import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 获取网页内容的函数
def get_html_content(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return "网页获取失败，状态码：" + str(response.status_code)
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "请求异常"
 
# 解析网页并提取标题的函数
def parse_html_extract_title(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    title = soup.find('title')
    if title:
        return title.string
    else:
        return "未找到标题"
 
# 主函数
def main():
    url = "https://www.python.org"
    html_content = get_html_content(url)
    print(parse_html_extract_title(html_content))
 
# 如果这个脚本被直接运行，则执行main函数
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码首先导入了requests和BeautifulSoup库，然后定义了两个函数：get_html_content用于获取网页内容，parse_html_extract_title用于解析网页并提取标题。最后，在main函数中通过调用这两个函数来实现获取Python官网的标题，并打印输出。最后，如果这段脚本被直接执行，则会调用main函数执行相关操作。

"SpringBoot-数字化超市管理系统"是一个使用SpringBoot框架开发的管理系统，可以用作计算机毕设或开发文档。以下是如何设置和运行该系统的简要步骤：

1. 确保您有Java和SpringBoot的基础知识。
2. 从GitHub或其他源下载源代码。
3. 使用IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）打开项目。
4. 确保Maven或Gradle已安装，并且可以正常工作。
5. 导入项目依赖，这通常通过Maven或Gradle自动完成。
6. 配置数据库连接，可能需要创建数据库和相应的表。
7. 运行SpringBoot应用程序。
8. 通过浏览器访问应用程序，默认端口通常是8080。

注意：

• 源代码和开发文档可能需要购买或者根据项目说明自行获取。
• 系统可能需要一些额外的配置才能正常工作，这些配置通常在application.properties或application.yml文件中设置。
• 数据库迁移和初始数据加载可能需要额外的步骤，这通常在数据库迁移脚本中指定。

如果您需要进一步的帮助，请联系原作者或查看相关文档。

爬虫软件通常用于自动获取网络上的数据。在甲鱼舆情监测中，这些软件可以用来监测与特定事件或情况相关的在线讨论、新闻报道、社交媒体上的讨论等。以下是一个简单的Python爬虫示例，用于获取与特定关键词相关的网页数据。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 定义要监测的关键词
keyword = "特定事件"
 
# 定义一个函数来获取包含关键词的网页内容
def crawl_content(keyword):
    # 示例网页，实际应用中可能需要爬取多个网站
    url = "https://www.example.com/search?q=" + keyword
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 假设搜索结果列表在一个id为results的div中
    results_div = soup.find('div', {'id': 'results'})
    
    # 提取每个搜索结果的链接和标题
    for result in results_div.find_all('a', {'class': 'result-link'}):
        print("标题:", result.text)
        print("链接:", result.get('href'))
        # 这里可以添加更多处理链接的代码，例如下载内容等
 
# 运行函数
crawl_content(keyword)

这个简单的爬虫示例使用了requests库来发送HTTP请求，并用BeautifulSoup库来解析HTML内容。实际应用中，你需要根据目标网站的结构和反爬虫策略调整这些代码。

请注意，未经目标网站允许，使用爬虫软件抓取其内容可能违反版权法和网络协议，这里只提供了一个技术示例。在实际应用中，应确保遵守相关的法律法规，并尊重网站的robot.txt规则以及其他反爬虫策略。

requests模块是Python中一个非常强大的用来发送HTTP请求的模块。它可以用来模拟浏览器的行为，比如访问网页、上传文件等。

1. 发送GET请求

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

2. 发送POST请求

import requests
 
response = requests.post('https://www.example.com/login', data={'username': 'user', 'password': 'pass'})
print(response.text)

3. 发送带有headers的请求

import requests
 
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (X11; Ubuntu; Linux x86_64; rv:77.0) Gecko/20100101 Firefox/77.0',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.5',
}
 
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
print(response.text)

4. 使用代理

import requests
 
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
 
response = requests.get('https://www.example.com', proxies=proxies)
print(response.text)

5. 处理Cookies

import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.cookies)
 
response = requests.get('https://www.example.com', cookies={'authenticated': True})
print(response.text)

6. 超时处理

import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com', timeout=5)
print(response.text)

7. 文件上传

import requests
 
files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post('https://www.example.com/upload', files=files)
print(response.text)

8. 处理响应

import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
 
print(response.status_code)  # 状态码
print(response.headers)      # 头部信息
print(response.cookies)      # cookies
print(response.text)         # 文本内容
print(response.content)      # 二进制内容

以上就是requests模块的一些常用方法，可以应对大部分的网络请求场景。

在Python中，获取数据可以通过几种方式完成，包括使用公开API、从网页爬取数据以及从数据库中读取数据。以下是使用公开API和网页爬取的两种方法的示例代码。

1. 使用公开API获取数据：

import requests
 
# 假设我们要获取的是OpenCorporates的公司信息
api_url = 'https://api.opencorporates.com/v0.3/companies/search'
querystring = {"q": "Apple", "jurisdiction_code": "US", "api_token": "你的API_TOKEN"}
 
response = requests.request("GET", api_url, params=querystring)
data = response.json()
 
# 打印返回的数据
print(data)

2. 使用网页爬虫获取数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'https://example.com/data'
 
# 发送HTTP请求获取网页内容
response = requests.get(url)
 
# 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 假设我们要获取的数据在表格中
table = soup.find('table', {'id': 'data-table'})
 
# 解析表格数据
rows = table.find_all('tr')
data = []
for row in rows:
    cols = row.find_all('td')
    cols = [ele.text.strip() for ele in cols]
    data.append(cols)
 
# 打印解析到的数据
print(data)

注意：在实际应用中，请确保您遵守API服务和网站的使用条款，并且不要进行滥用。爬虫经常受到反爬虫策略的挑战，需要合适的反反爬技术，并且在使用爬虫时需要考虑网站的robots.txt文件。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取房源数据
def get_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    data = soup.find_all('div', class_='info-panel')
    houses = []
    for item in data:
        house = {
            'title': item.find('div', class_='title').text,
            'price': item.find('div', class_='price').text,
            'area': item.find('div', class_='area').text,
            'link': item.find('a')['href']
        }
        houses.append(house)
    return houses
 
# 分析并可视化数据
def analyze_visualize(houses):
    df = pd.DataFrame(houses)
    # 只保留有价格信息的房源
    df = df[df['price'].notna()]
    # 提取单价并转换为浮点数
    df['unit_price'] = df['price'].str.extract(r'(\d+)\s*元/平').astype('float')
    # 计算总价并转换为浮点数
    df['total_price'] = df['link'].str.extract(r'&(?:totalPrice|money)=(\d+)').astype('float')
    # 绘制单价直方图
    plt.hist(df['unit_price'], bins=50)
    plt.xlabel('Unit Price (元/平米)')
    plt.ylabel('House Counts')
    plt.title('Histogram of Unit Price')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'http://hz.lianjia.com/ershoufang/anhuigongyu/'
    houses = get_data(url)
    analyze_visualize(houses)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了一个简单的房源数据爬取、分析和可视化的过程。首先，我们定义了一个get_data函数来获取安徽合肥二手房源的数据。接着，在analyze_visualize函数中，我们使用Pandas来处理数据，并使用matplotlib绘制单价直方图，最后在main函数中调用这两个函数来执行整个流程。这个例子展示了如何使用Python进行网页数据爬取和数据分析，是学习网络爬虫和数据可视化的一个很好的起点。

该项目是一个使用SpringBoot框架开发的校园BA篮球网站，包含了前后端的代码。前端主要使用了HTML/CSS/JavaScript以及Vue.js进行开发，后端主要使用了SpringBoot框架以及MyBatis进行开发。

以下是一个简单的代码示例，展示了如何在SpringBoot中创建一个控制器：

package com.example.controller;
 
import com.example.entity.User;
import com.example.service.UserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;
 
@RestController
@RequestMapping("/api/user")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/register")
    public User register(@RequestBody User user) {
        return userService.register(user);
    }
 
    @GetMapping("/{userId}")
    public User getUserById(@PathVariable("userId") Long userId) {
        return userService.getUserById(userId);
    }
 
    @PutMapping("/{userId}")
    public User updateUser(@PathVariable("userId") Long userId, @RequestBody User user) {
        return userService.updateUser(userId, user);
    }
 
    @DeleteMapping("/{userId}")
    public void deleteUser(@PathVariable("userId") Long userId) {
        userService.deleteUser(userId);
    }
}

在这个示例中，我们定义了一个UserController，它提供了用户的注册、获取、更新和删除的接口。这些接口通过HTTP请求进行交互，并且使用了Spring的注解来简化开发流程。

请注意，该代码仅为示例，实际项目中可能需要更多的功能和逻辑。获取整个项目的源代码和数据库可以通过提供的链接进行。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 爬取网页的函数
def crawl_page(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取信息的函数
def parse_soup(soup):
    # 假设我们要提取的信息是标题
    title = soup.find('title')
    return title.text if title else None
 
# 主函数，组织爬取和解析的流程
def main():
    url = 'https://www.example.com'  # 替换为你要爬取的网址
    html = crawl_page(url)
    if html:
        soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
        parsed_info = parse_soup(soup)
        if parsed_info:
            print(f"The title of the page is: {parsed_info}")
        else:
            print("No useful data was found.")
    else:
        print("Failed to retrieve the webpage.")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码展示了如何使用Python的requests库来爬取网页，以及如何使用BeautifulSoup来解析网页并提取信息。代码中的crawl_page函数负责发送HTTP请求，获取网页内容，而parse_soup函数负责解析HTML并提取需要的数据。最后，main函数组合了这两个功能，并且还增加了错误处理和打印输出。

urllib和urllib3都是Python中用于处理URL的模块，但它们有一些区别。

urllib是Python自带的库，包含了几个用于操作URL的模块。urllib.request用于打开和读取URLs，urllib.parse用于解析URLs，urllib.error包含了由于网络操作产生的异常。

urllib3是一个专门用于HTTP客户端的模块，它提供了更高级的功能，比如并发请求、会话处理等。

以下是使用urllib.request获取网页内容的简单例子：

import urllib.request
 
# 打开一个URL
response = urllib.request.urlopen('http://www.example.com')
 
# 读取网页内容
html = response.read()
 
# 解码网页内容（如果网页使用UTF-8编码）
html_decoded = html.decode('utf-8')
 
print(html_decoded)

使用urllib3的例子：

import urllib3
 
# 创建一个PoolManager实例
http = urllib3.PoolManager()
 
# 发送一个GET请求
response = http.request('GET', 'http://www.example.com')
 
# 读取响应内容
html = response.data
 
# 解码内容
html_decoded = html.decode('utf-8')
 
print(html_decoded)

在实际应用中，如果只是需要进行简单的HTTP请求，推荐使用urllib.request。如果需要更高级的功能，比如并发请求、请求重试等，则推荐使用urllib3。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_bilibili_top100(top100_url):
    # 发送请求，获取页面源代码
    response = requests.get(top100_url)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
    # 提取视频封面图片的正则表达式
    cover_regex = re.compile(r'//.*?cover')
 
    # 提取视频源代码的正则表达式
    video_source_regex = re.compile(r'<source src="(.*?)".*?>')
 
    # 遍历页面，查找视频封面图片和视频源
    covers = cover_regex.findall(response.text)
    video_sources = video_source_regex.findall(response.text)
 
    # 输出结果
    for cover, video_source in zip(covers, video_sources):
        print(f"封面图片: {cover}")
        print(f"视频源: {video_source}")
 
# 使用函数
get_bilibili_top100('https://www.bilibili.com/v/popular/rank/type?tab=all')

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，获取B站TOP100视频页面的HTML内容。然后使用BeautifulSoup和正则表达式来提取视频封面图片的URL和视频源的URL。最后，遍历页面中的视频信息，并打印出封面图片和视频源的URL。