写一个爬虫: 1.网站地址：https://news.pdsu.edu.cn/xxyw.htm 2.获取底部分页页码 3.获取学校要闻中前三页的所有新闻的标题、链接和发布日期 4.将标题、链接和发布日期存入excel

为了编写一个爬虫，我们通常会使用Python的库，如`requests`用于发送HTTP请求，`BeautifulSoup`解析HTML内容，以及`pandas`处理Excel数据。下面是一个基本的步骤示例，使用了`scrapy`框架作为底层抓取工具：

首先安装必要的库：

pip install scrapy requests beautifulsoup4 pandas

然后创建一个新的Scrapy项目并生成一个基础的Spider：

scrapy startproject university_news_spider
cd university_news_spider
scrapy genspider news_pdsu "https://news.pdsu.edu.cn/xxyw.htm" www.pdsu.edu.cn

编辑`spiders/news_pdsu.py`文件：

import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup
from openpyxl import Workbook

class NewsPDSUSpider(scrapy.Spider):
    name = 'news_pdsu'
    allowed_domains = ['news.pdsu.edu.cn']
    start_urls = ['https://news.pdsu.edu.cn/xxyw.htm']

    def parse(self, response):
        # 解析底部分页页码
        page_links = response.css('div.pagination a::attr(href)').getall()
        for link in page_links:
            yield response.follow(link, self.parse_pages)

    def parse_pages(self, response):
        current_page = int(response.url.split('/')[-1])

        # 获取前三页新闻列表
        max_pages = min(3, len(page_links))  # 选择前3页
        if current_page <= max_pages:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            
            # 提取新闻信息
            articles = soup.find_all('div', class_='list-item')
            for article in articles[:max_pages * 10]:  # 假设每页有10条新闻
                title = article.find('h3').text
                link = article.find('a')['href']
                date = article.find('span', class_='time').text
                
                yield {
                    'title': title,
                    'link': link,
                    'date': date,
                }

        # 如果还有更多页面，继续跟随下一页链接
        next_page_link = response.css('li.next a::attr(href)').get()
        if next_page_link is not None:
            yield response.follow(next_page_link, self.parse_pages)

    def store_to_excel(self, data):
        wb = Workbook()
        ws = wb.active
        ws.append(['Title', 'Link', 'Publish Date'])
        
        for item in data:
            ws.append([item['title'], item['link'], item['date']])

        wb.save('university_news.xlsx')

    def closed(self, reason):
        self.store_to_excel(self.exported_data)
        print(f'Scraping completed. Data saved to university_news.xlsx')


# 在settings.py中启用存储功能
settings = {
    'FEED_FORMAT': 'xlsx',
    'FEED_URI': 'university_news.xlsx',
}

这个爬虫会遍历前三页的新闻，提取标题、链接和发布时间，并将结果保存到名为'university_news.xlsx'的Excel文件中。

请注意，实际网站的结构可能会有所不同，所以可能需要调整CSS选择器以匹配正确的元素。此外，一些网站可能有反爬虫机制，如验证码、IP限制等，这需要额外处理。