使用Python进行网页数据提取通常遵循以下步骤：
导入库
`requests`：用于发送HTTP请求。
`BeautifulSoup`：用于解析HTML/XML文档。
`lxml`（可选）：用于更快的解析速度。
`pandas`（可选）：用于数据处理和分析。
发送HTTP请求
使用`requests.get`方法获取网页内容。
import requestsresponse = requests.get（'http://example.com'）
解析HTML内容
使用`BeautifulSoup`解析获取的HTML内容。
from bs4 import BeautifulSoupsoup = BeautifulSoup（response.text, 'html.parser'）
提取数据
根据目标数据类型，使用CSS选择器或正则表达式等方法提取数据。
使用`BeautifulSoup`的选择器方法：
title = soup.title.string
使用正则表达式（`re`模块）：
import repattern = re.compile（r'some_pattern'）matches = pattern.findall（html_string）
存储数据
提取到的数据可以存储在变量、列表或数据库中。
存储在变量：
data = soup.find_all（'div', class_='content'）
存储在列表：
data_list = [item.text for item in soup.find_all（'div', class_='content'）]
存储在数据库（以SQLite为例）：
import sqlite3conn = sqlite3.connect（'data.db'）c = conn.cursor（）c.execute（'''CREATE TABLE IF NOT EXISTS data （content TEXT）'''）for item in data_list:c.execute（"INSERT INTO data VALUES （？）", （item,））conn.commit（）conn.close（）
请根据实际需要调整上述步骤和代码示例。