使用爬虫，爬取豆瓣前250，电影名称导演和演员列表、电影的评分、电影在排行榜中的排名、对电影进行评价的人数，并存储在一个名为"films.csv"的CSV文件中，将评分和人数分别绘制成折线图进行可视化，封面图片被下载保存在一个名为"films_pic"的文件夹中。

好的，这是一个比较复杂的任务，需要涉及到爬虫、数据处理和可视化等方面。我会尽力为您提供详细的步骤和代码，但是由于篇幅限制和技术细节，可能无法涵盖所有情况。如果您在实现过程中遇到问题，可以随时向我提问。

首先，我们需要安装一些必要的库，包括 requests、beautifulsoup4、pandas、matplotlib、Pillow 等。您可以使用 pip 安装它们：

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib Pillow

接下来，我们可以编写爬虫代码。以下是一个简单的示例，您可以根据需要进行修改和完善：

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

# 定义请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 爬取页面的 URL
url = 'https://movie.douban.com/top250'

# 发送 GET 请求并获取响应
response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

# 解析 HTML
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

# 获取电影列表
movies = []
for item in soup.find_all('div', class_='item'):
    movie = {}
    movie['rank'] = item.find('em').text
    movie['title'] = item.find('span', class_='title').text
    movie['director'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[1].strip().split(':')[1]
    movie['actors'] = item.find('div', class_='bd').p.text.split('\n')[2].strip()[3:]
    movie['score'] = float(item.find('span', class_='rating_num').text)
    movie['votes'] = int(item.find('span', class_='rating_num').next_sibling.next_sibling.text[:-3])
    movie['cover_url'] = item.find('img')['src']
    movies.append(movie)

# 存储数据到 CSV 文件
df = pd.DataFrame(movies)
df.to_csv('films.csv', index=False)

# 下载封面图片并保存
if not os.path.exists('films_pic'):
    os.mkdir('films_pic')
for movie in movies:
    img_url = movie['cover_url']
    img_title = movie['title']
    img_path = os.path.join('films_pic', f"{img_title}.jpg")
    response = requests.get(img_url, headers=headers)
    with open(img_path, 'wb') as f:
        f.write(response.content)

# 可视化评分和人数
plt.plot(df['rank'], df['score'], label='Score')
plt.plot(df['rank'], df['votes'], label='Votes')
plt.xlabel('Rank')
plt.legend()
plt.savefig('score_votes.png')
plt.show()

以上代码中，我们首先定义了请求头和目标 URL，然后发送 GET 请求获取 HTML 页面。接着，使用 BeautifulSoup 解析 HTML，提取出需要的电影信息，并存储到一个字典列表中。然后，使用 pandas 将数据保存到 CSV 文件。接下来，我们遍历电影列表，下载封面图片，并保存到一个名为 "films_pic" 的文件夹中。最后，使用 matplotlib 绘制评分和人数的折线图，并保存为 PNG 文件。

需要注意的是，由于豆瓣网站的反爬虫机制比较严格，可能会出现验证码等问题。您可以尝试设置请求头、使用代理 IP 等方式来规避这些问题。

希望以上代码对您有所帮助！