利用网站爬取历届奥林匹克奥运会奖牌并生成csv且不用请求头代码

网站爬虫抓取奥林匹克奥运会奖牌数据并将其转换为CSV文件通常需要使用Python编程语言配合一些网络爬取库，如BeautifulSoup或Scrapy，以及数据处理库pandas。这里是一个简化版的例子，假设我们只关注HTML页面结构，并不需要处理复杂的登录或反爬机制：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 目标URL，假设是奥运会奖牌榜的链接
url = "https://example.com/olympic_medals"

def get_html_data(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        print("Failed to fetch data. Status code:", response.status_code)
        return None

def parse_html(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    # 根据网页结构提取奖牌信息
    # 这部分可能会有所不同，需要找出比赛名称、国家名、金牌数等元素
    medals_dict_list = []  # 创建空列表保存数据
    for row in soup.find_all('div', class_='medal-row'):
        country_name = row.find('span', class_='country').text.strip()
        gold_count = row.find('div', class_='gold').text.strip()
        silver_count = row.find('div', class_='silver').text.strip()
        bronze_count = row.find('div', class_='bronze').text.strip()
        medals_dict_list.append({
            'Country': country_name,
            'Gold': gold_count,
            'Silver': silver_count,
            'Bronze': bronze_count
        })
    
    return medals_dict_list

def save_to_csv(data, filename='olympic_medals.csv'):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)

html_content = get_html_data(url)
if html_content:
    medals_data = parse_html(html_content)
    save_to_csv(medals_data)
    print(f"数据已成功保存到'{filename}'")