由于提出的问题较为宽泛，并未指定具体的实战案例，我将给出一个基于Python的简单网络爬虫实例，用于抓取一个网页上的链接，并进行简单的数据分析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
 
# 目标网页
url = 'https://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的链接
    links = soup.find_all('a')
    
    # 提取链接的文本和URL
    data = [[link.get_text(), link.get('href')] for link in links]
    
    # 转换为pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Text', 'URL'])
    
    # 简单的数据分析，比如统计每个域名出现的次数
    domain_counts = df['URL'].str.extract(r'https?:\/\/(?:www\.)?(.+?)[\/:]')
    print(domain_counts.value_counts())
    
    # 保存结果到CSV文件
    df.to_csv('example_links.csv', index=False)
else:
    print('Failed to retrieve the webpage')

这段代码展示了如何使用Python的requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup解析网页，提取链接信息，并使用pandas进行数据分析。最后，代码将分析结果打印出来并保存到CSV文件中。这个实例简单直观，适合作为初学者学习网络爬虫的起点。

以下是一个简化版的京东商城商品信息爬虫的示例代码，使用Python的requests和BeautifulSoup库。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
 
def crawl_jd(keyword, page_num):
    # 初始化商品列表
    products = []
 
    for i in range(1, page_num+1):
        print(f"正在爬取第{i}页...")
        url = f"https://search.jd.com/Search?keyword={keyword}&page={i}"
        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:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
            product_list = soup.find_all('div', class_='gl-item')
            for product in product_list:
                # 提取商品名称和价格
                name = product.find('div', class_='p-name').a.text.strip()
                price = product.find('div', class_='p-price').strong.text.strip()
                products.append({'name': name, 'price': price})
        else:
            print("爬取失败")
            break
 
    return products
 
def save_to_csv(products, filename):
    with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['name', 'price'])
        writer.writeheader()
        for product in products:
            writer.writerow(product)
 
if __name__ == '__main__':
    keyword = '手机'  # 替换为你想要搜索的商品关键词
    page_num = 2  # 设置爬取的页数
    products = crawl_jd(keyword, page_num)
    save_to_csv(products, 'jd_products.csv')

这段代码实现了基本的爬虫功能，包括爬取指定关键词的商品信息，并将其保存到CSV文件中。需要注意的是，该代码仅用于学习和测试目的，实际使用时应遵守相关法律法规，并遵守京东的爬虫政策。

写爬虫的主要区别在于语言特性和库的支持。Python 更适合编写简洁的网络爬虫，而 Go 提供了强大的并发处理能力和语言级别的网络请求库（如net/http和html/template）。

以下是使用 Python 和 Go 编写简单网络爬虫的比较：

Python 示例（使用requests和beautifulsoup4）:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def crawl_page(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        return soup.prettify()
    else:
        return "Error: {}".format(response.status_code)
 
url = "https://example.com"
print(crawl_page(url))

Go 示例（使用net/http标准库和golang.org/x/net/html）:

package main
 
import (
    "fmt"
    "net/http"
    "golang.org/x/net/html"
    "os"
)
 
func crawlPage(url string) (string, error) {
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        return "", err
    }
    defer resp.Body.Close()
 
    doc, err := html.Parse(resp.Body)
    if err != nil {
        return "", err
    }
 
    return html.NodeFilter(doc), nil
}
 
func main() {
    url := "https://example.com"
    if content, err := crawlPage(url); err != nil {
        fmt.Fprintf(os.Stderr, "Error: %s\n", err)
    } else {
        fmt.Println(content)
    }
}

在 Python 中，你需要使用requests库来发送 HTTP 请求，并使用beautifulsoup4来解析 HTML。Go 标准库net/http用于发送请求，而golang.org/x/net/html用于解析 HTML。

在 Go 中，你可以直接操作解析后的 HTML 文档，而 Python 需要将文档解析为一个可以操作的对象。Go 的标准库和第三方库通常提供了丰富的功能，而 Python 则依赖于beautifulsoup4和lxml等第三方库。

在并发处理上，Go 天生支持并发，使用goroutines和channels可以轻松编写并发的网络爬虫。而 Python 需要使用threading或multiprocessing库，或者使用asyncio（Python 3.4+）和aiohttp库来编写异步代码。

综上所述，Python 更适合快速开发和原型设计，而 Go 更适合大规模的、需要高性能的网络爬虫。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pymysql
import pandas as pd
 
# 连接数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', user='your_username', password='your_password', db='job_db', charset='utf8')
cursor = conn.cursor()
 
# 创建表
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS job_info")
cursor.execute("CREATE TABLE job_info(id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(255), company VARCHAR(255), salary VARCHAR(255), city VARCHAR(255), experience VARCHAR(255), education VARCHAR(255), type VARCHAR(255), create_time VARCHAR(255), url VARCHAR(255))")
 
# 指定要爬取的网页
url = 'https://www.lagou.com/jobs/list_%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%B8%88?labelWords=label&fromSearch=true&suginput='
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/72.0.3626.121 Safari/537.36',
}
 
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
 
# 提取信息
job_list = soup.find_all('div', class_='job-primary')
 
# 存储数据
for job in job_list:
    title = job.find('div', class_='name').text
    company = job.find('div', class_='company-text').text.strip()
    salary = job.find('div', class_='money').text
    city = job.find('div', class_='address').text
    info = job.find('div', class_='li_com_tag').text
    experience_education = info.split('|')
    experience = experience_education[0].strip()
    education = experience_education[1].strip()
    type = job.find('div', class_='positionType').text
    create_time = job.find('div', class_='pubTime').text
    url = 'https://www.lagou.com' + job.find('a', class_='position_link')['href']
 
    # 插入数据库
    cursor.execute("INSERT INTO job_info(title, company, salary, city, experience, education, `type`, create_time, url) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)", (title, company, salary, city, experience, education, type, create_time, url))
    conn.commit()
 
# 关闭数据库连接
cursor.close()
conn.close()

这段代码修复了原代码中的SQL注入问题，并且使用了参数化的查询来插入数据，这是一种更为安全的方式来处理数据库操作。同时，代码中的变量使用也遵守了Python的命名规范，并且修正了一些可能导致错误的语法问题

# 导入Python内置的HTML解析库
import html.parser as hp
 
# 创建一个继承自HTMLParser的类，用于解析HTML
class MyHTMLParser(hp.HTMLParser):
    def handle_starttag(self, tag, attrs):
        # 打印出遇到的每一个开始标签
        print("Encountered a start tag:", tag)
 
# 实例化自定义的HTML解析类
parser = MyHTMLParser()
 
# 读取本地HTML文件
with open('example.html', 'r') as file:
    data = file.read()
 
# 使用解析器解析HTML内容
parser.feed(data)

这段代码首先导入了Python内置的HTML解析库html.parser，然后定义了一个名为MyHTMLParser的类，继承自HTMLParser。在这个类中重写了handle_starttag方法，用于打印出HTML中的每一个开始标签。接着实例化这个类，并使用open函数读取本地的HTML文件。最后，使用feed方法将读取的HTML内容交给解析器处理。这个过程展示了如何使用Python内置库进行基本的网络爬虫操作。

以下是一个简单的Python网络爬虫示例，使用requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析HTML。

首先，需要安装必要的库（如果尚未安装的话）：

pip install requests beautifulsoup4

以下是爬虫的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页URL
url = 'http://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用BeautifulSoup解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取网页内容
    # 例如，提取标题
    title = soup.title.text
    print(title)
    
    # 您可以根据需要提取其他内容，如段落、链接等
    # 例如，提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print("网页请求失败，状态码：", response.status_code)
 
# 注意：具体提取哪些内容取决于你需要爬取的网站的具体结构

确保替换url变量的值为你想要爬取的网站的URL。根据目标网站的结构，你可能需要调整提取内容的方法。这个例子提取了网页标题和段落文本，你可以根据需要进行修改。

由于原始代码较为复杂且缺少具体的实现细节，我们无法提供一个完整的解决方案。但是，我们可以提供一个简化版本的Flask应用框架，用于创建一个天气数据的可视化系统。

from flask import Flask, render_template
import requests
 
app = Flask(__name__)
 
@app.route('/')
def index():
    # 假设我们有一个方法来获取天气数据
    weather_data = get_weather_data()
    return render_template('index.html', weather_data=weather_data)
 
def get_weather_data():
    # 这里应该是爬虫获取天气数据的逻辑
    # 为了示例，我们使用模拟数据
    return {
        'temperature': 22,
        'humidity': 65,
        'wind_speed': 2.5,
        'description': 'sunny'
    }
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在这个例子中，我们创建了一个简单的Flask应用，提供了一个路由/，当访问主页时，它会调用get_weather_data函数获取天气数据，并通过模板index.html显示这些数据。

请注意，这个例子中的get_weather_data函数返回的是一个模拟的天气数据字典。在实际应用中，你需要替换这个函数以及相应的模板文件，以显示更复杂的数据和交互式图表。同时，爬虫采集天气数据的逻辑需要根据实际的API或网站进行编写。

"SpringBoot-大学班级管理系统"是一个使用Spring Boot框架开发的大学班级管理系统，可以用作计算机毕设。以下是系统的部分功能和技术栈概览：

1. 用户登录与权限管理：使用Spring Security实现登录和权限控制。
2. 班级管理：管理员可以添加、修改和删除班级信息。
3. 学生管理：管理员可以管理学生信息，包括添加、修改和删除。
4. 课程管理：管理员可以管理课程信息，包括添加、修改和删除。
5. 成绩管理：管理员可以管理学生成绩，包括录入、修改和查询。
6. 使用MyBatis作为ORM工具，方便数据库操作。
7. 使用Thymeleaf作为模板引擎，动态生成页面。
8. 使用Maven或Gradle作为构建工具，管理依赖。

以下是一个简单的登录接口代码示例：

@Controller
public class LoginController {
 
    @GetMapping("/login")
    public String loginPage() {
        return "login";
    }
 
    @PostMapping("/login")
    public String login(@RequestParam String username, @RequestParam String password,
                        HttpServletRequest request, RedirectAttributes redirectAttributes) {
        // 假设authenticate是一个验证用户名密码的方法
        boolean authenticated = authenticate(username, password);
        if (authenticated) {
            // 登录成功，设置用户信息到session
            request.getSession().setAttribute("username", username);
            return "redirect:/home";
        } else {
            // 登录失败，重定向到登录页面并提示错误
            redirectAttributes.addFlashAttribute("error", "用户名或密码错误");
            return "redirect:/login";
        }
    }
 
    @GetMapping("/logout")
    public String logout(HttpServletRequest request) {
        // 登出操作，清除session信息
        request.getSession().invalidate();
        return "redirect:/login";
    }
 
    // 模拟的用户认证方法
    private boolean authenticate(String username, String password) {
        // 实际应用中这里应该是对用户信息的验证逻辑
        return "admin".equals(username) && "password".equals(password);
    }
}

这个示例展示了如何使用Spring MVC创建登录页面，处理登录请求，以及登出操作。在实际应用中，你需要根据具体需求实现用户认证逻辑和权限控制。

该系统源码可以从提供的免费领码网站上获取，并根据开发文档进行编译和配置。在使用时，请确保遵守相应的版权和授权协议。

由于第4章主要讨论数据存储方法，并未涉及具体代码实现，因此我们只需要提供一个概览性的代码实例。

# 假设我们有一个字典类型的数据需要存储
data_to_store = {
    'title': 'Python爬虫实战',
    'author': '张三',
    'publisher': '人民邮电出版社'
}
 
# 将数据存储到TXT文件
with open('book.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
    for key, value in data_to_store.items():
        file.write(f'{key}: {value}\n')
 
# 将数据存储到JSON文件
import json
with open('book.json', 'w', encoding='utf-8') as file:
    json.dump(data_to_store, file, ensure_ascii=False, indent=4)
 
# 注意：C语言不是Python的一部分，这里我们通常指的是使用C库函数进行文件操作。
# 这通常涉及到使用C语言的标准库函数，如fopen(), fwrite(), fclose()等。
# 由于涉及到C语言，以下代码是伪代码，不是Python代码。
 
/* 使用C语言将数据存储到TXT文件 */
#include <stdio.h>
 
int main() {
    FILE *file = fopen("book.txt", "w");
    if (file != NULL) {
        fprintf(file, "title: Python爬虫实战\n");
        fprintf(file, "author: 张三\n");
        fprintf(file, "publisher: 人民邮电出版社\n");
        fclose(file);
    }
    return 0;
}

这个例子提供了使用Python将数据存储为TXT文件和JSON文件的简单方法，以及使用C语言将数据存储为TXT文件的伪代码示例。在实际应用中，你需要根据具体的数据结构和存储需求来调整代码。

该项目是一个使用Spring Boot框架开发的旅游美食推荐系统。以下是如何运行该项目的简要步骤：

1. 确保您有Java开发环境和Maven或Gradle构建工具。
2. 从GitHub或其他源克隆该项目的代码仓库。
3. 导入项目到您的IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）。
4. 配置数据库连接，例如在application.properties文件中设置数据库URL、用户名和密码。
5. 运行数据库迁移脚本，确保数据库结构是最新的。
6. 构建并运行项目。

如果您想要参考代码，可以在项目的src目录下找到。

请注意，由于该项目是一个示例，可能需要您自己根据实际需求进行定制化开发。