请写一段代码，从某个网站爬取上市公司2006-2023年的年报文件，并将doc和PDF格式转换为txt格式，统计关键词词频总数，写入excel表里，其中，第一列为企业股票代码，第二列为年份，从2006年到2023年，行为每种词的词频

首先，这个任务涉及到几个步骤：网络爬虫获取数据、文件转换、文本处理以及数据分析。由于这是一个复杂的请求，我会给出一个Python示例，利用BeautifulSoup库抓取网页，`pdfplumber`库转换PDF，`tabula-py`读取Excel，`python-docx`处理Word文档，`nltk`做关键词提取和计数，最后使用pandas存储结果。请注意，实际操作可能需要合法的API接口或者权限，这里仅作为演示：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pdfplumber
import tabula
from docx import Document
import nltk
from collections import Counter
import pandas as pd

# 网页抓取部分
def get_annual_report(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 这里假设年报链接都在soup里的某个class里，具体修改为实际页面结构
    report_links = [link.get('href') for link in soup.find_all(class_='annual-report-link')]
    return report_links

# 文件转换部分
def convert_to_txt(file_path, output_file):
    if file_path.endswith('.pdf'):
        with pdfplumber.open(file_path) as pdf:
            text = '\n'.join(pdf.pages.extract_text())
    elif file_path.endswith(('.doc', '.docx')):
        doc = Document(file_path)
        text = '\n'.join([para.text for para in doc.paragraphs])
    else:
        raise ValueError(f"Unsupported file format {file_path}")
    
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(text)

# 数据分析部分
def extract_keywords_from_txt(txt_file, keyword_list):
    text = open(txt_file, 'r').read()
    word_freq = Counter(nltk.word_tokenize(text))
    return word_freq

# 示例URL和文件路径
url_example = "https://example.com/annual-reports"
years = range(2006, 2024)
stock_codes = ['SH600001']  # 某企业股票代码替换为实际值
output_excel = 'output.xlsx'

# 主程序
reports = []
for code in stock_codes:
    for year in years:
        report_url = f"https://example.com/{code}-report-{year}"
        annual_report_links = get_annual_report(report_url)
        for link in annual_report_links:
            if 'doc' in link or 'pdf' in link:
                txt_file = 'temp.txt'
                convert_to_txt(link, txt_file)
                report_data = extract_keywords_from_txt(txt_file, keyword_list=['keyword1', 'keyword2'])  # 根据需求替换关键词
                reports.append((code, year, report_data))

df = pd.DataFrame(reports, columns=['股票代码', '年份', '关键词词频'])
df.to_excel(output_excel, index=False)

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