以国家统计局官网为对象，利用 Python 的 requests、BeautifulSoup 和 pandas 库，解析网页中的静态表格与分页数据。内容涵盖页面结构分析、HTML 解析、字段提取及数据清洗存储，强调在遵守《统计法》前提下的合规获取方案，适合科研与教学场景参考。
国家统计局汇聚了人口、GDP、就业等核心统计数据，是经济研究的重要支撑。相比商业平台，其数据权威全面，但分散且缺乏结构化下载渠道。本文将基于 Python 技术，系统讲解如何合规地抓取这些公开数据，重点解决静态表格解析、分页请求及数据结构化问题。
我们以国家统计局官网为目标，深入分析页面结构，包括静态表格布局与分页规则。通过 requests 获取响应，结合 BeautifulSoup 和 pandas 解析 HTML 表格，提取地区、指标、数值等字段。过程中会完成数据清洗与存储，并严格遵守《统计法》及相关使用规范。
工欲善其事，必先利其器。针对此类政府网站的数据特点，我们需要选择合适的工具组合来应对静态表格解析与分页逻辑。
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