要将Python中的数据存储到MySQL中，你可以使用mysql-connector-python库。以下是一个简单的例子，演示如何连接到MySQL数据库并插入一条记录：

1. 首先，确保你已经安装了mysql-connector-python库。如果没有安装，可以使用pip安装：

pip install mysql-connector-python

2. 然后，使用以下Python代码将数据存储到MySQL中：

import mysql.connector
from mysql.connector import Error
 
def connect_to_database(host, database, user, password):
    try:
        conn = mysql.connector.connect(host=host,
                                       database=database,
                                       user=user,
                                       password=password)
        if conn.is_connected():
            print("连接成功！")
            return conn
    except Error as e:
        print("连接失败：", e)
 
def insert_data(conn, data):
    try:
        cursor = conn.cursor()
        sql_query = """INSERT INTO users (name, age) VALUES (%s, %s)"""
        cursor.execute(sql_query, data)
        conn.commit()
        print("数据插入成功！")
    except Error as e:
        print("数据插入失败：", e)
    finally:
        cursor.close()
 
# 数据库连接配置
host = 'localhost'
database = 'testdb'
user = 'root'
password = 'password'
 
# 要插入的数据
data = ('John Doe', 22)
 
# 连接数据库
connection = connect_to_database(host, database, user, password)
 
# 插入数据
insert_data(connection, data)
 
# 关闭连接
connection.close()

在这个例子中，我们首先定义了一个函数connect_to_database来连接到MySQL数据库，然后定义了一个insert_data函数来执行插入操作。请确保你的数据库、用户和密码配置与你的数据库信息相匹配，并且在运行代码之前创建相应的数据库和表（在这个例子中是users表，需要有name和age两个字段）。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def crawl_site(url):
    # 发送HTTP请求
    res = requests.get(url)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    # 提取所有的链接
    links = soup.find_all('a')
    for link in links:
        # 提取链接地址
        link_url = link.get('href')
        # 筛选出有效的链接地址
        if re.match(r'^http', link_url) and link_url not in crawled_urls:
            print(link_url)
            crawled_urls.add(link_url)
            crawl_site(link_url)
 
# 启始网址
home_page_url = 'http://example.com'
# 已爬取的链接集合
crawled_urls = set()
# 爬取起始网页
crawled_urls.add(home_page_url)
crawl_site(home_page_url)

这段代码使用了requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup来解析HTML，并使用正则表达式（re）来筛选链接。这个简单的示例展示了如何递归地爬取一个网站的所有页面，并提取其中的链接，但在实际应用中可能需要处理更复杂的情况，例如处理登录、处理Cookies、应对反爬虫策略等。

为了创建一个POC（Proof of Concept）批量化扫洞的爬虫，我们可以使用Python的requests库来请求FOFA的API，并使用concurrent.futures库来实现并发处理。以下是一个简单的示例：

import requests
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
 
# FOFA API 参数配置
API_URL = "https://fofa.info/api/v1/search/all"
EMAIL = "your_email@example.com"
KEY = "your_api_key"
QUERY = "protocol=\"http\""  # 这里填写你的FOFA查询语言
 
def search_fofa(query):
    params = {
        "email": EMAIL,
        "key": KEY,
        "qbase64": query
    }
    response = requests.get(API_URL, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print("Error:", response.status_code)
        return None
 
def main():
    # 编码查询并构造线程数
    query = requests.utils.quote(QUERY)
    threads = 10
 
    # 使用ThreadPoolExecutor并发执行搜索
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=threads) as executor:
        future_to_search = {executor.submit(search_fofa, query): query for _ in range(threads)}
        for future in concurrent.futures.as_completed(future_to_search):
            query = future_to_search[future]
            try:
                data = future.result()
                if data:
                    # 处理返回的数据
                    print(f"Query: {query}, Results: {len(data['results'])}")
            except Exception as exc:
                print(f"{query} generated an exception: {exc}")
 
if __name__ == "__main__":
    main()

在这个例子中，我们定义了search_fofa函数来发送请求到FOFA API，并定义了main函数来并发执行搜索。我们使用了requests库来编码查询语句，并使用ThreadPoolExecutor来并发执行多个搜索请求。

请注意，你需要替换EMAIL和KEY变量值为你的FOFA账户信息，并且根据需要调整QUERY来设置你的搜索条件。此外，你可能需要处理返回的数据以及异常情况，并根据FOFA API的限制来调整线程数和查询语句。

requests模块是Python中一个非常强大的模块，用于发送HTTP请求。

1. 发送GET请求

import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/')
print(response.text)

2. 发送POST请求

import requests
 
payload = {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=payload)
print(response.text)

3. 添加headers

import requests
 
headers = {'User-Agent': 'my-app/0.0.1'}
response = requests.get('https://www.google.com/', headers=headers)
print(response.text)

4. 添加cookies

import requests
 
cookies = {'cookies': 'value'}
response = requests.get('https://www.google.com/', cookies=cookies)
print(response.text)

5. 使用timeout

import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/', timeout=1)
print(response.text)

6. 使用proxies

import requests
 
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
response = requests.get('https://www.google.com/', proxies=proxies)
print(response.text)

7. 使用auth

import requests
 
from requests.auth import HTTPBasicAuth
 
response = requests.get('https://www.google.com/', auth=HTTPBasicAuth('user', 'pass'))
print(response.text)

8. 使用files

import requests
 
files = {'file': open('report.xls', 'rb')}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", files=files)
print(response.text)

9. 使用json

import requests
 
json = {'key': 'value'}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", json=json)
print(response.text)

10. 使用session

import requests
 
session = requests.Session()
session.auth = ('user', 'pass')
 
response = session.get('https://www.google.com/')
print(response.text)

11. 使用response

import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/')
 
print(response.status_code)  # 状态码
print(response.headers)      # 头部信息
print(response.cookies)      # cookies
print(response.url)          # URL
print(response.history)      # 历史记录

12. 处理HTTPS证书

import requests
 
response = requests.get('https://www.google.com/', verify=False)
print(response.text)

13. 处理超链接

import requests
 
response = requests.get('https://example.org/my_username/')
print(response.links['next']['url'])

14. 使用hooks

import requests
 
def my

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from pyecharts.charts import Bar, Line, Pie
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import ThemeType
 
# 假设dataframe已经包含了所需的数据和相应的列名
dataframe = pd.DataFrame({
    '商品名称': ['商品A', '商品B', '商品C', '商品D'],
    '销售数量': [100, 120, 80, 130],
    '销售金额': [10000, 12000, 8000, 13000],
    '客单价': [100, 150, 80, 120]
})
 
# 创建条形图
bar = (
    Bar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add_xaxis(dataframe['商品名称'].tolist())
    .add_yaxis('销售数量', dataframe['销售数量'].tolist())
    .add_yaxis('销售金额', dataframe['销售金额'].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售分析"))
)
bar.render('bar_chart.html')
 
# 创建线形图
line = (
    Line(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add_xaxis(dataframe['商品名称'].tolist())
    .add_yaxis('客单价', dataframe['客单价'].tolist())
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="客单价趋势分析"))
)
line.render('line_chart.html')
 
# 创建饼图
pie = (
    Pie(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.LIGHT))
    .add('', [list(z) for z in zip(dataframe['商品名称'], dataframe['销售金额'])])
    .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="销售金额占比分析"))
)
pie.render('pie_chart.html')
 
# 爬虫技术研究部分（示例）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = "http://example.com/retail_data"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
 
# 假设我们需要爬取的数据是商品名称和价格
product_names = soup.find_all('div', class_='product-name')
product_prices = soup.find_all('div', class_='product-price')
 
# 将爬取的数据保存到dataframe中
dataframe = pd.DataFrame({
    '商品名称': [name.text for name in product_names],
    '商品价格': [price.text for price in product_prices]
})
 
# 存储dataframe到CSV文件
dataframe.to_csv('product_data.csv', index=False)

这个代码示例展示了如何使用Python的Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn和Pyecharts库来创建数据可视化图表，并使用BeautifulSoup来进行简单的网页数据爬取。这个流程是数据分析和可视化平台设计中的一个常见实践。

由于原代码是Java编写的，而您询问的是Python开发的现状和思考，我们可以使用Python来改写这个例子。以下是一个简化的Python爬虫代码示例，使用requests来获取网页内容，以及BeautifulSoup来解析网页：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def fetch_articles(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return None
 
def parse_articles(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    articles = soup.find_all('article')
    for article in articles:
        header = article.find('header', class_='entry-header')
        if header:
            title = header.find('h2', class_='entry-title').text
            print(title)
 
def main():
    url = 'http://example.com/articles'
    html = fetch_articles(url)
    if html:
        parse_articles(html)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个简化的Python代码示例展示了如何使用requests和BeautifulSoup来实现一个基本的网页爬取和文章解析的功能。在实际应用中，您需要根据目标网站的具体结构来调整选择器和解析逻辑。

Python Requests 库是一个非常强大的用于发送HTTP请求的Python库。它可以用于爬取网页，获取网络数据等。

在这篇文章中，我们将会介绍如何使用Python Requests库进行网络爬取。

首先，我们需要安装requests库，可以通过pip进行安装：

pip install requests

然后，我们可以使用requests库的get方法来发送HTTP GET请求。例如，我们可以使用以下代码来获取一个网页的内容：

import requests
 
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)

这个代码会打印出网页的HTML内容。

如果我们想要获取JSON数据，我们可以使用requests的json方法：

import requests
 
response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
print(data)

这个代码会打印出从API获取的JSON数据。

我们还可以添加headers，cookies，timeout等参数：

import requests
 
headers = {
    'User-Agent': 'my-app/0.0.1',
    'Accept': 'application/json',
}
 
response = requests.get('https://api.example.com/data', headers=headers)
data = response.json()
print(data)

我们还可以使用session对象来保持会话，例如在登陆后保持用户的登录状态：

import requests
 
session = requests.Session()
session.post('https://api.example.com/login', data={'username': 'abc', 'password': '123'})
 
response = session.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
print(data)

我们还可以使用proxies参数来设置代理：

import requests
 
proxies = {
  'http': 'http://10.10.1.10:3128',
  'https': 'http://10.10.1.10:1080',
}
 
response = requests.get('https://www.example.com', proxies=proxies)
print(response.text)

最后，我们需要注意的是，在进行网络爬取时，我们应该遵守相关的法律法规，并遵守网站的robots.txt协议，避免对网站的正常运营造成影响。

以上就是使用Python Requests库进行网络爬取的基本方法和示例。

Scrapy是一个用于创建爬虫的开源和自由的Python框架。它简单而强大，可以用于抓取网站并提取结构化数据。

以下是一个简单的Scrapy爬虫示例，用于抓取一个网站上的链接和标题。

首先，创建一个Scrapy项目：

scrapy startproject myspider

然后，进入项目目录，创建一个爬虫：

cd myspider
scrapy genspider basic_spider example.com

接下来，编辑爬虫文件 basic_spider.py 以提取链接和标题：

import scrapy
 
class BasicSpider(scrapy.Spider):
    name = 'basic_spider'
    allowed_domains = ['example.com']
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        for href in response.css('a::attr(href)').getall():
            yield {'link': href}
 
        for title in response.css('a::attr(title)').getall():
            yield {'title': title}

最后，运行爬虫：

scrapy crawl basic_spider -o items.json

这个爬虫会抓取 example.com 上的所有链接和带有标题的链接，并将结果保存到 items.json 文件中。这只是Scrapy的一个简单示例，实际应用中可能需要定义更复杂的解析规则和持久化策略。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
# 设置请求头，伪装为浏览器访问
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'}
 
def get_soup(url):
    """
    获取页面内容并解析
    """
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup
 
def get_players_data(soup):
    """
    提取球员数据
    """
    players_data = []
    # 假设我们要抓取的球员信息在<div class="player">的<table>标签中
    player_rows = soup.find_all('div', class_='player')
    for row in player_rows:
        table = row.find('table')
        tbody = table.find('tbody')
        rows = tbody.find_all('tr')
        player_data = {}
        for r in rows:
            # 假设每个球员的属性分别在<td class="label">和<td class="info">中
            label = r.find('td', class_='label').text
            info = r.find('td', class_='info').text
            player_data[label] = info
        players_data.append(player_data)
    return players_data
 
# 示例URL
url = 'http://example.com/players'
soup = get_soup(url)
players_data = get_players_data(soup)
 
# 打印抓取到的数据
for player in players_data:
    print(player)

这个示例代码展示了如何使用Python的requests库和BeautifulSoup库来高效地抓取网页数据。代码中的get_soup函数负责发送请求并解析页面，而get_players_data函数则提取了假设的球员信息数据。这个例子教会开发者如何结构化地抓取网页上的表格数据，这是很多爬虫项目所面临的常见问题。

由于原始代码较为复杂且涉及到API调用和数据分析，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的Python示例，展示如何使用requests库获取B站短视频推荐列表，并使用pandas进行简单的数据分析。

import requests
import pandas as pd
 
# B站短视频推荐API
api_url = 'https://api.bilibili.com/x/web-interface/dynamic/region?callback=jQuery17209588205064242753_1615625286966&jsonp=jsonp&callback_type=ajax&_=1615625286967'
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(api_url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = response.json()
    # 提取视频推荐列表
    videos = data['data']['archives']
 
    # 将视频数据转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(videos)
 
    # 打印前几行数据
    print(df.head())
else:
    print("请求失败")
 
# 注意：实际应用中可能需要处理更多的数据和逻辑，例如分析视频数据、进行情感分析等。

这个代码示例展示了如何获取B站的短视频推荐列表，并使用pandas将数据转换为DataFrame格式，以便进一步分析。实际应用中，你可能需要处理更多的数据和逻辑，例如分析视频数据、进行情感分析等。