Python是一种功能强大的编程语言，能够轻松地爬取各种Web数据。本文将介绍Python编写Web爬虫的完整流程，包括数据获取、数据处理和存储等技术知识点。

1. 数据获取

首先，我们需要确定我们要爬取的网站，以及需要获取的数据。然后，使用Python的requests库向网站发送请求，并将请求结果解析为HTML格式。如下所示：

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
```

在上面的代码中，我们使用了Python的requests库向网站http://example.com发送请求，然后将响应结果解析为HTML格式。我们还使用了Python的BeautifulSoup库来简化HTML解析过程。

2. 数据处理

接下来，我们需要从HTML中提取出我们需要的数据。对于复杂的HTML结构，我们可以使用XPath表达式或CSS选择器来定位元素。例如：

```python
title = soup.select_one("h1").text
paragraphs = [p.text for p in soup.select("div#content p")]
```

在这个例子中，我们使用了CSS选择器来定位网页中的标题和段落，然后将它们存储在变量中。我们还可以使用正则表达式来提取数据。

3. 数据存储

最后，我们需要将处理后的数据存储到指定的位置，例如数据库或文件中。对于简单的数据，我们可以将它们存储为CSV或JSON格式的文件。例如：

```python
import csv

with open("data.csv", "w", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Title", "Paragraphs"])
    writer.writerow([title, "\n\n".join(paragraphs)])
```

在上面的代码中，我们将标题和段落存储为CSV格式的文件。

综上所述，本文介绍了Python编写Web爬虫的完整流程，包括数据获取、数据处理和存储等技术知识点。通过学习本文，您可以掌握Python爬虫的基本技能，并能够应用到实际的项目中。