在jupyter上已经有了乐高爬虫网站，现在要爬虫获取数据来预测乐高积木的价格，代码要怎么写

在Jupyter Notebook中编写爬虫来抓取乐高积木价格数据，你需要遵循几个步骤：

1. **导入必要的库**:
首先，需要安装并导入一些库，如requests、BeautifulSoup、pandas等。你可以通过`!pip install requests beautifulsoup4 pandas`命令来安装它们。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. **发送请求获取网页内容**:
使用`requests.get()`函数发送HTTP GET请求到乐高积木的页面URL。

url = "http://example.com/lego-prices"  # 替换为你实际的乐高商品页面地址
response = requests.get(url)

3. **解析网页**:
用BeautifulSoup解析返回的HTML响应内容。

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

4. **定位目标信息**:
找到包含价格信息的特定部分，这通常需要查看HTML源码或开发者工具确定元素的选择器。假设价格在`<span class="price">...</span>`标签内。

prices = soup.select('.price')

5. **数据清洗**:
将抓取的文本转换为数字，如果价格不是纯数字，可能需要额外处理。

cleaned_prices = [float(price.text.replace('$', '')) for price in prices]

6. **存储数据**:
将数据放入一个Pandas DataFrame中，以便后续分析。

data = {'Product': [get_product_name(some_selector)], 'Price': cleaned_prices}
df = pd.DataFrame(data)

7. **保存数据**:
最后，可以将DataFrame保存为CSV或其他格式供后续使用。

df.to_csv('lego_prices.csv', index=False)

注意：上述代码示例仅做参考，你需要替换`url`为你实际的乐高积木价格页面地址，并根据HTML结构调整选择器。同时，某些网站可能有反爬虫机制，记得遵守网站的robots.txt规则，尊重版权。