python爬取网易buff热门饰品数据，以excel表格展示出来并实时获取网易buff网页的cookie

好的，这是一个比较复杂的问题，需要分步骤来回答。

1. Python爬取网易BUFF热门饰品数据

首先，我们需要使用Python的requests和beautifulsoup库来请求和解析网页数据。以下是一个简单的示例代码，用于爬取网易BUFF热门饰品数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://buff.163.com/market/goods?game=csgo#tab=selling&page_num=1'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

items = soup.find_all('div', {'class': 'items'})
for item in items:
    name = item.find('div', {'class': 'name'}).get_text()
    price = item.find('div', {'class': 'price'}).get_text()
    print(name, price)

上面的代码中，我们首先定义了请求的URL和请求头，然后使用requests库进行请求，并使用beautifulsoup库解析网页数据。我们通过查看网页源代码，找到了热门饰品数据所在的HTML标签，然后使用find_all方法来获取所有的饰品数据。最后，我们循环遍历所有的饰品数据，并使用find方法来获取每个饰品的名称和价格。

2. 以Excel表格展示数据

接下来，我们需要将爬取到的数据以Excel表格的形式展示出来。为了实现这个功能，我们需要使用Python的pandas库来处理数据，并使用openpyxl库来操作Excel文件。以下是一个示例代码：

import pandas as pd
from openpyxl import Workbook

url = 'https://buff.163.com/market/goods?game=csgo#tab=selling&page_num=1'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

items = soup.find_all('div', {'class': 'items'})
data = []
for item in items:
    name = item.find('div', {'class': 'name'}).get_text()
    price = item.find('div', {'class': 'price'}).get_text()
    data.append([name, price])

df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'price'])

wb = Workbook()
ws = wb.active

for r in dataframe_to_rows(df, index=False, header=True):
    ws.append(r)

wb.save('hot_items.xlsx')

上面的代码中，我们首先将爬取到的数据保存在一个列表中，然后使用pandas库将数据转换为DataFrame格式。接下来，我们使用openpyxl库创建一个Excel文件，并将DataFrame中的数据写入到Excel文件中。最后，我们将Excel文件保存到本地磁盘。

3. 实时获取网易BUFF网页的cookie

最后，我们需要实现实时获取网易BUFF网页的cookie。为了实现这个功能，我们需要使用Python的requests库，并结合Chrome浏览器的开发者工具来获取cookie。以下是一个示例代码：

import requests

url = 'https://buff.163.com/market/goods?game=csgo#tab=selling&page_num=1'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36 Edge/16.16299'
}

# 使用Chrome浏览器打开网易BUFF网页，并进入开发者工具
# 在Network标签页中找到请求的URL，然后在Headers标签页中复制cookie值
cookies = {
    'NTESwebSI': '你的cookie值'
}

response = requests.get(url, headers=headers, cookies=cookies)
print(response.text)

上面的代码中，我们首先使用Chrome浏览器打开网易BUFF网页，并进入开发者工具。然后，在Network标签页中找到请求的URL，然后在Headers标签页中复制cookie值。最后，我们将cookie值保存在一个字典中，并在requests请求中使用cookies参数来传递cookie值。