PyCharm 爬取高博要闻新闻，网址：http://www.gist.edu.cn/38/list.htm1、爬取新闻名称、新闻的详情链接2、爬取发布人、时间3、实现分页爬取(1-5页)4、保存成gaobo.csv

PyCharm 是一个强大的集成开发环境（IDE），特别适合 Python 开发，包括 Web 爬虫项目。要使用 PyCharm 爬取高博要闻新闻并将其保存到 CSV 文件中，你可以按照以下步骤操作：

1. 安装必要的库：首先，需要安装 `requests`, `BeautifulSoup` 或者 `Scrapy` 用于网络请求和解析 HTML，以及 `pandas` 用于数据处理和 CSV 写入。

pip install requests beautifulsoup4 pandas

2. 编写爬虫脚本：使用 Python 的 `requests` 库发送 HTTP 请求获取网页内容，然后使用如 BeautifulSoup 对 HTML 进行解析。这里是一个基本示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 获取单页内容
def get_page_content(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup

# 解析新闻信息
def parse_news(soup):
    news_data = []
    for item in soup.find_all('div', class_='list-item'): # 假设列表项有特定类名
        title = item.h2.text.strip()  # 新闻标题
        detail_link = item.a['href']  # 链接
        author = item.p.text.split('：')[0] if item.p else None  # 发布人
        date = item.p.text.split('：')[-1] if item.p else None  # 时间
        news_data.append({'title': title, 'link': detail_link, 'author': author, 'date': date})
    return news_data

# 分页爬取
def crawl_pages(start=1, end=5):
    all_news = []
    for page_num in range(start, end + 1):
        url = f'http://www.gist.edu.cn/38/list.htm?_page={page_num}'  # 假设每页需要添加分页参数
        soup = get_page_content(url)
        news = parse_news(soup)
        all_news.extend(news)
    return all_news

# 将结果保存到 CSV
def save_to_csv(data, filename='gaobo.csv'):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)

# 主函数
news = crawl_pages()
save_to_csv(news)

注意：实际编写时，你需要查看目标网站的具体结构，并调整 CSS 类名或其他选择器来匹配页面元素。上述代码仅作为参考，可能需要针对网站的实际 HTML 结构进行修改。