]爬取https://www.shicimingju.com/chaxun/zuozhe/1.html中前3页的内容，包括诗的编号、标题、内容和链接，将结果保存为csv文件，详细步骤和层级关系

首先，你需要安装一些Python库来完成这个任务，比如`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`用于解析HTML文档，以及`pandas`来处理数据并导出到CSV。如果你还没有安装，可以使用下面的命令：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

接下来，是一个简单的步骤说明：

1. **导入必要的库**:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import pandas as pd

2. **创建函数来抓取单页内容**:

def fetch_page(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return extract_data(soup)

def extract_data(soup):
    poems_list = []
    # 找到包含诗歌信息的部分，这通常在CSS选择器或XPath中指定
    poem_elements = soup.select('.poem-item')  # 这里假设CSS选择器正确

    for element in poem_elements:
        poem_id = element.find('span', {'class': 'id'}).text.strip()
        title = element.find('h2').text.strip()
        content = element.find('div', {'class': 'content'}).text.strip()
        link = f"{url}#{title}"  # 链接通常是相对路径，这里直接拼接标题作为唯一标识
        
        poems_list.append((poem_id, title, content, link))
    
    return poems_list

3. **爬取和保存数据**:

def scrape_pages(start=1, end=3):
    all_poems = []
    base_url = "https://www.shicimingju.com/chaxun/zuozhe/"
    
    for i in range(start, end + 1):
        url = f"{base_url}{i}.html"
        page_data = fetch_page(url)
        all_poems.extend(page_data)
        
    df = pd.DataFrame(all_poems, columns=['编号', '标题', '内容', '链接'])
    df.to_csv('poems.csv', index=False)  # 导出为CSV文件

# 开始抓取
scrape_pages()

注意：这个示例假设网站结构和CSS选择器是固定的，并且每个页面有相同的布局。如果实际网站有所不同，你可能需要调整选择器以适应实际情况。