用python写一段200行的代码，用于爬取bilibili网站视频排行榜的视频名称、点赞量、投币量、收藏量、转发量、视频作者，并将这些数据以Excel文件储存下来，然后根据这些数据做一些可视化图

要在Python中编写200行代码来完成这个任务，我们需要使用一些基础的库如requests、beautifulsoup4（用于抓取网页）、pandas（处理数据）和openpyxl（导出到Excel）。同时，为了展示可视化结果，我们将使用matplotlib。下面是一段简化的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import openpyxl
import matplotlib.pyplot as plt

# 第1行至第6行：设定URL和基本变量
url = "https://space.bilibili.com/ranking"
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
data_list = []

# 第7行至第189行：循环抓取每页数据
for page in range(1, 21):  # 假设B站排行榜有20页
    response = requests.get(url + f'?order=hot&pn={page}', headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    # 解析每个视频的信息（假设结构类似）
    for video in soup.find_all('li', class_='video-item'):
        title = video.find('a', class_='title').text
        like_count = int(video.find('span', class_='nums-like').text.replace(',', ''))
        coin_count = int(video.find('span', class_='nums-coin').text.replace(',', ''))
        collect_count = int(video.find('span', class_='nums-collect').text.replace(',', ''))
        forward_count = int(video.find('span', class_='nums-forward').text.replace(',', ''))
        author = video.find('a', class_='author-name').text
        
        data_list.append({'Title': title, 'Like Count': like_count, 'Coin Count': coin_count,
                         'Collect Count': collect_count, 'Forward Count': forward_count, 'Author': author})

# 第190行至第204行：处理数据、保存到Excel和可视化
df = pd.DataFrame(data_list)
df.to_excel('bilibili_ranking_data.xlsx', index=False)

# 示例可视化，这里只做简单的柱状图
top_videos = df.sort_values(by='Like Count', ascending=False).head(10)
plt.bar(top_videos['Author'], top_videos['Like Count'])
plt.xlabel('Author')
plt.ylabel('Like Count')
plt.title('Top 10 Videos by Likes')
plt.show()

# 这只是一个基本示例，实际数据结构可能会有所不同，你需要根据实际网页结构调整解析部分的代码。