、 写爬虫软件把模拟外汇网站的数据爬下来，并存放在数据库里，截图提交，源代码以附件形式提交

编写爬虫软件以模拟外汇网站的数据通常涉及以下几个步骤：

1. 分析目标网站：首先需要了解外汇网站的结构和数据存储方式，可以通过浏览器的开发者工具查看网页的HTML结构，确定数据的位置和获取方式。

2. 确定技术栈：选择合适的编程语言和库。Python是一个常用于爬虫开发的语言，因为它有强大的库如requests用于网络请求，BeautifulSoup和lxml用于解析HTML文档。

3. 编写爬虫代码：编写代码实现网络请求、解析HTML文档以及数据提取。

4. 数据存储：将爬取的数据存储在数据库中。可以选择多种数据库，如SQLite、MySQL、MongoDB等，根据数据的类型和使用需求进行选择。

5. 测试和部署：确保爬虫程序在本地运行无误后，可以部署到服务器上进行定时或持续的数据抓取。

6. 屏幕截图和代码提交：完成上述步骤后，使用截图工具对爬虫软件运行结果进行截图，并将源代码以附件的形式提交。

以下是一个简单的Python爬虫示例，用于说明如何从一个假设的外汇网站获取数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3

# 获取网页内容
def get_web_content(url):
    response = requests.get(url)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
    return response.text

# 解析网页内容并提取数据
def parse_content(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 假设外汇数据在特定的HTML元素中，这里需要根据实际情况修改选择器
    data_list = soup.find_all('div', class_='data_class')
    data = []
    for element in data_list:
        # 提取数据并添加到列表中，以下选择器需要根据实际情况修改
        data.append({
            'currency': element.find('span', class_='currency').text,
            'rate': element.find('span', class_='rate').text,
        })
    return data

# 存储数据到SQLite数据库
def store_data(data, db_name):
    conn = sqlite3.connect(db_name)
    cursor = conn.cursor()
    # 创建数据表，根据需要修改表结构
    cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS exchange_rate (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        currency TEXT,
        rate TEXT
    )
    ''')
    # 插入数据
    for entry in data:
        cursor.execute('''
        INSERT INTO exchange_rate (currency, rate) VALUES (?, ?)
        ''', (entry['currency'], entry['rate']))
    conn.commit()
    cursor.close()
    conn.close()

# 主函数
def main():
    url = 'http://example.com/forex'  # 模拟的外汇网站URL
    html_content = get_web_content(url)
    data = parse_content(html_content)
    store_data(data, 'forex_data.db')
    print('数据爬取并存储成功')

if __name__ == '__main__':
    main()

注意：示例代码仅为概念性展示，实际开发中需要根据目标网站的具体结构和数据格式进行调整。