请你用Python编写一个功能强大的爬虫，获取近一个月，市场上本田、丰田、比亚迪、长城汽车每周的销售总数量。

编写一个功能强大的爬虫需要考虑网络请求、数据解析以及可能的数据存储。这里我将提供一个基本的Python Scrapy框架示例，它是一个用于爬取网页数据的强大工具。请注意，这只是一个简化版本，实际抓取网站数据时可能会遇到动态加载、反爬策略等问题，可能需要更复杂的处理技术。

首先，你需要安装Scrapy库，如果尚未安装，可以使用pip进行安装：

pip install scrapy

然后创建一个新的Scrapy项目并定义一个Spider：

# 导入必要的模块
import scrapy
from scrapy.crawler import CrawlerProcess

class CarSalesSpider(scrapy.Spider):
    name = "carsales"
    start_urls = [
        'https://example.com/car_sales_data',  # 这里假设这是包含销售数据的URL
    ]
    
    def parse(self, response):
        brands = ["本田", "丰田", "比亚迪", "长城汽车"]
        months_back = 4  # 因为一个月大约四周，近一个月是指前四周

        for brand in brands:
            xpath_query = f"//div[@class='sales'][contains(., '{brand}')]"  # 根据页面结构调整XPath表达式
            sales_rows = response.xpath(xpath_query)

            for row in sales_rows:
                week_num = row.css('span::text').get().strip()  # 获取周数信息
                sale_count = row.css('span.sale-count::text').get().strip()  # 获取销售数量

                yield {
                    'Brand': brand,
                    'Week Number': week_num,
                    'Sale Count': sale_count,
                    'Date': response.meta['date'] - (weeks_back * 7),  # 假设meta中存储的是日期
                }

        next_page = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page is not None:
            yield response.follow(next_page, self.parse)  # 如果有下一页，继续抓取

# 创建过程实例
process = CrawlerProcess({
    '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',
    # 设置其他可能需要的配置，如罗列下载目录等
})

# 开始爬虫
process.crawl(CarSalesSpider)
process.start()  # 运行爬虫

这个例子假设了数据以某种HTML结构存在，并且每家公司一周的销售数量在`<span class="sale-count">`标签内。实际应用中，你需要根据目标网站的具体布局进行调整。