由于原代码是Java编写的，而您请求的是Python代码，我无法提供原生转换。不过，我可以给您一个简单的Python爬虫示例，用于抓取网页上的链接，这可以作为学习和示范用途。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def crawl_links(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        for link in soup.find_all('a'):
            print(link.get('href'))
    else:
        print(f"Failed to retrieve the webpage: {response.status_code}")
 
crawl_links('https://www.example.com')

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，获取网页内容，并使用BeautifulSoup来解析HTML并找到所有的<a>标签（即链接）。然后它打印出每个链接的href属性，即链接的地址。

请注意，这个例子仅用于教学目的，并且在实际应用中可能需要处理更多的细节，例如处理HTTP请求的头信息、处理网页的动态加载内容、处理Cookies、处理重复链接、处理网页的编码问题等。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime
 
def get_weather_data(city):
    # 天气信息网站的URL模板
    url = "http://www.weather.com.cn/weather/{}.shtml".format(city)
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
    # 提取天气信息
    today_weather = soup.select('#7d .sky .temp')
    today_temperature = today_weather[0].text
    today_weather_icon = soup.select('#7d .sky img')[0]['src']
    today_weather_info = soup.select('#7d .wea')[0].text.strip()
 
    # 打印信息
    print("城市：", city)
    print("今日天气：", today_weather_icon, today_temperature, today_weather_info)
 
# 调用函数，传入城市名，例如 "北京"
get_weather_data("北京")

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，bs4库来解析网页，并使用select方法来定位HTML元素。然后，它提取了今日的天气信息，包括温度和天气状况，并打印出来。这个例子简单直观，适合作为爬虫入门学习的实例。

import redis
 
class RedisClient:
    """
    Redis客户端，用于管理Redis连接。
    """
    def __init__(self, host='localhost', port=6379, db=0):
        self.host = host
        self.port = port
        self.db = db
        self._connection = None
 
    def connect(self):
        """
        建立到Redis服务器的连接。
        """
        self._connection = redis.Redis(host=self.host, port=self.port, db=self.db)
 
    def disconnect(self):
        """
        关闭与Redis服务器的连接。
        """
        if self._connection:
            self._connection.close()
            self._connection = None
 
    def set(self, name, value, ex=None, px=None, nx=False, xx=False):
        """
        设置键值对，使用与redis.Redis.set相同的参数。
        """
        self._connect_if_needed()
        return self._connection.set(name, value, ex, px, nx, xx)
 
    def get(self, name):
        """
        获取键的值，使用与redis.Redis.get相同的参数。
        """
        self._connect_if_needed()
        return self._connection.get(name)
 
    def _connect_if_needed(self):
        """
        如果尚未连接，则建立连接。
        """
        if not self._connection:
            self.connect()
 
# 使用示例
client = RedisClient()
client.set('key', 'value')
print(client.get('key'))
client.disconnect()

这段代码定义了一个名为RedisClient的类，用于管理与Redis服务器的连接。它提供了连接和断开连接的方法，并且在需要时才建立连接。此外，它还提供了set和get方法，以便动态地存储和检索数据。这个类的实例可以用来进行基本的Redis操作，而无需手动管理连接的打开和关闭。

在Python中，使用XPath解析HTML内容通常涉及到lxml库。以下是一个使用XPath解析网页内容的例子：

首先，安装lxml库（如果尚未安装）：

pip install lxml

然后，使用以下代码解析网页并提取所需的数据：

from lxml import etree
import requests
 
# 发送HTTP请求获取网页内容
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容为XPath可以处理的对象
    html = etree.HTML(response.text)
    
    # 定义XPath表达式来选取需要的数据
    # 例如：//div[@class="content"]/ul/li/a
    xpath_expression = 'YOUR_XPATH_EXPRESSION_HERE'
    
    # 使用XPath表达式提取数据
    results = html.xpath(xpath_expression)
    
    # 处理提取的数据
    for result in results:
        # 提取每个li标签下的a标签的href属性和文本内容
        href = result.get('href')
        text = result.text
        print(f'Href: {href}, Text: {text}')
else:
    print("Failed to retrieve the webpage")

在这个例子中，你需要替换YOUR_XPATH_EXPRESSION_HERE为你想要提取的数据的XPath表达式。这个表达式会告诉解析器如何在HTML文档中定位你感兴趣的元素。

请注意，XPath表达式的编写需要你对HTML结构有足够的了解。如果你想要提取的数据深藏在嵌套的标签之中，你可能需要编写一个复杂的XPath表达式来精确地定位它们。

import tkinter as tk
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def fetch_quotes(symbol):
    url = f"https://finance.yahoo.com/quote/{symbol}"
    response = requests.get(url)
    if response.ok:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        name = soup.find(id='quote-header-info').find('h1').text
        price = soup.find(class_='My<span class="katex">\(b\)</span>').text
        return f"{name} - {price}"
    else:
        return "Error fetching quote"
 
def update_quote(symbol):
    quote = fetch_quotes(symbol.get())
    quote_label.config(text=quote)
 
root = tk.Tk()
root.title("Yahoo Finance Stock Quote Fetcher")
root.geometry("400x200")
 
symbol_label = tk.Label(root, text="Enter stock symbol:")
symbol_label.pack()
 
symbol_entry = tk.Entry(root)
symbol_entry.pack()
 
fetch_button = tk.Button(root, text="Fetch Quote", command=lambda: update_quote(symbol_entry))
fetch_button.pack()
 
quote_label = tk.Label(root, text="")
quote_label.pack()
 
root.mainloop()

这段代码使用了tkinter库来创建一个简单的用户界面，允许用户输入股票代码，并在点击按钮后获取该股票的名称和价格。这个例子教会了如何将爬虫逻辑集成到图形用户界面中，并展示了如何使用Python进行简单的GUI编程。

由于这个问题涉及的内容较多且涉及到一些大数据的处理，我无法在一个回答中提供完整的代码。但我可以提供一个简化的思路和代码实例。

1. 数据获取：使用Python爬虫从农产品价格网站获取数据。
2. 数据预处理：清洗数据，处理缺失值，转换为适合建模的格式。
3. 特征选择：选择有区分性的特征用于建模。
4. 模型训练：使用线性回归或其他预测模型进行价格预测。
5. 部署：使用Flask框架部署模型，使其可通过Web界面进行访问。

以下是一个简化的线性回归模型训练和部署的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from flask import Flask, request, jsonify
import pandas as pd
 
# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)
 
# 示例特征和目标值
features = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
target = [10, 20, 30]
 
# 线性回归模型
model = LinearRegression()
 
# 数据训练
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.2)
model.fit(X_train, y_train)
 
# 预测接口
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    prediction = model.predict([data['features']])
    return jsonify({'prediction': prediction[0]})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个代码示例展示了如何初始化一个Flask应用，训练一个简单的线性回归模型，并通过Flask提供一个RESTful API接口进行预测。

请注意，这个代码示例并不包括数据爬虫部分，因为这需要具体的网站分析和API设计。数据爬虫通常涉及到反爬虫策略和加密数据处理，并且对于大数据设计，数据处理和模型训练会更加复杂。

对于完整的系统设计，你需要根据实际的农产品价格数据源和爬虫技术进行定制。

爬虫是一种自动提取网页数据的程序，用于数据采集。它可以帮助我们快速获取大量的信息，但同时也有可能触犯网站的反爬机制，导致被封号甚至法律问题。

1. 安装requests和BeautifulSoup库

pip install requests
pip install beautifulsoup4

2. 简单的爬虫示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'http://example.com'
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
 
for link in soup.find_all('a'):
    print(link.get('href'))

这个例子中，我们使用requests库获取了网页内容，然后用BeautifulSoup进行解析，找出所有的a标签的href属性，也就是链接。

3. 反爬虫策略

网站可能会通过各种方式阻止爬虫，如JavaScript动态渲染、Cookies验证、IP封禁等。

4. 处理JavaScript渲染的页面

对于现今许多网站使用JavaScript动态渲染的情况，可以使用Selenium或者Pyppeteer等工具来处理。

5. 使用代理和设置请求头

proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:3128',
}
 
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('http://example.com', headers=headers, proxies=proxies)

6. 应对反爬策略

如果网站设置了复杂的反爬机制，可以尝试以下策略：

• 使用代理轮换IP
• 限制爬取速度
• 使用用户代理(User-Agent)来模拟不同的浏览器访问
• 使用登录认证

7. 爬虫与法律

遵守网站的robots.txt协议，不爬取不允许爬取的页面。未授权获取数据时，应确保你有权限获取数据，并遵守相关的法律法规。

以上是爬虫入门的基本概念和策略，实际应用中可能需要根据具体网站的反爬策略来调整策略和代码。

要爬取需要登录的网站，通常需要处理登录过程，获取登录后的数据。以下是一个使用Python的requests库和BeautifulSoup库进行登录并爬取数据的基本示例。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网站的登录URL
login_url = 'https://example.com/login'
 
# 登录需要的用户名和密码
login_data = {
    'username': 'your_username',
    'password': 'your_password'
}
 
# 创建一个Session对象，以便能够保持登录状态
session = requests.Session()
 
# 发送登录请求
response = session.post(login_url, data=login_data)
 
# 检查是否登录成功
if response.ok:
    print('登录成功')
 
    # 目标网站的数据URL
    target_url = 'https://example.com/data'
 
    # 获取目标网站的数据
    target_response = session.get(target_url)
 
    # 解析数据
    soup = BeautifulSoup(target_response.text, 'html.parser')
 
    # 提取需要的数据
    # 例如，提取所有的段落
    for p in soup.find_all('p'):
        print(p.text)
 
else:
    print('登录失败')

请注意，实际的登录URL、登录数据、目标URL和解析方法都需要根据你要爬取的具体网站进行调整。

此外，很多网站可能需要处理验证码、CSRF token等安全措施，这就需要你在登录前进行相应的处理。

如果网站使用了JavaScript动态渲染，可能需要使用如Selenium等工具来进行爬取。

这只是一个基本的示例，实际应用中可能需要更复杂的处理，例如处理cookies、headers、代理、异常处理等。

import requests
from lxml import etree
 
class TianMaoSpider:
    def __init__(self, keyword, page_num):
        self.keyword = keyword
        self.page_num = page_num
        self.base_url = "https://s.taobao.com/search?q="
 
    def get_response(self, 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
        return None
 
    def parse_page(self, page_url):
        html = self.get_response(page_url)
        if html:
            parser = etree.HTML(html)
            items = parser.xpath('//div[@class="item J_MouserOnverReq  "]')
            for item in items:
                title = item.xpath('.//div[@class="title"]/a/text()')[0]
                price = item.xpath('.//div[@class="price"]/strong/text()')[0]
                print(f"商品名称: {title}, 价格: {price}")
 
    def run(self):
        for page in range(1, self.page_num + 1):
            page_url = f"{self.base_url}{self.keyword}&s={(page-1)*44}"
            self.parse_page(page_url)
 
if __name__ == "__main__":
    spider = TianMaoSpider("口罩", 2)
    spider.run()

这段代码实现了一个简单的天猫商品数据爬虫。首先定义了一个TianMaoSpider类，包含初始化方法、获取响应、解析页面和运行爬虫的方法。在__init__方法中，设置了搜索关键词和需要爬取的页数。get_response方法用于发送请求并获取响应。parse_page方法解析页面，提取商品标题和价格，并打印输出。最后，在run方法中通过循环遍历页面，并调用parse_page方法来爬取数据。这个简单的爬虫示例教会了如何使用Python进行基本的网页爬取。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
# 定义函数来下载和保存小说内容
def download_novel(url, title):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
        content = soup.find('div', class_='content').text
        content = re.sub(r'\s+', '\n\n', content)  # 将连续空格替换为换行符
        with open(f'{title}.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
            file.write(content)
 
# 主函数，用于控制流程
def main():
    url = 'https://www.zlibrary.org/works/2012351741104177616.html'  # 小说的URL
    title = 'A Rising Tide'  # 小说的标题
    download_novel(url, title)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML，使用正则表达式re来处理文本数据。代码首先定义了一个函数download_novel，它接受小说的URL和标题作为参数，然后发送请求，解析页面，提取小说内容，并将其保存为.txt文件。主函数main控制了程序的流程，调用download_novel函数来执行下载和保存操作。