我们需要爬取该网页中的国家名称和概况，我们依次使用这三种数据抓取的方法实现数据抓取，下面便是python提取数据的一般方法：

1、正则表达式（re库）

正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。

from get_html import download
import re
 
url = 'https://guojiadiqu.bmcx.com/AFG__guojiayudiqu/'
page_content = download(url)
country = re.findall('class="h2dabiaoti">(.*?)</h2>', page_content) #注意返回的是list
survey_data = re.findall('<tr><td bgcolor="#FFFFFF" id="wzneirong">(.*?)</td></tr>', page_content)
survey_info_list = re.findall('<p>　　(.*?)</p>', survey_data[0])
survey_info = ''.join(survey_info_list)
print(country[0],survey_info)

2、BeautifulSoup（bs4）

beautifulSoup是用python语言编写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好地处理不规范标记并将其生成剖析树(parse tree)。它提供简单而又常见的导航(navigating)，搜索及修改剖析树，此可以大大节省编程时间。

from get_html import download
from bs4 import BeautifulSoup
 
url = 'https://guojiadiqu.bmcx.com/AFG__guojiayudiqu/'
html = download(url)
#创建 beautifulsoup 对象
soup = BeautifulSoup(html,"html.parser")
#搜索
country = soup.find(attrs={'class':'h2dabiaoti'}).text
survey_info = soup.find(attrs={'id':'wzneirong'}).text
print(country,survey_info)

3、lxml

lxml是XML和HTML的解析器，其主要功能是解析和提取XML和HTML中的数据；lxml和正则一样，也是用C语言实现的，是一款高性能的python HTML、XML解析器，也可以利用XPath语法，来定位特定的元素及节点信息。

from get_html import download
from lxml import etree #解析树
 
url = 'https://guojiadiqu.bmcx.com/AFG__guojiayudiqu/'
page_content = download(url)
selector = etree.HTML(page_content)#可进行xpath解析
country_select = selector.xpath('//*[@id="main_content"]/h2') #返回列表
for country in country_select:
    print(country.text)
survey_select = selector.xpath('//*[@id="wzneirong"]/p')
for survey_content in survey_select:
print(survey_content.text,end='')

在我们要对某一种情况进行分析时，需要大批量的数据材料作为分析的基础，在使用python爬取时，就会涉及到不同的抓取方法。在抓取数据的类型时，又会分为不同的情况进行讨论。

以上就是python提取数据的常用方法，对于每种提取方法而言，在数据的类型上会有所差异，大家可以就这些方法逐次尝试代码部分。