Python爬取豆瓣top100信息和电影图片并做出可视化数据，每行代码都要注释，并写出程序设计思路

### 回答1：
程序设计思路：
1. 发送HTTP请求，获取豆瓣电影top100的网页源码；
2. 解析网页源码，提取出电影的信息，包括电影名、评分、评价人数、导演、主演、上映时间和电影海报链接；
3. 使用正则表达式等方法提取电影海报链接，并下载电影海报图片；
4. 使用可视化工具（如Matplotlib）对电影评分、评价人数等数据进行可视化。

代码实现如下：

### 回答2：
Python爬取豆瓣Top100信息和电影图片，并可视化数据的程序设计思路如下：

1. 导入相关库：使用requests库发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库解析HTML网页，使用matplotlib库进行数据可视化。

2. 确定爬取网页的URL：豆瓣Top100电影的URL为https://movie.douban.com/top250。

3. 发送HTTP请求，获取网页内容：使用requests库的get()方法发送GET请求，并传入URL参数，获取豆瓣Top100网页的HTML内容。

4. 解析HTML网页内容：使用BeautifulSoup库将获取到的HTML内容解析为BeautifulSoup对象。

5. 提取电影信息：根据网页的HTML结构和标签，使用BeautifulSoup对象的find_all()和find()方法提取电影的排名、电影名、评分、评价人数等信息，并将其存储到相应的列表中。

6. 下载电影图片：通过遍历电影信息列表，使用requests库的get()方法发送GET请求获取电影图片的URL，并使用open()函数将图片保存到本地。

7. 数据可视化：根据提取到的电影信息列表，使用matplotlib库将电影排名和评分作为横纵轴，绘制散点图或柱状图，实现电影排名和评分的数据可视化。

8. 打印结果或保存为文件：将爬取到的电影信息和图片URL打印输出或保存为文件，可用于后续操作或展示。

以上是Python爬取豆瓣Top100信息和电影图片并做出可视化数据的程序设计思路，根据这些思路编写代码，注释每行代码，即可完成该任务。

### 回答3：
程序设计思路：
1. 导入所需的库：requests, BeautifulSoup, pandas, matplotlib
2. 使用requests库发送HTTP GET请求获取豆瓣Top100的页面内容。
3. 使用BeautifulSoup库解析页面内容，提取电影名称、评分和电影详情页面链接。
4. 创建一个空的DataFrame来存储电影信息。
5. 遍历每个电影的详情链接，使用requests库发送HTTP GET请求获取电影详情页面的内容。
6. 使用BeautifulSoup库解析详情页面内容，提取电影导演、演员、类型和上映日期等信息。
7. 将电影信息存储到上一步创建的DataFrame中。
8. 使用matplotlib库绘制评分分布的直方图，并保存为图片文件。
9. 使用matplotlib库绘制评分和上映日期的关系图，并保存为图片文件。
10. 输出电影信息的DataFrame。

代码如下：

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

# 发送HTTP GET请求获取豆瓣Top100的页面内容
url = 'https://movie.douban.com/top250'
response = requests.get(url)
html = response.text

# 使用BeautifulSoup解析页面内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
movies = soup.select('.item')
data = []

# 遍历每个电影的详情链接，获取电影名称、评分和电影详情页面链接
for movie in movies:
    name = movie.select('.title')[0].text
    rating = movie.select('.rating_num')[0].text
    link = movie.select('.hd a')[0]['href']
    # 发送HTTP GET请求获取电影详情页面的内容
    response = requests.get(link)
    html = response.text
    # 使用BeautifulSoup解析详情页面内容
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    # 提取电影导演、演员、类型和上映日期等信息
    director = soup.select('.attrs a')[0].text
    actors = [actor.text for actor in soup.select('.actor .attrs a')]
    genre = [tag.text for tag in soup.select('.genre span')]
    release = soup.select('#info span[property="v:initialReleaseDate"]')[0].text
    # 将电影信息存储到DataFrame中
    data.append([name, rating, director, actors, genre, release])

df = pd.DataFrame(data, columns=['名称', '评分', '导演', '演员', '类型', '上映日期'])

# 绘制评分分布的直方图
plt.hist(df['评分'].astype(float), range=[0, 10], bins=10, edgecolor='black')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('电影数量')
plt.title('豆瓣Top100评分分布')
plt.savefig('rating_distribution.png')
plt.close()

# 绘制评分和上映日期的关系图
df['上映日期'] = pd.to_datetime(df['上映日期'])
plt.scatter(df['评分'].astype(float), df['上映日期'])
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('上映日期')
plt.title('豆瓣Top100评分和上映日期关系图')
plt.savefig('rating_release.png')
plt.close()

# 输出电影信息的DataFrame
print(df)

以上代码通过requests库发送HTTP GET请求获取豆瓣Top100的页面内容，并使用BeautifulSoup库解析页面内容提取所需的电影信息。然后使用pandas库创建一个DataFrame来存储电影信息，其中包括电影名称、评分、导演、演员、类型和上映日期等。接下来使用matplotlib库绘制评分分布的直方图和评分和上映日期的关系图，并保存为图片文件。最后输出电影信息的DataFrame。