10个Python函数用于处理网络请求和爬取数据

1. urllib.request.urlopen(url, data=None, [timeout, ]*, cafile=None, capath=None, cadefault=False, context=None)

这个函数提供了一种简单的方法来打开URLs。它可以接收url参数（要打开的URL），data（作为查询参数传递的数据），timeout（超时间隔）等。

2. requests.get(url[, params[, **kwargs]])

requests.get() 用于向URL发送HTTP请求并获取HTTP响应。它接收URL和查询参数作为参数，并返回HTTP响应。

3. lxml.html.fromstring(html)

lxml.html.fromstring() 用于将HTML解析为lxml.etree.Element对象。这个函数非常有用，因为Element是lxml能处理的所有XML和HTML的基本元素。

4. Beautifulsoup

Beautifulsoup是一个非常流行的Python库，用于解析HTML和XML文件。它可以搜索HTML和XML文档以及提取它们中的有用数据。Beautifulsoup有几个构造函数，可以使用Python正则表达式、标签名、属性名和属性值进行过滤。

5. json.loads(s, *, cls=None, object_hook=None, parse_float=None, parse_int=None, parse_constant=None, object_pairs_hook=None, **kw)

json.loads() 用于从字符串中解析JSON数据。函数解析字符串，并返回Python字典、列表、元组或其他Python原始类型的对象。

6. re

re模块提供了一个正则表达式搜索引擎，可以在Python中搜索匹配的文本。re模块中的函数包括re.search()、re.match()、re.findall()、re.sub()、re.compile()等等。

7. selenium

Selenium是一个Python库，用于获取浏览器控制和自动化。Selenium可以使用不同的浏览器（Chrome、Firefox、Opera等）进行爬行，并支持JavaScript的执行。

8. scrapy

Scrapy是一个Python框架，用于构建高效、灵活和可扩展的Web爬虫。它提供了一组广泛的HTTP处理和数据提取工具，方便开发者使用。

9. mechanize

Mechanize是一个Python模块，用于模拟浏览器的交互行为。它可以模拟表单提交、链接跟踪等等。

10. feedparser

Feedparser用于解析RSS和Atom提要。它可以读取RSS文件或一系列URL，并将每个条目解析为Python对象，例如标题、内容和链接。

以上10个Python函数/库提供了深入爬取数据所需的各种工具。使用这些工具，您可以轻松访问和提取您需要的数据，并将其转换为可以处理的Python对象。