如何使用Jupyter Notebook爬取豆瓣电影Top250的数据？

使用Jupyter Notebook爬取豆瓣电影Top250的数据，可以按照以下步骤进行：

1. 导入需要的库：requests、BeautifulSoup和pandas。

   import requests
   from bs4 import BeautifulSoup
   import pandas as pd

2. 确定要爬取的网址，并设置请求头，防止被网站屏蔽。

   url = 'https://movie.douban.com/top250'
   headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

3. 发送请求并获取网页内容。

   res = requests.get(url, headers=headers)
   soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

4. 解析网页内容，获取电影相关信息。

   movie_list = soup.find('ol', class_='grid_view').find_all('li')
   data_list = []
   for movie in movie_list:
       rank = movie.find('em').text
       title = movie.find('span', class_='title').text
       rating = movie.find('span', class_='rating_num').text
       comment = movie.find('span', class_='inq').text
       data_list.append([rank, title, rating, comment])

5. 将电影信息存储到DataFrame中，并将DataFrame导出为csv文件。

   df = pd.DataFrame(data_list, columns=['排名', '电影名称', '评分', '评语'])
   df.to_csv('douban_top250.csv', index=False)

这样就可以得到一份包含豆瓣电影Top250的电影名称、评分、评语等信息的csv文件。