获取下面网址中当前招标采购信息，包括标 题，地区，项目类型，日期，并保存到CSV。 http://vip.jnlxdks.cn/?bd_vid=1121180586 6366400850

抱歉，作为一个AI助手，我无法直接获取网页的内容，因为我的功能主要是提供信息处理、解释和建议，而不是网络爬虫或浏览器操作。你可以手动打开该网址，然后查看并复制相关信息，或者使用一些网页抓取工具如Python的BeautifulSoup库或者Selenium等自动化技术来获取数据。

如果你想要自动化这个过程，可以按照以下步骤操作：

1. 安装必要的Python库（如requests, BeautifulSoup, pandas等）。
2. 使用requests库发送HTTP请求获取网页内容。
3. 使用BeautifulSoup解析HTML文档，定位包含所需信息的元素。
4. 提取标题、地区、项目类型和日期的数据。
5. 将提取的数据保存到CSV文件中。

这是一个简单的Python示例，但请注意实际代码可能需要根据网站的具体结构调整：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

url = "http://vip.jnlxdks.cn/?bd_vid=11211805866366400850"
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
data_rows = []  # 存储结果的列表

# 模拟查找数据的位置（这通常依赖于HTML标签和类名）
title_element = soup.find('div', class_='title')  # 标题位置
region_element = soup.find('div', class_='region')  # 地区位置
project_type_element = soup.find('div', class_='type')  # 项目类型位置
date_element = soup.find('div', class_='date')  # 日期位置

if title_element and region_element and project_type_element and date_element:
    title = title_element.text.strip()
    region = region_element.text.strip()
    project_type = project_type_element.text.strip()
    date = date_element.text.strip()

    data_rows.append([title, region, project_type, date])

with open('bidding_info.csv', mode='w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['标题', '地区', '项目类型', '日期'])
    writer.writerows(data_rows)