get(),
            }

这个简单的Scrapy爬虫示例展示了如何定义一个Spider，包括名称、允许爬取的域名、起始URL和解析方法。parse方法用于提取起始页面的链接，并通过response.follow方法递归地爬取每个页面。parse_page方法用于提取每个页面上的数据项，这里的CSS选择器仅为示例，需要根据实际页面结构进行相应调整。

以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests和BeautifulSoup库来抓取一个网页的标题。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_page_title(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        return soup.title.string
    else:
        return "Error: Page not found or the request was not successful"
 
url = 'https://www.example.com'
title = get_page_title(url)
print(title)

这段代码首先导入了requests和BeautifulSoup。然后定义了一个函数get_page_title，它接受一个URL作为参数，使用requests发送HTTP GET请求，然后使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容，提取页面标题。最后，我们打印出页面的标题。

import requests
from lxml import etree
import csv
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.163 Safari/537.36',
}
 
def get_html(url):
    """
    获取网页html内容
    :param url: 网页链接
    :return: 网页内容
    """
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_html(html):
    """
    解析网页并提取招商信息
    :param html: 网页内容
    :return: 招商信息列表
    """
    html_element = etree.HTML(html)
    # 以下XPath表达式需要根据实际网页结构进行调整
    company_list = html_element.xpath('//div[@class="company-list"]/div')
    data_list = []
    for company in company_list:
        name = company.xpath('.//h3/a/text()')[0] if company.xpath('.//h3/a/text()') else '无'
        scale = company.xpath('.//p[@class="company-scale"]/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-scale"]/text()') else '无'
        type = company.xpath('.//p[@class="company-type"]/a[1]/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-type"]/a[1]/text()') else '无'
        area = company.xpath('.//p[@class="company-area"]/a/text()')[0].strip() if company.xpath('.//p[@class="company-area"]/a/text()') else '无'
        info = {
            '公司名称': name,
            '公司规模': scale,
            '企业类型': type,
            '所在地区': area
        }
        data_list.append(info)
    return data_list
 
def save_data(data_list):
    """
    将招商信息保存到CSV文件
    :param data_list: 招商信息列表
    """
    with open('recruit_info.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=data_list[0].keys())
        writer.writeheader()
        writer.writerows(data_list)
 
def main():
    """
    主函数，控制流程
    """
    url = 'https://www.zhipin.com/web/geek/home.html?utm_source=homepage&utm_medium=hao-channel&utm_oc=01'
    html = get_html(url)
    data_list = parse_html(html)
    save_data(data_list)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了请求头，用于模拟浏览器访问。然后定义了get_html函数来获取网页内容，parse_html函数来解析网页并提取招商信息，以及save_data函数来保存数据到CSV文件。最后，在main函数中控制流程的进行。

注意

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 定义一个简单的网络爬虫函数
def simple_crawler(url):
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析响应内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 打印页面标题
        print(soup.title.text)
    else:
        print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")
 
# 使用爬虫函数爬取一个网页
simple_crawler('https://www.example.com')

这段代码展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来编写一个简单的网络爬虫。函数simple_crawler接收一个URL，向该URL发送HTTP请求，并且如果请求成功，使用BeautifulSoup解析页面内容，打印页面标题。如果请求失败，则打印状态码。这是学习网络爬虫的一个基本例子。

由于原始代码较长，我们将提供核心函数的示例，这些函数用于创建一个简单的应用程序，该应用程序可以加载二手房源数据，进行简单的数据可视化，并在屏幕上显示结果。

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.express as px
import pandas as pd
 
# 读取二手房源数据
df = pd.read_csv('data.csv')
 
# 创建Dash应用程序
app = dash.Dash(__name__)
 
# 定义布局
app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(id='graph'),
    dcc.Dropdown(id='dropdown', options=[], value='')
])
 
# 回调函数：更新图表和下拉菜单选项
@app.callback(
    dash.dependencies.Output('graph', 'figure'),
    [dash.dependencies.Input('dropdown', 'value')])
def update_graph(selected_dropdown_value):
    # 根据下拉菜单的选择，选择相应的列进行绘图
    fig = px.scatter(df, x="X轴列名", y="Y轴列名", color="所需颜色分类的列名", title='图表标题')
    return fig
 
# 运行应用程序
if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True, use_reloader=False)

这个简单的Dash应用程序使用了Plotly Express来创建交互式的数据可视化图表。用户可以通过下拉菜单选择不同的列来更新图表。这个例子展示了如何结合Dash和Pandas进行数据分析和可视化，并且可以很容易地被扩展为更复杂的应用程序。

import requests
from hashlib import md5
 
# 假设以下函数用于与打码平台交互
def get_captcha_result(captcha_id):
    # 这里应该是用于检查打码平台的验证结果的代码
    # 返回验证码的结果，例如 '123456'
    pass
 
def get_geetest_validate(geetest_challenge, geetest_validate, geetest_seccode):
    # 计算 geetest_seccode
    md5_obj = md5(
        (geetest_challenge + '&' + geetest_validate + '&' + 'private_key').encode('utf-8')
    )
    seccode_md5 = md5_obj.hexdigest()
    return seccode_md5
 
# 使用打码平台解决验证码
def crack_captcha(url, params, proxies, headers):
    response = requests.get(url, params=params, proxies=proxies, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        # 假设服务器返回的数据中有 'gt' 字段
        gt = response.json().get('gt')
        # 向打码平台发起请求获取验证码
        captcha_id = send_captcha_request(gt)
        # 等待验证码解析完成
        captcha_result = get_captcha_result(captcha_id)
        # 获取 geetest 验证码
        geetest_validate = get_geetest_validate(gt, captcha_result)
        # 更新请求参数
        params.update({'geetest_validate': geetest_validate})
        # 重新发起请求
        response = requests.get(url, params=params, proxies=proxies, headers=headers)
        return response
    return None
 
# 假设以下函数用于向打码平台发送验证请求
def send_captcha_request(gt):
    # 发送请求到打码平台，并返回任务ID
    # 例如 '1234567890'
    pass
 
# 使用示例
url = 'http://example.com/api'
params = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
}
proxies = {
    'http': 'http://user:pass@10.10.1.10:3128/',
    'https': 'http://user:pass@10.10.1.10:3128/'
}
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:57.0) Gecko/20100101 Firefox/57.0'
}
response = crack_captcha(url, params, proxies, headers)
if response:
    print(response.text)

这个示例代码提供了一个函数 crack_captcha，它使用打码平台来解决验证码。首先，它发送一个GET请求到目标URL，然后使用打码平台返回的数据计算 geetest_validate，最后更新请求参数并重新发起请求。这个函数应该与实际的打码平台接口和验证逻辑一起使用。