$('#cssfile').attr('href','css/'+this.id+'.css');

这段代码的作用是根据点击的元素的id值来改变页面中一个id为cssfile的link标签的href属性，从而改变网页的CSS样式文件。具体来说，该代码将cssfile的href属性设置为'css/'+this.id+'.css'，其中this.id表示当前点击元素的id值。比如，如果点击的元素的id值为"blue"，那么该代码将会把cssfile的href属性设置为"css/blue.css"，从而改变网页的CSS样式。

相关问题

用python实现scrapy框架的爬虫，将数据存在桌面的csv格式并存入mysql数据库。 初始页面为https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html， 点击“选择月份”为8、9、10后分别跳转到https://lishi.tianqi.com/beijing/202208.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202209.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202210.html， 在scrapy中实现自动翻页效果

好的，这是一个比较完整的爬虫项目，需要考虑很多方面。下面是一个大致的思路：

1. 创建一个 Scrapy 项目，定义好 Item 和 Spider。

2. 在 Spider 中定义初始页面和翻页的规则。首先要爬取的是 https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html 这个页面，然后在该页面中找到“选择月份”的链接，用它来构造翻页规则，例如：

start_urls = ["https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html"]

def parse(self, response):
    # 获取“选择月份”的链接
    month_links = response.css('.tqtongji2 .tqmonth a::attr(href)').getall()
    for link in month_links:
        yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month_page)

在 `parse_month_page` 方法中，可以解析每个月份的页面，并把数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。

3. 在 Item 中定义需要爬取的数据字段，例如日期、温度、气压、风力等：

class WeatherItem(scrapy.Item):
    date = scrapy.Field()
    temperature = scrapy.Field()
    pressure = scrapy.Field()
    wind = scrapy.Field()

4. 在 Spider 中解析每个月份的页面，获取数据并存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。首先要找到每个月份页面中的天气数据表格，然后循环解析每一行数据：

def parse_month_page(self, response):
    # 找到天气数据表格
    table = response.css('.tqtongji1 table')[1]
    rows = table.css('tr')
    for row in rows[1:]:
        # 解析每一行数据
        item = WeatherItem()
        item['date'] = row.css('td:nth-child(1)::text').get()
        item['temperature'] = row.css('td:nth-child(2)::text').get()
        item['pressure'] = row.css('td:nth-child(3)::text').get()
        item['wind'] = row.css('td:nth-child(4)::text').get()
        yield item

5. 在 Spider 中定义数据存储管道，将数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中：

class WeatherPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('weather.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='')
        self.writer = csv.writer(self.file)
        self.writer.writerow(['日期', '温度', '气压', '风力'])

        self.conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test', charset='utf8')
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()
        self.conn.close()

    def process_item(self, item, spider):
        # 写入 CSV 文件
        self.writer.writerow([item['date'], item['temperature'], item['pressure'], item['wind']])

        # 存入 MySQL 数据库
        sql = "INSERT INTO weather(date, temperature, pressure, wind) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
        values = (item['date'], item['temperature'], item['pressure'], item['wind'])
        self.cursor.execute(sql, values)
        self.conn.commit()

        return item

6. 在 Spider 中定义翻页的规则。根据“选择月份”的链接构造出每个月份页面的 URL，例如 https://lishi.tianqi.com/beijing/202208.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202209.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202210.html 等等，可以使用 `scrapy.Request` 方法来构造请求：

def parse(self, response):
    # 获取“选择月份”的链接
    month_links = response.css('.tqtongji2 .tqmonth a::attr(href)').getall()
    for link in month_links:
        # 构造每个月份页面的 URL
        url = response.urljoin(link.replace('.html', ''))
        for i in range(1, 32):
            # 构造每一天的 URL
            day_url = url + f'{i:02d}.html'
            yield scrapy.Request(url=day_url, callback=self.parse_day_page)

在 `parse_day_page` 方法中，可以解析每一天的页面，并把数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。

以上就是一个大致的思路，具体的实现细节还需要根据实际情况进行调整。

用scrapy框架爬取https://www.sensirion.com/en/download-center/并下载10个PDF文档

好的，我可以为您提供一些思路和代码实现。

首先，您需要安装Scrapy框架，可以通过以下命令进行安装：

pip install scrapy

安装完成后，您可以创建一个新的Scrapy项目，并进入项目所在的文件夹：

scrapy startproject sensirion
cd sensirion

然后，您需要创建一个Spider来爬取网站上的PDF文档。在项目文件夹下，您可以通过以下命令创建一个Spider：

scrapy genspider sensirion_spider sensirion.com

这个命令将在项目文件夹的spiders文件夹中创建一个名为sensirion_spider.py的Spider文件。在这个文件中，您需要定义如何爬取网站上的PDF文档。

以下是一个可能的实现方式：

import scrapy

class SensirionSpider(scrapy.Spider):
    name = "sensirion"
    allowed_domains = ["sensirion.com"]
    start_urls = ["https://www.sensirion.com/en/download-center/"]

    def parse(self, response):
        pdf_links = response.css("a[href$='.pdf']::attr(href)").extract()[:10]
        for link in pdf_links:
            yield scrapy.Request(url=response.urljoin(link), callback=self.save_pdf)

    def save_pdf(self, response):
        filename = response.url.split("/")[-1]
        with open(filename, "wb") as f:
            f.write(response.body)
        self.log(f"Saved file {filename}")

在这个Spider中，我们首先定义了要爬取的网站和要爬取的PDF文档数量（这里是10个）。然后，在parse函数中，我们使用CSS选择器来找到所有的PDF链接，并使用yield返回一个Request对象，其中包含要下载PDF文档的链接和回调函数save_pdf。

在save_pdf函数中，我们将下载下来的PDF文档保存到本地文件中，并使用日志记录保存的文件名。

最后，您可以使用以下命令来运行这个Spider：

scrapy crawl sensirion

这将开始爬取网站并下载10个PDF文档到当前目录下。