如何使用Python3的urllib库来解析HTML并提取页面中的特定信息？请结合实战思维导图，提供完整的代码示例。

在网络爬虫的实战过程中，掌握如何利用urllib库进行HTML解析和数据提取是一项基础且关键的技能。为了更好地理解这一过程，强烈建议参考《Python3网络爬虫实战思维导图》。该资料不仅清晰地梳理了网络爬虫的核心知识点，还包括了urllib在实战中的应用。

参考资源链接：[Python3网络爬虫实战思维导图](https://wenku.csdn.net/doc/6412b761be7fbd1778d4a197?spm=1055.2569.3001.10343)

使用urllib库解析HTML并提取特定信息的步骤如下：

1. 导入urllib库中的request模块，用于发起HTTP请求。
2. 使用request的urlopen方法访问目标网页。
3. 使用response.read()方法获取网页的HTML内容。
4. 解析HTML内容，提取所需数据。常用的方法是将HTML内容转换为BeautifulSoup对象进行解析。
5. 使用BeautifulSoup库提供的选择器提取所需数据。

下面是一个具体的代码示例：

import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup

# 目标URL
url = '***'

# 使用urllib发起请求，获取网页内容
response = urllib.request.urlopen(url)
html_content = response.read().decode('utf-8')  # 解码为utf-8格式的字符串

# 使用BeautifulSoup解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')

# 假设我们要提取所有的标题，可以使用select方法
titles = soup.select('h1')  # 提取所有的h1标签

# 遍历并打印所有标题的文本内容
for title in titles:
    print(title.get_text())

# 如果要提取网页中的所有段落文本，可以使用find_all方法
paragraphs = soup.find_all('p')
for paragraph in paragraphs:
    print(paragraph.get_text())

通过这个示例，你可以看到使用urllib结合BeautifulSoup进行网络爬虫开发的基本流程。《Python3网络爬虫实战思维导图》会提供更为全面的知识体系和实战技巧，帮助你在实际项目中更有效地应用这些技术，提升开发效率和质量。在掌握urllib和BeautifulSoup的使用后，建议深入学习其他高级库如Scrapy框架，以及如何处理复杂的爬虫任务，如登录验证、Ajax数据抓取等。

参考资源链接：[Python3网络爬虫实战思维导图](https://wenku.csdn.net/doc/6412b761be7fbd1778d4a197?spm=1055.2569.3001.10343)