import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
 
def get_html(url):
    """
    获取网页内容
    :param url: 网页链接
    :return: 网页内容
    """
    try:
        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)
        response.raise_for_status()
        response.encoding = response.apparent_encoding
        return response.text
    except Exception as e:
        print(f"获取网页内容出错：{e}")
 
def parse_html(html):
    """
    解析网页内容，提取需要的信息
    :param html: 网页内容
    :return: 提取的信息列表
    """
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    titles = soup.find_all('div', class_='title')
    infos = []
    for title in titles:
        match = re.search(r'<a href="(.*?)">(.*?)</a>', str(title))
        if match:
            info = {
                'url': match.group(1),
                'title': match.group(2)
            }
            infos.append(info)
    return infos
 
def main():
    url = "https://www.example.com"
    html = get_html(url)
    infos = parse_html(html)
    for info in infos:
        print(f"标题：{info['title']}，链接：{info['url']}")
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个代码示例展示了如何使用Python的requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup进行网页解析，并使用正则表达式提取特定信息。代码简洁明了，注重实用性和教育意义。

由于TikTok的API可能不支持直接获取用户的点赞数据，您可能需要使用TikTok的开放API来获取视频信息，然后通过分析视频数据来估计点赞数量。以下是一个简化的Python代码示例，用于获取TikTok视频的信息：

import requests
 
# TikTok视频的ID
video_id = "6829267836783971585"
 
# 获取TikTok视频信息的API
api_url = f"https://www.tiktok.com/api/video/6829267836783971585/?lang=en&browser_name=chrome&version=8.32.2&os=windows"
 
# 发送HTTP请求
response = requests.get(api_url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析响应数据
    video_info = response.json()
    
    # 假设video_info包含点赞数据，可以通过相应的字段获取
    likes_count = video_info.get('video').get('diggCount')
    print(f"Video Likes: {likes_count}")
else:
    print("Failed to fetch video info.")
 
# 注意：由于TikTok的API可能会更新，上述URL可能会变化，并且需要处理登录和反爬虫策略。

请注意，由于TikTok有强大的反爬机制，直接爬取数据可能会遇到很多困难，包括需要处理登录、Cookies、User-Agent轮换、代理IP更换等。在实际应用中，可能需要使用Selenium等工具来模拟人的行为，或者使用TikTok官方提供的API接口，并确保遵守其数据使用政策。

# 安装Selenium库
!pip install selenium
 
# 导入Selenium库
from selenium import webdriver
 
# 检查Selenium版本
print(f"Selenium版本: {webdriver.__version__}")
 
# 设置WebDriver的路径，这里以Chrome为例
# 确保ChromeDriver在系统PATH中或指定的路径中
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_argument("--headless")  # 无界面模式
 
# 如果ChromeDriver在系统PATH中，可以直接调用
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
 
# 如果ChromeDriver不在系统PATH中，需要指定其位置
# driver_path = '/path/to/chromedriver'
# driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path, options=chrome_options)
 
# 访问网页
driver.get("https://www.example.com")
 
# 打印当前页面的标题
print(driver.title)
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这段代码演示了如何安装Selenium库、导入Selenium库、检查Selenium版本、设置WebDriver、运行无头浏览器、访问网页、获取页面标题和关闭浏览器。这是学习Selenium 4的一个基础入门示例。

import asyncio
import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://httpbin.org/headers')
        print(html)
 
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.run_until_complete(main())

这个简单的例子使用了aiohttp库来实现一个异步的HTTP客户端。fetch函数负责发送HTTP请求并获取响应内容。main函数则使用异步上下文管理器async with来创建一个ClientSession，并调用fetch函数。最后，在事件循环中运行main函数。这个例子展示了如何设计一个简单的异步爬虫系统。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
 
def get_fund_data(fund_code):
    url = f"http://fund.eastmoney.com/{fund_code}.html"
    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'}
    res = requests.get(url, headers=headers)
    res.raise_for_status()
    res.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
 
    # 基金名称
    fund_name = soup.select('#fundName')[0].text
 
    # 最新Net值
    net_value = soup.select('.Data_netWorth')[0].text.strip()
 
    # 单位Net值
    unit_net_value = soup.select('.Data_nav')[0].text.strip()
 
    # 成立时间
    established_time = soup.select('.Wraper_fundInfo .Info_time')[0].text.strip()
 
    # 基金经理
    manager = soup.select('.Wraper_fundInfo .Info_fundManager')[0].text.strip()
 
    print(f"基金名称: {fund_name}")
    print(f"最新Net值: {net_value}")
    print(f"单位Net值: {unit_net_value}")
    print(f"成立时间: {established_time}")
    print(f"基金经理: {manager}")
 
# 使用示例
get_fund_data('003526')

这段代码定义了一个get_fund_data函数，它接受一个基金代码作为参数，通过请求天天基金网站的相应页面，使用BeautifulSoup解析网页，提取基金的名称、最新Net值、单位Net值、成立时间和基金经理信息，并打印输出。使用时只需调用get_fund_data函数并传入相应的基金代码即可获取相应的基金信息。

import requests
import json
 
# 替换为你的API密钥
api_key = 'YOUR_API_KEY'
 
# 获取商品信息
def get_product_info(asin):
    params = {
        'key': api_key,
        'asin': asin,
        'responseGroup': 'Medium,Images,Offers,Reviews'
    }
    url = 'https://api.bazaarvoice.com/data/reviews/product/v2'
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print('Error retrieving product info for ASIN:', asin)
        return None
 
# 获取竞价信息
def get_competitive_pricing_data(asin):
    params = {
        'key': api_key,
        'asin': asin,
        'responseGroup': 'Competitive'
    }
    url = 'https://api.bazaarvoice.com/data/reviews/product/v2'
    response = requests.get(url, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        print('Error retrieving competitive pricing data for ASIN:', asin)
        return None
 
# 示例ASIN
asin = 'B01M8BPKSZ'
 
# 获取并打印商品信息
product_info = get_product_info(asin)
print(json.dumps(product_info, indent=2))
 
# 获取并打印竞价信息
competitive_pricing_data = get_competitive_pricing_data(asin)
print(json.dumps(competitive_pricing_data, indent=2))

这段代码首先定义了API密钥和需要的函数。get_product_info函数用于获取特定ASIN的商品信息，而get_competitive_pricing_data函数用于获取该商品的竞价信息。然后，代码使用示例ASIN调用这些函数，并打印返回的JSON数据。注意，你需要替换YOUR_API_KEY为你的实际API密钥，并确保API服务是可用的。

import cv2
import numpy as np
 
# 加载预训练的CNN人脸检测模型
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
 
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
 
# 转换为灰度图片
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
 
# 检测图片中的人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
 
# 遍历检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    # 绘制矩形框
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
 
# 显示图片
cv2.imshow('Faces', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用OpenCV的Haar特征分类器进行人脸检测，加载了一个预训练好的模型，并对输入的图片进行人脸检测，然后在检测到的人脸位置绘制矩形框并显示结果。这是人脸识别入门的一个很好的例子，适合作为教学使用。

由于篇幅限制，我无法提供完整的代码。但我可以提供一个简化的示例来说明如何使用Python创建一个简单的Web应用程序，用于显示农产品价格预测结果。

from flask import Flask, request, jsonify
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
app = Flask(__name__)
model = LinearRegression()
 
# 加载模型和数据
def load_model_and_data():
    global model
    # 假设已经有了保存好的模型和数据
    model = ... # 加载模型
    X_test, y_test = ... # 加载测试数据
    return X_test, y_test
 
# 加载数据和模型
X_test, y_test = load_model_and_data()
 
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json
    # 假设输入数据是以JSON格式接收的，例如：{"feature1": value1, "feature2": value2, ...}
    prediction = model.predict(np.array([data]))[0]
    return jsonify({'prediction': prediction})
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

这个简化的Web应用程序使用Flask框架，接收JSON格式的数据，并返回预测结果。在实际应用中，你需要根据你的数据集和模型进行适当的调整。记得在实际部署时关闭debug模式并使用更安全的方法来传递和接收数据。

该系统主要功能包括：用户管理、疫苗接种管理、数据统计分析等。以下是部分核心代码示例：

1. 用户注册接口（UserController.java）：

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
 
    @Autowired
    private UserService userService;
 
    @PostMapping("/register")
    public Result register(@RequestBody User user) {
        return userService.register(user);
    }
}

2. 疫苗接种服务接口（VaccineService.java）：

@Service
public class VaccineService {
 
    @Autowired
    private VaccineRecordMapper vaccineRecordMapper;
 
    public Result recordVaccine(VaccineRecord vaccineRecord) {
        // 保存接种记录的逻辑
        vaccineRecordMapper.insert(vaccineRecord);
        return Result.success("接种记录保存成功");
    }
}

3. 统计接种数据接口（StatisticsController.java）：

@RestController
@RequestMapping("/statistics")
public class StatisticsController {
 
    @Autowired
    private StatisticsService statisticsService;
 
    @GetMapping("/vaccine")
    public Result getVaccineStatistics() {
        return statisticsService.getVaccineStatistics();
    }
}

这些代码示例展示了如何使用SpringBoot框架进行接口的定义和服务的调用。具体的业务逻辑需要根据实际需求进行实现。

以下是10个Python爬虫入门示例的代码简例：

1. 简单的网页爬取：

import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
print(response.text)

2. 使用BeautifulSoup解析HTML：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.prettify())

3. 使用lxml解析XML或HTML：

import lxml.html
import requests
 
url = 'http://example.com'
response = requests.get(url)
tree = lxml.html.fromstring(response.content)
print(tree)

4. 使用Scrapy框架创建一个简单的爬虫：

import scrapy
 
class MySpider(scrapy.Spider):
    name = 'myspider'
    start_urls = ['http://example.com']
 
    def parse(self, response):
        # 提取信息的逻辑
        pass

5. 使用Selenium模拟用户行为爬取动态网页：

from selenium import webdriver
 
driver = webdriver.Chrome()
driver.get('http://example.com')
print(driver.page_source)
driver.quit()

6. 使用aiohttp异步爬取网页：

import aiohttp
 
async def fetch(session, url):
    async with session.get(url) as response:
        return await response.text()
 
async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        html = await fetch(session, 'http://example.com')
        print(html)

7. 使用Pandas读取网页表格：

import pandas as pd
 
url = 'http://example.com/data'
df = pd.read_html(url)[0]  # 假设网页上第一个表格是我们需要的
print(df)

8. 使用Google的goolgetrans模块翻译文本：

from googletrans import Translator
 
translator = Translator()
text = translator.translate('Hello', dest='es').text
print(text)

9. 使用Pillow进行图片下载和处理：

from PIL import Image
import requests
 
url = 'http://example.com/image.jpg'
response = requests.get(url)
image = Image.open(requests.BytesIO(response.content))
image.show()

10. 使用PyMuPDF解析和提取PDF文件中的文本：

import fitz  # PyMuPDF
 
pdf_file = 'example.pdf'
pdf = fitz.open(pdf_file)
for page in pdf:
    text = page.get_text()
    print(text)
pdf.close()

这些例子展示了Python爬虫的不同方面，包括简单的网页爬取、使用BeautifulSoup解析HTML、使用Scrapy框架、模拟用户行为爬取动态网页、异步爬取、读取网页表格、文本翻译、图片处理和PDF文档解析。每个例子都简单明了，可以作为学习爬虫的起点。