爬取多个页面网页表格中的数据编写一下具体代码

爬取多个网页表格中的数据通常需要结合Python的一些库，如`requests`, `BeautifulSoup`或者更高级的`pandas`+`selenium`等工具。下面是一个简单的例子，假设我们要从HTML表格中提取数据，这里以`BeautifulSoup`为例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义目标URL列表
urls = ['http://example1.com/table', 'http://example2.com/table']

def extract_data(url):
    # 发送请求获取页面内容
    response = requests.get(url)
    
    # 使用BeautifulSoup解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到表格元素，假设它是`table`标签
    table = soup.find('table')
    
    # 提取表格数据，这依赖于表格的具体结构，常见的做法是遍历`tr`（行）和`td`（单元格）
    data_list = []
    for row in table.find_all('tr'):
        cols = row.find_all('td') or row.find_all('th')  # 处理thead的情况
        cols_data = [col.text.strip() for col in cols]
        data_list.append(cols_data)

    return data_list

# 对每个URL爬取数据并保存
all_data = [extract_data(url) for url in urls]

# 如果你想将所有数据合并成一个大列表，可以这样做
combined_data = [item for sublist in all_data for item in sublist]

# 要使用pandas处理数据，可以将上述结果转换为DataFrame
import pandas as pd
df_combined = pd.DataFrame(combined_data)

# 输出或保存数据
print(df_combined)

请注意，实际操作时，你需要根据目标网站的HTML结构调整查找表格的部分。另外，这个示例假设了网页公开且数据可以直接抓取，一些网站可能会有反爬虫机制或版权保护，所以在实际应用中需遵守相关法律法规。