业务和功能介绍
本项目是一个基于 Python 的轻量级网页数据采集工具，目标站点为豆瓣电影Top250榜单。立项背景是学习和研究数据采集与清洗的完整流程，为后续的电影数据分析、推荐系统研究积累原始数据。系统核心功能包括：1）自动遍历榜单全部分页（共10页、250部影片），抓取排名、片名、评分、评价人数、年份、国家、类型等字段；2）内置反爬应对机制，包括User-Agent池轮换、随机请求延时和失败重试，保证抓取过程稳定友好；3）对原始数据进行清洗、去重和类型转换后，结构化存储为CSV和Excel文件；4）基于采集结果自动生成评分分布、年代分布等统计图表。用户只需运行主程序即可完成从抓取、清洗到分析的全流程。
项目实现
整体采用模块化分层设计，分为页面抓取、HTML解析、数据清洗、存储分析四层。抓取层使用 requests 发送HTTP请求，配合自定义User-Agent池与随机延时规避反爬；解析层使用 BeautifulSoup + lxml 提取页面中的电影条目字段；清洗层基于 pandas 完成去重、缺失值处理和数据类型转换；存储层将结果输出为CSV和Excel，并调用 matplotlib 生成可视化图表。我负责全部模块的设计与编码。开发中遇到的主要难点是目标站点的请求频率限制，初期连续抓取会返回403，后通过随机延时（2-5秒）加失败重试机制解决；另一难点是部分影片存在多语言片名、缺失年份等脏数据，通过正则清洗和字段兜底策略保证最终数据完整率100%。全程250条数据抓取耗时约40秒。
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