访问https://www.wenjingketang.com/页面，在页面搜索框中搜索python，把所有显示的python书籍信息爬取，存储在csv文件中。（爬取内容 书名 作者 价格 出版社） 的csv截图

对不起，作为一个文本生成模型，我无法直接访问网页、爬取数据或进行屏幕截图。我可以帮助解释如何编写Python爬虫脚本来完成这个任务，但是这需要具体的编程技能和对网络抓取库如BeautifulSoup或Scrapy的理解。

首先，你需要安装必要的库，比如`requests`, `beautifulsoup4`, 和 `pandas`。然后按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. 发送HTTP请求获取HTML内容：

url = "https://www.wenjingketang.com/"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

3. 使用BeautifulSoup解析HTML：

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
search_results = soup.find_all('div', class_='book-item')  # 需要根据实际页面结构找到包含书籍信息的元素

4. 提取并清洗所需的数据（假设书名在`<h3>`标签内，作者在`<span>作者：</span>`之后，价格在`<span>定价：</span>`之后，出版社在`<span>出版社：</span>`之后）：

data = []
for result in search_results:
    title = result.h3.text.strip()
    author = result.find('span', text='作者：').next_sibling.strip()
    price = result.find('span', text='定价：').next_sibling.strip()
    publisher = result.find('span', text='出版社：').next_sibling.strip() if '出版社：' in result.text else None
    data.append([title, author, price, publisher])

5. 将数据转换为DataFrame并保存到CSV文件：

df = pd.DataFrame(data, columns=['书名', '作者', '价格', '出版社'])
df.to_csv('python_books.csv', index=False)  # 保存为CSV文件

请注意，这个过程可能会因为网站结构变化而失效，如果网站有反爬虫措施，可能需要处理cookies、session、headers等问题。同时，频繁地大量爬取可能违反网站的服务条款，使用时请务必遵守相关规定。对于实际操作，建议参考网站提供的API文档，或者联系网站管理员获得许可。