要使用Python分析全球大学排名，你可以按照以下步骤进行：
获取排名所在网页
使用`requests`库发送HTTP请求获取网页内容。
例如，获取上海交通大学ARWU网站的排名信息，可以使用以下代码：
```python
import requests
url = 'http://www.shanghairanking.com/ARWU2020.html'
response = requests.get（url）
html_content = response.text
```
解析网页内容
使用`BeautifulSoup`库解析HTML内容，提取排名信息。
例如，提取排名信息可以使用以下代码：
```python
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup（html_content, 'html.parser'）
tables = soup.find_all（'table'）
for table in tables:
rows = table.find_all（'tr'）
for row in rows:
cols = row.find_all（'td'）
if len（cols） >= 5:
rank = cols.text.strip（）
university = cols.text.strip（）
score = cols.text.strip（）
country = cols.text.strip（）
print（f'{rank}. {university} （{country}） - {score}'）
```
处理数据
将提取的数据保存到文件或数据库中，以便进一步分析。
例如，将数据保存到CSV文件：
```python
import csv
with open（'university_rankings.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8'） as csvfile:
writer = csv.writer（csvfile）
writer.writerow（['Rank', 'University', 'Country', 'Score']）
for row in rows:
writer.writerow（row）
```
数据可视化
使用数据可视化库（如`matplotlib`或`seaborn`）对排名数据进行分析展示。
例如，绘制排名分布图：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
读取CSV文件
df = pd.read_csv（'university_rankings.csv'）
绘制排名分布图
plt.figure（figsize=（10, 6））
sns.histplot（df['Rank'], bins=30, kde=True）
plt.title（'Global University Rankings Distribution'）
plt.xlabel（'Rank'）
plt.ylabel（'Frequency'）
plt.show（）
```
通过以上步骤，你可以使用Python爬取和分析全球大学排名数据，并将结果可视化。建议选择权威的数据源，并确保数据的准确性和完整性。