import requests
import pymysql
import time
 
# 连接MySQL数据库
def connect_db():
    connection = pymysql.connect(host='localhost',
                                 user='your_username',
                                 password='your_password',
                                 database='your_database',
                                 charset='utf8mb4',
                                 cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor)
    return connection
 
# 将数据插入MySQL数据库
def insert_db(data, connection):
    try:
        with connection.cursor() as cursor:
            sql = "INSERT INTO btc_trade (trade_id, amount, price, time) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
            cursor.execute(sql, data)
        connection.commit()
    except pymysql.MySQLError as e:
        print(e)
 
# 获取ok链上bitcoin大额交易数据
def get_btc_trade(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()
 
# 主程序
def main():
    url = 'https://www.okcoin.com/api/v1/btc_cny/trades?since=0'
    connection = connect_db()
    while True:
        trades = get_btc_trade(url)
        for trade in trades:
            data = (trade['tid, trade['amount'], trade['price'], trade['time']))
            insert_db(data, connection)
        time.sleep(10)  # 间隔10秒
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在这个代码实例中，我们首先定义了连接MySQL数据库的函数connect_db，然后定义了将数据插入数据库的函数insert_db。get_btc_trade函数负责从OKEx获取交易数据。最后，在main函数中，我们连接数据库，进入一个无限循环，每10秒获取一次数据并插入数据库。这个例子展示了如何将数据实时地从一个API抓取并存储到数据库中。

为了保证答案的精简，以下是一个简化版的代码实例，展示如何使用Python爬取拼多多上的商品详情数据、商品列表数据以及商品优惠券数据。

import requests
from pyquery import PyQuery as pq
 
# 请求头部信息，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'}
 
# 获取商品详情页的数据
def get_item_details(item_url):
    try:
        response = requests.get(item_url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            doc = pq(response.text)
            # 提取商品详情页的数据，例如商品标题、价格等
            title = doc('.product-title').text()
            price = doc('.price').text()
            return {
                'title': title,
                'price': price
            }
    except requests.exceptions.RequestException:
        return None
 
# 获取商品列表页的数据
def get_item_list(list_url):
    try:
        response = requests.get(list_url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            doc = pq(response.text)
            # 提取商品列表页的数据，例如商品链接等
            items = doc('.item').items()
            for item in items:
                item_url = item('.pic').attr('href')
                yield item_url
    except requests.exceptions.RequestException:
        return None
 
# 获取商品优惠券数据
def get_item_coupons(item_url):
    try:
        response = requests.get(item_url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            doc = pq(response.text)
            # 提取商品优惠券数据
            coupons = doc('.coupon-item').items()
            for coupon in coupons:
                title = coupon('.coupon-title').text()
                condition = coupon('.coupon-rule').text()
                yield {
                    'title': title,
                    'condition': condition
                }
    except requests.exceptions.RequestException:
        return None
 
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
    item_url = 'https://www.tmall.com/item.htm?id=525388747711'
    list_url = 'https://list.tmall.com/search_product.htm?q=%E5%B0%8F%E7%B1%B3'
    
    # 获取商品详情数据
    item_details = get_item_details(item_url)
    print(item_details)
    
    # 获取商品列表中的所有商品链接
    for item_url in get_item_list(list_url):
        print(item_url)
    
    # 获取商品优惠券数据
    for coupon in get_item_coupons(item_url):
        print(coupon)

这段代码展示了如何使用Python爬取网页数据。首先定义了请求头部信息，模拟

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_soup(url):
    """
    获取指定URL的BeautifulSoup对象
    """
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    else:
        return None
 
def get_download_urls(soup):
    """
    从BeautifulSoup对象中提取所有图片下载链接
    """
    # 假设图片链接都在<a>标签的href属性中，且图片扩展名为.jpg
    download_urls = [tag['href'] for tag in soup.find_all('a') if tag['href'].endswith('.jpg')]
    return download_urls
 
def download_images(download_urls, path='images/'):
    """
    将下载链接列表中的图片保存到本地
    """
    for index, url in enumerate(download_urls):
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            with open(f'{path}image_{index}.jpg', 'wb') as file:
                file.write(response.content)
 
# 示例用法
url = 'http://example.com/gallery'
soup = get_soup(url)
download_urls = get_download_urls(soup)
download_images(download_urls)

这段代码提供了一个简化的示例，展示了如何使用requests和BeautifulSoup库来获取网页内容，解析图片链接，并将这些图片保存到本地文件夹。这个过程是爬虫技术的基本应用，适合作为初学者理解和实践Web爬虫的入门教程。

Python高级和实战的爬虫通常涉及到异步IO、分布式爬虫、反爬虫策略、数据解析、存储管理等方面。以下是一些常见的高级和实战爬虫技术的示例：

1. 异步IO：使用asyncio和aiohttp库实现异步网络请求。

import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://httpbin.org/get')
        print(html)
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

2. 分布式爬虫：使用Scrapy框架，它支持分布式爬取，通过多个爬虫节点协同工作。

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'example.com'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://www.example.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 解析响应数据
        pass

3. 反爬虫策略：实现适当的延时、使用代理、 cookie/session 管理等策略。

import requests
 
proxies = {
    'http': 'http://10.10.1.10:3128',
    'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
 
response = requests.get('http://httpbin.org/get', proxies=proxies)

4. 数据解析：使用BeautifulSoup或lxml解析HTML/XML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>
"""
 
soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser')
print(soup.title.string)

5. 存储管理：使用SQLAlchemy进行数据库管理或pymongo用于MongoDB存储。

from sqlalchemy import create_engine
 
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
with engine.connect() as con:
    con.execute("CREATE TABLE users (id INTEGER, name VARCHAR)")

这些示例只是爬虫技术的一角，实际的爬虫项目可能还涉及更多复杂的技术，如动态页面解析、OCR处理、自然语言处理、机器学习等。

import requests
from lxml import etree
import csv
 
def get_car_info(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/79.0.3945.130 Safari/537.36',
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf-8'
    html = etree.HTML(response.text)
    return html
 
def parse_car_info(html):
    # 汽车名称
    name = html.xpath('//div[@class="car-intro-cont"]/h1/text()')[0]
    # 汽车价格
    price = html.xpath('//div[@class="car-price-cont"]/p[@class="car-price-num"]/text()')[0]
    # 汽车图片
    image = html.xpath('//div[@class="car-intro-img"]/img/@src')[0]
    # 汽车参数
    parameters = html.xpath('//div[@class="car-param-cont"]/p/text()')
    return {
        'name': name,
        'price': price,
        'image': image,
        'parameters': parameters
    }
 
def save_car_info(car_info, file_name):
    with open(file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.writer(f)
        writer.writerow(['name', 'price', 'image', 'parameters'])
        writer.writerow([car_info['name'], car_info['price'], car_info['image'], ','.join(car_info['parameters'])])
 
def main():
    url = 'https://www.autohome.com.cn/156148/#pvareaid=201571'
    html = get_car_info(url)
    car_info = parse_car_info(html)
    save_car_info(car_info, 'car_info.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码实现了汽车之家网站特定汽车信息的抓取，并将其保存到CSV文件中。代码首先定义了获取网页、解析网页以及保存数据的函数。然后在main函数中，我们调用这些函数，完成数据抓取和保存的流程。在实际应用中，你需要根据目标网站的具体结构调整XPath表达式。

由于提供的信息较为复杂且涉及多个方面，我将提供一个简化版的数据爬取、可视化和Flask框架的示例。

1. 数据爬取（使用requests和BeautifulSoup库）:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_data():
    response = requests.get('http://your_data_source_url')
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 假设数据在表格中，使用find_all获取表格数据
    tables = soup.find_all('table')
    data = []
    for table in tables:
        rows = table.find_all('tr')
        for row in rows:
            cols = row.find_all('td')
            cols = [elem.text.strip() for elem in cols]
            data.append(cols)
    return data
 
# 获取数据并输出
data = get_data()
for row in data:
    print(row)

2. 可视化部分（使用Matplotlib或其他库）:

import matplotlib.pyplot as plt
 
# 假设data是已经处理好的数据
x = [row[0] for row in data]
y = [row[1] for row in data]
 
plt.scatter(x, y)
plt.xlabel('X Axis')
plt.ylabel('Y Axis')
plt.title('Data Visualization')
plt.show()

3. Flask框架（创建web应用）:

from flask import Flask, render_template
import matplotlib.pyplot as plt
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    # 假设data是全局变量，已经从数据源获取
    plot_image = plot_data()  # 函数用于生成图像并返回路径
    return render_template('index.html', plot_src=plot_image)
 
def plot_data():
    # 生成图像的代码
    img_file = 'path_to_image_file.png'
    plt.scatter(x, y)
    plt.savefig(img_file)
    return img_file
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在index.html模板中:

<img src="{{ plot_src }}" alt="Data Visualization">

请注意，这些示例代码是为了展示基本概念，并不是完整的、可以直接运行的代码。实际应用中需要根据数据格式、数据来源、数据处理逻辑和可视化需求进行相应的调整和扩展。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 第一步：发送请求，获取网页内容
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
 
# 第二步：解析网页内容，提取有效信息
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text
 
# 第三步：打印结果
print(title)

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，获取网页内容，然后使用BeautifulSoup来解析HTML并提取其中的标题。最后，打印出获取到的标题。这是爬虫开发中最基础的步骤，为学习爬虫技术提供了一个简单的示例。

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 "页面无法访问"
    except requests.exceptions.RequestException:
        return "请求出错"
 
# 解析网页并提取数据的函数
def parse_html_extract_data(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    data = []
    for row in soup.find('table', {'class': 'wikitable'}).find_all('tr')[1:]:
        cells = row.find_all('td')
        data.append({
            '序号': cells[0].text.strip(),
            '代码': cells[1].text.strip(),
            '名称': cells[2].text.strip(),
            '单位': cells[3].text.strip(),
            '数量': cells[4].text.strip()
        })
    return data
 
# 打印数据的函数
def print_data(data):
    for item in data:
        print(f"序号: {item['序号']}, 代码: {item['代码']}, 名称: {item['名称']}, 单位: {item['单位']}, 数量: {item['数量']}")
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://zh.wikipedia.org/wiki/中国%E8%8A%82%E7%82%B9%E8%B5%84%E6%BA%90%E6%8C%81%E4%BB%9B'
    html_content = get_html_content(url)
    data = parse_html_extract_data(html_content)
    print_data(data)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这段代码首先定义了获取网页内容的函数get_html_content，然后定义了解析网页并提取数据的函数parse_html_extract_data，最后定义了打印数据的函数print_data。主函数main则是这些函数的组合使用，实现了数据爬取和处理的流程。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
 
# 定义一个函数来获取豆瓣电影评论
def get_douban_movie_comments(movie_url):
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(movie_url)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 提取评论信息
    comments = soup.find_all('div', class_='comment-content')
    # 提取评分信息
    ratings = soup.find_all('span', class_='rating-star')
    # 初始化列表来存储评论和评分
    comments_list = []
    ratings_list = []
    # 遍历评论和评分，并提取信息
    for comment, rating in zip(comments, ratings):
        comments_list.append(comment.get_text().strip())
        ratings_list.append(rating.get_text())
    # 将评论和评分存储在字典中
    data = {
        'comments': comments_list,
        'ratings': ratings_list
    }
    return data
 
# 要爬取的豆瓣电影URL
movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/12927204/comments?status=P'
# 获取评论数据
comments_data = get_douban_movie_comments(movie_url)
# 将数据转换为DataFrame
comments_df = pd.DataFrame(comments_data)
# 输出前几行结果
print(comments_df.head())

这段代码定义了一个函数get_douban_movie_comments，它接受一个豆瓣电影评论页面的URL作为参数，发送HTTP请求，解析网页，提取评论和评分，并将数据存储在一个DataFrame中。这个过程展示了如何使用Python网络爬虫技术来抓取和分析网页数据的基本步骤。

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于抓取某网站上的企业信用信息。请注意，实际应用中应遵守网站的爬虫政策及法律法规，并尽可能减少对网站的访问频率，避免造成不必要的负担。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
def crawl_company_credit_info(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)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
    # 假设信用信息在HTML的<div id="creditInfo">中
    credit_info_div = soup.find('div', {'id': 'creditInfo'})
    if credit_info_div:
        # 提取信用信息
        credit_info = credit_info_div.get_text()
        print(credit_info)
        # 这里可以将信用信息写入文件或数据库
        # write_credit_info_to_file(credit_info)
    else:
        print('Credit info not found.')
 
# 假设函数，用于将信用信息写入文件
def write_credit_info_to_file(credit_info):
    with open('credit_info.txt', 'a', encoding='utf-8') as file:
        file.write(credit_info)
 
# 假设有一个公司信用信息的URL列表
urls = ['http://example.com/company1', 'http://example.com/company2', ...]
 
for url in urls:
    crawl_company_credit_info(url)

这个示例中，crawl_company_credit_info 函数接受一个URL，发送HTTP GET请求，获取页面内容，并使用BeautifulSoup解析页面。然后它会寻找信用信息所在的元素，提取信用信息并打印出来。实际应用中，您可能需要根据实际网站的HTML结构进行相应的调整。

请注意，由于爬取行为可能违反网站的服务条款，因此在实际应用中应当确保遵守网站的爬虫政策，并且在使用爬虫时始终保持良好的网络素养。