参考上课讲授的案例，在网易云音乐官网(https://music.163.com/)上分 别下载二首你喜欢的音乐和二部MTV视频内容，作为文件保存在指 定的路径下。

很抱歉，我作为一个AI语言模型无法执行具体的文件下载操作。但是，您可以通过以下步骤在网易云音乐官网上下载您喜欢的音乐和MTV视频：

1. 打开网易云音乐官网（https://music.163.com/）并登录账号
2. 在搜索框中输入您想要下载的歌曲或MTV的名称或歌手名，并点击搜索按钮
3. 找到您想要下载的歌曲或MTV，点击它的封面或歌曲名进入歌曲或MTV的详情页
4. 在歌曲或MTV的详情页中，找到下载按钮或下载链接，点击它并选择保存路径即可将文件下载至指定路径下

请注意，下载版权受保护的音乐和视频是违法行为，建议您在下载前确认您已经获得了合法的授权或使用许可。

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结合上课讲授内容，从https://ssr1.scrape.center网站上分别爬取10个 页面的网页源代码，使用正则表达式提取共100部电影的电影名称， 类型，制作产地，播放时长，发布日期及评分的数据，保存到.csv文 件中

好的，我可以帮你完成这个任务。我们需要使用 Python 的 requests 库来爬取网页源代码，使用正则表达式来提取数据，并使用 pandas 库将数据保存到 CSV 文件中。

首先，我们需要安装 requests 和 pandas 库。你可以使用以下命令来安装它们：

pip install requests pandas

接下来，我们可以开始编写 Python 代码。以下是完整的代码：

import re
import requests
import pandas as pd

# 定义正则表达式
name_pattern = re.compile(r'<h2>\s*<a[^>]*>(.*?)</a>', re.S)
info_pattern = re.compile(r'<div class="channel-detail movie-item-title" title="(.*?)">', re.S)
score_pattern = re.compile(r'<div class="channel-detail channel-detail-orange"><i class="integer">(.*?)</i><i class="fraction">(.*?)</i></div>', re.S)

# 定义函数来获取网页源代码并提取数据
def get_movie_data(url):
    # 发送 GET 请求并获取网页源代码
    response = requests.get(url)
    html = response.text

    # 使用正则表达式提取电影名称、类型、制作产地、播放时长、发布日期和评分
    names = name_pattern.findall(html)
    infos = info_pattern.findall(html)
    scores = score_pattern.findall(html)

    data = []
    for i in range(len(names)):
        name = names[i].strip()
        info = infos[i].strip().split('/')
        score = float(scores[i][0] + '.' + scores[i][1])

        movie_data = {
            '名称': name,
            '类型': info[0],
            '制作产地': info[1],
            '播放时长': info[2],
            '发布日期': info[3],
            '评分': score
        }
        data.append(movie_data)

    return data

# 定义要爬取的网页 URL
urls = [
    'https://ssr1.scrape.center/page/1',
    'https://ssr1.scrape.center/page/2',
    'https://ssr1.scrape.center/page/3',
    'https://ssr1.scrape.center/page/4',
    'https://ssr1.scrape.center/page/5',
    'https://ssr1.scrape.center/page/6',
    'https://ssr1.scrape.center/page/7',
    'https://ssr1.scrape.center/page/8',
    'https://ssr1.scrape.center/page/9',
    'https://ssr1.scrape.center/page/10'
]

# 爬取数据并保存到 CSV 文件
data = []
for url in urls:
    data += get_movie_data(url)

df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('movies.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')

代码中定义了三个正则表达式，分别用于提取电影名称、类型、制作产地、播放时长、发布日期和评分。然后，我们定义了一个 `get_movie_data` 函数来获取网页源代码并提取数据。该函数接受一个 URL 参数，并返回一个包含电影数据的列表。

接下来，我们定义了要爬取的网页 URL 列表，并循环遍历每个 URL，调用 `get_movie_data` 函数来获取数据，并将所有数据保存到一个列表中。最后，我们使用 pandas 库将数据保存到 CSV 文件中。

请注意，我们使用了 `utf-8-sig` 编码来保存 CSV 文件，因为该编码可以确保在 Excel 中正确显示中文字符。

希望这可以帮助你完成任务！

D3.js有哪些比较好的中文视频教程

### 回答1：
D3.js 是一个用于创建交互式数据可视化图表的 JavaScript 库，它在数据可视化领域很受欢迎。这里有几个可以参考的中文视频教程：

1. D3.js 入门教程：https://www.bilibili.com/video/BV1v741147Gd

2. D3.js 实战教程：https://www.bilibili.com/video/BV1Qh41127Dv

3. D3.js 视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1sZ4y1x7wN

4. D3.js 数据可视化实战：https://www.bilibili.com/video/BV1GJ41127LW

希望这些视频能够帮助你学习 D3.js。

### 回答2：
D3.js是一种流行的JavaScript图形库，用于创建动态、交互式和可定制化的数据可视化。对于初学者来说，学习D3.js可能会有一些挑战。幸运的是，有一些优质的中文视频教程可以帮助你入门和掌握D3.js。

以下是一些比较好的中文视频教程：

1. "D3.js数据可视化基础课程" - 这是一套由腾讯课堂提供的D3.js教程，由资深前端开发者授课。该教程从D3.js的基础知识开始，逐步引导学生学习如何创建各种类型的数据可视化图表。

2. "D3.js数据可视化实战攻略" - 在这个教程中，你将学习如何使用D3.js创建实际的数据可视化项目。它由一位经验丰富的数据可视化专家讲授，并强调实践和项目应用。

3. "D3.js入门与实践" - 这个教程适合那些没有任何编程经验的初学者。它从介绍基本概念和语法开始，并提供了一些实际的演示和练习，帮助你逐步掌握D3.js的使用方法。

4. "D3.js可视化设计指南" - 这个教程主要关注D3.js的可视化设计原则和最佳实践。它将讲解如何选择合适的图表类型、如何调整图表的颜色和样式，以及如何使你的数据可视化更具吸引力和易于理解。

这些视频教程是学习D3.js的很好的资源，可以帮助你快速入门和提升技能。此外，还有许多在线文档和示例代码可供参考，以进一步加深对D3.js的理解和应用。