Python是一種流行的編程語言，它擁有各種強大的庫和工具，可以用來完成許多任務和項目。其中之一就是扒取數據。而正是借助于Python，我們可以更容易地訪問和獲取Web頁面上的數據，進而進行數據處理和分析。

在Python中，使用請求庫（requests）和解析庫（BeautifulSoup）進行數據扒取，這兩個庫是Python中數據扒取的重要工具。如下是一個示例代碼：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 偽裝瀏覽器請求頭
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.85 Safari/537.36'
}
# 爬取網站
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url, headers=headers)
# 使用BeautifulSoup解析html頁面
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 根據頁面結構和需要提取的信息，使用對應的選擇器獲得信息
info = soup.select('.info-class')
# 處理獲取的信息
for item in info:
print(item.text.strip())

在這段代碼中，首先我們用requests請求指定網站的信息，并且使用偽裝的請求頭來規避“反爬蟲”機制。接著，我們使用BeautifulSoup將網頁解析為BeautifulSoup對象。隨后根據頁面結構使用對應的選擇器獲取所需要的信息，并進行處理。

以上只是簡單的一個扒取數據的示例，實際應用中還需要考慮更多的問題，如處理請求的異常，數據解析出錯的情況等。通常我們需要針對具體項目進行不同的數據扒取策略。但是Python的強大優勢和豐富的社區資源，使得使用Python進行數據扒取變得更加便利和高效。