打开北京证券交易所官网，点击发行上市，然后点击公开发行信息披露，然后在查询框里面输入关键词：在北京证券交易所上市招股说明书，然后选择时间，点击查询，就可以看到所有北交所上市公司的招股说明书了，一共4页
查看网页源代码，在network里面，可以看到动态网页的真实地址，然后点击payload，矿业看到动态网页的参数：
然后可以在ChatGPT中输入提示词如下：
你是一个Python编程专家，任务是爬取网站数据，具体步骤如下：
打开网站：
https://www.bse.cn/disclosureInfoController/zoneInfoResult.do?callback=jQuery331_1688797937558?disclosureType=&disclosureTypes%5B%5D=9533&page={0}&companyCd=&fileName=&inquiryList=&startTime=2022-01-01&endTime=2023-07-08&keyword=%E5%8C%97%E4%BA%AC%E8%AF%81%E5%88%B8%E4%BA%A4%E6%98%93%E6%89%80%E4%B8%8A%E5%B8%82%E6%8B%9B%E8%82%A1%E8%AF%B4%E6%98%8E%E4%B9%A6&isLink=1&needFields%5B%5D=companyCd&needFields%5B%5D=xxfcbj&needFields%5B%5D=companyName&needFields%5B%5D=disclosureTitle&needFields%5B%5D=disclosureCode&needFields%5B%5D=disclosurePostTitle&needFields%5B%5D=destFilePath&needFields%5B%5D=publishDate&needFields%5B%5D=fileExt&sortfield=xxssdq&sorttype=asc
其中，Page参数的值是从0到3
获取每页返回的jsonp格式的内容，并打印输出；
去掉jsonp格式内容开头的“jQuery331_1688797937558”字符，
解析嵌套其中的"listInfo"json数据，然后解析嵌套"listInfo"中的"content"json数据；
然后提取"content"中"companyCd"、"companyName"、"destFilePath"、"disclosureTitle"、"publishDate"这些字段内容到F盘“北交所招股说明书.xlsx”；提取到字段内容后要打印输出；
注意：每一步都要输出信息；每页数据爬取后暂停5秒；
程序运行后，数据爬取正常，但是保存到excel表格时出错：
让ChatGPT修复，然后再次运行，成功获取所有上市公司的招股说明书PDF文件下载地址：
接下来，在ChatGPT中输入提示词：
写一段Python程序，来批量下载PDF文件：
F盘有一个文件：北交所招股说明书.xlsx，
读取表格里面的companyName，然后加上“招股说明书”，作为PDF文件名称；
读取表格里面的destFilePath，前面加上“https://www.bse.cn”，作为PDF文件下载的URL地址；
下载所有PDF文件，保存到F盘的文件夹：“北交所招股说明书”
注意:每一步都输出信息；每下载一个PDF文件，暂停5秒；
