我们需要对目标法律法规数据库进行全量结构化采集。该网站采用了经典的“左侧导航树 - 右侧内容区”布局。你的任务是分别采集这两部分数据，并以本地文件形式规范存储。

爬取网站

• 目标网站：http://49.232.160.33:3523/web/index2.html
• 目标页面：“更新法规库”

目标参考：

• 左侧： 数据库分类目录（树状结构）
• 右侧： 具体的法规列表及详情内容

• Python: 3.11+ (请使用标准库或常用第三方库)
• Storage: 本地文件存储 (CSV & JSON)，无需安装数据库。

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目标： 抓取左侧的“数据库导航树”，并保留其层级结构。

技术要求：

1. 层级遍历： 目录可能包含多级（如：全部数据库 -> 地方法律 -> 云南省）。请设计程序遍历抓取所有节点。
2. 树状存储 (JSON)： 将抓取到的目录结构保存为 categories.json 文件。
   • 格式要求：嵌套的 JSON 对象，体现父子关系。
   • 示例结构：

     [
       {
         "id": "1001",
         "name": "更新法规库",
         "children": []
       },
       {
         "id": "1002",
         "name": "地方法律与规章库",
         "children": [
           { "id": "2001", "name": "云南省", "children": [...] }
         ]
       }
     ]
     

目标： 针对左侧选中的某个特定分类（例如图中显示的“更新法规库”），采集其右侧列表下的前 20页 数据。

技术要求：

1. 详情页解析：
   • 需进入详情页，解析截图中间红色的元数据区块。
   • 必须提取的字段： 标题、发布日期、时效性、发文号、发布单位、正文内容（去标签纯文本）。
2. 清洗逻辑：
   • 日期格式化： 将 2026.01.20 等格式统一清洗为 YYYY-MM-DD。
   • 空值处理： 如果某些字段为空，需填入默认值或留空。

目标： 将任务 B 采集到的数据分别保存为两种格式，考察对文件系统的操作能力。

要求：

1. CSV 导出 (regulations.csv)：
   • 适用于制表分析。
   • 包含字段：标题, 发布日期, 发文号, 发布单位, 所属目录ID。
   • 注意： 必须处理 CSV 格式中的特殊字符（如标题中包含逗号、换行符）导致的错位问题，建议使用 Python csv 模块。
2. JSON 导出 (regulations.json)：
   • 适用于完整备份。
   • 每一行是一个完整的 JSON 对象（JSON Lines 格式，或整个列表为一个 JSON）。
   • 必须包含所有字段，以及一个 meta_info 字段（存放红色区域解析出的所有原始键值对字典）。

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1. Python 源码 (main.py 等)。
2. 结果文件样例：
   • categories.json
   • regulations.csv
   • regulations.json
3. README.md（简述运行方法及第三方库依赖）。