from typing import Callable, Awaitable, Any
 
AsyncMiddleware = Callable[[Callable], Callable]
 
# 定义一个简单的HTTP中间件
def simple_middleware(app: Callable) -> Callable:
    async def middleware_handler(request):
        # 在调用app之前可以进行一些操作，例如验证、日志记录等
        print("Before app call")
        response = await app(request)
        # 在调用app之后可以进行一些操作
        print("After app call")
        return response
    return middleware_handler
 
# 使用上述中间件的示例
async def app(request):
    return "Hello, World!"
 
# 应用中间件
wrapped_app = simple_middleware(app)
 
# 调用包装后的应用程序
if __name__ == "__main__":
    import asyncio
    # 假设这是一个模拟的HTTP请求
    request = "request"
    response = asyncio.run(wrapped_app(request))
    print(response)

这个代码示例展示了如何定义一个简单的HTTP中间件，并展示了如何将其应用到一个基本的应用程序中。在实际应用中，中间件可以用于日志记录、身份验证、会话处理、缓存、异常处理等场景。

校园疫情防控系统是一个重要的信息系统，它可以帮助学校有效地管理学生的健康状况，控制疫情的传播。以下是一个简化版的系统框架设计，它包含了基本的功能模块，但具体实现细节和数据库设计需要根据实际需求进行扩展和修改。

@SpringBootApplication
public class CampusControlSystemApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(CampusControlSystemApplication.class, args);
    }
}
 
@RestController
@RequestMapping("/health")
class HealthController {
    @Autowired
    private HealthService healthService;
 
    @PostMapping("/submit")
    public ResponseEntity<?> submitHealthInfo(@RequestBody HealthInfo healthInfo) {
        healthService.saveHealthInfo(healthInfo);
        return ResponseEntity.ok("Health info submitted successfully.");
    }
 
    // 其他APIs...
}
 
class HealthInfo {
    // 健康信息实体类
    // 包含学生ID，体温，联系方式等字段
}
 
interface HealthService {
    void saveHealthInfo(HealthInfo healthInfo);
    // 其他服务方法...
}
 
@Service
class HealthServiceImpl implements HealthService {
    @Autowired
    private HealthInfoRepository healthInfoRepository;
 
    @Override
    public void saveHealthInfo(HealthInfo healthInfo) {
        healthInfoRepository.save(healthInfo);
    }
    // 其他方法的实现...
}
 
interface HealthInfoRepository extends JpaRepository<HealthInfo, Long> {
    // 继承JpaRepository后，可直接使用CRUD方法
}

在这个简化版的系统中，我们定义了一个HealthController来处理学生提交的健康信息。HealthInfo是健康信息的实体类，用于映射HTTP请求的JSON数据。HealthService定义了保存健康信息的方法，HealthServiceImpl提供了具体的实现。HealthInfoRepository继承自JpaRepository，使得我们可以直接使用Spring Data JPA提供的CRUD方法。

这个例子展示了如何使用Spring Boot和Spring Data JPA快速构建一个简单的系统原型。在实际应用中，你需要根据具体需求进行功能扩展和安全性考虑。例如，添加用户认证和授权、健康信息审核机制、学生定位系统等。

Python爬虫是一种自动提取网页数据的程序。以下是一个简单的Python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：

pip install requests beautifulsoup4

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于抓取一个网页上的所有链接：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 目标网页
url = 'https://example.com'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(url)
 
# 确保网页请求成功
if response.status_code == 200:
    # 解析网页内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到所有的<a>标签，并提取href属性
    for link in soup.find_all('a'):
        print(link.get('href'))
 
else:
    print(f"Failed to retrieve the webpage: {response.status_code}")

这个简单的爬虫示例仅用于教学目的，实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，如处理JavaScript动态渲染的内容、处理登录认证、遵守robots.txt协议、限制爬取频率等。

import requests
 
# 发送请求获取网页内容
url = 'http://example.com/jsrubyscript'
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 使用反向工程技术分析网页中的JavaScript代码
    # 假设我们需要找出网页中的一个加密参数的函数
    # 这里只是一个示例，实际情况需要根据网页具体情况进行分析
    js_function = """
        function encryptParam(param) {
            // 这里是加密函数的代码，可能使用了AES或其他加密库
            // 示例中的代码仅为说明，实际代码需要进行逆向分析
            var encrypted = someEncryptionAlgorithm(param);
            return encrypted;
        }
    """
    
    # 假设我们要加密的参数是"example_data"
    encrypted_param = eval(js_function)('example_data')
    
    print(f"加密后的参数: {encrypted_param}")
else:
    print("请求失败")

这个示例代码展示了如何使用Python发送HTTP请求，并假设我们需要逆向分析网页中的JavaScript代码以找出一个参数加密函数。这里的js_function是假设的加密函数，实际应用中需要根据实际网页的JavaScript代码进行逆向分析得到。eval()函数用于执行JavaScript代码。这只是一个简单的示例，实际应用中可能涉及到更复杂的逆向技术和工具。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置代理服务器
proxies = {
    'http': 'http://user:password@proxy.server.com:port',
    'https': 'https://user:password@proxy.server.com:port'
}
 
# 设置请求头
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',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
    'Upgrade-Insecure-Requests': '1'
}
 
def get_html(url, proxies=proxies, headers=headers):
    try:
        response = requests.get(url, proxies=proxies, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        else:
            print('Failed to retrieve the webpage')
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(e)
 
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 解析soup中的数据，提取需要的信息
    # 例如提取所有的段落
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
 
def main():
    url = 'http://example.com'
    html = get_html(url)
    if html:
        parse_html(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个示例代码展示了如何使用Python3进行简单的网络爬虫，包括如何设置代理服务器和请求头，如何发送HTTP GET请求，以及如何使用BeautifulSoup解析HTML内容。这个例子是基于假设的网页和代理服务器，实际使用时需要替换为有效的URL和代理信息。

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:
    # 解析响应内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 打印网页标题
    print(soup.title.text)
    
    # 提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
else:
    print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")

这段代码使用了requests库来发送HTTP GET请求，使用了BeautifulSoup库来解析HTML内容。代码首先检查请求是否成功，如果成功，它会打印网页标题和所有段落文本。如果请求失败，它会打印状态码。这是爬虫开发的基本步骤之一。

# 导入Scrapy框架中的Spider类
from scrapy import Spider
from scrapy.selector import Selector
 
class JDSpider(Spider):
    name = 'jd'
    allowed_domains = ['jd.com']
    start_urls = ['https://www.jd.com/']
 
    def parse(self, response):
        # 提取商品信息
        for href in response.css('a.gl-item::attr(href)').getall():
            yield response.follow(href, self.parse_product)
 
        # 提取分页链接
        for next_page in response.css('div.page a::attr(href)').getall():
            yield response.follow(next_page, self.parse)
 
    def parse_product(self, response):
        # 提取商品详细信息
        sel = Selector(response)
        yield {
            'name': sel.css('div#item h1::text').get(),
            'price': sel.css('div#detail div.p-price strong::text').get(),
            'stock': sel.css('div#detail div.p-stock em::text').get(),
            'shop': sel.css('div#detail div.p-shop a::text').get(),
            'url': response.url,
        }
 
# 导入MongoDB的客户端
from pymongo import MongoClient
 
class JDMongoPipeline:
    collection_name = 'products'
 
    def open_spider(self, spider):
        # 连接到MongoDB
        self.client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
        self.db = self.client['jd_database']
 
    def process_item(self, item, spider):
        # 将商品信息插入到MongoDB集合中
        self.db[self.collection_name].insert_one(dict(item))
        return item
 
    def close_spider(self, spider):
        # 关闭MongoDB连接
        self.client.close()

这段代码展示了如何使用Scrapy框架创建一个简单的爬虫，并使用MongoDB作为数据存储。它定义了一个名为JDSpider的爬虫，它会从京东首页开始，逐页爬取商品信息，并通过管道（JDMongoPipeline）保存到本地的MongoDB实例中。这个例子教会开发者如何将Scrapy与MongoDB结合使用，以及如何将爬虫部署到云服务器上。

为了创建一个自动抓取并推送最新学校通知的爬虫，你可以使用requests来获取网页内容，使用BeautifulSoup来解析网页，并使用datetime来比较通知的日期。以下是一个简化的例子，假设我们要抓取的是某知名学校的官方网站上的通知。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime
import pytz
import schedule
import time
import urllib3
 
# 忽略SSL证书验证
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)
 
def fetch_notices(url):
    response = requests.get(url, verify=False)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    latest_notice_date = None
 
    for notice in soup.find_all('div', class_='notice-list'):
        title = notice.find('a').text
        date_str = notice.find('span', class_='date').text.strip()
        try:
            notice_date = datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d').replace(tzinfo=pytz.timezone('Asia/Shanghai'))
            if not latest_notice_date or notice_date > latest_notice_date:
                latest_notice_date = notice_date
                latest_notice_title = title
        except ValueError:
            print(f'无法解析日期: {date_str}')
 
    return latest_notice_title, latest_notice_date
 
def send_notification(title, date):
    print(f'最新通知: {title}, 日期: {date}')
    # 实际项目中，这里应该是将通知推送给用户的代码
 
def job():
    url = 'https://www.your-school.edu.cn/notice.htm'  # 替换为学校通知页面的URL
    latest_notice_title, latest_notice_date = fetch_notices(url)
    if latest_notice_date:
        send_notification(latest_notice_title, latest_notice_date)
 
# 每5分钟运行一次job函数
schedule.every(5).minutes.do(job)
 
while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

这个脚本使用schedule库来定期检查最新通知，并将其标题和日期通过send_notification函数发送出去。你需要替换send_notification函数来实际发送通知，例如通过邮件、短信或者其他方式。

请注意，这个脚本假设学校的通知页面遵循相似的结构，并且通知具有日期时间格式的属性。如果实际情况有所不同，你需要根据实际页面结构来调整fetch_notices函数。此外，由于爬取可能涉及法律问题，请确保你有权爬取目标网站，并且不会违反任何使用条款。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 第一个网络爬虫示例：获取豆瓣电影的TOP250信息
def crawl_douban_movie_top250(url):
    # 发送HTTP GET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
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 找到包含电影信息的表格
        movie_table = soup.find('table', class_='paginator')
        # 遍历每一行（每一部电影）
        for row in movie_table.find_all('tr'):
            cells = row.find_all('td')
            # 假设每行有5个单元格（电影信息）
            if len(cells) == 5:
                rank = cells[0].get_text().strip()  # 排名
                title = cells[1].find('a').get_text().strip()  # 电影名称
                rating = cells[2].find('span', class_='rating_num').get_text().strip()  # 评分
                # 注意：以下两个字段可能不存在，需要进行错误处理
                info = cells[3].get_text().strip()  # 信息，包括导演、主演等
                comment = cells[4].find('span', class_='inq').get_text().strip()  # 评论数
                # 打印或存储电影信息
                print(f'排名: {rank}, 电影名: {title}, 评分: {rating}, 信息: {info}, 评论数: {comment}')
    else:
        print('请求失败')
 
# 网络爬虫的入口
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    crawl_douban_movie_top250(url)

这段代码实现了一个简单的网络爬虫，用于抓取豆瓣电影TOP250的信息。代码首先导入了requests和BeautifulSoup库，然后定义了一个函数crawl_douban_movie_top250，该函数接收一个URL作为参数，发送HTTP GET请求，并使用BeautifulSoup解析网页。代码提取了每部电影的排名、名称、评分、信息和评论数，并打印输出。在主程序中，调用了这个函数，传入了豆瓣TOP250的URL。

import tkinter as tk
from tkinter import ttk
 
def greet():
    print("Hello, Crossin'!")
 
def on_enter_click(event):
    greet()
 
def create_ui():
    # 创建主窗口
    root = tk.Tk()
    root.title("Crossin's GUI Example")
 
    # 创建标签和按钮
    label = ttk.Label(root, text="Hello, Crossin'!")
    label.pack()
 
    button = ttk.Button(root, text="Click Me")
    button.bind("<Enter>", on_enter_click)  # 绑定鼠标悬停事件
    button.pack()
 
    # 开始Tkinter事件循环
    root.mainloop()
 
create_ui()

这段代码创建了一个简单的GUI应用程序，包含一个标签和一个按钮。按钮绑定了鼠标悬停事件，当用户将鼠标悬停在按钮上时，会触发on_enter_click函数，该函数打印出问候信息。这个例子展示了如何使用tkinter库创建基本的图形界面，并处理用户的鼠标事件。