三日目に仕事で来ました

'' 'IMDBのTOP250クロール
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https://movie.douban.com/top250?start=0&filter=を
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https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=
' '
インポート要求
のインポートを再
＃クライミングフィルムスプライシングアドレスURLの
NUM = 0
：（10）にラインレンジ用
    URL =' https://movie.douban.com/top250?start=%s&filter=「％（NUM）
    NUM = 25 +
#Print（URL）
のデータ取得要求を送信するために＃スプライスさULRアドレス
応答= requests.get（URL）
＃印刷（response.text）テキストデータ＃の取得
＃3の解析と抽出データ
＃映画名、映画アドレス、映画のスコア、評価者の数
は、データを抽出したい＃のre.findall（「テキストマッチングルール、」「マッチングテキスト」、「パターンマッチング」）＃パーステキストデータ
＃*：？フィルタ不要なデータを目的のデータが表示されるまで
（。*？）＃を：所望のデータを抽出
＃マッチングルールを
＃<DIV CLASS = "アイテム">。*？<a href="(.*?)">。*？<スパンクラス= "タイトル">（。*？）</ span>を。*？<スパンクラス= "rating_num"プロパティ= "V：平均"（。*？）？> </ span>の*の<span>（。*？）人评价</ span>の
データ= re.findall（ '<DIV CLASS =」アイテム">。*？<a href="(.*?)">。*？<スパンクラス="タイトル">（。*？）</ span>を。*？<スパンクラス=" rating_num」プロパティ= "V：平均"（。*？）。？（。*？）> </ span>の*の<span>人评价</ span>の」、response.text、re.S）＃re.S忽略换行
＃の印刷（データ）
のデータでD用：
    ＃プリント（d）の

    URL、名前、ポイントは、= dはカウント

    movie_data = ''」
    电影名称：％sの
    电影地址：％sの
    电影评分：％sの
    评价人数：S％
    \ N-
    ''「％（名前、URL、ポイント、COUNT）

    印刷（movie_data）

    ＃4.保存したデータ
    ＃1 A：追加
    オープンと（ '豆瓣の.txt'、 ''、エンコード= 'UTF-8'）、Fとして：
        f.write（movie_data）