优化上面爬取豆瓣电影信息的代码，使其可以可视化展示

好的，我们可以考虑将爬取的电影信息存储到 Pandas 的 DataFrame 中，并使用 Matplotlib 进行可视化展示。

以下是优化后的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义爬取电影信息的函数
def scrape_movie_info(url):
    res = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')
    items = soup.find_all('div', {'class': 'item'})

    # 创建空的 DataFrame
    df = pd.DataFrame(columns=['title', 'rating', 'comment'])

    # 遍历每个电影条目，并提取信息
    for item in items:
        title = item.find('span', {'class': 'title'}).text
        rating = item.find('span', {'class': 'rating_num'}).text
        comment = item.find('span', {'class': 'inq'}).text if item.find('span', {'class': 'inq'}) else ''
        
        # 将电影信息添加到 DataFrame 中
        df = df.append({'title': title, 'rating': rating, 'comment': comment}, ignore_index=True)
    
    return df

# 定义函数 plot_rating_distribution
def plot_rating_distribution(df, title='Rating Distribution'):
    # 统计每个评分的电影数量
    rating_counts = df['rating'].value_counts()
    
    # 创建柱状图
    plt.bar(rating_counts.index.astype(float), rating_counts.values)
    plt.title(title)
    plt.xlabel('Rating')
    plt.ylabel('Count')
    plt.show()

# 爬取豆瓣电影 Top250 的信息
url = 'https://movie.douban.com/top250'
df = scrape_movie_info(url)

# 可视化电影评分分布
plot_rating_distribution(df)

在这个示例中，我们首先定义了函数 `scrape_movie_info`，用于爬取豆瓣电影 Top250 的信息，并将结果存储到 Pandas 的 DataFrame 中。接着，我们定义了函数 `plot_rating_distribution`，用于统计每个评分的电影数量，并使用 Matplotlib 创建柱状图进行可视化展示。最后，我们调用这两个函数，实现了豆瓣电影评分分布的可视化展示。