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

帮我用python写一个爬取这个页面的产品信息http://www.xinfadi.com.cn/priceDetail.html

这个网站是动态加载数据的，所以我们需要使用 Selenium 模块来模拟浏览器操作，才能获取到完整的数据。下面是一个简单的爬取示例代码，可以获取到每个产品的名称和价格：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC

# 设置 Chrome 浏览器无界面模式
options = Options()
options.add_argument('--headless')
options.add_argument('--disable-gpu')

# 创建 Chrome 浏览器对象
driver = webdriver.Chrome(options=options)

# 打开网页
url = 'http://www.xinfadi.com.cn/priceDetail.html'
driver.get(url)

# 等待数据加载完成
wait = WebDriverWait(driver, 10)
wait.until(EC.presence_of_element_located((By.ID, 'vegtable')))

# 获取每个产品的名称和价格
table = driver.find_element_by_id('vegtable')
rows = table.find_elements_by_tag_name('tr')
for row in rows[1:]:
    cols = row.find_elements_by_tag_name('td')
    name = cols[0].text
    price = cols[1].text
    print(name, price)

# 关闭浏览器
driver.quit()

需要注意的是，这个网站可能会有反爬措施，请勿频繁访问，以免被封 IP。

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。