目标网站：https://movie.douban.com/； 从该网站中找到电影排名的链接； 仔细分析排名网站页面发生变更时的信息； 列出详细分析页面的步骤； 编写代码，模仿浏览器人为操作，获取电影的电影名、导演和演员、评分、排名及图片； 数据存储到films.csv或名为films的记事本中或名为films的数据库中，存储以下内容：电影名、导演和演员、评分、排名; 将电影图片获取后存储到films_pic文件夹中； 对存储数据进行检查处理，实现以电影名评价数及评分生成折线图的可视化操作。

分析页面的步骤：

1. 从目标网站中找到电影排名的链接，即https://movie.douban.com/chart。
2. 使用浏览器开发者工具，查看该页面中需要爬取的信息所在的HTML元素及其CSS选择器。
3. 确定需要爬取的信息包括：电影名、导演和演员、评分、排名及图片。
4. 确定使用Python爬虫框架进行爬取，同时需要使用第三方库进行解析和存储数据。

代码实现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import re
import os
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建保存电影图片的文件夹
if not os.path.exists('films_pic'):
    os.mkdir('films_pic')

# 定义请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

# 发送请求并获取网页内容
url = 'https://movie.douban.com/chart'
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 解析页面获取电影信息
films = soup.select('div[class="pl2"]')
with open('films.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(['电影名', '导演和演员', '评分', '排名'])
    for index, film in enumerate(films):
        film_name = film.select('a')[0].text.strip()  # 电影名
        film_url = film.select('a')[0]['href']  # 电影链接
        film_pic = film.select('a img')[0]['src']  # 电影图片
        film_info = film.select('p')[0].text.strip()  # 导演和演员
        film_rating = film.select('div[class="star clearfix"] span[class="rating_num"]')[0].text.strip()  # 评分
        film_ranking = re.findall(r'\d+', film.select('div[class="pl2"] span[class="rating_num"]')[0].next_sibling.strip())[0]  # 排名
        writer.writerow([film_name, film_info, film_rating, film_ranking])
        # 下载电影图片
        response = requests.get(film_pic, headers=headers)
        with open('films_pic/{}.jpg'.format(film_name), 'wb') as pic:
            pic.write(response.content)

# 数据可视化
with open('films.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    film_names = []
    film_ratings = []
    film_rankings = []
    for row in reader:
        film_names.append(row['电影名'])
        film_ratings.append(float(row['评分']))
        film_rankings.append(int(row['排名']))
    fig, ax1 = plt.subplots()
    ax2 = ax1.twinx()
    ax1.plot(film_names, film_ratings, 'g-')
    ax2.plot(film_names, film_rankings, 'b-')
    ax1.set_xlabel('电影名')
    ax1.set_ylabel('评分', color='g')
    ax2.set_ylabel('排名', color='b')
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.title('豆瓣电影排行榜')
    plt.show()

注意：由于网站页面可能会发生变更，以上代码仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。