立项原因：影视内容推荐与舆情分析产品长期依赖人工标注或第三方付费API获取影片基础信息，成本高且更新滞后。本项目旨在通过轻量级爬虫自动采集影评平台榜单数据，解决基础数据源缺失、竞品信息不对称以及运营决策缺乏实时参考指标的产品痛点。
行业场景：在影视投资、宣发监测及内容聚合类App中，需要持续跟踪主流影评平台的影片热度与口碑走势。榜单中的评分、评价人数及导演信息是衡量影片市场表现的关键因子，该抓取任务为下游数据分析、榜单快报生成及个性化推荐提供原始数据燃料，适用于媒体监测、院线排片辅助和影迷社区运营等业务背景。
具体功能模块：
（1）会话管理模块——维护Requests会话对象，统一处理Cookie和连接复用；（2）请求伪装模块——配置动态User-Agent和Referer等头信息，规避简单反爬；（3）解析抽取模块——基于lxml库编译XPath表达式，从HTML文档中定位目标节点；（4）数据清洗模块——对抽取的文本进行去空格、类型转换和缺失值填充；（5）结果输出模块——将结构化数据导出为CSV文件，并支持分页循环抓取多页榜单。
主要功能描述：系统发送HTTP GET请求至目标榜单URL，获取完整HTML响应后，利用预编译的XPath路径分别提取每部影片的排名、中文名称、评分、评价人数字符串及导演姓名；随后对原始文本执行正则清洗与数值化处理，剔除异常条目；最终将所有数据组装为字典列表，按页码递增方式连续抓取，直至达到设定页数上限，完成静态页面的一次性全量采集。
我”负责的具体任务：我独立完成请求会话的构建与头部参数调优，编写XPath表达式并逐条测试定位准确性，设计数据清洗管道处理脏数据，以及实现分页循环逻辑和本地文件持久化存储。
技术栈、架构与亮点难点：技术栈为Python 3 + Requests + lxml，架构采用“请求-解析-清洗-存储”四层流水线。难点在于榜单中导演字段包含多个姓名，我通过正则表达式精准抓取到了所需数据。
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