from django.utils.deprecation import MiddlewareMixin
from django.http import HttpResponse
import re
 
class RobotsMiddleware(MiddlewareMixin):
    def process_request(self, request):
        path = request.META['PATH_INFO']
        if path == '/robots.txt':
            with open('robots.txt', 'r') as f:
                return HttpResponse(f.read(), content_type='text/plain')
 
class ThrottleMiddleware(MiddlewareMixin):
    def process_request(self, request):
        path = request.META['PATH_INFO']
        if path.startswith('/admin') or re.match(r'.*\.(css|js|gif|jpg|png|woff)', path):
            return
        
        # 检查请求者IP是否在限制之内
        # 这里需要实现check_rate函数，该函数需要从请求者IP获取访问频率信息，并与限制进行比较
        if check_rate(request.META['REMOTE_ADDR']):
            return HttpResponse("Too many requests", status=429)
 
# 伪代码函数，实现检查IP访问频率是否超过限制
def check_rate(ip):
    # 这里应该查询数据库或者缓存，并根据实现的策略返回是否超过限制的结果
    # 示例中未实现具体逻辑，仅为说明用途
    return False

这个示例代码提供了两个中间件，一个用于处理robots.txt文件的请求，另一个用于限制IP访问频率。check_rate函数是一个伪代码，实际应用中需要根据实现的限制策略查询数据库或者缓存，并返回是否超出限制的结果。

由于原始代码较为复杂且不包含具体实现细节，我们无法提供完整的源码。但我们可以提供一个简化版本的教学资源系统设计与实现的核心框架。

from flask import Flask, request
import json
 
app = Flask(__name__)
 
# 模拟数据库操作
def query_db(query, args=(), one=False):
    # 实际应用中这里应该是数据库查询代码
    # 返回模拟查询结果
    return {'id': 1, 'name': '教学资源', 'description': '资源描述'}
 
@app.route('/get_resource', methods=['POST'])
def get_resource():
    # 假设请求包含资源ID
    resource_id = request.json.get('id')
    # 查询数据库
    resource = query_db('SELECT * FROM resources WHERE id = ?', (resource_id,), one=True)
    return json.dumps(resource)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

这个简化版本的教学资源系统设计与实现包含一个简单的Flask路由，该路由接收一个资源ID，并返回一个模拟的数据库查询结果。在实际应用中，你需要替换数据库查询部分的代码，并确保你的系统具备完整的用户认证、权限控制以及错误处理机制。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import os
 
class DoubanCrawler:
    def __init__(self, start_url):
        self.start_url = start_url
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
            'Cookie': 'your_cookie_here'  # 替换为你的cookie
        }
        self.movie_details_urls = []
        self.movies = []
 
    def get_page_content(self, url):
        response = requests.get(url, headers=self.headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
 
    def parse_index_page(self, content):
        soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
        movie_divs = soup.find_all('div', class_='item')
        for movie_div in movie_divs:
            movie_details_url = movie_div.find('a')['href']
            self.movie_details_urls.append(movie_details_url)
 
    def parse_detail_page(self, content):
        soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser')
        movie_title = soup.find('span', property='v:itemreviewed').text
        movie_rating_score = float(soup.find('strong', class_='ll rating_num').text)
        movie_rating_people = int(re.findall('\d+', soup.find('div', class_='rating').text)[0])
        movie_quote = soup.find('span', property='v:summary').text
        self.movies.append({
            'title': movie_title,
            'rating_score': movie_rating_score,
            'rating_people': movie_rating_people,
            'quote': movie_quote
        })
 
    def run(self):
        index_content = self.get_page_content(self.start_url)
        if index_content:
            self.parse_index_page(index_content)
            for url in self.movie_details_urls:
                detail_content = self.get_page_content(url)
                if detail_content:
                    self.parse_detail_page(detail_content)
        return self.movies
 
if __name__ == '__main__':
    crawler = DoubanCrawler('https://movie.douban.com/top250')
    movies = crawler.run()
    print(movies)

这段代码实现了一个简单的基于Python的豆瓣电影TOP250爬虫。它首先通过请求库获取电影TOP250列表页的内容，然后使用BeautifulSoup进行页面解析以提取电影详情页的URL。接着，它遍历这些URL并获取每部电影的详细信息，包括电影名称、评分、评分人数和引言，最后将这些信息存储在一个列表中。这

该服务系统主要提供老年人在家中养老的相关服务，如健康监测、日常事务管理、健身计划等。系统使用Node.js作为后端开发语言，并提供了免费的源代码和数据库下载。

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用Express框架在Node.js中设置一个基本的服务器：

const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;
 
// 中间件，用于解析JSON格式的请求体
app.use(express.json());
 
// 用于健康监测的API路由
app.get('/health-monitoring', (req, res) => {
  // 假设这里有逻辑来获取或处理监测数据
  const healthData = {
    bloodPressure: 120,
    heartRate: 70,
    // 其他健康指标...
  };
  res.json(healthData);
});
 
// 服务器启动
app.listen(port, () => {
  console.log(`服务器运行在 http://localhost:${port}`);
});

在实际应用中，你需要根据系统的具体需求设计数据库模型、API端点以及相关的业务逻辑。

请注意，上述代码仅为示例，并且没有包含完整的系统实现。实际的系统将需要更复杂的逻辑，包括身份验证、权限管理、错误处理等。

由于提供的信息不足以精确地回答这个问题，我将提供一个通用的解决方案模板，用于创建一个简单的在线课题设计系统。

首先，确保你已经安装了Django。如果没有，可以通过以下命令安装：

pip install django

接下来，创建一个新的Django项目：

django-admin startproject my_subject_design_system
cd my_subject_design_system

然后，创建一个应用：

python manage.py startapp courses

在models.py中定义你的数据模型：

# courses/models.py
from django.db import models
 
class Course(models.Model):
    title = models.CharField(max_length=200)
    description = models.TextField()
    estimated_duration = models.DurationField()
    # 其他相关字段...

接下来，定义数据库迁移：

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

创建管理员账号：

python manage.py createsuperuser

运行开发服务器：

python manage.py runserver

这样，一个简单的课题设计系统的后端就搭建好了。前端部分需要使用HTML/CSS/JavaScript和可能的框架（如Bootstrap、Vue.js等）来创建。

注意：这个示例只包含了后端的基础框架。实际的课题设计系统需要更多的功能，如用户认证、权限管理、前后端的API接口设计等。这些将需要更详细的设计和编码实现。

在Python中，你可以使用requests库配合一个公共IP检测接口来获取当前的公网IP地址。以下是一个使用requests库获取当前公网IP地址的示例代码：

import requests
 
def get_current_ip():
    # 使用一个公共服务来获取当前的IP地址
    ip_check_url = 'https://api.ipify.org'
    response = requests.get(ip_check_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        raise Exception('Failed to retrieve current IP address')
 
# 使用函数获取IP地址
current_ip = get_current_ip()
print(f'当前公网IP地址是: {current_ip}')

请注意，这种方法并不是通过代理获取IP地址，而是直接调用一个可以返回请求者公网IP的服务。如果你需要通过代理来获取IP地址，你需要配置requests库使用代理服务器，例如：

proxies = {
  'http': 'http://user:password@proxy.server:port',
  'https': 'https://user:password@proxy.server:port',
}
 
response = requests.get('https://api.ipify.org', proxies=proxies)

在这个例子中，你需要替换user, password, proxy.server, 和 port为你的代理服务器的实际登录信息和地址。

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库解析网页。

首先，需要安装必要的库（如果尚未安装的话）：

pip install requests beautifulsoup4

然后，是爬虫的实现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def fetch_website_content(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        return "Error: Failed to retrieve the webpage"
 
def parse_html(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    return soup.find_all('p')  # 假设我们要提取所有的段落
 
def main():
    url = 'https://www.example.com'  # 替换为你想爬取的网站
    html_content = fetch_website_content(url)
    paragraphs = parse_html(html_content)
    for p in paragraphs:
        print(p.text)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

这个爬虫的功能是获取指定网页的内容，并解析提取出所有的段落标签(<p>)内的文本。你可以根据需要修改parse_html函数，以提取其他你感兴趣的HTML标签或数据。

注意：实际的网络爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如处理Cookies、Session、反爬虫机制、分页、动态内容加载等。这个例子是一个入门级别的爬虫，主要用于演示基本的爬虫原理。

下面是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库获取网页内容，并使用BeautifulSoup库解析网页。

首先，需要安装必要的库（如果尚未安装的话）：

pip install requests beautifulsoup4

然后，可以编写以下代码：

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')
    
    # 提取需要的信息，例如所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(p.get_text())
else:
    print(f"Error: {response.status_code}")

这个简单的爬虫会获取指定网页的内容，并打印出所有段落标签<p>中的文本。你可以根据需要修改选择器来提取其他类型的数据，比如提取链接<a>标签中的href属性，提取图片<img>标签中的src属性等。

"SpringBoot-餐饮业供应商管理系统-94116"是一个开源项目，可以作为计算机毕设的一个选择。该项目提供了一个简单的供应商管理系统的实现，使用Spring Boot框架开发。

要进行设置并运行此项目，请按照以下步骤操作：

1. 确保您的开发环境已安装Java和Spring Boot的相关依赖。
2. 从GitHub或其他源克隆或下载该项目的源代码。
3. 使用IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）打开项目。
4. 在项目的src/main/resources目录下，找到application.properties或application.yml文件，根据需要配置数据库连接等属性。
5. 运行com.example.demosupplier.DemoSupplierApplication作为Spring Boot应用。
6. 应用启动后，通过浏览器或API测试工具访问应用提供的API接口。

项目中的代码结构清晰，注释丰富，可以作为学习Spring Boot和Web开发的良好示例。

需要注意的是，由于是学习项目，在进行修改时，应确保遵循原作品的许可协议，并在参考或引用时注明出处。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化webdriver
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开中国知网文献信息查询网站
driver.get("http://www.cnki.net/")
 
# 等待页面加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 10)
 
# 找到搜索框并输入文献信息
input_element = wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, "txt_select")))
input_element.send_keys("文献信息")
 
# 提交搜索
input_element.send_keys(Keys.ENTER)
time.sleep(1)  # 等待页面跳转
 
# 获取文献信息
try:
    # 假设我们需要获取的信息位于第一个结果中
    first_result = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="resultList"]/ul/li[1]')
    first_result.click()  # 点击进入详细页面
    
    # 获取文献详细信息并打印
    detail_info = driver.find_element_by_class_name("detail-info")
    print(detail_info.text)
 
except Exception as e:
    print("获取文献信息失败:", e)
 
# 清理工作
driver.quit()

这段代码使用了Selenium和Chrome WebDriver来自动化地进行搜索，并获取了第一个搜索结果的详细页面上的文献信息。这个案例教学了如何使用Selenium进行基本的网页操作和元素定位，并展示了如何获取页面文本信息。在实际应用中，可以根据需要调整XPath或其他定位策略来获取不同的页面元素。