在网络爬虫的开发过程中，电商网站的分页问题是一个常见的挑战。这些网站通常将数据分
散在多个页面上，以提高加载速度和用户体验。对于爬虫来说，这意味着需要编写能够处理
多页数据的代码。本文将详细介绍如何使用 Python 中的`requests`和`BeautifulSoup`库来处理
电商网站的分页问题，并提供实际的代码示例。
#### 1. 分页数据的识别
首先，我们需要识别目标网站的分页数据。分页参数通常以数字或其他形式附加在 URL 后
面，或者通过 JavaScript 异步加载。识别分页数据是爬取分页数据的第一步。
#### 2. 页面跳转
在识别出分页数据后，我们需要进行页面跳转来获取其他页面的数据。在 Python 爬虫中，
可以使用`requests`库来发送 HTTP 请求，并获取响应内容。对于分页数据，需要在请求中带
上分页参数，以便获取到正确的页面内容。
以下是一个使用`requests`库进行页面跳转的示例代码：
```python
import requests
# 基础 URL
base_url = 'http://example.com/page/'
# 遍历页码
for page in range(1, 11): # 假设有 10 页数据
url = base_url + str(page)
response = requests.get(url)
# 处理响应内容
process_response(response.text)
```
在这个示例中，我们使用`requests`库发送 GET 请求，通过替换 URL 中的分页参数来实现页
面跳转。
#### 3. 数据提取
在获取到页面内容后，需要进行数据提取。在 Python 爬虫中，可以使用`BeautifulSoup`库来
解析 HTML 页面，并提取出需要的数据。
以下是一个使用`BeautifulSoup`库进行数据提取的示例代码：
```python
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