import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取表格数据
def get_table_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    table = soup.find('table', {'class': 'wikitable'})
    data = []
    for row in table.find_all('tr')[1:]:  # 跳过表头
        cols = row.find_all('td')
        data.append([col.text.strip() for col in cols])
    return data
 
# 定义URL
url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_GDP_(nominal)_and_GDP_per_capita'
 
# 获取表格数据
table_data = get_table_data(url)
 
# 将数据转换为pandas DataFrame并进行简单的处理
df = pd.DataFrame(table_data, columns=['Country', 'GDP (nominal)', 'GDP per capita'])
df['GDP (nominal)'] = df['GDP (nominal)'].str.replace(',', '').astype('int64')
df['GDP per capita'] = df['GDP per capita'].str.replace(',', '').str.rstrip('USD').astype('float')
 
# 打印前几行结果
print(df.head())

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup来解析HTML，pandas来处理和分析数据。代码首先定义了一个函数get_table_data来获取指定URL的表格数据，并将其转换为一个列表。然后，使用pandas创建了一个DataFrame，并对其进行了列名指定和数据类型转换。最后，打印出了处理后的前几行数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 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_movies(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 找到电影信息的列表
    movie_list = soup.find('ol', attrs={'data-items': 'movies'})
    movies = []
    # 遍历电影信息列表
    for movie in movie_list.find_all('li'):
        data = movie.find('div', class_='info')
        if data:
            movie_info = {
                '排名': movie.find('em').text,
                '电影名': data.find('div', class_='hd').find('a').text,
                '评分': data.find('div', class_='bd').find('div', class_='star').find('span', class_='rating_num').text,
                '评论数': data.find('div', class_='bd').find('p', class_='quote').text.strip()[3:-1]
            }
            movies.append(movie_info)
    return movies
 
# 主函数
def main():
    # 爬取的豆瓣电影榜单URL
    url = 'https://movie.douban.com/chart'
    # 获取电影数据
    movies = get_movies(url)
    # 将数据保存到CSV文件
    df = pd.DataFrame(movies)
    df.to_csv('douban_movies.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从豆瓣电影TOP250排行榜中爬取电影信息的功能，并将爬取的数据保存到CSV文件中。代码使用了requests库来发送HTTP请求，BeautifulSoup库来解析HTML，以及pandas库来处理和保存数据。同时，代码中加入了请求头来模拟浏览器访问，避免了反爬虫策略的阻止。

import requests
from lxml import etree
import csv
import time
 
# 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'}
 
# 存储数据的列表
data_list = []
 
def get_data(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text
 
def parse_data(html):
    # 使用etree.HTML解析网页，并通过Xpath选取数据
    html = etree.HTML(html)
    # 影片信息的Xpath
    movie_xpath = '//div[@class="info"]'
    # 评分的Xpath
    score_xpath = '//div[@class="star"]/span[@class="rating_num"]/text()'
    # 影片名称的Xpath
    name_xpath = '//div[@class="hd"]/a/span[1]/text()'
    # 影评人数的Xpath
    comment_xpath = '//div[@class="star"]/span[4]/text()'
 
    # 提取数据
    movies = html.xpath(movie_xpath)
    for movie in movies:
        data = {
            'ranking': movie.xpath('./div[@class="pic"]/em/text()')[0],
            'score': movie.xpath(score_xpath)[0],
            'name': movie.xpath(name_xpath)[0],
            'comment': movie.xpath(comment_xpath)[0] if movie.xpath(comment_xpath) else '0'
        }
        data_list.append(data)
 
def save_data():
    with open('douban_top250.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['ranking', 'score', 'name', 'comment'])
        writer.writeheader()
        for data in data_list:
            writer.writerow(data)
 
def main():
    # 爬取的网页URL
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    html = get_data(url)
    parse_data(html)
    save_data()
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了从豆瓣Top250电影页面爬取数据的功能。首先，设置请求头，模拟浏览器访问，以避免反爬虫机制。然后定义了一个获取网页内容的函数get_data，一个解析网页内容的函数parse_data，以及一个保存数据到CSV文件的函数save_data。最后，在main函数中调用这些函数，完成数据爬取和保存的流程。

Python爬虫作为一种能够有效获取网络数据的技术，可以用来做副业赚钱。以下是一些使用Python爬虫作为副业赚钱的方式：

1. 数据服务：提供定制的数据抓取服务，根据需求抓取特定网站的数据。
2. 产品创建：为在线商店或自己的网站创建产品，并使用Python爬虫自动更新库存信息。
3. 开发自己的项目：开发自己的项目，比如一个社交媒体管理工具，可以帮助企业或个人管理社交媒体账号。
4. 教学：分享你的爬虫技能，通过在线课程、研讨会或私人指导来教授别人。
5. 出售数据：个人可以出售通过爬虫获取的高价值数据。
6. 广告合作：通过在爬虫项目中添加广告或商业合作伙伴关系来赚取佣金。
7. 创建付费爬虫工具或服务：为需要数据的人提供付费的爬虫服务。

这些方式可以根据你的技术能力、可用资源、市场需求和个人喜好来选择。

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于抓取一个网站的商品信息并保存为CSV文件：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
url = 'http://example.com/products'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
 
products = soup.find_all('div', class_='product')
 
headers = ['Name', 'Price', 'Description']
with open('products.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(headers)
    for product in products:
        name = product.find('h3', class_='product-name').text
        price = product.find('div', class_='product-price').text
        description = product.find('div', class_='product-description').text
        writer.writerow([name, price, description])
 
print('Products data has been saved to products.csv')

请注意，爬虫应遵守法律法规，遵循网站的robots.txt规则，并尊重版权及知识产权。不应滥用爬虫技术，进行破坏性操作，或者侵犯用户隐私。

import requests
from datetime import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取B站弹幕服务器时间
def get_bilibili_popularity_times():
    url = 'https://api.live.bilibili.com/ajax/room/popularity'
    params = {
        'room_id': 21464441,  # 替换为你想监控的直播间房间号
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        times = [item['time'] for item in response.json()['data']['list']]
        return [datetime.fromtimestamp(int(time)) for time in times]
    else:
        return []
 
# 绘制弹幕时间折线图
def draw_popularity_times_chart(times):
    if times:
        times_x_axis = range(len(times))
        plt.figure(figsize=(10, 5))
        plt.plot(times_x_axis, times, 'b-')
        plt.title('B站弹幕时间')
        plt.xlabel('时间序列')
        plt.ylabel('弹幕时间')
        plt.xticks(rotation=45)
        plt.show()
 
# 主程序入口
if __name__ == '__main__':
    times = get_bilibili_popularity_times()
    draw_popularity_times_chart(times)

这段代码首先定义了一个获取B站弹幕时间的函数get_bilibili_popularity_times，它使用requests库向B站弹幕API发送请求，并解析返回的JSON数据以提取时间戳。然后定义了绘制时间折线图的函数draw_popularity_times_chart，它使用matplotlib.pyplot绘制时间序列图。最后，在主程序中调用这两个函数，获取并展示了B站直播间弹幕的时间序列。

由于开题报告通常包含较多的背景信息、目标、方法、结果等，而不是直接提供代码，我将提供一个简化的开题报告样例，主要关注项目的目标和方法。

项目名称： 杭州美食餐厅餐馆商家爬虫数据可视化分析和智能服务查询系统

项目背景： 随着互联网的发展，信息的获取和分析变得越来越重要。美食餐厅信息的获取和分析可以帮助用户更好的进行商家选择和餐厅规划。

项目目标：

1. 使用Python爬取杭州美食餐厅餐馆商家的数据。
2. 对爬取的数据进行清洗、去重和转换，以便后续分析。
3. 利用数据分析方法，如统计分析、机器学习等，对数据进行深入分析。
4. 开发一个可视化的界面，用于展示分析结果。
5. 提供一个查询系统，根据用户的查询需求，推荐符合条件的餐厅。

项目方法：

1. 使用Python的requests和BeautifulSoup库进行网页爬取。
2. 使用pandas进行数据处理和分析。
3. 使用matplotlib和seaborn进行数据可视化。
4. 使用机器学习模型，如推荐系统，来进行数据分析和推荐。
5. 使用Flask框架开发Web应用，提供数据可视化界面和查询服务。

项目结果：

项目完成后，将会有一个可视化的界面展示美食餐厅的各种分析结果，同时提供智能查询服务，根据用户的需求推荐合适的餐厅。

项目结束时的反思和收获：

通过这个项目，我们学习了如何进行网页爬虫、数据分析和可视化，以及如何将机器学习应用于实际的推荐系统中。同时，我们还增强了对美食和餐厅管理的理解，为将来的商业应用打下了基础。

这个开题报告提供了项目的概述，而不是详细的代码实现。代码实现将依赖于具体的爬虫细节、数据处理、分析方法和可视化界面的设计，这些将在项目的开发过程中逐渐展示和更新。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://user:password@proxy.server.com:port',
    'https': 'https://user:password@proxy.server.com:port',
}
 
# 获取起点小说热榜信息
def get_novel_ranking(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'}
    response = requests.get(url, headers=headers, proxies=proxies)
    return response.text
 
# 解析网页并提取热榜小说信息
def parse_ranking_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    novel_list = []
    for item in soup.select('tr[id^="rankList-"]'):
        data = {
            'ranking': item.select_one('td:nth-of-type(1)').text.strip(),
            'novel': item.select_one('td:nth-of-type(2) a').text.strip(),
            'author': item.select_one('td:nth-of-type(3) a').text.strip(),
            'type': item.select_one('td:nth-of-type(4)').text.strip(),
            'latest_chapter': item.select_one('td:nth-of-type(5) a').text.strip(),
            'latest_update': item.select_one('td:nth-of-type(6)').text.strip(),
        }
        novel_list.append(data)
    return novel_list
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.qidian.com/rank'
    html = get_novel_ranking(url)
    novel_data = parse_ranking_data(html)
    save_to_csv(novel_data, '起点小说热榜.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个代理服务器字典，然后定义了获取起点小说热榜信息的函数get_novel_ranking，该函数使用了请求库和代理服务器。接着定义了解析热榜页面的函数parse_ranking_data，它使用了BeautifulSoup和CSS选择器来提取信息。最后，定义了将解析结果保存到CSV文件的函数save_to_csv，并在main函数中调用这些函数来完成整个爬取和保存的过程。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 提取所有的新闻条目并依次解析
        for href in response.css('ul.links a::attr(href)').getall():
            url = response.urljoin(href)
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_detail)
 
        # 提取下一页链接并请求
        next_page_url = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
        if next_page_url is not None:
            next_page_url = response.urljoin(next_page_url)
            yield scrapy.Request(next_page_url, callback=self.parse)
 
    def parse_detail(self, response):
        # 提取新闻详情数据
        title = response.css('h1::text').get()
        content = response.css('div.content::text').get()
        yield {
            'title': title,
            'content': content,
        }

这个简单的爬虫示例展示了如何使用Scrapy框架来创建一个简单的网络爬虫。它定义了一个名为example.com的爬虫，它将从http://www.example.com开始，并提取该页面上所有新闻条目的链接，然后对每个新闻条目进行详细信息的抓取，并最终生成包含标题和内容的数据。

在Python中，使用requests库和BeautifulSoup库可以创建一个简单的网页数据爬虫。以下是一个示例代码，用于从一个假设的网页中抓取所有的段落文本：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'http://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')
    
    # 提取所有的段落
    paragraphs = soup.find_all('p')
    
    # 打印每个段落的内容
    for p in paragraphs:
        print(p.get_text())
else:
    print("网页请求失败，状态码:", response.status_code)

确保在运行这段代码前已经安装了requests和beautifulsoup4库，可以使用以下命令安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

这个简单的爬虫示例可以作为开始学习的起点，更复杂的数据爬取可能需要处理更多的情况，例如处理AJAX动态内容、处理登录认证、处理图片、视频等多媒体内容，以及遵守网站的爬虫政策等。

在Python中，可以使用pyautogui库来操作鼠标，使用requests或BeautifulSoup（bs4）库来进行网络爬虫。以下是一个简单的例子，展示如何使用pyautogui移动鼠标，并用一个简单的网络爬虫抓取网页内容。

安装所需库（如果尚未安装）：

pip install pyautogui requests beautifulsoup4

示例代码：

import pyautogui
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 移动鼠标到屏幕的坐标(100, 100)
pyautogui.moveTo(100, 100)
 
# 执行点击
pyautogui.click()
 
# 爬取网页内容
url = 'http://example.com'
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')
    
    # 提取需要的数据
    # 例如，提取所有的段落
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
 
# 注意：自动化操作鼠标和网络爬虫应当谨慎使用，并遵守相关法律法规及网站robots.txt协议。