一、python爬虫数据解析模块有哪些？
Python爬虫数据解析模块主要有以下几种：
1.Beautiful Soup
Beautiful Soup是Python中一个非常流行的HTML/XML解析库，能够自动将复杂的HTML/XML文档转化成树形结构，从而方便地提取其中的数据。Beautiful Soup支持多种解析器，包括Python自带的标准库解析器、lxml解析器等，可以自动选择最适合当前文档的解析器。
2.lxml
lxml是Python中的另一个XML解析库，性能非常出色。lxml提供了两种解析方式：基于XPath和基于CSS选择器，可以非常方便地提取HTML/XML文档中的数据。
3.re
re是Python中的正则表达式模块，可以用来解析文本数据。虽然re比较灵活，但是对于复杂的HTML/XML文档，使用正则表达式进行解析可能会比较困难。
4.json
json是Python中的内置JSON解析库，可以用来解析JSON格式的数据。对于爬虫来说，json格式的数据非常常见，使用json模块可以方便地将JSON数据转化为Python中的字典或列表。
5.xml.etree.ElementTree
xml.etree.ElementTree是Python中的另一个XML解析库，它提供了一种基于DOM的解析方式。使用xml.etree.ElementTree可以将XML文档解析为一个树形结构，从而方便地提取其中的数据。
6.PyQuery
PyQuery是Python中一个类似于jQuery的库，可以用来解析HTML/XML文档。PyQuery的API与jQuery非常相似，可以方便地使用CSS选择器来提取文档中的数据。
总的来说，针对不同的数据类型和解析场景，Python中有很多数据解析模块可供选择，开发者可以根据实际情况来选择最适合自己的模块。
二、举例演示
下面举例说明一下以上提到的几种Python爬虫数据解析模块的使用方法：
1.Beautiful Soup:
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
url = 'http://www.wakey.com.cn'
response = requests.get(url)
html = response.text
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
title = soup.title.string
print(title)
在上述代码中，我们使用Beautiful Soup解析了一个网页，并提取了其中的title标签内容。
2.lxml:
from lxml import etree
import requests
url = ' http://www.wakey.com.cn '
response = requests.get(url)
html = response.text
selector = etree.HTML(html)
title = selector.xpath('//title/text()')[0]
print(title)
在上述代码中，我们使用lxml解析了一个网页，并提取了其中的title标签内容。
3.re:
import re
text = 'hello, wakey!'
pattern = r'hello,\s(\w+)!'
match = re.search(pattern, text)
name = match.group(1)
print(name)
在上述代码中，我们使用正则表达式解析了一个字符串，并提取了其中的姓名。
4.json:
import json
json_str = '{"name": "Alice", "age": 20}'
data = json.loads(json_str)
print(data['name'])
在上述代码中，我们使用json解析了一个JSON字符串，并提取了其中的姓名。
5.xml.etree.ElementTree:
import xml.etree.ElementTree as ET
xml_str = '<root><name>Alice</name><age>20</age></root>'
root = ET.fromstring(xml_str)
name = root.find('name').text
print(name)
在上述代码中，我们使用xml.etree.ElementTree解析了一个XML字符串，并提取了其中的姓名。
6.PyQuery:
from pyquery import PyQuery as pq
import requests
url = ' http://www.wakey.com.cn '
response = requests.get(url)
html = response.text
doc = pq(html)
title = doc('title').text()
print(title)
在上述代码中，我们使用PyQuery解析了一个网页，并提取了其中的title标签内容。