请你用Python编写一个功能强大的爬虫，功能包括要有图片爬取、数据爬取等。

编写一个功能强大的Python爬虫通常会涉及BeautifulSoup库用于HTML解析，requests库用于发送HTTP请求，PIL库用于图片下载，以及像pandas或json库用于数据存储。以下是一个基本框架示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import os
import pandas as pd

# 定义一个函数来获取网页内容
def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        print(f"无法获取页面：{response.status_code}")

# 使用BeautifulSoup解析HTML
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 图片爬取
    img_tags = soup.find_all('img', src=True)  # 找到所有src属性存在的图片标签
    for img in img_tags:
        img_url = img['src']
        download_image(img_url)

# 下载图片到本地
def download_image(img_url):
    file_name = os.path.basename(img_url)
    with open(file_name, 'wb') as f:
        img_data = requests.get(img_url).content
        f.write(img_data)

# 数据爬取
def extract_data(soup):
    data_list = []
    # 根据实际需求替换下面的提取逻辑
    table = soup.find('table')  # 如果有表格
    for row in table.find_all('tr'):
        cols = row.find_all('td')
        data_list.append([col.text.strip() for col in cols])
    
    df = pd.DataFrame(data_list, columns=['列1', '列2'])  # 例如这里是两列数据
    return df

# 主程序调用
url = 'https://example.com'
html_content = get_html(url)
parsed_soup = parse_html(html_content)
data_df = extract_data(parsed_soup)
data_df.to_csv('output.csv', index=False)  # 存储数据

这个例子只是一个基础版本，实际应用中需要根据目标网站的具体结构和权限限制进行调整。另外，记得遵守网站的robots.txt规则，并尊重版权，合法合理地使用爬虫。