用python爬取豆瓣电影排名前250名解析数据，分析电影名称，明星，电影信息，电影简述，电影评论人数，上映国家，上映时间，并将数据保存为excel

好的，我们可以使用Python中的pandas库将数据保存为Excel。在之前的基础上，我们可以对程序进行一些修改和完善。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

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

def get_html(url):
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
    except requests.RequestException:
        return None

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    movies = soup.select('.info')
    for movie in movies:
        title = movie.select_one('.title').text
        star = movie.select_one('.rating_num').text
        info = movie.select_one('.bd p').text
        brief = movie.select_one('.quote .inq').text
        comments = movie.select('.star span')[-1].text
        otherinfo = movie.select_one('.bd p').text.strip().split('\n')[1].split('/')
        country = otherinfo[0].strip()
        date = otherinfo[-2].strip()
        yield {
            'title': title,
            'star': star,
            'info': info,
            'brief': brief,
            'comments': comments,
            'country': country,
            'date': date
        }

def save_to_excel(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel('movies.xlsx', index=False)

def main():
    data = []
    for offset in range(0, 250, 25):
        url = 'https://movie.douban.com/top250?start={}&filter='.format(offset)
        html = get_html(url)
        for item in parse_html(html):
            data.append(item)
    save_to_excel(data)

if __name__ == '__main__':
    main()

这个程序会爬取豆瓣电影排行榜前250名的电影信息，包括电影名称、明星、电影信息、电影简述、电影评论人数、上映国家和上映时间，并将数据保存为名为"movies.xlsx"的Excel文件。你可以根据需要对数据进行进一步处理和分析。