豆瓣电影“最新热门电视剧”信息爬取 爬取内容：电视剧名称，类型，首播，导演，评分，评价数等 URL: https://movie.douban.com/需要满足以下的项目需求 项目需求 1. 实现两层网页的信息爬取，并将爬取的信息进行整合保存到excel文件中。 （1） 基础：爬取一个外层页中，所有内层页的信息 （2） 进阶：爬取多个外层页中，所有内层页的信息 2. 每个题目中，至少爬取上述给定爬取内容中的五项。 3. 自学数据可视化方法，将爬取结果以曲线图、柱状图等方式显示。 4. （选做）自学scrapy库，尝试将以上题目用scrapy框架实现。给出代码

以下使用Python的requests、BeautifulSoup和pandas库实现豆瓣电影最新热门电视剧信息爬取，并将爬取的信息保存到Excel文件中的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送HTTP请求获取网页内容
def get_page(url):
    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'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text

# 解析外层页，获取内层页链接
def parse_outer_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    items = soup.select('.channel-item')
    inner_page_urls = []
    for item in items:
        inner_page_url = item.select_one('.title a')['href']
        inner_page_urls.append(inner_page_url)
    return inner_page_urls

# 解析内层页，提取所需信息
def parse_inner_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    name = soup.select_one('.name').text.strip()
    types = [tag.text.strip() for tag in soup.select('.tags .tag')]
    release_date = soup.select_one('.release-date').text.strip()
    directors = [tag.text.strip() for tag in soup.select('.info .attrs a')]
    rating = soup.select_one('.rating-score').text.strip()
    rating_count = soup.select_one('.rating-count').text.strip()
    
    return {
        '名称': name,
        '类型': '/'.join(types),
        '首播': release_date,
        '导演': '/'.join(directors),
        '评分': rating,
        '评价数': rating_count
    }

# 将爬取的信息保存到Excel文件
def save_to_excel(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_excel(filename, index=False)

# 爬取两层网页的信息并保存到Excel文件
def crawl_and_save(url, filename):
    outer_page_html = get_page(url)
    inner_page_urls = parse_outer_page(outer_page_html)
    
    data = []
    for inner_page_url in inner_page_urls:
        inner_page_html = get_page(inner_page_url)
        info = parse_inner_page(inner_page_html)
        data.append(info)
    
    save_to_excel(data, filename)

# 示例：爬取一个外层页中所有内层页的信息并保存到Excel文件
crawl_and_save('https://movie.douban.com/', 'douban_tv.xlsx')

# 示例：爬取多个外层页中所有内层页的信息并保存到Excel文件
for i in range(3):  # 爬取前三个外层页的信息
    url = f'https://movie.douban.com/?start={i*20}&type=T'
    filename = f'douban_tv_{i+1}.xlsx'
    crawl_and_save(url, filename)

请注意，以上代码示例仅包含基本的爬取和保存功能，不包括数据可视化和使用Scrapy框架实现的选做部分。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

希望对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。