有时候老板没事安排点事，为了偷懒，只能使出大招，毕竟自己不是那么老老实实干活的人，整理数据这类累和繁琐的活，我怎么能轻易动，好在gpt可以帮我来实现，有人可能会说，这么点内容你还不如自己去搞，但是有一点，这个搞熟悉后，遇到类似的事情，下次基本就是秒完成，剩下就是划水。

 很多事情都这样，前期的时候稍微费点事，但是后面就很爽了。

首先，我们需要安装两个重要的Python库来执行网络爬虫任务：requests和BeautifulSoup。requests库用于发送HTTP请求，而BeautifulSoup库用于解析HTML文档。你可以使用Python的包管理器pip来安装这两个库，命令如下：

pip install requests beautifulsoup4

接下来，我们需要配置代理服务器。在Python中，我们可以通过requests库的proxies参数来实现这一点。以下是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup# 配置代理服务器
proxies = {'http': 'http://www.duoip.cn:8000','https': 'http://www.duoip.cn:8000'
}# 使用requests库发送HTTP请求
response = requests.get('http://www.ctrip.com', proxies=proxies)# 使用BeautifulSoup解析HTML文档
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 查找包含酒店价格和日期信息的HTML元素
# 这里假设这些信息包含在class属性为'hotel-info'的div元素中
hotel_info = soup.find_all('div', class_='hotel-info')# 遍历每个酒店信息，提取并打印价格和日期信息
for info in hotel_info:price = info.find('span', class_='price').textdate = info.find('span', class_='date').textprint('Price: ', price)print('Date: ', date)

在这段代码中，我们首先导入了requests和BeautifulSoup库。然后，我们创建了一个名为proxies的字典来配置代理服务器。在这个字典中，'http'和'https'是HTTP协议的类型，后面跟着的是代理服务器的地址和端口号。

接着，我们使用requests.get函数发送了一个GET请求到'http://www.ctrip.com'，并将proxies参数设置为我们之前创建的proxies字典。
 

请注意，在实际的HTML文档中，价格和日期信息可能不是包含在class属性为'hotel-info'的div元素中，也可能不是包含在span元素中。你需要根据实际的HTML文档结构来修改这段代码。

此外，这段代码没有处理可能出现的错误和异常，也没有考虑到网站可能会对爬虫进行反爬措施。在实际的爬虫程序中，你需要考虑到这些问题，并采取相应的策略和措施。

这只是一个基础的网络爬虫示例。在实际的爬虫程序中，你可能需要处理更多的内容，例如解析HTML文档结构，提取有用的信息，以及处理可能出现的错误和异常。此外，你也需要确保你的爬虫程序遵守网站的robots.txt文件，以及相关的法律法规