爬取招标数据软件的过程可能因网站的不同而有所差异，但大致可以分为以下几个步骤：
分析目标网站
确定需要抓取的内容，例如标题、公告类型、发布时间、省份、公告内容等。
分析网站的页面结构和数据格式，了解如何获取分页链接以及公告内容的链接。
选择合适的工具或库
可以使用Web Scraper插件进行0代码操作，适合技术小白。
使用Python编写爬虫程序，可以借助Scrapy框架进行高效的网页抓取。
对于动态页面，可以使用Selenium自动化脚本模拟用户操作进行数据抓取。
编写爬虫程序
根据分析结果编写程序，实现自动访问和抓取目标网站上的数据。
使用Python的requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup解析HTML内容。
对于需要加密的数据，可以使用Python的crypto库进行解密。
数据存储
将抓取到的数据存储到本地数据库中，以便后续分析和使用。可以使用MySQL、PostgreSQL等数据库，并通过Python的pymysql或psycopg2等库进行数据库操作。
注意事项
在爬取数据时，需要遵守目标网站的robots.txt协议，避免对网站造成负担。
注意数据抓取的合法性和道德性，确保不会侵犯他人的隐私和权益。
定期更新爬虫程序，以应对网站结构的变化。
安装Scrapy
```bash
pip install scrapy
```
创建Scrapy项目
```bash
scrapy startproject zhaobiao
cd zhaobiao
```
生成爬虫
```bash
scrapy genspider example example.com
```
编写爬虫代码 （在`example.py`中）：
```python
import scrapy
class ExampleSpider(scrapy.Spider):
name = 'example'
start_urls = ['http://example.com']
def parse(self, response):
提取所需数据
titles = response.css('h2.title::text').getall()
dates = response.css('span.date::text').getall()
继续处理其他数据...
生成URL并交给Scrapy处理
for title, date in zip(titles, dates):
yield {
'title': title,
'date': date,
其他字段...
}
翻页处理
next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page is not None:
yield response.follow(next_page, self.parse)
```
运行爬虫
```bash
scrapy crawl example
```
请根据具体的目标网站和数据需求，调整上述代码和步骤。
