设计与实现一个数据分析应用系统 ，基于https://movie.douban.com/top250这个网页，数据爬取电影名称、评分、评价人数等信息，用于电影数据分析，具有以下功能：数据爬取功能、数据预处理、数据统计功能、可视化分析功能、分类或预测功能。，

设计并实现一个基于豆瓣电影Top250的数据分析应用系统，你需要按照以下步骤进行：

1. **数据爬取功能**:
- 使用Python库如`requests`和`BeautifulSoup`或者更现代的`Scrapy`框架来发送HTTP请求，解析HTML获取电影信息。首先，获取每个电影的基本信息，包括名称（title）、评分（rating）和评价人数（votes）。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_movie_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 解析HTML找到电影列表元素
    movie_list = soup.find('ol', {'class': 'grid_view'})
    movies = []
    for item in movie_list.find_all('li'):
        title = item.h2.a['title']
        rating = float(item.strong.text)
        votes = int(item.next_sibling.strip().split('（')[0])
        movies.append({'title': title, 'rating': rating, 'votes': votes})
    return movies

2. **数据预处理**:
- 检查数据质量，可能需要清洗缺失值、异常值，以及统一数据格式。
- 将获取到的数据存储到文件（如CSV、JSON或数据库）中便于后续使用。

3. **数据统计功能**:
- 计算平均分、最高分、最低分等统计数据。
- 分析评分分布，比如计算四分制评分的百分比。

import pandas as pd

def process_movies(movies_data):
    df = pd.DataFrame(movies_data)
    stats = df.describe(include='all').T
    score_distribution = df['rating'].value_counts(normalize=True) * 100
    return stats, score_distribution

4. **可视化分析功能**:
- 使用`matplotlib`, `seaborn`, 或者 `plotly`等库生成图表展示数据。例如，创建柱状图显示评分分布，折线图对比排名前几的电影评分变化。

import seaborn as sns

def visualize_analysis(stats, distribution):
    sns.barplot(x=range(1, len(distribution)+1), y=distribution.values)
    plt.title('评分分布')
    plt.show()
    
    # 另外的可视化例子
    plt.plot(df.sort_values(by='rating', ascending=False).head(5)['rating'])
    plt.title('前五名电影评分走势')
    plt.show()

5. **分类或预测功能** (假设你想根据评分做简单的分类，如优秀、良好、一般)：
- 对评分进行阈值划分。
- 应用机器学习算法（如决策树、随机森林、逻辑回归）来进行分类或预测。这里需要用到`scikit-learn`库。

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

def classify_movies(df, threshold):
    X = df['rating'].values.reshape(-1, 1)
    y = ['Excellent' if r >= threshold else 'Average' for r in X]
    model = DecisionTreeClassifier()
    model.fit(X, y)
    predictions = model.predict(X)
    return predictions

6. **整合功能**:
- 创建主程序调用上述函数，让用户选择操作（爬取、预处理、分析或分类），并在用户界面中展示结果。

if __name__ == '__main__':
    url = "https://movie.douban.com/top250"
    movies_data = get_movie_data(url)
    stats, distribution = process_movies(movies_data)
    visualize_analysis(stats, distribution)
    
    # 用户交互示例
    user_input = input("请选择功能（1.爬取，2.预处理，3.统计，4.可视化，5.分类）:")
    ...