爬取人民邮电出版社（https://www.ptpress.com.cn/）中的新出推荐中的类别，已经相关类别中的书籍列表，最后按照目录类别保存相关的书籍列表，并把数据存储在book.csv文件中。写一个完整的python代码

好的，以下是Python代码实现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# 请求页面，获取HTML内容
url = 'https://www.ptpress.com.cn/category/newbook'
response = requests.get(url)
html = response.content.decode('utf-8')

# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
category_list = soup.find_all('div', class_='list').find_all('h3')

# 遍历类别列表，获取每个类别的书籍列表，并写入csv文件中
with open('book.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    for category in category_list:
        # 获取类别名称
        category_name = category.find_all('a').text.strip()
        print(category_name)
        
        # 获取该类别下的书籍列表
        book_list = category.find_next_sibling().find_all('a')
        for book in book_list:
            # 获取书籍名称和链接
            book_name = book.text.strip()
            book_link = book['href']
            print(book_name, book_link)
            
            # 将书籍名称、链接和类别名称写入csv文件中
            writer.writerow([book_name, book_link, category_name])

其中，使用requests库请求页面，使用BeautifulSoup库解析HTML内容。首先获取类别列表，然后遍历每个类别，获取该类别下的书籍列表，最后将书籍名称、链接和类别名称写入csv文件中。