使用Selenium实现动态网页爬取，实现某一本书或电影的评论爬取任务，要求至少爬取100条评论内容，以excel格式存储到本地。

好的，我可以帮你解决这个问题。首先，你需要安装Selenium和Chrome浏览器，并下载Chrome驱动器。然后，你需要在Python中导入Selenium和Pandas库，并设置Chrome浏览器的路径和驱动器路径。接下来，你可以使用Selenium模拟用户在网站上进行浏览，并使用BeautifulSoup库解析HTML内容，提取评论信息。最后，你可以将提取的评论信息存储到Excel文件中。以下是一个简单的示例代码：

from selenium import webdriver
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 设置Chrome浏览器的路径和驱动器路径
chrome_path = 'path/to/chrome.exe'
driver_path = 'path/to/chromedriver.exe'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path, chrome_options=chrome_path)

# 模拟用户在网站上进行浏览
url = 'https://book.douban.com/subject/1084336/comments'
driver.get(url)

# 解析HTML内容，提取评论信息
html = driver.page_source
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
comments = soup.find_all('span', {'class': 'short'})
comment_list = []
for comment in comments:
    comment_list.append(comment.get_text())

# 将提取的评论信息存储到Excel文件中
df = pd.DataFrame(comment_list, columns=['Comment'])
df.to_excel('comments.xlsx', index=False)

# 关闭浏览器
driver.quit()

上述代码可以爬取豆瓣书籍《追风筝的人》的评论，并将提取的评论信息存储到Excel文件中。你可以根据需要修改代码中的网址和选择器，以爬取其他书籍或电影的评论。