以scrape.py程序为参考，抓取以下网站 https://gdzd.stats.gov.cn/sjfb/sjjd/index_mo.html 中每个月份的广东居民消费价格数据。

抓取特定网站的数据通常涉及到网络爬虫技术，这里我们以Python的Scrapy框架为例，因为scrape.py是你提供的参考，所以我假设你熟悉基础的Python爬虫操作。不过，由于网站https://gdzd.stats.gov.cn/sjfb/sjjd/index_mo.html的具体页面结构没有显示，我会给你一个通用的步骤和代码片段，但可能需要调整以适应实际网页。

1. 首先，安装必要的库：

pip install scrapy beautifulsoup4 requests

2. 创建一个新的Scrapy项目：

scrapy startproject gdzd_crawler
cd gdzd_crawler

3. 定义一个Item（数据模型）来存储抓取的数据：

# items.py
import scrapy

class GdpDataItem(scrapy.Item):
    month = scrapy.Field()  # 月份
    consumer_price_index = scrapy.Field()  # 消费者价格指数

4. 编写Spider（爬虫）来提取数据：

# spiders/gdzd_spider.py
import scrapy
from gdzd_crawler.items import GdpDataItem

class GDZDCrawlerSpider(scrapy.Spider):
    name = 'gdzd_spider'
    allowed_domains = ['gdzd.stats.gov.cn']
    start_urls = ['https://gdzd.stats.gov.cn/sjfb/sjjd/index_mo.html']

    def parse(self, response):
        # 解析HTML找寻包含数据的部分，这需要根据实际网站结构修改
        date_elements = response.css('div[data-month]')  # 假设月份数字在"data-month"属性中
        for date_element in date_elements:
            month = date_element.attrib['data-month']
            cpi_element = date_element.css('.cpi-value')  # 假设消费者价格指数在".cpi-value"类内

            cpi_text = cpi_element.get().strip()
            yield GdpDataItem(month=month, consumer_price_index=cpi_text)
            
        # 跟踪链接到其他月份的页面，如果存在分页或滚动加载
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

5. 运行爬虫：

scrapy crawl gdzd_spider

注意，这个示例是基于HTML标签名称和结构进行的猜测，实际网站可能会有所不同，比如使用JavaScript动态加载、API请求等。你需要使用浏览器的开发者工具（如Chrome DevTools）查看真实源代码或者分析网站的Ajax请求来确定正确的CSS选择器或者XPath表达式。此外，抓取网页数据时务必遵守网站的robots.txt规则，并尊重版权政策。如果你不确定如何操作，可以考虑联系网站管理员获取数据API或合法授权。