python爬取近七天的蔬菜价格信息，不要用http://www.xinfadi.com.cn网站

好的，您可以尝试使用其他的数据源，比如国家统计局发布的蔬菜价格信息。以下是一份示例代码，可以爬取近七天的菜价数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from datetime import datetime, timedelta

# 获取当前日期
today = datetime.today().date()

# 构造日期列表
dates = [str(today - timedelta(days=i)) for i in range(7)]

# 构造请求url列表
urls = [
    f'http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/{date[:4]}/index.html'
    for date in dates
]

# 发送请求并解析数据
for url in urls:
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # TODO: 提取菜价数据并保存

这个示例代码中，我们使用了国家统计局的数据源，但是具体的数据提取和保存还需要您根据实际情况进行编写。

相关问题

用python采集北京新发地综合市场果蔬数据

在Python中采集北京新发地综合市场的果蔬数据通常需要网络爬虫技术，特别是如果你的目标是抓取公开发布的在线信息，如官方公告、新闻网站的数据。下面是一个简化的步骤概述：

1. **安装必要的库**：
首先，你需要安装一些基础的Python库，如`requests`用于发送HTTP请求，`BeautifulSoup`或`pandas`（如果目标是CSV等结构化数据）用于解析网页内容。

   pip install requests beautifulsoup4 pandas (如果需要)

2. **定位数据源**：
确定果蔬数据的发布网站或API，可能是官方网站、新闻平台，或者是政府公开的数据接口。

3. **编写爬虫脚本**：
使用`requests.get()`获取网页HTML，然后用BeautifulSoup或其他工具解析HTML，找到包含数据的部分。例如，你可以查找特定的CSS类名、XPath表达式或者HTML标签来提取所需的信息。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com/bj-xinfadi-market-data"  # 替换为实际URL
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 提取蔬菜和水果的数据
fruits_data = soup.find_all('div', class_='fruit-data')
vegetables_data = soup.find_all('div', class_='vegetable-data')

# 存储到字典或DataFrame（如果使用pandas）
data_list = []
for fruit in fruits_data:
    data = {
        '名称': fruit.find('span', class_='name').text,
        '价格': fruit.find('span', class_='price').text
        # 根据实际情况添加其他字段
    }
    data_list.append(data)

if 'pandas' in locals():
    df = pd.DataFrame(data_list)
    df.to_csv('xinfadi_fruits.csv', index=False)

4. **处理异常**：
网络请求可能会遇到各种问题，如服务器错误、页面结构变化等，因此要添加适当的异常处理。

5. **遵守网站政策**：
在编写爬虫之前，务必确认你有权访问并使用该数据，并尊重网站的robots.txt规则，避免滥用导致封禁。

Python写北京新发地菜市场爬虫案例

以下是一个简单的Python爬虫代码示例，可以爬取新发地菜市场的价格数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.xinfadi.com.cn/marketanalysis/0/list/1.shtml'  # 爬取的网址
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}  # 添加请求头，模拟浏览器访问

response = requests.get(url, headers=headers)  # 发送请求，获取网页内容
response.encoding = 'utf-8'  # 设置编码方式
html = response.text  # 获取网页源代码

soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')  # 使用BeautifulSoup解析网页

table = soup.find('table', {'class': 'hq_table'})  # 找到价格表格
trs = table.find_all('tr')  # 获取所有的行信息

for tr in trs:
    tds = tr.find_all('td')  # 获取每一行的单元格信息
    if len(tds) > 0:
        print(tds[0].text, tds[1].text, tds[2].text, tds[3].text, tds[4].text)  # 输出每一行的数据

这段代码使用requests库发送请求，BeautifulSoup库解析网页，然后找到价格表格并输出每一行的数据。需要注意的是，爬取网站的数据可能涉及法律风险，使用前请自行了解相关法律法规。