请用python语言将黄河流域4A级景区，5A级景区的百度指数爬取出来，时间范围为去年12.5号到今年的6月1号

好的，这个可以用Python的爬虫和数据分析库来实现。我会给你提供一个基本的流程：

1. 安装所需库

首先，你需要安装requests、beautifulsoup4和pandas这三个库，你可以使用以下命令来安装：

pip install requests beautifulsoup4 pandas

2. 确定爬取的页面

我们需要确定爬取的页面，这里我们以百度指数为例，可以通过以下链接获取各景区的百度指数：

https://index.baidu.com/v2/main/index.html#/trend/%E4%B8%AD%E5%9B%BD?words=%E9%BB%84%E6%B2%B3%E6%B5%81%E5%9F%9F%E5%9B%BD%E5%AE%B6%E5%9D%9A%E5%85%B5%E5%9B%AD,%E9%BB%84%E6%B2%B3%E6%B5%81%E5%9F%9F

这个链接可以查看黄河流域国家森林公园和黄河流域两个景区的指数，你可以根据需求修改。

3. 确定日期范围

我们需要确定日期范围，这里我们以去年12月5日到今年6月1日为例。

4. 编写爬虫代码

下面是一个简单的爬虫代码，它可以获取指定页面和日期范围内各景区的百度指数，并将其保存到CSV文件中：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 确定爬取的页面
url = 'https://index.baidu.com/v2/main/index.html#/trend/%E4%B8%AD%E5%9B%BD?words=%E9%BB%84%E6%B2%B3%E6%B5%81%E5%9F%9F%E5%9B%BD%E5%AE%B6%E5%9D%9A%E5%85%B5%E5%9B%AD,%E9%BB%84%E6%B2%B3%E6%B5%81%E5%9F%9F'

# 确定日期范围
start_date = '2019-12-05'
end_date = '2020-06-01'
date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)

# 构造请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 发送请求并解析页面
res = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 获取景区名称
titles = []
for title in soup.select('.title-area > .title'):
    titles.append(title.text.strip())

# 获取各景区的指数
data = []
for i in range(len(titles)):
    index_data = []
    for date in date_range:
        date_str = date.strftime('%Y-%m-%d')
        index_url = f'https://index.baidu.com/api/SearchApi/index?area=0&word={titles[i]}&startDate={date_str}&endDate={date_str}'
        index_res = requests.get(index_url, headers=headers)
        index_data.append(index_res.json()['data'][0]['userIndexes'][0]['all'])
    data.append(index_data)

# 保存到CSV文件中
df = pd.DataFrame(data=data, index=titles, columns=date_range)
df.to_csv('baidu_index.csv', encoding='utf-8-sig')

5. 运行代码

将代码保存为.py文件，然后在命令行中运行即可，如：

python crawl_baidu_index.py

注意，由于需要发送多次请求，这个爬虫可能会比较慢，需要耐心等待。