【Step1】获取html：
import requests
r = requests.get(‘’)
html = r.text#这样3行代码就把网页的html取出来了
【Step2】解析：
html用你喜欢的方式解析就可以了，牛逼的话可以直接正则。
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html) #这样2行就可以很方便的操作soup解析了
或者专业点的用scrapy爬虫框架，默认用xpath解析。
Python和r语言相对来说，r更难一些。
R语言
R是由统计学家开发的，它的出生就肩负着统计分析、绘图、数据挖掘的重要使命。因此在R的语言体系里，有非常多统计学的原理和知识。
如果你具备一些统计背景，R会令你使用各类model和复杂的公式时更加愉悦有爽感，因为你总能找到对应的package，并且几行代码就可以调用搞定。
Python
Python的创始人初衷，是为非专业程序员设计的一种开放型的语言。优雅，明确，简单，是它的标签。因此，总有人高唱「人生苦短，我用Python」。
数据分析、网络爬虫、编程开发、人工智能等，作为一门多功能的胶水语言，Python的使用目的和学习路径更加多样化。
实际上，由于不了解每个人的知识背景和学习成本，这个问题并不能做出非黑即白的绝对性答案。这也是为什么，各类论坛上R和Python的使用者关于入门难度总是各执一词。
R语言
开始学习R，了解了最基本知识和语言逻辑，入门不难。以及数理统计基础好的会越学越爽，相反，如果完全没有数理背景，会感觉到明显增幅的难度。
Python
Python看重可读性和易用性，它的学习曲线比较平缓。对于初级小白来讲，比较友好，但如果纵深学习以及拓展方向，还需要掌握大量package的知识和使用方法。
Python和r相对来说r更难一些。
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