爬取九酷音乐排行榜三个板块歌曲名称和歌曲链接， 并存储在一个 csv文件中目标网页: https://www.9ku.com/music/

爬取网站上的数据通常需要使用网络抓取工具和技术，比如Python的BeautifulSoup库或Scrapy框架。这里是一个简化的步骤概述：

1. **安装必要的库**：
首先确保已经安装了`requests`, `beautifulsoup4` 和 `pandas` 这些Python库，如果没有，可以分别通过pip安装：

   pip install requests beautifulsoup4 pandas

2. **编写爬虫脚本**：
使用`requests`获取网页内容，然后使用`BeautifulSoup`解析HTML。下面是一个基本的示例（注意这只是一个示例，实际操作可能需要处理分页、反爬策略等）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import pandas as pd

def get_music_data(url):
    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)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

    # 找到对应板块的歌曲信息
    # 这里假设排行榜在特定CSS选择器下，根据实际页面结构调整
    song_blocks = soup.select('.song-list > .item')

    data = []
    for block in song_blocks:
        title = block.find('a', class_='title').text.strip()
        link = block.find('a')['href']
        data.append([title, link])

    return data

def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data, columns=['歌曲名称', '歌曲链接'])
    df.to_csv(filename, index=False)

url = 'https://www.9ku.com/music/'
data = get_music_data(url)
save_to_csv(data, 'music_rankings.csv')

3. **运行并检查结果**：
将上述代码保存为`web_scraper.py`，然后在命令行运行：

   python web_scraper.py

完成以上步骤后，你会得到一个名为`music_rankings.csv`的CSV文件，其中包含三个板块的歌曲名称和链接。

**相关问题**:
1. 如何处理网站的反爬机制？
2. 如果每个板块的歌曲列表不在同一个CSS选择器下，应该如何修改代码？
3. 如何定期自动更新这个CSV文件的内容？