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！