生成上面回答的完整代码

由于完整的爬虫代码可能因为豆瓣网站的实时变化而有所不同，下面是一个基本框架的示例，假设我们能直接从HTML中找到标题（Title）和评分（Rating）。实际爬取时可能需要结合正则表达式或者更复杂的解析方法。这里我们将使用selenium处理动态加载的内容：

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import pandas as pd

# 创建一个Chrome浏览器实例
driver = webdriver.Chrome()

url = 'https://movie.douban.com/top250'

def get_html_content(url):
    driver.get(url)
    time.sleep(3)  # 等待页面加载完成
    html = driver.page_source
    return html

# 获取网页源码
html = get_html_content(url)

soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')

data = []

# 模拟点击"更多"按钮来获取所有条目（假设存在）
for _ in range(2):  # 实际需要查看豆瓣API是否允许，可能不止两页
    more_button = driver.find_element_by_xpath('//button[text()="更多"]')  # 更改XPath匹配元素
    if more_button.is_displayed():
        more_button.click()
        time.sleep(2)

    movies = soup.find_all('li', class_='item')  # 可能需要根据当前页面结构更改选择器
    for movie in movies:
        title = movie.find('span', class_='title').text
        rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
        # 将数据存储在字典中
        data.append({'Title': title, 'Rating': rating})

driver.quit()  # 关闭浏览器

# 将数据转换为DataFrame并写入Excel
df = pd.DataFrame(data)
df.to_excel('douban_top100_with_selenium.xlsx', index=False)

在这个例子中，你需要确保已安装了`selenium`库，并且系统中有对应的浏览器驱动（如ChromeDriver），并且要根据实际情况修改XPath或CSS选择器以匹配目标元素。