import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
 
def login(username, password):
    # 登录接口，省略细节...
    pass
 
def get_select_page(session, url):
    # 获取选课页面，省略细节...
    pass
 
def select_course(session, url):
    # 选课接口，省略细节...
    pass
 
def monitor_course(session, url):
    # 监控课程信息，省略细节...
    pass
 
def main():
    # 用户身份认证信息
    username = '你的学号'
    password = '你的密码'
    # 登录
    session = login(username, password)
    # 课程选择页面URL
    select_page_url = 'http://www.xxx.edu.cn/xxxxx'
    # 获取选课页面
    page = get_select_page(session, select_page_url)
    # 选课操作
    select_course(session, page)
    # 监控课程信息
    monitor_course(session, page)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这个脚本是一个简化的示例，省略了具体的登录和网络请求细节，但展示了如何在Python中使用requests库进行网络请求，以及如何使用BeautifulSoup进行页面解析。在实际应用中，你需要补充完整的登录验证逻辑、选课操作逻辑以及异常处理等。

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。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from fbprophet import Prophet
 
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
 
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data['count'].values.reshape(-1, 1))
data_scaled = pd.DataFrame(data_scaled, columns=['count_scaled'])
 
# 训练ARIMA模型
def train_arima(data, p, d, q):
    model = ARIMA(data, order=(p, d, q))
    model_fit = model.fit()
    return model_fit
 
# 使用Prophet模型
def train_prophet(data):
    model = Prophet()
    data['y'] = data['count_scaled']
    model.fit(data[['ds', 'y']])
    return model
 
# 预测
def predict(model, steps_ahead):
    future = model.make_future_dataframe(periods=steps_ahead)
    forecast = model.predict(future)
    return scaler.inverse_transform(forecast['yhat'].values)
 
# 选择合适的ARIMA参数
p, d, q = 0, 1, 1  # 示例参数
model_arima = train_arima(data_scaled, p, d, q)
forecast_arima = predict(model_arima, 30)  # 预测30天
 
# 使用Prophet模型进行预测
model_prophet = train_prophet(data_scaled)
forecast_prophet = predict(model_prophet, 30)  # 预测30天
 
# 计算MSE
mse_arima = mean_squared_error(data_scaled['count_scaled'].values, forecast_arima)
mse_prophet = mean_squared_error(data_scaled['count_scaled'].values, forecast_prophet)
 
# 输出结果
print(f"ARIMA MSE: {mse_arima}")
print(f"Prophet MSE: {mse_prophet}")

这段代码展示了如何使用ARIMA和Prophet模型进行时间序列预测，并计算预测的平均平方误差（MSE）。这是一个实用的教学示例，可以帮助开发者理解如何在实际应用中应用时间序列分析方法。

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。

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
import time
 
# 打开浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开网页
driver.get('http://www.example.com')
 
# 下拉滚动条
# 获取页面的最大高度
max_height = driver.execute_script("return document.body.scrollHeight;")
 
# 滚动到页面底部
driver.execute_script("window.scrollTo(0, {});".format(max_height))
 
# 等待滚动生效
time.sleep(2)
 
# 模拟鼠标点击链接
# 定位到链接元素
link = driver.find_element_by_link_text('Link Text')
 
# 执行鼠标点击
ActionChains(driver).click(link).perform()
 
# 等待链接点击生效
time.sleep(2)
 
# 模拟键盘输入
input_element = driver.find_element_by_id('input-id')
 
# 输入文本
input_element.send_keys('Hello, Selenium!')
 
# 模拟键盘删除
input_element.send_keys(Keys.BACK_SPACE)
 
# 等待键盘事件生效
time.sleep(2)
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这段代码展示了如何使用Selenium进行下拉滚动条操作、鼠标点击链接以及键盘输入事件。代码中使用了execute_script方法执行JavaScript脚本来完成滚动和点击操作，使用ActionChains类来模拟鼠标的点击动作，并使用send_keys方法来模拟键盘输入。最后，使用quit方法安全地关闭浏览器。

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。

在2024年，如果要让爬虫每天抓取100万张网页，这取决于网页的大小和复杂性，以及你的服务器和网络速度。通常，一个爬虫可以抓取的网页数量受限于网站的反爬策略、服务器的处理能力以及网络的带宽限制。

以下是一个简单的Python爬虫示例，使用requests库来获取单个网页，BeautifulSoup来解析网页，并用pandas来保存结果。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
 
def crawl_website(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    return None
 
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 这里需要根据实际网页结构解析所需数据
    title = soup.find('title').text
    return {'title': title}
 
def save_data(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
def main():
    urls = ['http://example.com/page{}'.format(i) for i in range(1, 1000001)]  # 假设有100万个网页
    data = []
    start_time = time.time()
    
    for url in urls:
        html = crawl_website(url)
        if html:
            parsed_data = parse_html(html)
            data.append(parsed_data)
            # 每隔一定数量的网页保存一次，以防止内存溢出
            if len(data) % 1000 == 0:
                save_data(data, 'data.csv')
                data = []
        
        # 每天抓取网页的间隔可以通过调整sleep时间来实现
        time.sleep(60 * 60 * 24 / len(urls))  # 假设每秒可以抓取一个网页，每天抓取100万个网页
 
    save_data(data, 'data.csv')  # 保存剩余的数据
    end_time = time.time()
    print(f'Total time taken: {end_time - start_time} seconds')
 
if __name__ == '__main__':
    main()

请注意，这个示例假设每个网页大小合适、网络稳定，且所有网页都是文本格式且易于解析。实际爬取100万个网页需要考虑到网站的反爬策略、服务器的处理能力、网络的带宽限制以及法律和道德的限制。

爬虫次数取决于多个因素，包括网站的反爬策略、你的服务器能力、网络带宽、你希望每天抓取的网站数量以及你的时间和资源。通常，一次可以爬取几个主要的网站，然后根据需要更换网站或者多线程/分布式爬取。

确保遵守robots.txt协议和法律法规，不进行侵犯他人版权或者隐私的行为。

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。