爬取http://www.tianqihoubao.com/lishi/beijing.html中2023年1月到12月的天气状况、气温、风力等信息并保存为Excel。

爬取网页数据通常涉及网络请求、HTML解析和数据处理。由于这是一个文本生成模型，我无法直接进行实际的网络爬虫操作，但我可以为你提供一个基本步骤和技术路线：

1. **选择工具库**：对于Python，你可以使用`requests`库发起HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`或`lxml`进行HTML解析，以及`pandas`库将数据整理成Excel。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. **发送GET请求**：
使用`requests.get()`函数获取指定URL的内容。

url = "http://www.tianqihoubao.com/lishi/beijing.html"
response = requests.get(url)

3. **解析HTML**：
将响应内容解析为BeautifulSoup对象，然后定位包含所需信息的部分。

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
weather_data = soup.find_all('div', class_='weather-info') # 假设天气信息在一个特定的class里

4. **提取数据**：
需要分析HTML结构找到每个日期、气温、风力等字段的位置，并创建字典或列表来存储数据。

5. **循环遍历**：
循环遍历找到的所有天气信息，如果每个元素都有对应的值，将其添加到数据结构中。

6. **数据转换**：
创建一个DataFrame，将数据按月份组织起来，以便于后续保存为Excel。

7. **保存到Excel**：
使用`pandas`的`to_excel()`函数将数据保存为Excel文件。

data_dict = {}  # 存储每月的数据
for month in range(1, 13):
    data_list = []  # 每个月的数据列表
    for weather_info in weather_data:
        date = ...  # 提取日期
        temperature = ...  # 提取气温
        wind_strength = ...  # 提取风力
        if date.month == month:
            data_list.append((date, temperature, wind_strength))
    data_dict[f"2023-{month}"] = data_list

df = pd.DataFrame.from_dict(data_dict)
df.to_excel("beijing_weather_2023.xlsx", index=False)

请注意，实际过程中需要根据网站的具体HTML结构进行调整。如果你不确定如何获取特定信息，可以尝试右键查看网页源代码来查找目标元素的标记。完成以上步骤后，你需要定期检查网站更新，因为动态加载的内容可能需要额外的处理。