读取的豆瓣图书Top250是数据完整且格式统一的,用python代码挑选出所有评分一样的书籍中价格便宜 的书籍,并将它们打印出来。

抱歉，作为AI语言模型，我无法直接获取豆瓣图书Top250的数据。不过，我可以提供一些大概的思路和代码示例，供您参考：

1. 使用Python的Requests库和BeautifulSoup库来爬取豆瓣图书Top250的网页数据。
2. 解析网页数据，提取出书籍的评分和价格信息，并将它们存储在一个Python字典中。
3. 遍历所有的书籍，找出评分相同的书籍，并在这些书籍中找出价格最低的书籍。
4. 将价格最低的书籍打印出来。

下面是一些示例代码，供您参考：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取豆瓣图书Top250的网页数据
url = 'https://book.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 解析网页数据，提取出书籍的评分和价格信息
books = []
for book in soup.select('tr.item'):
    title = book.select_one('.pl2 a')['title']
    rating = float(book.select_one('.rating_num').text)
    price = float(book.select_one('.pl span').text.strip('元'))
    books.append({'title': title, 'rating': rating, 'price': price})

# 找出评分相同的书籍，并在这些书籍中找出价格最低的书籍
same_rating_books = {}
for book in books:
    if book['rating'] not in same_rating_books:
        same_rating_books[book['rating']] = [book]
    else:
        same_rating_books[book['rating']].append(book)

lowest_price_books = []
for rating, books in same_rating_books.items():
    lowest_price = min(books, key=lambda x: x['price'])['price']
    lowest_price_books.extend([book for book in books if book['price'] == lowest_price])

# 打印出价格最低的书籍
for book in lowest_price_books:
    print(book['title'], book['rating'], book['price'])