编写一个Python脚本，设计一个网络爬虫，使用Python的库如BeautifulSoup或Scrapy，从网站上抓取数据。这可以包括抓取新闻、产品价格、股票数据等。

要编写一个Python脚本来抓取网页数据，你可以选择使用`requests`库来获取HTML页面，然后用`BeautifulSoup`进行解析。这里我会提供一个基本的例子，演示如何抓取网页上的文本内容（例如新闻标题）。对于更复杂的数据，比如产品价格和股票数据，可能需要结合`scrapy`框架，因为它提供了更强大的爬虫功能。

首先，确保已经安装了以下库：

pip install requests beautifulsoup4

接下来，这是一个简单的抓取新闻标题的示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标网站URL
url = "https://news.example.com"

# 发送GET请求并获取响应
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # 找到包含新闻标题的区域，假设它们都在<h2>标签下
    titles = soup.find_all('h2', class_='news-title')  # 请根据实际网站结构修改这个选择器

    for title in titles:
        print(title.text.strip())  # 输出标题文本
else:
    print(f"无法访问该网址，状态码：{response.status_code}")

如果你需要抓取的产品价格或股票数据存储在表格或JSON格式中，`BeautifulSoup`可能不够强大，这时`scrapy`就派上用场了。`scrapy`可以帮助你自动化处理复杂的网页结构，提取所需数据，并支持数据持久化和API调用。