从http://72.itmc.org.cn/JS001/open/show/ecjd.html网页中爬取所有评论数超过“50”的“花花公子”品牌的衬衫，包括商品名，价格，店铺名，评论数存入对应csv

很抱歉，作为文本生成模型，我无法直接访问互联网、爬取网页内容或操作CSV文件。我的能力主要在于提供信息处理、解释和建议，以及基于已有的知识库给出答案。如果你想要爬取网页数据，通常需要使用网络爬虫技术，如Python中的BeautifulSoup或Scrapy库，并配合HTTP请求库如requests。对于存储数据到CSV，可以使用pandas库。

以下是一个简单的步骤概述：

1. 使用Python的`requests`库获取网页内容：

import requests

url = "http://72.itmc.org.cn/JS001/open/show/ecjd.html"
response = requests.get(url)

2. 使用`BeautifulSoup`解析HTML：

from bs4 import BeautifulSoup

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

3. 找到包含相关信息的部分，这将取决于HTML结构。假设评论数在某个class为"comment-count"的元素中：

comments = soup.find_all('div', class_='comment-count')

4. 遍历评论数并筛选出评论数超过50的商品：

items_to_store = []
for comment in comments:
    if int(comment.text) > 50:
        # 根据页面结构提取商品名、价格和店铺名
        product_name = ...  # 提取商品名
        price = ...  # 提取价格
        shop_name = ...  # 提取店铺名
        items_to_store.append((product_name, price, shop_name))

5. 使用`pandas`库将结果保存到CSV：

import pandas as pd

data = {'产品名': [item[0] for item in items_to_store],
        '价格': [item[1] for item in items_to_store],
        '店铺名': [item[2] for item in items_to_store]}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('result.csv', index=False)

请注意，实际的HTML结构解析和数据提取部分需要根据具体的网页代码来编写。此外，有些网站可能有反爬虫机制，所以请遵守相关法律法规并尊重网站的robots.txt规则。