写一个python程序，爬取http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant网站的数据

以下是一个简单的Python爬虫程序，用于从http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant网站爬取数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant"

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

table = soup.find('table', {'class': 'table_yjfx'})

for row in table.findAll('tr'):
    cols = row.findAll('td')
    if len(cols) > 0:
        print(cols[0].text.strip(), cols[1].text.strip(), cols[2].text.strip(), cols[3].text.strip(), cols[4].text.strip())

这个程序会打印出表格的每一行数据，每一行包括5个字段：项目名称、资助机构、项目类别、申请时间、资助金额。你可以根据自己的需要对程序进行修改。

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写一个python程序，爬取http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant网站的数据，并要求可以翻页

以下是一个简单的 Python 爬虫程序，用于爬取 http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant 网站的数据，并可以翻页。代码使用 requests 和 BeautifulSoup 库。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

page_num = 1  # 起始页码
max_page_num = 10  # 最大页码

while page_num <= max_page_num:
    url = f"http://www.letpub.com.cn/index.php?page=grant&sort=&currentpage={page_num}"
    res = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")

    # 找到表格中的所有行
    rows = soup.select("table tr")[1:]

    for row in rows:
        # 获取每一行中的单元格
        cells = row.select("td")

        # 解析出所需的数据
        grant_title = cells[0].text.strip()
        grant_number = cells[1].text.strip()
        grant_agency = cells[2].text.strip()
        grant_amount = cells[3].text.strip()
        grant_duration = cells[4].text.strip()

        # 打印结果
        print(grant_title, grant_number, grant_agency, grant_amount, grant_duration)

    # 翻页
    page_num += 1

该程序将从第一页开始爬取数据，直到爬取到第 `max_page_num` 页为止。在每一页中，程序使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并找到表格中的所有行。对于每一行，程序解析出所需的数据，并将其打印到控制台中。最后，程序将页码加一以翻页。

使用R语言写一个爬虫代码，要求从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目...

首先，需要安装并加载`rvest`和`xml2`这两个R包。然后，可以使用以下代码从letpub网站上提取2019年医学部申请的全部项目：

# 加载所需的R包
library(rvest)
library(xml2)

# 定义网页链接和选择器
url <- "https://letpub.com.cn/index.php?page=grant&name=&department=%E5%8C%BB%E5%AD%A6%E9%83%A8&year=2019"
selector <- "#grant_table > tbody > tr"

# 获取网页内容
page <- read_html(url)

# 提取项目信息
projects <- page %>% 
  html_nodes(selector) %>% 
  html_text()

# 输出结果
print(projects)

该代码将返回一个字符向量，其中包含所有医学部申请的项目信息。如果还需要提取其他信息，比如项目名称、项目编号、申请人等，可以进一步解析HTML文档并使用其他选择器来提取相应的信息。