编写一个Python程序，爬取豆瓣电影"肖申克的救赎"的所有评论。 将爬取的评论数据保存到CSV文件中。

要编写一个Python程序爬取豆瓣电影《肖申克的救赎》的所有评论并将数据保存到CSV文件中，你需要使用一些网络抓取库，如`requests`和`BeautifulSoup`。这里是一个基本的步骤说明：

1. **安装所需库**：
首先确保已经安装了 `requests`, `beautifulsoup4`, 和 `pandas`，如果没有，可以使用下面的命令安装：

   pip install requests beautifulsoup4 pandas

2. **获取网页内容**：
使用`requests.get`请求豆瓣电影页面，并解析HTML内容。

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   
   url = "https://movie.douban.com/subject/1292052/"
   response = requests.get(url)
   soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

3. **定位评论区域**：
找到评论列表的HTML元素，这通常在一个类似于`.commentlist`或`.comments`的class里。

   comments_container = soup.find('div', {'class': 'commentlist'})

4. **解析评论**：
遍历每个评论，提取关键信息如用户昵称、评分和评论内容。

   comment_elements = comments_container.find_all('li', {'class': 'comment-item'})
   
   comments_data = []
   for element in comment_elements:
       username = element.find('span', {'class': 'comment-info'}).text.strip()
       rating = element.find('span', {'class': 'rating_nums'}).text
       content = element.find('div', {'class': 'short'}).text.strip()
       
       comments_data.append((username, rating, content))

5. **保存到CSV**：
最后，使用`pandas`将数据保存到CSV文件。

   import pandas as pd
   
   df_comments = pd.DataFrame(comments_data, columns=['用户名', '评分', '评论'])
   df_comments.to_csv('肖申克的救赎评论.csv', index=False)

注意：网络抓取需遵守网站的robots.txt协议，尊重版权，不要频繁请求以免对服务器造成压力。实际操作时，可能需要登录豆瓣或其他网站才能访问某些数据，也可能有反爬虫策略，所以结果可能会因具体情况而异。