要使用Python实时采集网页数据，你可以遵循以下步骤：
安装必要的库
`requests`：用于发送HTTP请求。
`BeautifulSoup`：用于解析HTML内容。
`time`：用于在监控网页时添加延迟。
`Selenium`（可选）：用于模拟浏览器操作，特别是当网页内容通过JavaScript动态加载时。
`Pandas`（可选）：用于数据处理和分析。
发送HTTP请求
使用`requests.get（url）`获取网页内容。
解析HTML内容
使用`BeautifulSoup`解析获取到的HTML内容。
监控网页变化
通过定期发送请求并比较新旧内容来监控网页的变化。
处理数据
根据需求提取或处理数据。
遵守规则
确保在采集数据时遵守目标网站的使用规则和条款，避免对服务器造成过大负担或违反法律法规。
下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用`requests`和`BeautifulSoup`监控网页变化并实时抓取更新的数据：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
def get_webpage（url）:
response = requests.get（url）
return response.text
def parse_webpage（html）:
soup = BeautifulSoup（html, 'html.parser'）
在这里添加你的解析逻辑，例如提取特定元素的内容
返回你想要的数据
return data
def monitor_website（url, interval）:
last_content = None
while True:
current_content = get_webpage（url）
if current_content != last_content:
data = parse_webpage（current_content）
print（"网页已更新，数据为：", data）
last_content = current_content
time.sleep（interval） 设置监控的网址和检查间隔（秒）
设置监控的网址和检查间隔（秒）
url = 'http://example.com'
interval = 60 例如，每60秒检查一次
monitor_website（url, interval）
请注意，如果目标网站有反爬虫机制或者内容是通过JavaScript动态加载的，你可能需要使用`Selenium`来模拟浏览器操作。此外，合理设置监控间隔和遵守网站规则是非常重要的，以避免对网站服务器造成不必要的负担或违反法律法规