要使用Python获取网站数据，您可以使用以下几种方法：
1. 使用`urllib`库：
```python
import urllib.request
url = 'http://www.example.com'
response = urllib.request.urlopen（url）
data = response.read（）
print（data）
2. 使用`requests`库：```pythonimport requests
url = 'http://www.example.com'
response = requests.get（url）
data = response.text
print（data）
3. 使用`BeautifulSoup`库解析HTML内容：
```python
from bs4 import BeautifulSoup
html = '' 网页的HTML内容
soup = BeautifulSoup（html, 'html.parser'）
提取数据
data = soup.find（'div', class_='example-class'）.text
print（data）
4. 使用`requests`和`BeautifulSoup`结合：```pythonimport requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get（url）
content = response.text
soup = BeautifulSoup（content, 'html.parser'）
提取数据
data = soup.find（'div', class_='example-class'）.text
print（data）
5. 使用正则表达式提取数据（如果需要更复杂的模式匹配）：
```python
import re
pattern = re.compile（r'pattern'）
matches = re.findall（pattern, content）
for match in matches:
print（match）
6. 爬取整个网站数据（例如使用递归方法遍历所有链接）：```pythonfrom urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import re
pages = set（）
def getLinks（pageUrl）:
global pages
html = urlopen（'http://en.wikipedia.org' + pageUrl）
soup = BeautifulSoup（html, 'html.parser'）
for link in soup.find_all（'a'）:
href = link.get（'href'）
if href not in pages:
pages.add（href）
getLinks（href）
getLinks（''）
请注意，在爬取网站数据时，请遵守网站的`robots.txt`文件规定，并尊重网站所有者的意愿。此外，频繁的请求可能会给网站服务器带来压力，请合理控制爬虫的访问频率。
您还需要注意，网站的结构可能会变化，因此您可能需要根据网站的实际HTML结构调整代码。