https://fund.eastmoney.com/data/fundranking.html#tall;c0;r;s1nzf;pn50;ddesc;qsd20220721;qed20230721;qdii;zq;gg;gzbd;gzfs;bbzt;sfbb该网站翻页时网址不变，如何写代码实现翻页数据爬取。

要实现翻页数据爬取，您可以使用`requests`库发送GET请求，并在请求中包含翻页参数。在这种情况下，您可以通过修改URL的查询字符串参数来实现翻页。

以下是一个示例代码，演示如何实现翻页数据爬取：

import requests
import pandas as pd

url = 'https://fund.eastmoney.com/data/fundranking.html'

params = {
    't': 'all',
    'c': '0',
    'r': 's1nzf',
    'pn': '1',  # 第一页
    'ddesc': 'qsd20220721',  # 开始日期
    'qed': '20230721',  # 结束日期
    'qdii': 'zq;gg;gzbd;gzfs;bbzt;sfbb',  # 类型筛选
}

headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36 Edg/111.0.1661.44'}

data = []

for page in range(1, 51):  # 爬取前50页的数据
    params['pn'] = str(page)  # 更新翻页参数
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    contents = response.text
    
    # 解析内容并提取数据
    # 这里根据网页结构和数据提取规则进行解析，具体解析方法需要根据网页结构进行调整
    # 以下是一个示例，您需要根据实际情况进行修改
    # ...
    # 将提取到的数据添加到data列表中
    
# 创建DataFrame对象并保存为Excel
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('data.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们使用`params`字典来设置查询字符串参数，其中`pn`表示页码。通过循环迭代来爬取每一页的数据，并将提取到的数据添加到`data`列表中。最后，我们将`data`列表转换为DataFrame对象，并保存为Excel表格。

请注意，上述代码中的数据提取部分需要根据网页结构和数据提取规则进行相应的修改。您需要查看目标网页的HTML结构，并使用适当的解析方法来提取您所需的数据。