```
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# ウェブアドレス
url = "https://example.com"

# ウェブアドレスへのリクエストを行う
res = requests.get(url)

# リクエストが成功したかチェックする
if res.status_code == 200：
    # BeautifulSoupでレスポンスを解析する
    soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
    # ページ上のすべてのテーブルを見つける
    tables = soup.find_all("table")
    # テーブルをトラバースする
    for i, table in enumerate(tables)：
        # テーブルをpandas DataFrameに変換。
        df = pd.read_html(str(table))[0] # DataFrameとして保存する。
        # DataFrameをCSVファイルとして保存する
        df.to_csv(f "table_{i}.csv", index=False)
else：
    # リクエストに失敗した場合にエラーメッセージを表示する.
    print("Error downloading page.")
```

このコードは、requestsライブラリを使ってWebアドレスにリクエストを行い、BeautifulSoupを使ってHTMLコンテンツを解析し、ページ上のすべてのテーブルを見つける。そして、pandas read_html関数を使用して各テーブルをDataFrameに変換し、各DataFrameを一意の名前を持つCSVファイルとして保存します。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# Dirección web
url = "https://example.com"

# Realizar petición a la dirección web
res = requests.get(url)

# Comprobar si la petición ha sido exitosa
if res.status_code == 200:
    # Analizar la respuesta con BeautifulSoup
    soup = BeautifulSoup(res.text, "html.parser")
    # Encontrar todas las tablas en la página
    tables = soup.find_all("table")
    # Recorrer las tablas
    for i, table in enumerate(tables):
        # Convertir la tabla a un DataFrame de pandas
        df = pd.read_html(str(table))[0]
        # Guardar el DataFrame como un archivo CSV
        df.to_csv(f"table_{i}.csv", index=False)
else:
    # Imprimir un mensaje de error en caso de que la petición no haya sido exitosa
    print("Error al descargar la página.")

Este código realiza una petición a la dirección web utilizando la biblioteca requests, analiza el contenido HTML con BeautifulSoup, y encuentra todas las tablas en la página. Luego, utiliza la función read_html de pandas para convertir cada tabla en un DataFrame, y guarda cada DataFrame como un archivo CSV con un nombre único.