抓取个股数据（https://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board）并按照市净率从大到小排序显示，将代码与结果放入答案中

抓取股票数据通常需要编程技能，并结合Web scraping技术。在中国，由于数据保护和API策略，直接从网站上抓取实时数据可能会受限。然而，你可以使用一些开源库，如Python的`requests`、`BeautifulSoup`等来获取网页内容，然后解析HTML结构找到你需要的数据。对于金融信息网站，它们通常有API接口供开发者使用，如果东财网提供这样的API，那会更便捷。

下面是一个简化的示例，展示如何使用Python和`beautifulsoup4`库从静态HTML页面获取股票列表（注意这只是一个示例，实际操作可能需要考虑反爬虫策略和网站条款）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://quote.eastmoney.com/center/gridlist.html#hs_a_board"
response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')

# 假设股票数据存储在表格tbody标签下
table = soup.find('tbody')
rows = table.find_all('tr')

# 数据处理和排序
stocks = []
for row in rows[1:]:  # 跳过表头
    cols = row.find_all('td')
    stock_name = cols[0].text
    pb_ratio = float(cols[-1].text)  # 假设PB比率在最后一个td
    stocks.append((stock_name, pb_ratio))

# 按照市净率从大到小排序
sorted_stocks = sorted(stocks, key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 打印结果
for stock in sorted_stocks:
    print(f"股票名称：{stock[0]}, 市净率：{stock[1]}")

请注意，这个例子假设了网页结构和实际相符，实际操作中可能需要调整元素选择部分以适应东财网的实际页面布局。此外，如果东财网提供了API，上述方法就不再适用，应通过API获取数据。