在Python3中如何运用urllib库解析HTML并提取特定数据？请给出代码示例。

在Python3网络爬虫的学习过程中，掌握urllib库的使用是一个基础且关键的技能。urllib库可以帮助我们发送网络请求，并处理返回的响应数据。要提取特定的HTML数据，我们可以结合BeautifulSoup库进行解析。下面是一个使用urllib和BeautifulSoup进行数据提取的示例：

参考资源链接：[Python3网络爬虫实战思维导图](https://wenku.csdn.net/doc/6412b761be7fbd1778d4a197?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要安装urllib和BeautifulSoup库，可以使用pip命令安装：
pip install urllib3 beautifulsoup4

接下来，我们将使用urllib的Request模块发起请求，然后利用BeautifulSoup库解析返回的HTML数据。以下是一个简单的代码示例，展示了如何提取一个网页中所有的段落标签<p>中的文本内容：

import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup

# 使用urllib发起网络请求
url = '***'
req = urllib.request.Request(url)
response = urllib.request.urlopen(req)

# 读取响应数据并使用BeautifulSoup解析
soup = BeautifulSoup(response.read(), 'html.parser')

# 使用BeautifulSoup提取所有的<p>标签的文本内容
for p in soup.find_all('p'):
    print(p.get_text())

在这个示例中，我们首先导入了必要的库，然后创建了一个urllib的Request对象，并通过urlopen函数发送请求获取响应。之后，我们使用BeautifulSoup解析了返回的HTML内容，并遍历所有的<p>标签提取了其中的文本信息。

这个简单的例子展示了如何结合使用urllib和BeautifulSoup进行基本的网络爬虫操作。为了更深入地掌握Python3网络爬虫的实战技巧，你可以参考这份资料：《Python3网络爬虫实战思维导图》。该资料通过思维导图的方式梳理了网络爬虫的核心知识点，包括网络基础知识、Requests库、BeautifulSoup库、urllib模块和Scrapy框架，帮助你构建更清晰的学习路径和实战思维。通过这份资料的学习，你将能够更快地应用所学知识，提升你的爬虫实战能力。

参考资源链接：[Python3网络爬虫实战思维导图](https://wenku.csdn.net/doc/6412b761be7fbd1778d4a197?spm=1055.2569.3001.10343)