import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_cat_movie_rank(url):
    """获取猫眼电影排行榜"""
    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)
    response.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    rank_list = soup.select('.board-wrapper .board-body li')
    rank_data = []
    for item in rank_list:
        rank = item.select_one('.board-index').text
        desc = item.select_one('.image-link').get('title')
        score = item.select_one('.score').text
        rank_data.append({'排行': rank, '电影名称': desc, '评分': score})
    return rank_data
 
# 示例使用
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://maoyan.com/board'
    rank_list = get_cat_movie_rank(url)
    for item in rank_list:
        print(item)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，以及BeautifulSoup库来解析HTML内容。代码中定义了一个get_cat_movie_rank函数，该函数接收一个URL作为参数，发送请求，解析返回的页面，提取电影排行信息，并以列表的形式返回。最后，代码中还有一个示例使用的部分，用于调用该函数并打印结果。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
 
# 创建WebDriver对象，指定使用Chrome浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 使用get方法打开网页
driver.get('http://www.python.org')
 
# 查找页面上的搜索输入框元素
search_box = driver.find_element_by_name('q')
 
# 清除输入框中的内容（如果有）
search_box.clear()
 
# 在输入框中输入文本 'puppies'
search_box.send_keys('puppies')
 
# 添加回车键模拟点击搜索按钮
search_box.send_keys(Keys.RETURN)
 
# 等待页面加载完成
import time
time.sleep(5) # 假设页面需要5秒加载
 
# 获取当前页面的页面源代码并打印
page_source = driver.page_source
print(page_source)
 
# 清理：关闭浏览器
driver.quit()

这段代码使用了Selenium WebDriver 的基本功能来完成以下任务：

1. 启动Chrome浏览器。
2. 打开Python官方网站。
3. 在搜索输入框中输入'puppies'并执行搜索。
4. 等待页面加载。
5. 打印当前页面的源代码。
6. 关闭浏览器。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
# 示例函数：抓取指定URL的网页内容
def fetch_page_content(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return "网页获取失败"
 
# 示例函数：使用Beautiful Soup解析网页并提取指定标签的内容
def extract_content_with_beautiful_soup(html, tag):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    return soup.find_all(tag)
 
# 示例用法
url = 'http://example.com'
html_content = fetch_page_content(url)
headings = extract_content_with_beautiful_soup(html_content, 'h1')
for heading in headings:
    print(heading.get_text())

这段代码展示了如何使用Python的requests库获取网页内容，以及如何使用Beautiful Soup库解析网页内容并提取特定标签的文本。这是一个简单的网络爬虫示例，可以帮助初学者理解网络爬虫的基本原理和实践方法。

由于提供的源代码已经包含了完整的解决方案，我将提供一个简化的代码实例，展示如何使用Django框架创建一个简单的网站，并展示如何使用爬虫技术和可视化库来处理和展示数据。

# 导入Django模块
from django.shortcuts import render
from django.http import HttpResponse
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 定义一个简单的视图函数，用于生成并显示一个图表
def show_chart(request):
    # 创建一个图表
    plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
    plt.title('Sample Chart')
    plt.xlabel('X Axis')
    plt.ylabel('Y Axis')
 
    # 用内存中的图像文件作为响应返回
    img_data = BytesIO()
    plt.savefig(img_data, format='png')
    plt.close()
    img_data.seek(0)
    return HttpResponse(img_data.getvalue(), content_type='image/png')
 
# 定义一个视图函数，用于展示包含图表的HTML页面
def index(request):
    return render(request, 'index.html')
 
# 定义URL路由
from django.urls import path
 
urlpatterns = [
    path('', index, name='index'),
    path('chart/', show_chart, name='chart'),
]

在这个例子中，我们创建了两个视图函数：show_chart 用于生成图表，并通过Django的 HttpResponse 返回图像数据；index 用于展示一个HTML页面，HTML页面中可以包含一个图像标签来显示图表。这个例子展示了如何在Django中结合使用爬虫技术和可视化库，以及如何通过Django的路由系统来定义URL路由。

由于原始代码较为复杂且涉及网络爬取，下面提供一个简化的示例来说明如何使用Python爬取酒店信息和图片的基本思路。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
 
# 假设我们只爬取一个酒店的信息和图片
hotel_url = 'http://www.example.com/hotel'
images_url = 'http://www.example.com/hotel/images'
 
# 发送请求获取页面内容
response = requests.get(hotel_url)
hotel_soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 解析酒店信息
hotel_name = hotel_soup.find('h1', class_='hotel-name').text
hotel_address = hotel_soup.find('div', class_='hotel-address').text
 
# 保存酒店信息到文件或数据库
with open('hotel_info.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
    file.write(f'Name: {hotel_name}\nAddress: {hotel_address}')
 
# 发送请求获取图片链接
images_response = requests.get(images_url)
images_soup = BeautifulSoup(images_response.text, 'html.parser')
 
# 解析图片链接
image_urls = [image['src'] for image in images_soup.find_all('img', class_='hotel-image')]
 
# 创建文件夹保存图片
os.makedirs('hotel_images', exist_ok=True)
 
# 下载图片
for index, image_url in enumerate(image_urls):
    response = requests.get(image_url)
    with open(f'hotel_images/image_{index}.jpg', 'wb') as file:
        file.write(response.content)
 
print("酒店信息和图片爬取完成。")

这个示例展示了如何使用requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup进行页面解析，以及如何使用os库来创建文件夹和保存文件。在实际应用中，你需要根据目标网站的具体结构调整选择器和解析方法。

由于篇幅所限，这里提供一个简化版的代码实例，展示如何使用Python爬取社交媒体用户信息的核心函数。请注意，实际的应用场景中，你需要处理好身份验证、反爬机制、速率限制等问题，并遵守相关的法律法规和服务条款。

import requests
 
# 模拟登录Twitter并获取用户信息
def get_twitter_user_info(username):
    # 这里需要实现具体的登录流程和用户信息获取
    pass
 
# 获取Instagram用户信息
def get_instagram_user_info(username):
    # 这里需要实现具体的用户信息获取
    pass
 
# 获取Facebook用户信息
def get_facebook_user_info(username):
    # 这里需要实现具体的用户信息获取
    pass
 
# 获取Twitter用户发布的帖子和评论
def get_twitter_user_posts(username):
    # 这里需要实现具体的帖子和评论获取
    pass
 
# 获取Instagram用户发布的帖子和图片评论
def get_instagram_user_posts(username):
    # 这里需要实现具体的帖子和评论获取
    pass
 
# 获取Facebook用户发布的帖子和评论
def get_facebook_user_posts(username):
    # 这里需要实现具体的帖子和评论获取
    pass
 
# 示例用户名
twitter_username = 'twitter'
instagram_username = 'instagram'
facebook_username = 'facebook'
 
# 获取用户信息
twitter_user_info = get_twitter_user_info(twitter_username)
instagram_user_info = get_instagram_user_info(instagram_username)
facebook_user_info = get_facebook_user_info(facebook_username)
 
# 获取用户发布的内容
twitter_posts = get_twitter_user_posts(twitter_username)
instagram_posts = get_instagram_user_posts(instagram_username)
facebook_posts = get_facebook_user_posts(facebook_username)
 
# 处理获取到的数据
# ...
 
# 注意：以上代码只是一个简化的示例，实际的爬虫逻辑需要完整实现，并且需要处理各种反爬措施。

在实际应用中，你需要对每个社交媒体网站的API和反爬机制有深入了解，并且可能需要使用代理、用户会话维持、图像文字识别等技术。这个例子只展示了如何定义函数并调用它们，实际的爬虫逻辑需要你根据每个网站的API文档来编写。

在Python中，爬虫库有很多，常用的有requests、BeautifulSoup、Scrapy等。

1. requests

   requests库是一个简单易用的HTTP库，可以用来发送HTTP请求。

import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)

2. BeautifulSoup

   BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文件的库，可以用它来从HTML中提取数据。

from bs4 import BeautifulSoup
 
html_doc = """
<html>
<head>
<title>The Dormouse's story</title>
</head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
</body>
</html>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.text)

3. Scrapy

   Scrapy是一个用于爬取网站并提取结构化数据的Python库，它是一个用于爬取网站的高级库。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        for title in response.css('.title'):
            yield {'title': title.css('a ::text').get()}

选择哪个库取决于你的需求，如果你需要简单快速地抓取少量数据，可以使用requests+BeautifulSoup。如果你需要更高级的功能，如分布式爬取、更好的性能和更多的功能，可以选择Scrapy。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_html(url):
    """发送HTTP请求，获取网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "页面无法访问"
    except requests.RequestException:
        return "发生错误"
 
def parse_html(html):
    """解析网页，提取有效信息"""
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = "https://example.com"  # 替换为你想爬取的网页
    html = get_html(url)
    paragraphs = parse_html(html)
    for p in paragraphs:
        print(p)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库发送HTTP请求以获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML，提取所有段落文本。在实际应用中，你需要根据目标网站的结构调整解析代码，以提取你需要的数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def download_webpage(url):
    """下载指定URL的网页内容"""
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.exceptions.RequestException:
        return None
 
def parse_webpage(html_content):
    """解析网页内容，提取有效信息"""
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 假设我们要提取所有的段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    return [p.get_text() for p in paragraphs]
 
def main():
    url = 'https://example.com'  # 替换为你要爬取的网页地址
    html_content = download_webpage(url)
    if html_content:
        parsed_data = parse_webpage(html_content)
        for paragraph in parsed_data:
            print(paragraph)
    else:
        print("Failed to download webpage")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库下载网页内容，以及如何使用BeautifulSoup库解析HTML并提取所需信息。这是一个简单的网络爬虫示例，可以根据实际需求进行功能扩展和优化。

在Python3中，使用requests库进行网络爬虫时，可以通过以下步骤获取CSRF-Token、处理Token过期以及自动处理CSRF-Token：

1. 获取初始页面的CSRF-Token：

   使用requests库发送一个GET请求来获取HTML页面，然后使用BeautifulSoup库来解析HTML，提取CSRF-Token。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
response = requests.get('http://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
csrf_token = soup.find('meta', {'name': 'csrf-token'})['content']
print(csrf_token)

2. 处理Token过期：

   如果Token过期，服务器通常会返回一个错误，表明需要一个新的CSRF-Token。在这种情况下，重新获取一个新的Token。

3. 自动处理CSRF-Token：

   在发送POST或PUT等修改数据的请求时，将CSRF-Token作为请求头的一部分发送。

headers = {
    'X-CSRF-Token': csrf_token,
    # 其他请求头
}
data = {
    # 表单数据
}
response = requests.post('http://example.com/submit', headers=headers, data=data)

如果服务器返回一个错误，提示CSRF-Token无效或过期，你需要重新获取一个新的Token，并在下次请求中使用它。

注意：在实际应用中，处理CSRF保护可能还需要考虑其他安全因素，如Cookie管理、Session跟踪等。