选取一个电影完成豆瓣影评的爬去需要包括:电影名、主演、导演、上映时间、100条评论 并输出代码

在Python中，我们通常会使用`requests`库来发送HTTP请求获取网页内容，然后利用如BeautifulSoup或lxml等库解析HTML。以下是一个简单的示例，演示如何使用Scrapy框架爬取豆瓣电影的影评，因为直接获取所有评论可能会违反网站的Robots协议，这里仅展示基本的结构：

import scrapy
from bs4 import BeautifulSoup

class DoubanMovieReviewSpider(scrapy.Spider):
    name = "douban_movie"
    start_urls = ['https://movie.douban.com/top250']

    def parse(self, response):
        # 解析电影信息
        movie_info = {}
        title = response.css('h1 span::text').get()  # 电影名
        director = response.css('.info .bd div:nth-child(3) a::text').get()  # 导演
        actors = response.css('.info .bd div:nth-child(4) span strong::text')  # 主演
        release_year = response.css('.info .bd div:nth-child(6) span::text')[0].split('/')[0]  # 上映年份

        # 解析评论部分需要登录豆瓣并翻页，这里简化为跳过评论
        review_links = response.css('.comment-item-title a::attr(href)').extract()[:10]  # 获取前10条链接
        for link in review_links:
            yield scrapy.Request(link, callback=self.parse_review)

        # 输出电影基本信息
        print(f"电影名: {title}, 导演: {director}, 主演: {', '.join(actors)}, 上映时间: {release_year}")

    def parse_review(self, response):
        # 这里只是一个模板，实际解析每个评论可能需要进一步处理
        comment_content = response.css('.comment .short::text').get()
        print(f"评论: {comment_content}")
        yield {'comment': comment_content}

# 注意：这个例子并不完整，实际抓取时需要考虑反爬虫策略，例如设置User-Agent，模拟登录，以及分页处理

运行此脚本时，注意豆瓣API的限制及使用规则，并且在实际应用中可能需要对数据进行存储和分析。