1．爬取http://tyhx.com.cn/Web/Price太原河西网站上的农副产品的数据，并用xpath数据解析，并保存数据。

首先，你需要安装Python的一些必要库，如requests用于发送HTTP请求获取网页内容，BeautifulSoup或lxml用于XPath解析，以及pandas用于数据处理和保存。以下是大致步骤：

1. **安装所需库**:

   pip install requests beautifulsoup4 lxml pandas

2. **编写Python脚本**:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 定义URL
url = "http://tyhx.com.cn/Web/Price/太原河西"

# 发送GET请求并获取网页内容
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')

# 使用XPath表达式找到包含农副产品的数据部分
data_xpath = './/div[@class="product-data"]'  # 假设农产品数据在一个特定CSS选择器下

products_data = soup.select(data_xpath)

# 创建一个空列表存储数据
product_list = []

# 遍历每个产品数据项并提取相关信息（假设产品信息在'title', 'price'等元素下）
for product in products_data:
    title = product.find('title').text
    price = product.find('span', class_='price').text  # 类名可能是price或其他标识价格的类
    # 根据实际页面结构添加其他字段
    # ...

    product_list.append({
        'Title': title,
        'Price': price
    })

# 将数据转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(product_list)

# 保存数据到CSV文件
df.to_csv('taiyuan_river_farm_products.csv', index=False)  # 可能需要自定义文件路径