1. 引言
在當今數字化時代，互聯網上存在著大量有價值的表格數據，這些數據以 HTML 表格、CSV、Excel 等多種格式存在。然而，由于數據源的多樣性和不規范性，表格結構往往存在復雜表頭、合并單元格、不規則數據行等問題，給數據的自動化處理帶來了巨大挑戰。
傳統的數據處理工具通常假設數據具有嚴格的結構化格式，難以應對現實中的 "messy" 表格。為了解決這一問題，本文提出了一種結合 Python 爬蟲技術與rows庫的解決方案，通過自動化采集和智能解析，將非結構化表格數據轉換為規范的結構化格式。
本文的主要貢獻包括：
- 設計了一個完整的爬蟲系統，能夠自動發現并下載網絡上的表格數據
- 實現了基于
rows庫的智能表格解析引擎，能夠處理復雜表頭和不規則數據結構 - 通過實際案例驗證了系統的有效性，并分析了
