设计一个程序系统运用python技术对网络新闻数据进行爬取，包括获取指定数据内容；根据用户的需求，指定页面下获取用户需要的数据内容；利用分词统计，对获取到的数据中词频使用频率最高的若干个词语输出；通过并行处理，提高网络爬虫的执行效率

好的，这是一个比较复杂的需求，我们需要分几个步骤来完成：

## 1. 网络新闻数据爬取

Python有很多优秀的爬虫库可以使用，比如`requests`、`beautifulsoup4`、`scrapy`等。根据不同的需求和网站，可以选择不同的库进行爬取。

以使用`requests`和`beautifulsoup4`为例，我们可以编写以下代码来爬取新浪新闻的数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://news.sina.com.cn/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

这里我们使用了`requests`库来请求新浪新闻的网页，然后使用`beautifulsoup4`库对网页进行解析。通过`soup`对象，我们可以方便地提取网页中的各种信息。

## 2. 获取指定数据内容

获取指定数据内容可以通过对网页进行解析来实现。以新浪新闻为例，我们可以通过查看网页源代码来确定需要获取的信息在哪个标签中，然后使用`beautifulsoup4`库来提取这些标签中的内容。

比如，我们想要获取新浪新闻首页上的头条新闻标题和链接，可以使用以下代码：

news_list = soup.select('.top_newslist > li')
for news in news_list:
    title = news.select_one('a').text
    link = news.select_one('a').get('href')
    print(title, link)

这里，我们使用了CSS选择器来选取头条新闻所在的`<ul>`标签，并遍历其中的每一个`<li>`标签，获取标题和链接。

## 3. 根据用户需求获取数据内容

根据用户需求获取数据内容，可以通过接收用户的输入来实现。比如，我们可以让用户输入想要获取的新闻类别（比如国际新闻、体育新闻等），然后根据用户的输入来构造相应的URL，再使用之前的方法来获取网页内容。

category = input('请输入要获取的新闻类别：')
url = f'https://news.sina.com.cn/{category}/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

这里，我们使用了f-string来构造URL，然后使用`requests`和`beautifulsoup4`库来获取和解析网页内容。

## 4. 利用分词统计词频

利用分词统计词频可以使用Python中的分词库来实现。比如，我们可以使用jieba库来进行分词，并使用Python中的`collections`库中的`Counter`类来统计词频。

import jieba
from collections import Counter

text = '这是一段测试文本，用于测试分词和统计词频的功能。'
words = jieba.lcut(text)
word_counts = Counter(words)
top_words = word_counts.most_common(5)
for word, count in top_words:
    print(word, count)

这里，我们使用了`jieba`库对一段文本进行分词，然后使用`Counter`类对分词结果进行统计，最后输出词频最高的5个词语。

## 5. 并行处理提高爬虫效率

并行处理可以使用Python中的多线程或多进程来实现。比如，我们可以使用`concurrent.futures`库来创建线程池，从而提高网络爬虫的执行效率。

import concurrent.futures

def fetch_url(url):
    response = requests.get(url)
    return response.text

urls = ['https://news.sina.com.cn/', 'https://www.baidu.com/', 'https://www.qq.com/']
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
    results = executor.map(fetch_url, urls)
for result in results:
    print(result[:100])

这里，我们定义了一个`fetch_url`函数，用于获取指定URL的网页内容。然后，我们创建了一个线程池，并使用`map`方法将URL列表中的每一个URL都传递给`fetch_url`函数进行处理。最后，我们可以通过遍历`results`变量来获取每一个URL对应的网页内容（只输出前100个字符）。

综上，我们可以将以上代码整合在一起，形成一个完整的网络新闻数据爬取程序，代码如下：