import cx_Oracle
 
# 连接Oracle数据库
def connect_oracle_db(oracle_dsn, username, password):
    try:
        connection = cx_Oracle.connect(username, password, oracle_dsn)
        print("数据库连接成功！")
        return connection
    except cx_Oracle.DatabaseError as e:
        error, = e.args
        print("数据库连接失败：", error.code, error.message)
        return None
 
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    # Oracle DSN格式：主机名:端口号/服务名
    oracle_dsn = 'localhost:1521/orcl'
    username = 'your_username'
    password = 'your_password'
 
    # 连接数据库
    db_connection = connect_oracle_db(oracle_dsn, username, password)
 
    # 确保在结束时关闭数据库连接
    if db_connection is not None:
        db_connection.close()

这段代码展示了如何使用cx_Oracle库连接Oracle数据库。首先导入cx_Oracle模块，然后定义了一个函数connect_oracle_db，它接受Oracle DSN、用户名和密码作为参数，尝试建立数据库连接。如果连接成功，它返回数据库连接对象；如果失败，它打印错误信息并返回None。在使用示例中，提供了Oracle DSN、用户名和密码的示例值，并调用了connect_oracle_db函数。最后，确保在结束时关闭数据库连接。

from fastapi import FastAPI
from starlette.requests import Request
from starlette.responses import JSONResponse
 
app = FastAPI()
 
# 自定义中间件函数
def custom_header_middleware(request: Request, call_next):
    response = call_next(request)
    response.headers["Custom-Header"] = "MyCustomValue"
    return response
 
# 将中间件函数应用到FastAPI应用实例
app.add_middleware(
    BaseHTTPMiddleware,
    dispatch=custom_header_middleware,
)
 
# 一个简单的路由，用于测试中间件效果
@app.get("/")
async def main():
    return JSONResponse({"message": "Hello World"})

这段代码定义了一个自定义的中间件函数custom_header_middleware，它会在响应中添加一个自定义的HTTP头部。然后，我们将这个中间件函数添加到FastAPI应用实例中。最后，我们定义了一个简单的路由/，用于测试中间件是否正常工作。

在Django中，中间件是一个轻量且强大的系统，它被用于全局改变Django的输入或输出。中间件的本质是一个类，它包含了几个方法，可以在Django处理请求和响应的过程中被调用。

以下是一个简单的自定义中间件的例子：

# middlewares.py
from django.utils.deprecation import MiddlewareMixin
 
class CustomMiddleware(MiddlewareMixin):
    def __init__(self, get_response=None):
        self.get_response = get_response
 
    def process_request(self, request):
        # 请求来的时候会调用这个方法
        print("Request is comming...")
 
    def process_response(self, request, response):
        # 响应去的时候会调用这个方法
        print("Response is sending...")
        return response

要使用这个自定义中间件，需要在Django项目的settings.py文件中的MIDDLEWARE设置中添加这个中间件的路径：

# settings.py
MIDDLEWARE = [
    'django.middleware.security.SecurityMiddleware',
    'django.contrib.sessions.middleware.SessionMiddleware',
    'django.middleware.common.CommonMiddleware',
    'django.middleware.csrf.CsrfViewMiddleware',
    'django.contrib.auth.middleware.AuthenticationMiddleware',
    'django.contrib.messages.middleware.MessageMiddleware',
    'django.middleware.clickjacking.XFrameOptionsMiddleware',
    'path.to.middlewares.CustomMiddleware',  # 添加自定义中间件
]

这样，每次请求和响应时，CustomMiddleware中定义的process\_request和process\_response方法都会被调用。

Scrapy中间件是一种特殊的框架，它允许你定制Scrapy的请求和响应处理流程。Scrapy支持四种类型的中间件：

1. 下载器中间件（Downloader Middlewares）：用于处理引擎和下载器之间的请求和响应。
2. 爬虫中间件（Spider Middlewares）：用于处理爬虫的响应输入和请求输出。
3. 调度中间件（Scheduler Middlewares）：用于自定义调度器的行为。
4. 管道中间件（Item Pipeline Middlewares）：用于处理项目在管道中的流动。

问题中提到Scrapy支持的中间件种类包括下载器中间件、爬虫中间件和调度中间件，而没有提及管道中间件。因此，不包括的选项（3）应该是“管道中间件”。

解决方案：

Scrapy不支持管道中间件，因为管道中间件是不存在的。管道中间件是Scrapy中的一种特殊组件，用于处理爬取项目在管道中的流动，不支持中间件的连接或定制。

所以，Scrapy中间件种类包括下载器中间件、爬虫中间件和调度中间件。

Python 爬虫是一种用于自动抓取网页数据的程序。以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库获取网页，并用BeautifulSoup解析网页内容。

首先，你需要安装必要的库：

pip install requests
pip install 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
 
def get_links(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        return [link.get('href') for link in soup.find_all('a')]
    else:
        return []
 
url = 'https://www.example.com'
links = get_links(url)
for link in links:
    print(link)

这个例子中，get_links函数会发送一个HTTP GET请求到指定的URL，然后使用BeautifulSoup解析返回的HTML内容，并找到所有的<a>标签，提取其href属性，即链接地址。

请注意，实际的网络爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如处理Cookies、Session、反爬虫策略、分页、异步请求等。此外，应遵守网站的robots.txt规则，并在爬取数据时尊重版权和隐私。

该项目是一个基于Spring Boot的校园新闻数据化系统，可以用于计算机毕设。以下是一些可能的功能和代码示例：

1. 用户登录和注册：

@RestController
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/register")
    public ResponseResult<String> register(@RequestBody UserRegisterRequest request) {
        return userService.register(request);
    }
 
    @PostMapping("/login")
    public ResponseResult<UserDTO> login(@RequestBody UserLoginRequest request) {
        return userService.login(request);
    }
}

2. 新闻管理：

@RestController
@RequestMapping("/news")
public class NewsController {
 
    @Autowired
    private NewsService newsService;
 
    @PostMapping("/add")
    public ResponseResult<Void> addNews(@RequestBody NewsAddRequest request) {
        return newsService.addNews(request);
    }
 
    @GetMapping("/list")
    public ResponseResult<List<NewsDTO>> listNews(@RequestParam Map<String, String> params) {
        return newsService.listNews(params);
    }
 
    @PostMapping("/delete/{id}")
    public ResponseResult<Void> deleteNews(@PathVariable("id") Long id) {
        return newsService.deleteNews(id);
    }
 
    @PostMapping("/update")
    public ResponseResult<Void> updateNews(@RequestBody NewsUpdateRequest request) {
        return newsService.updateNews(request);
    }
}

3. 用户权限管理：

@Component
public class UserDetailsServiceImpl implements UserDetailsService {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @Override
    public UserDetails loadUserByUsername(String username) throws UsernameNotFoundException {
        UserDTO user = userService.getUserByUsername(username);
        if (user == null) {
            throw new UsernameNotFoundException("用户不存在");
        }
        return new UserDetailsImpl(user);
    }
}

4. 新闻数据可视化（使用ECharts）：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>新闻数据可视化</title>
    <script src="path/to/echarts.min.js"></script>
</head>
<body>
    <div id="main" style="width: 600px;height:400px;"></div>
    <script type="text/javascript">
        var myChart = echarts.init(document.getElementById('main'));
        var option = {
            // ECharts 配置项
        };
        myChart.setOption(option);
    </script>
</body>
</html>

这些代码片段和HTML页面提供了一个基本框架，展示了如何实现用户登录注册、新闻管理、以及用户权限管理等功能。具

# 导入所需模块
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 发送网络请求获取页面内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析页面内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 打印页面的HTML头部信息
    print(soup.prettify()[:1000])
    
    # 获取并打印标题
    print(soup.title.string)
    
    # 获取并打印所有的段落
    for p in soup.find_all('p'):
        print(p.text)
else:
    print("网络请求失败，状态码:", response.status_code)

这段代码使用了requests库来发送网络请求，获取网页内容，并使用BeautifulSoup库来解析HTML。然后，它打印了页面的前1000个字节以展示HTML的头部信息，标题，以及页面中的所有段落文本。如果请求失败，它会打印状态码。这个例子展示了如何开始使用Python进行网络爬虫，并且是理解和应用网页内容提取的基础。

以下是一个使用Python的requests和beautifulsoup库爬取豆瓣电影TOP250的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
# 豆瓣电影TOP250的页面URL
def get_pages(url):
    pages = []
    for i in range(10):
        page_url = f'{url}?start={i*25}'
        pages.append(page_url)
    return pages
 
# 解析页面，获取电影信息
def parse_page(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)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
 
# 保存数据
def save_data(data, filename):
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.writer(file)
        for item in data:
            writer.writerow(item)
 
# 提取电影信息
def extract_data(soup):
    data = []
    for item in soup.find_all('div', class_='info'):
        movie_name = item.find('div', class_='hd').a.text
        rating_score = item.find('div', class_='star').text
        quote = item.find('div', class_='inq').text if item.find('div', class_='inq') else ''
        data.append([movie_name, rating_score, quote])
    return data
 
# 主函数
def main():
    base_url = 'https://movie.douban.com/top250'
    pages = get_pages(base_url)
    movie_data = []
    for page in pages:
        html = parse_page(page)
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        movie_data.extend(extract_data(soup))
    save_data(movie_data, 'douban_top250.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了获取页面URL的函数、页面解析的函数、数据保存的函数以及数据提取的函数。主函数main()则是这些功能的组合使用，实现了爬取豆瓣TOP250电影信息并保存到CSV文件的完整流程。在运行代码前，请确保已安装requests和beautifulsoup4库。

Scrapy是一个用Python编写的开源爬虫框架，用于抓取网站并提取结构化数据。以下是一个简单的Scrapy项目创建和运行的例子：

首先，安装Scrapy：

pip install scrapy

创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject myspider

进入项目目录，创建一个爬虫：

cd myspider
scrapy genspider example example.com

这将会创建一个名为example的爬虫，用于抓取example.com。

编辑爬虫文件example.py以提取所需数据：

import scrapy
 
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
    name = 'example'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取数据的示例方法，需要根据实际网站结构进行修改
        for title in response.css('.product_title::text').getall():
            yield {'title': title}

运行爬虫：

scrapy crawl example

这将会启动爬虫，并将抓取的数据输出到控制台或者保存到指定文件。

以下是一个简单的Python异步爬虫示例，用于爬取微博上的视频信息。请注意，实际爬取数据时需要遵守相关法律法规及微博的使用条款，避免违规操作。

import asyncio
import aiohttp
import logging
 
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
 
async def fetch_video_info(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        video_urls = [
            'https://weibo.com/p/1003061933322349061525',  # 微博视频链接示例
            # ... 其他视频链接
        ]
        tasks = [fetch_video_info(session, url) for url in video_urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        for result in results:
            logging.info('Video info: %s', result)
 
if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

这段代码使用了aiohttp库来进行异步HTTP请求，这是处理Python异步操作的一个常用库。代码中的fetch_video_info函数用于获取指定微博视频的信息，main函数中使用列表推导式创建了一系列的异步任务，并使用asyncio.gather协程来并发执行它们。

请根据实际情况替换video_urls列表中的微博视频链接，并确保遵守相关法律法规以及微博平台的使用条款。