读取下载的网页文件，将读取的文件内容转化为html树形结构文档。 解析前五页的所有电影名称、评分以及电影的链接地址，输出格式参考下图。 在终端输出前五页的所有电影相关信息，将结果截图到实验结果。

要实现这个任务，你需要使用Python的网络爬虫库（如BeautifulSoup、requests等），结合HTML解析技术来读取并分析网页内容。以下是简化的步骤：

1. **导入所需的库**：

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup

2. **发送HTTP请求获取网页内容**：

   def fetch_page(url):
       response = requests.get(url)
       if response.status_code == 200:
           return response.text
       else:
           print(f"Failed to load page. Status code: {response.status_code}")
           return None

   # 获取前五页的URL
   urls = [f"https://example.com/movies?page={i}" for i in range(1, 6)]

3. **创建一个函数来解析单个页面**：

   def parse_html(html_content):
       soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
       movies_data = []

       # 查找电影信息元素
       movie_elements = soup.find_all('div', class_='movie-item')

       for movie_element in movie_elements:
           title = movie_element.find('h3').text
           rating = movie_element.find('span', class_='rating').text
           link = movie_element.find('a')['href']

           movies_data.append({
               'title': title,
               'rating': rating,
               'link': link
           })

       return movies_data

   parsed_pages_data = []
   for url in urls:
       html = fetch_page(url)
       if html is not None:
           parsed_pages_data.extend(parse_html(html))

4. **输出和截屏**：
- 对每个页面的数据进行分页处理，并打印：

     for i, data in enumerate(parsed_pages_data[:5], start=1):
         print(f"Page {i}:")
         print(f"Title: {data['title']}")
         print(f"Rating: {data['rating']}")
         print(f"Link: {data['link']}\n")

         # 如果需要截图，可以使用PIL库或其他屏幕抓取工具，这里不做展示
         # take_screenshot_and_save(data)

- 将终端输出的内容整理成文本文件，以便后续查看或进一步分析。

注意：这个示例假设了网页结构已知，`find_all`和`find`函数用于定位特定的HTML元素。实际操作时，根据目标网站的具体HTML结构进行相应的调整。同时，某些网站可能有反爬虫策略，确保遵守相关规定，尊重网站robots.txt文件，并适当设置延迟以避免被封禁。