1. 引言

1.1 研究背景

在数字经济时代，互联网蕴含的海量数据已成为企业决策与学术研究的核心资源。网络爬虫技术通过自动化请求、解析网页，能够高效提取公开数据，为市场分析、竞品研究等场景提供基础支撑。Python 凭借其丰富的生态库（如 Requests、BeautifulSoup、Pandas 等），已成为数据获取与分析的首选工具链。

Matplotlib 作为 Python 主流可视化库，其 Style sheets 功能允许用户通过简单命令切换绘图风格（如ggplot、seaborn等），可快速调整图表配色、网格、字体等元素，显著提升可视化效率与美观度。然而，现有研究多聚焦于爬虫技术或可视化工具的单独应用，缺乏对 “爬虫 - 分析 - 可视化” 全流程的整合实践，尤其对 Style sheets 的场景化对比分析不足。

1.2 研究意义

本研究通过构建完整的 “数据爬取 - 清洗 - 分析 - 可视化” 闭环，填补了爬虫技术与可视化风格应用结合的实践空白，具体价值包括：

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