1. 引言
在当今数字化时代，互联网上存在着大量有价值的表格数据，这些数据以 HTML 表格、CSV、Excel 等多种格式存在。然而，由于数据源的多样性和不规范性，表格结构往往存在复杂表头、合并单元格、不规则数据行等问题，给数据的自动化处理带来了巨大挑战。
传统的数据处理工具通常假设数据具有严格的结构化格式，难以应对现实中的 "messy" 表格。为了解决这一问题，本文提出了一种结合 Python 爬虫技术与rows库的解决方案，通过自动化采集和智能解析，将非结构化表格数据转换为规范的结构化格式。
本文的主要贡献包括：
- 设计了一个完整的爬虫系统，能够自动发现并下载网络上的表格数据
- 实现了基于
rows库的智能表格解析引擎，能够处理复杂表头和不规则数据结构 - 通过实际案例验证了系统的有效性，并分析了
