监控网站编程可以通过以下步骤进行：
准备工作
安装必要的库：`pip install requests beautifulsoup4 schedule`。这些库分别用于发送HTTP请求、解析HTML和定时执行任务。
获取网页内容
使用`requests`库发送GET请求，获取网页的HTML内容。为了绕过某些网站的限制，可以添加`User-Agent`头伪装成浏览器。
解析网页内容
使用`BeautifulSoup`库解析HTML内容，提取有用的信息。例如，可以通过CSS选择器或正则表达式来定位和提取特定的数据。
定时执行任务
使用`schedule`库设置定时任务，定期拉取并监控网站的变化。可以设定不同的时间间隔，如每分钟、每小时或每天执行一次监控任务。
处理异常
在请求网页内容时，可能会遇到各种异常情况，如网络错误、HTTP状态码异常等。需要捕获这些异常并进行相应的处理，例如重试请求或记录错误日志。
存储和分析数据
将监控到的数据存储起来，以便后续分析和处理。可以使用文件、数据库或日志系统来存储数据。同时，可以对数据进行分析，发现异常情况或趋势。
可视化展示
可以使用各种可视化工具或库（如Matplotlib、Grafana等）将监控数据以图表或仪表盘的形式展示出来，方便实时查看和报警。
报警机制
根据监控需求，设置报警阈值和报警方式（如邮件、短信、推送通知等）。当监控数据超过预设阈值时，自动触发报警机制。
扩展和优化
根据实际需求，可以扩展监控功能，如监控网站性能指标（如响应时间、错误率等）、系统资源使用情况（如CPU、内存、磁盘空间等）以及应用程序的运行情况（如日志、异常等）。
示例代码
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import schedule
import time
def get_webpage_content（url）:
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 （Windows NT 10.0； Win64； x64） AppleWebKit/537.36 （KHTML, like Gecko） Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get（url, headers=headers）
response.raise_for_status（）
return response.text
except requests.RequestException as e:
print（f"哎呀，抓取网页出错了：{e}"）
return None
def extract_info（html_content）:
if not html_content:
return None
soup = BeautifulSoup（html_content, 'html.parser'）
示例：提取页面中的所有链接
links = soup.find_all（'a'）
return [link.get（'href'） for link in links]
def monitor_website（url）:
html_content = get_webpage_content（url）
if html_content:
info = extract_info（html_content）
print（f"网站内容： {info}"）
设定定时任务，每小时监控一次
schedule.every（1）.hours.do（monitor_website, 'https://www.example.com'）
while True:
schedule.run_pending（）
time.sleep（1）
```
这个示例代码每小时监控一次指定的网站，并提取页面中的所有链接。你可以根据实际需求修改和扩展这个示例代码。