打开页面 https://www.tianqi.com/tianjin/30/，打开该城市近 30 天天气页面 2. 分析页面，明确获取内容，需要获取的信息分别为日期、天气、最低温度、最高温度scrapy解析数据xpath全部代码。

对不起，作为一个文本生成模型，我无法直接访问网页或提供实际的Scrapy xpath解析代码。然而，我可以帮你理解如何通常使用Scrapy和XPath来抓取网页信息。

首先，你需要安装Scrapy库并设置一个项目。然后，你可以创建一个Spider来提取指定网页的数据。对于给定的URL，例如`https://www.tianqi.com/tianjin/30/`，以下是一个大概的思路：

1. 使用Scrapy创建一个新的爬虫文件（如`tianjin_weather_spider.py`），并导入必要的模块：

import scrapy
from scrapy import Selector

class TianjinWeatherSpider(scrapy.Spider):

2. 定义 Spider 的属性，比如名称和起始URL:

    name = "tianjin_weather"
    start_urls = ['https://www.tianqi.com/tianjin/30/']

3. 编写 `parse` 函数，用于解析HTML内容：

    def parse(self, response):
        # 使用Selector选择器来处理HTML
        selector = Selector(response)
        
        # 通过XPath表达式找到所需元素的位置，假设日期在'text()'属性中，天气、最低温度和最高温度分别对应不同的XPath路径
        dates = selector.xpath('//div[@class="date"]//text()')
        weather_conditions = selector.xpath('//div[@class="weather"]//span/text()')
        min_temperatures = selector.xpath('//div[@class="temperature_min"]//span/text()')
        max_temperatures = selector.xpath('//div[@class="temperature_max"]//span/text()')

        # 提取到的数据通常是字符串，可能需要进一步清洗和转换为合适的格式
        for date, condition, temp_min, temp_max in zip(dates, weather_conditions, min_temperatures, max_temperatures):
            yield {
                'date': date.get(),   # 获取日期值
                'weather': condition.get(),  # 获取天气值
                'temp_min': temp_min.get(),  # 获取最低温度值
                'temp_max': temp_max.get(),  # 获取最高温度值
            }

4. 调用 `response.follow()` 来遍历下一页，如果存在分页，直到无更多链接。

注意，实际的XPath可能会因网站结构变动而变化，因此在编写时需查看目标网页的实际DOM结构。完成上述步骤后，运行`scrapy crawl tianjin_weather`命令即可开始抓取。