1：先檢視豆瓣的官網

2：按f12進行解析，分析

3：:實現對豆瓣top250的影片資訊爬取

4：建立Mongodb連線，用於資料儲存

5：抓取top250電影的上映時間、國家、評分、型別、評價人數

def get_movie_list(url,headers):

    # 例項化soup物件， 便於處理

    soup = requests.get(url,headers=headers) #向網站發起請求，並獲取響應物件

    response = BeautifulSoup(soup.text,'lxml')#利用xml html解析器，具有容錯功能

    lists 
 
= response.select('div.info')

    #迴圈獲取資訊

    for list in lists:

        #獲取連結， 也就是獲取a連結中href對應的值；

        sing_url =list.select('a')[0].get('href')

        #獲取影片名稱

        name =list.select('div.hd .title')[0].text

        #導演及主演

        type_list = list.select('div.bd p')[0].text.strip('').split('
 
...')[-1].replace(' ','').split('/')

        #上映時間

        year =type_list[0]

        #國家

        country = type_list[1]

        #影片所屬類別

        category = type_list[2]

        #獲取影片評分

        star = list.select('div.bd .star .rating_num')[0].text.replace(' ','')

        #獲取引述

        quote =list.select
 
('div.bd .quote')[0].text

        #獲取評論人數

        people_num = list.select('div.bd .star span:nth-of-type(4)')[0].text.split('人')[0]

        get_detail_movie(sing_url,name,year,country,category,star,quote,people_num,headers)

6：抓取top250電影的執導導演、參演演員，並儲存資料到mongodb中

7：我們將獲取到影片資訊資料儲存到資料庫中，以便後面對資料的分析，效果如下：

8：Top250影片華語電影型別數量

9：對爬取到的資訊進行分類整理，統計作品數前10的導演，以及資料視覺化

10：統計作品數前10導演

11：繪製柱狀圖

12：2000年上映影片型別比重

1）統計和提取2000年上映影片數量型別與華語上映電影型別相同，

2）繪製環形圖

13：作品與評分折線圖