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，代码完整可运行

程序设计思路：
1. 导入需要的模块：requests、beautifulsoup4、pandas、matplotlib、PIL
2. 使用requests模块获取豆瓣电影Top250的网页源代码
3. 使用beautifulsoup4模块解析网页源代码，获取电影名称、评分、图片链接等信息
4. 使用pandas模块将获取的信息整合为DataFrame格式
5. 使用matplotlib模块绘制电影评分的柱状图
6. 使用PIL模块下载电影海报图片并保存在本地

完整代码如下：

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

# 定义获取网页源代码函数
def get_html(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "Error"

# 定义获取电影信息函数
def get_movie_info(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    data = []
    for item in soup.find_all('div', class_='item'):
        title = item.find('span', class_='title').string
        rating_num = item.find('span', class_='rating_num').string
        img_url = item.find('img')['src']
        data.append([title, rating_num, img_url])
    return data

# 定义生成DataFrame函数
def generate_dataframe(data):
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Rating', 'Img_url'])
    return df

# 定义绘制柱状图函数
def draw_rating_bar(df):
    # 按评分排序
    df = df.sort_values(by='Rating', ascending=False)
    # 绘制柱状图
    plt.bar(df['Title'], df['Rating'])
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.xlabel('Movie Title')
    plt.ylabel('Rating')
    plt.title('Top 100 Movies on Douban')
    plt.show()

# 定义下载图片函数
def download_image(img_url, file_path):
    img_data = requests.get(img_url).content
    img = Image.open(io.BytesIO(img_data))
    img.save(file_path)

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    url = 'https://movie.douban.com/top250'
    html = get_html(url)
    data = get_movie_info(html)
    df = generate_dataframe(data)
    draw_rating_bar(df.head(10))
    for i in range(10):
        download_image(df.loc[i, 'Img_url'], f'{i+1}.png')

注释详解：

1. 导入需要的模块：requests、beautifulsoup4、pandas、matplotlib、PIL

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

2. 使用requests模块获取豆瓣电影Top250的网页源代码

def get_html(url):
    try:
        r = requests.get(url, timeout=30)
        r.raise_for_status()
        r.encoding = r.apparent_encoding
        return r.text
    except:
        return "Error"

url = 'https://movie.douban.com/top250'
html = get_html(url)

3. 使用beautifulsoup4模块解析网页源代码，获取电影名称、评分、图片链接等信息

def get_movie_info(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    data = []
    for item in soup.find_all('div', class_='item'):
        title = item.find('span', class_='title').string
        rating_num = item.find('span', class_='rating_num').string
        img_url = item.find('img')['src']
        data.append([title, rating_num, img_url])
    return data

data = get_movie_info(html)

4. 使用pandas模块将获取的信息整合为DataFrame格式

def generate_dataframe(data):
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Title', 'Rating', 'Img_url'])
    return df

df = generate_dataframe(data)

5. 使用matplotlib模块绘制电影评分的柱状图

def draw_rating_bar(df):
    # 按评分排序
    df = df.sort_values(by='Rating', ascending=False)
    # 绘制柱状图
    plt.bar(df['Title'], df['Rating'])
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.xlabel('Movie Title')
    plt.ylabel('Rating')
    plt.title('Top 100 Movies on Douban')
    plt.show()

draw_rating_bar(df.head(10))

6. 使用PIL模块下载电影海报图片并保存在本地

def download_image(img_url, file_path):
    img_data = requests.get(img_url).content
    img = Image.open(io.BytesIO(img_data))
    img.save(file_path)

for i in range(10):
    download_image(df.loc[i, 'Img_url'], f'{i+1}.png')

程序运行后，会生成一张柱状图和前十部电影的海报图片。你也可以根据自己的需求修改代码，如获取更多电影信息或绘制不同的图表类型。