你知道吗？HTML是网页的骨架，而Python则是数据世界的胶水，它们的结合能创造出惊人的力量。
HTML是网页的结构语言，它用标签定义内容的层次和形式。但如果你想要从网页中提取数据，或者与数据世界产生共鸣，那么Python才是真正的利器。
HTML文档由嵌套的元素构成。这些元素用标签表示，比如 <p> 是段落标签，<div> 是区块标签，<a> 是链接标签。每个元素都有一个开始标签和一个结束标签，如 <p> 和 </p>。这种结构让人一眼就能看出页面的布局，但实际上，它只是数据的外壳。
而Python，尤其是像BeautifulSoup和lxml这样的库，能帮你穿透这个外壳，提取出你真正需要的数据。它们不像HTML那样需要你手动处理嵌套结构，而是用简洁的代码就能完成复杂的解析任务。
比如，我们可以用requests获取网页内容，再用BeautifulSoup解析HTML，提取出所有链接：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for link in soup.find_all('a'):
print(link.get('href'))
这段代码，能帮你从网页中提取所有链接。你不需要关心HTML的结构，也不需要手动处理嵌套标签，Python为你做了所有的事。
但你知道吗？Python不仅仅是解析HTML那么简单。它还能帮你处理数据、构建模型、甚至连接到数据库。比如，用Pandas来处理表格数据，用Streamlit来快速构建数据可视化界面，用Hugging Face Transformers来调用预训练模型。
我们说Python是数据世界的胶水，是因为它能将各种数据源连接起来，无论是网页、数据库、API，还是文件。这种灵活性，正是其魅力所在。
在AI领域，Python更是不可或缺。你可能会用PyTorch或TensorFlow来训练模型，用Hugging Face来加载和使用预训练模型。这些工具，让AI模型的训练和部署变得简单高效。
但别忘了，Python的真正力量在于它的社区和生态。你总能在GitHub上找到别人写的代码，或者在Stack Overflow上找到解决问题的办法。这种共享精神，让Python成为了一个真正开放的平台。
所以，下次当你面对一堆HTML代码时，别急着把它当成一个静态的页面。它可能是一个数据的入口，而Python就是你打开这扇门的钥匙。
数据世界的边界在不断扩展，而Python，就是你探索未知的工具。
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