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本次爬虫案例使用Python语言编写，使用了requests库进行网页请求，使用了BeautifulSoup库进行网页解析，使用了openpyxl库进行数据的保存。

案例中的爬虫目标是豆瓣电影Top250，通过循环访问不同页面进行数据的爬取。在每个页面上，使用requests库发送GET请求，并设置合适的请求头，以避免被网站屏蔽。然后使用BeautifulSoup库解析返回的HTML响应，提取出需要的电影信息。

电影信息包括电影名称、排名和简介。通过解析HTML结构，使用find方法获取到对应的元素，然后提取出文本内容。提取到的信息存储在一个列表中，然后通过openpyxl库将信息逐行写入Excel文件的工作表中。

最后，使用workbook.save方法将数据保存到名为"douban_movie_top250.xlsx"的Excel文件中。

需要注意的是，在实际爬取数据时，应该遵循网站的robots.txt规范，并避免对网站造成过大的负担。另外，豆瓣电影Top250是一个公开的网页，但对于其他网站，可能需要进行登陆或者处理反爬机制。

以下是一个简单的Python爬虫案例，用于爬取豆瓣电影Top250的数据，并保存到Excel文件中。 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import openpyxl# 创建工作簿和工作表
workbook = openpyxl.Workbook()
sheet = workbook.active
sheet.title = 'Top250'# 爬取数据
url = 'https://movie.douban.com/top250'
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}for i in range(10):params = {'start': i * 25}response = requests.get(url, headers=headers, params=params)soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 解析数据movies = soup.find_all('div', class_='info')print(movies)for movie in movies:title = movie.find('span', class_='title').textrank = movie.find('a')["href"]info = movie.find('div', class_='bd').p.text.strip().split('\n')[0]sheet.append([title, rank, info])# 保存数据到Excel文件
workbook.save('douban_movie_top250.xlsx')
workbook.close()

excle数据预览：

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