爬取上海肯德基所有门店数据，包括餐厅名称、餐厅地址、详情信息，存入csv文件中。 目标网页地址： https://www.kfc.com.cn/kfccda/storelist/index.aspx

爬取上海肯德基门店数据并将其存储在CSV文件中，需要进行以下步骤：

1. **审查目标页面**：打开给定的链接（https://www.kfc.com.cn/kfccda/storelist/index.aspx），观察页面结构，寻找包含门店信息的HTML标签，比如`<div>`或`<a>`标签，它们通常会有`class`属性标识重要信息。

2. **分析数据提取点**：确定具体的HTML元素，如`store-name`、`store-address`等。可能需要使用浏览器的开发者工具（如Chrome的F12）查看元素的实际CSS选择器。

3. **安装必要的库**：如果你计划用Python进行爬取，可以安装`requests`, `beautifulsoup4`或`lxml`用于发送请求和解析HTML，以及`pandas`用于处理数据和导出到CSV。

4. **编写爬虫脚本**：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_store_info(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url)
    
    # 解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    # 提取所需信息，假设store_name和store_address分别对应特定CSS选择器
    store_list = soup.select('.store-item')  # 查找包含门店信息的部分
    
    data = []
    for store in store_list:
        name = store.select_one('.store-name').text
        address = store.select_one('.store-address').text
        details = store.select_one('.details')  # 如果有详情信息，按照类似方式进行提取
        
        data.append([name, address, details])  # 将数据添加到列表中

    # 创建DataFrame
    df = pd.DataFrame(data, columns=['餐厅名称', '餐厅地址', '详情信息'])

    # 导出至CSV
    df.to_csv('肯德基门店数据.csv', index=False)

# 执行爬取
get_store_info('https://www.kfc.com.cn/kfccda/storelist/index.aspx')

5. **注意**：在实际运行之前，确认网站是否有robots.txt规则禁止爬取，遵守网站的服务条款，尊重数据所有权，并确保你的爬虫频率不会对网站服务器造成过大负担。