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Python互联网数据处理是指使用Python编程语言对从互联网上获取的各种数据进行处理、分析和可视化的过程。这些数据可以来自于API接口、网络爬虫、数据库等不同来源，处理后的结果可以用于实现数据挖掘、预测分析、业务决策等多种应用。

一些常见的Python库和工具，例如Requests、BeautifulSoup、Scrapy、Pandas、Matplotlib和Seaborn等，可以帮助Python开发人员收集、处理和分析数据，并生成相应的报告和图表。

以下是一些Python互联网数据处理的示例：
- 使用Requests库进行HTTP请求，从API接口中获取最新的股票市场数据，并使用Pandas库将数据转换成DataFrame格式，以便进行更深入的分析。
- 使用BeautifulSoup库解析HTML页面中的数据，提取新闻文章的标题、作者、发布日期，然后存储到CSV文件中。
- 使用Scrapy框架构建一个网络爬虫，从在线商店中抓取商品信息，包括名称、价格、描述、评价等，并将这些信息保存到NoSQL数据库MongoDB中。
- 使用Matplotlib和Seaborn库可视化已经处理好的数据，生成图表和报告，以便更好地理解数据趋势和关系。例如，使用散点图和回归线展示房价与房屋尺寸之间的关系。