修改文档中的Scrapy工程，将其修改成爬取自己当前所在省份（直辖市）的数据，并至少爬取12个小时，将数据存入csv文件中。然后对数据进行以下处理：1、找出该省份中每个地区这段时间的最高温和最低温，在

首先，你需要了解Scrapy是一个Python网络爬虫框架，用于抓取网站数据。为了实现这个任务，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装Scrapy**：如果你还没有安装Scrapy，可以先通过pip安装它：

   pip install scrapy

2. **设置目标站点**：找到提供你要抓取省份天气数据的网站，通常这样的数据可以从气象局官网或第三方天气服务API获取。

3. **编写爬虫**：
- 创建一个新的Scrapy项目，例如`scrapy crawl my_weather_scraper`
- 在`spiders`目录下创建一个新文件（如`province_spider.py`），并定义一个Spider类。在其中，你需要：
a. 定义start_urls，包含你所在省份的天气信息URL。
b. 使用`response.css`或`response.xpath`选择适合的HTML标签，提取温度等相关数据。
c. 实现`parse`函数，解析页面内容并将数据存储到临时结构中。
d. 设置请求延迟，模拟12小时的爬取时间间隔。你可以使用`time.sleep(60 * 60 * 2)` (每两小时一次)。

4. **数据持久化**：使用`pandas`库将数据转换为DataFrame，然后保存到CSV文件中。这里假设我们已经有一个`data`列表存储了所有抓取的信息：

   import pandas as pd

   df = pd.DataFrame(data)
   df.to_csv('province_weather_data.csv', index=False)

5. **分析数据**：
- 读取CSV文件，对每个地区的最高温和最低温进行计算。这可以通过pandas的groupby和max/min函数完成：

   data_analysis = df.groupby('region')['temperature'].agg(['min', 'max'])

6. **结果输出**：
最终的结果可以打印出来，或者进一步输出到CSV文件。

7. **运行爬虫**：
在命令行中运行`scrapy crawl province_spider`，等待爬虫完成任务。