3.使用Python编写一个普通的静态页面爬虫，指定一个初始爬取的URL任务序列（可以是一个URL，也可以是多个），选取一种爬取策略从逐个爬取任务序列中的页面，并解析其中的超链接，经过超链接过滤，更新爬取任务序列。至少爬取50个不同页面，将代码和爬取结果截图粘贴于此。

在Python中编写一个基础的静态网页爬虫，我们可以使用如BeautifulSoup库配合requests库来完成这个任务。下面是一个简单的示例，我们先安装必要的库（如果还没有安装）：

pip install requests beautifulsoup4

然后创建一个名为`basic_scraper.py`的文件，内容如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import urllib.parse

# 初始化待爬取URL列表
urls = ["http://example.com"]  # 替换成实际的起始URL

# 爬取函数
def crawl(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 解析并获取所有超链接
    links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
    
    # 过滤掉无效链接
    filtered_links = [link for link in links if urllib.parse.urlparse(link).scheme in ['http', 'https']]
    
    # 更新URLs列表
    urls.extend(filtered_links[:5])  # 只添加5个新的链接防止无限递归
    
    return filtered_links

# 开始爬取
visited_urls = set()
while len(urls) > 0 and len(visited_urls) < 50:
    url = urls.pop(0)
    
    if url not in visited_urls:
        print(f"Crawling: {url}")
        visited_urls.add(url)
        new_links = crawl(url)
        
        # 如果有新链接，将其加入到待爬取列表中
        urls += [new_link for new_link in new_links if new_link not in visited_urls]

# 爬取结束，输出最后爬取的结果
print("Final URLs after scraping:")
for url in visited_urls:
    print(url)

# 这里你需要手动运行程序并截取最后爬取结果的屏幕截图，因为这里无法直接生成图片。

请注意，这只是一个基础版本的爬虫，实际应用中可能需要处理更复杂的场景，比如错误处理、反爬机制、代理等。此外，由于网络限制和隐私政策，这个示例可能无法在某些网站上正常工作。