http://www.gerenguanzhu.com/#/stockqihuo/index 爬取这个网页中表格的数据

好的，您可以使用 Python 的 requests 库和 pandas 库来爬取并处理表格数据。下面是一个示例代码：

import requests
import pandas as pd

url = 'http://www.gerenguanzhu.com/#/stockqihuo/index'
response = requests.get(url)

dfs = pd.read_html(response.text)
table = dfs[0]  # 假设这个表格是网页中唯一的表格
print(table)

这个代码会将网页中的表格数据读取为一个 pandas 的 DataFrame 对象，并输出这个表格。如果需要对这个表格进行进一步处理和存储，您可以使用 pandas 提供的各种方法。比如说，您可以将这个表格保存为 Excel 文件，如下所示：

table.to_excel('table.xlsx', index=False)

这个代码会将表格保存为一个名为 table.xlsx 的 Excel 文件，并且不包含行索引。

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http://www.gerenguanzhu.com/#/stockqihuo/index 爬取这个网页表格中的数据

好的，您可以使用 Python 的 requests 库和 BeautifulSoup 库来爬取这个网页的表格数据。下面是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.gerenguanzhu.com/#/stockqihuo/index'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

table = soup.find('table', {'class': 'table'})
rows = table.find_all('tr')

for row in rows:
    columns = row.find_all('td')
    for column in columns:
        print(column.text.strip(), end='\t')
    print()

这个代码会输出表格中每一行的数据，每个数据之间用制表符分隔开。您可以根据需要对这些数据进行进一步处理和存储。