如何从'http://www.tianqihoubao.com/lishi/'网站下载并整理乌鲁木齐市2021年前3个月的天气数据，以便将其转换成CSV文件格式并保存？

从"http://www.tianqihoubao.com/lishi/" 网站下载乌鲁木齐市2021年前3个月的天气数据并整理成CSV文件的过程大致分为以下几个步骤：

1. **网络抓取**:
- 使用网页爬虫工具，如Python的BeautifulSoup或Scrapy库，编写代码来访问该网页并提取包含天气数据的部分。首先，需要分析页面结构找到数据所在的HTML元素。
- 获取的数据通常包括日期、天气状况、温度等信息。

2. **数据解析**:
- 解析出你需要的特定信息，比如通过CSS选择器或者XPath表达式定位到特定的天气数据部分。

3. **数据清洗**:
- 检查抓取的数据是否完整，如有缺失值或者格式错误，需要进行相应的处理。例如，删除无关的广告或其他非数据内容，将日期字符串转换为标准格式。

4. **存储数据**:
- 将清洗后的数据组织成列表或字典，每一项代表一天的天气情况。
- 使用pandas库创建一个DataFrame，因为DataFrame非常适合用于数据操作和导出。

5. **转换为CSV**:
- 调用pandas的`to_csv()`函数，将DataFrame保存为CSV文件。设置合适的文件名，如"乌鲁木齐2021年前三个月天气.csv"，并将文件路径保存。

6. **文件保存**:
- 确保有适当的权限，并指定完整的文件路径，然后保存文件。

# 示例代码（假设已安装必要的库）
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

url = "http://www.tianqihoubao.com/lishi/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取天气数据部分
weather_data = ...

# 数据清洗
cleaned_data = ...

# 创建DataFrame
df_weather = pd.DataFrame(cleaned_data)

# 保存为CSV
df_weather.to_csv('乌鲁木齐2021年前三个月天气.csv', index=False)