1．目标网站：https://movie.douban.com/； 2．从该网站中找到电影排名的链接； 3．仔细分析排名网站页面发生变更时的信息； 4．列出详细分析页面的步骤； 5．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、 6．评分、排名及图片； 7．数据存储到films.csv或名为films的记事本中或名为films的数据 8．库中，存储以下内容： 9．电影名、导演和演员、评分、排名; 10．将电影图片获取后存储到films_pic文件夹中； 11．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 12．可视化操作。

好的，我会按照你的要求一步步为你解释。

1. 目标网站为 https://movie.douban.com/，我们需要从这个网站中找到电影排名的链接，可以在首页中的导航栏中找到电影排行榜，链接为 https://movie.douban.com/chart。
2. 对于排名网站页面发生变更时的信息，我们可以通过订阅豆瓣电影排行榜的 RSS 订阅源来获取排名变更的信息，或者定期访问排名页面来获取最新的电影排名数据。
3. 接下来，我们需要编写代码模拟浏览器人为操作，获取电影的电影名、导演和演员、评分、排名及图片。具体步骤如下：
- 使用 requests 库向电影排名链接发送 GET 请求，获取网页的 HTML 内容。
- 使用正则表达式或 BeautifulSoup 库对 HTML 内容进行解析，找到需要获取的电影信息的所在位置。
- 使用 requests 库获取电影图片，并将电影信息存储到 Pandas DataFrame 中。
- 使用 Pandas 库将 DataFrame 中的电影信息存储到 CSV 文件或数据库中，并将电影图片存储到指定文件夹中。
4. 在存储电影信息到 CSV 文件或数据库中时，我们需要将电影名、导演和演员、评分、排名等信息存储到数据表或者数据框中，以便后续的数据处理和可视化操作。
5. 在将电影图片存储到指定文件夹中时，我们可以使用 os 库创建新的文件夹，并将图片文件保存到该文件夹中。
6. 在对存储数据进行检查处理时，我们需要对数据进行清洗和去重操作，比如删除空值、删除重复数据等，以保证数据的准确性和完整性。
7. 最后，我们可以使用 Matplotlib 库或其他数据可视化库，生成电影名评价数及评分的折线图或其他图表，以便更好地展示电影排名、评分等数据的变化趋势。