import requests from bs4 import BeautifulSoup from datetime import datetime, timedelta # 获取当前日期 today = datetime.today().date() # 构造日期列表 dates = [str(today - timedelta(days=i)) for i in range(7)] # 构造请求url列表 urls = [ f'http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/{date[:4]}/index.html' for date in dates ] # 发送请求并解析数据 for url in urls: response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # TODO: 提取菜价数据并保存将爬取的数据导出到excel里

好的，您可以使用Python中的pandas库将提取出来的菜价数据导出到Excel文件中。示例代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime, timedelta
import pandas as pd

# 获取当前日期
today = datetime.today().date()

# 构造日期列表
dates = [str(today - timedelta(days=i)) for i in range(7)]

# 构造请求url列表
urls = [
    f'http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/{date[:4]}/index.html'
    for date in dates
]

# 构造数据列表
data_list = []
for url in urls:
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # TODO: 提取菜价数据并保存到data_list中

# 将数据列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data_list, columns=['日期', '菜名', '价格'])

# 导出到Excel文件
df.to_excel('菜价数据.xlsx', index=False)

在TODO部分，您需要根据实际情况提取菜价数据，并将其保存到data_list中。最后，将data_list转换为DataFrame对象，并使用to_excel方法将其导出到Excel文件中。