import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd
 
def get_news_data(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',
        'Accept-Encoding': 'gzip, deflate',
        'Connection': 'keep-alive'
    }
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.raise_for_status()
    res.encoding = 'utf-8'
    return res.text
 
def parse_news_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    news_data = soup.select('#newsContent')
    news_content = news_data[0].text if news_data else 'No content available.'
    return news_content
 
def main():
    url = 'http://news.baidu.com/item?tab=0&id=0&type=0&tm=0'
    html = get_news_data(url)
    content = parse_news_data(html)
    print(content)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先定义了一个获取网页内容的函数get_news_data，然后定义了一个解析新闻内容的函数parse_news_data，最后在main函数中通过调用这两个函数来实现从百度资讯获取新闻内容的例子。在实际应用中，你需要根据实际情况调整请求头、网页URL和解析方式。

由于篇幅限制，这里我们只展示第一个爬虫案例的核心代码。其余案例的代码可以按照类似的方式进行查看和理解。

案例一：简单的网页爬取

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标URL
url = 'https://www.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')
    
    # 提取网页标题
    title = soup.title.text
    print(f'网页标题: {title}')
    
    # 提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print('网页爬取失败')

这段代码展示了如何使用Python的requests库来发送HTTP请求，以及如何使用BeautifulSoup库来解析HTML并提取网页中的数据。这是爬虫开发中最基础且常用的技术。

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头，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'}
 
# 获取页面内容的函数
def get_page_content(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None
 
# 解析数据的函数
def parse_data(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    table = soup.find('table', {'class': 'table'})
    rows = table.find_all('tr')[1:]  # 跳过表头
    data = [[td.text.strip() for td in row.find_all('td')] for row in rows]
    return data
 
# 保存数据的函数
def save_data(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Rank', 'Brand', 'Product', 'Revenue', 'Change'])
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://www.temu.com/usa-brand-product-market-share.html'
    html = get_page_content(url)
    data = parse_data(html)
    save_data(data, 'usa_brand_product_market_share.csv')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码首先导入了必要的模块，设置了请求头以模拟浏览器访问。get_page_content函数用于获取指定URL的页面内容。parse_data函数用于解析页面中的表格数据。save_data函数用于将解析到的数据保存到CSV文件中。最后，main函数组织了整个数据采集和保存的流程。

Python爬虫可以用于多种场景，以下是其中的9个具体应用场景：

1. 数据分析：使用爬虫收集特定数据，并通过数据分析找出趋势或模式。
2. 商业智能：用于收集市场研究、竞品分析等商业信息。
3. 新闻与内容管理：爬取和索引新闻文章、用户评论等。
4. 教育与学习：用于学习目的，收集和分析数据。
5. 安全与合规：用于网络安全，检测和分析安全漏洞。
6. 人工智能与机器学习：数据收集和预处理步骤，为机器学习提供素材。
7. 金融与经济分析：用于股票市场分析、经济指标预测等。
8. 健康与生物信息学：用于收集生物信息、疾病数据等。
9. 交通与物流优化：用于实时路况数据收集和物流优化。

每个应用场景都需要具体的解决方案，例如：

• 定义爬虫的需求，包括目标网站、需要爬取的数据、爬取频率、爬虫的性能等。
• 设计爬虫，包括选择合适的爬虫框架、解析技术等。
• 实现爬虫，编写Python代码。
• 测试爬虫，确保其正常运行。
• 部署爬虫，确保其能24/7运行。

注意：在实际应用中，应遵守相关法律法规，尊重网站的robots.txt协议，并尽量减少对网站服务器的压力。

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于抓取淘宝商品数据。请注意，此代码仅用于学习目的，实际使用时应遵守相关法律法规，并遵循网站的robots.txt规则。

import requests
from lxml import etree
 
def crawl_taobao_item(item_url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
        'Referer': 'https://www.taobao.com'
    }
    try:
        response = requests.get(item_url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        response.encoding = response.apparent_encoding
        html = etree.HTML(response.text)
        
        # 提取商品标题
        title = html.xpath('//div[@class="tb-detail-hd"]/h1/@data-title')[0]
        print(f'商品标题: {title}')
        
        # 提取商品价格
        price = html.xpath('//div[@class="tb-rmb"]/text()')[0]
        print(f'商品价格: {price}')
        
        # 提取商品描述
        desc = html.xpath('//div[@class="product-intro"]/descendant::text()')[0].strip()
        print(f'商品描述: {desc}')
        
        # 提取商品图片
        image_urls = html.xpath('//div[@class="jqzoom"]/img/@src')
        for image_url in image_urls:
            print(f'商品图片: {image_url}')
        
    except Exception as e:
        print(f'爬取失败: {e}')
 
# 使用示例
crawl_taobao_item('https://item.taobao.com/item.htm?id=626896737810')

这段代码通过请求淘宝商品页面，使用XPath解析页面数据。请确保替换商品URL为你想要抓取的具体商品链接。

注意：由于爬虫技术能用于好的或者坏的目的，此代码仅用于学习目的。在实际应用中，应确保遵守网站的robots.txt规则，并考虑使用更健壮的反爬策略（比如JavaScript渲染的内容）。对于商业目的，应该使用更专业的库和方法，并遵守相关法律法规。

Python和Java都是当前使用广泛的编程语言，用于各种场合的开发，包括网络爬虫。虽然两者在很多其他方面有相似之处，但是用于爬虫的代码会有显著的不同。

相似之处：

• 两者都支持多种网络库，如requests和HttpClient，用于发送HTTP请求。
• 两者都可以使用HTML解析库，如BeautifulSoup和jsoup。
• 两者都可以使用数据库库来存储爬取的数据。

不同之处：

• 语法：Python的语法比Java更简洁和灵活，如使用for循环和if语句时不需要分号。
• 类型系统：Python是动态类型语言，而Java是静态类型语言，这会影响到变量声明和类型检查。
• 库选择：Python有大量的库，而Java的选择相对较少，但是如Apache Commons和HttpClient可以做类似的事情。
• 运行环境：Python可以直接运行，而Java需要编译后运行，这会影响部署和执行速度。
• 内存管理：Python有自动垃圾回收，而Java需要手动管理内存。
• 大数据处理：Python有PySpark等工具，而Java有Hadoop生态系统，用于处理大数据。

选择Python或Java作为爬虫语言取决于具体需求和项目要求。例如，如果需要处理大量数据和分布式计算，Java可能是更好的选择。而如果追求快速开发和部署，Python可能更为合适。

"SpringBoot-自然灾害应急救灾物资共享管理系统"是一个使用Spring Boot框架开发的应用程序，它提供了一个平台，用于追踪和共享应急救灾物资。

要使用该系统，你需要先获取源代码和开发文档。之后，你可以根据开发文档进行必要的配置，例如数据库设置、邮件服务器配置等。

由于系统较为复杂，不能在这里详细展开所有功能的实现细节，但以下是一个简化的流程，说明如何启动和运行该系统：

1. 导入项目到你的IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）。
2. 配置数据库连接信息（在application.properties或application.yml文件中）。
3. 配置邮件服务器（如果需要发送邮件）。
4. 运行SpringBootNatDisasterMgmtApplication类以启动Spring Boot应用。
5. 通过浏览器或API客户端访问应用。

如果你想要参与开发，你需要具备Java开发技能，熟悉Spring Boot框架，并且熟悉如何使用相关的前端和后端技术。

请注意，由于涉及到的技术和资源较多，具体实施细节需要根据实际环境和需求进行调整。如果你需要进一步的帮助，可以联系系统的开发者或者寻求专业的技术支持。

import requests
from lxml import etree
from multiprocessing import Pool
from threading import Thread, Lock
 
# 初始化请求头
headers = {
    'User-Agent': 'your_user_agent'
}
 
# 初始化URL列表
urls = ['http://www.example.com/page{}'.format(i) for i in range(1, 11)]
 
# 初始化锁
lock = Lock()
 
# 爬取页面函数
def crawl_page(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.content.decode('utf-8')
 
# 解析内容函数
def parse_content(data):
    html = etree.HTML(data)
    # 解析你想要的内容
    items = html.xpath('//your_xpath')
    for item in items:
        # 处理你想要的内容
        pass
 
# 多线程爬取
def multi_threading_crawl(urls):
    threads = [Thread(target=crawl_page, args=(url,)) for url in urls]
    for t in threads:
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()
 
# 多进程爬取
def multi_processing_crawl(urls):
    with Pool(processes=4) as pool:
        results = pool.map(crawl_page, urls)
        for result in results:
            parse_content(result)
 
# 执行多线程或多进程爬取
multi_processing_crawl(urls)  # 使用多进程
# multi_threading_crawl(urls)  # 或者使用多线程

这个示例代码展示了如何使用Python的multiprocessing和threading库来实现多进程和多线程爬取，以提高爬取效率。在实际应用中，你需要根据目标网站的robots.txt文件和服务器的承受能力来选择合适的并发策略。

import requests
import pandas as pd
from datetime import datetime
from pyecharts.charts import Bar, Line, Map
from pyecharts import options as opts
 
# 获取天气数据
def get_weather_data(city, start, end):
    # 这里假设有一个API可以获取天气数据，需要替换为实际的API和参数
    # 示例API URL，需要替换为实际的API URL
    api_url = f"https://api.example.com/weather?city={city}&start_date={start}&end_date={end}"
    response = requests.get(api_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    return None
 
# 分析数据并生成报告
def analyze_and_report(data):
    # 将JSON数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    # 转换日期格式
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.date
    # 计算每日最高温度和最低温度的平均值
    df['avg_high_temp'] = df[['high_temp']].mean(axis=1)
    df['avg_low_temp'] = df[['low_temp']].mean(axis=1)
    # 根据平均温度绘制每日温度变化条形图
    bar = (
        Bar()
        .add_xaxis(df['date'].unique().tolist())
        .add_yaxis("平均最高温度", df[df['avg_high_temp'] > 0]['avg_high_temp'].round(1).tolist())
        .add_yaxis("平均最低温度", df[df['avg_low_temp'] > 0]['avg_low_temp'].round(1).tolist())
        .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="每日平均温度变化"))
    )
    # 保存并展示条形图
    bar.render("avg_temp_change.html")
 
# 示例用法
city = "北京"
start_date = "2023-01-01"
end_date = "2023-01-31"
weather_data = get_weather_data(city, start_date, end_date)
analyze_and_report(weather_data)

这个示例代码展示了如何抓取天气数据，如何将JSON数据转换为DataFrame，如何计算每日的平均温度，并最终生成一个条形图报告。这个流程是数据分析的标准流程之一，可以作为数据分析师、机器学习工程师以及任何需要处理数据的人员的教学示例。

在Python中，可以使用多种方法来计算圆周率（π），以下是其中的一些方法：

1. 利用math库中的pi属性：

Python的math库中有一个内置常量pi，可以直接调用。

import math
print(math.pi)

2. 使用公式计算：

圆的面积 = π * 半径的平方。我们可以通过多次迭代计算来逼近π的值。

def calculate_pi(iterations):
    pi_sum = 0
    for n in range(iterations):
        pi_sum += (1 / (16 ** n) * 
                   (4 / (8 * n + 1) - 2 / (8 * n + 4) - 1 / (8 * n + 5) - 1 / (8 * n + 6)))
    return pi_sum
 
print(calculate_pi(1000000))

3. 使用随机点估计圆周率：

在单位正方形内随机生成点，然后计算这些点落在单位圆内的比例，可以用来估计π的值。

import random
 
def estimate_pi(iterations):
    inside = 0
    for _ in range(iterations):
        x, y = random.random(), random.random()
        if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
            inside += 1
    return 4 * inside / iterations
 
print(estimate_pi(1000000))

4. 使用Monte Carlo模拟法：

创建一个Monte Carlo模拟器，模拟抛骰子的过程，计算落在内部区域的面积与总面积的比例，进而估算π的值。

import random
import math
 
def monte_carlo_pi(iterations):
    inside = 0
    for _ in range(iterations):
        x, y = random.random(), random.random()
        if x ** 2 + y ** 2 <= 1:
            inside += 1
    return math.sqrt(inside / iterations)
 
print(monte_carlo_pi(1000000))

以上四种方法均可计算圆周率，但是计算精度和计算速度各有不同，可以根据实际需求选择合适的方法。