“Python 爬虫 豆瓣电影Top250产品系统

本项目旨在展示 Python 在数据采集与可视化领域的实际应用能力。当前互联网拥有海量影评数据，但缺乏直观的量化分析。本项目以“豆瓣电影 Top 250”为目标，通过自动化技术获取公开评分数据，并对其进行年代分布规律的分析，帮助理解电影工业的黄金发展期。

1.数据采集模块：利用自动化工具访问目标网页，自动翻页抓取，共成功获取 250 部经典电影的片名、上映年份、评分及评价人数，并实现数据的本地持久保存。

2.数据可视化模块：基于抓取的结构化数据，编写统计分析逻辑，自动生成“电影上映年代分布图”等可视化图表，直观展示各年代经典电影的产出数量。

负责任务：独立完成项目的全栈开发，包括架构设计、代码编写（爬虫与可视化）、反爬策略突破以及数据的清洗统计。
技术栈：使用 Python 语言，结合 Playwright 自动化库实现动态网页数据抓取，利用 BeautifulSoup 进行 HTML 解析，并使用正则表达式（Regex）进行数据清洗。最终采用 Matplotlib 库完成数据的可视化图表绘制。
难点与亮点：项目难点在于突破网站的反爬机制。本系统通过 Playwright 模拟真实浏览器环境及用户行为，成功解决了因请求被拦截导致的数据获取失败问题，实现了数据从抓取到呈现的完整闭环。