基于Python的网络爬虫及数据处理是获取网页数据并进行分析的重要工具。Python的requests库用于发送HTTP请求，BeautifulSoup库用于解析HTML文档，而Pandas库则用于数据的处理和分析。以下是一个使用Python进行网络爬虫及数据处理的基本步骤：
1. 安装必要的库：首先需要安装requests、BeautifulSoup和pandas这三个库。可以使用pip命令进行安装：
```shell
pip install requests beautifulsoup4 pandas
```
2. 编写爬虫代码：编写一个函数，该函数接收URL作为参数，然后使用requests库发送GET请求，并使用BeautifulSoup解析返回的HTML文档。在解析过程中，可以使用BeautifulSoup的find_all()方法查找所有的链接，并使用requests的get()方法获取这些链接对应的页面内容。
3. 处理数据：将获取到的数据存储在一个列表中，可以使用Pandas的read_html()方法将多个页面的内容合并到一个DataFrame中。然后，可以对数据进行清洗和预处理，例如去除HTML标签、转换数据类型等。
4. 数据分析：可以使用Pandas的各种数据分析方法对数据进行处理和分析。例如，可以使用describe()方法查看数据的统计信息，使用groupby()方法按照某个字段对数据进行分组，使用agg()方法对多个字段进行聚合等。
5. 可视化：可以使用matplotlib或seaborn等库将数据可视化。例如，可以使用seaborn的heatmap()方法绘制热力图，使用matplotlib的scatter()方法绘制散点图等。
以下是一个简单的示例代码：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
def get_html(url):
response = requests.get(url)
return response.text
def parse_html(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]
return links
def main():
urls = ['http://example.com/page1', 'http://example.com/page2']
data = []
for url in urls:
html = get_html(url)
links = parse_html(html)
data.append(links)
df = pd.concat(data, axis=0)
print(df)
if __name__ == '__main__':
main()
```
这个示例代码首先定义了两个函数，一个用于获取HTML文档，另一个用于解析HTML文档。然后在主函数中，我们定义了一个包含两个URL的列表，然后使用这两个函数获取每个URL对应的HTML文档，并将结果合并到一个DataFrame中。最后，我们打印出这个DataFrame。
