1. 引言

1.1 研究背景

在數字經濟時代，互聯網蘊含的海量數據已成為企業決策與學術研究的核心資源。網絡爬蟲技術通過自動化請求、解析網頁，能夠高效提取公開數據，為市場分析、競品研究等場景提供基礎支撐。Python 憑借其豐富的生態庫（如 Requests、BeautifulSoup、Pandas 等），已成為數據獲取與分析的首選工具鏈。

Matplotlib 作為 Python 主流可視化庫，其 Style sheets 功能允許用戶通過簡單命令切換繪圖風格（如ggplot、seaborn等），可快速調整圖表配色、網格、字體等元素，顯著提升可視化效率與美觀度。然而，現有研究多聚焦于爬蟲技術或可視化工具的單獨應用，缺乏對 “爬蟲 - 分析 - 可視化” 全流程的整合實踐，尤其對 Style sheets 的場景化對比分析不足。

1.2 研究意義

本研究通過構建完整的 “數據爬取 - 清洗 - 分析 - 可視化” 閉環，填補了爬蟲技術與可視化風格應用結合的實踐空白，具體價值包括：

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