爬取豆瓣电影TOP250程序，包含非常详细的注释，基本每句程序都有。

标题中的“爬取豆瓣电影TOP250程序”是指一个Python程序，它的主要任务是自动抓取并处理豆瓣电影网站上TOP250电影的相关数据。这个程序对于想要学习网络爬虫，特别是对数据分析和电影数据感兴趣的用户来说，是一个很好的实践案例。 在描述中提到的“包含非常详细的注释，基本每句程序都有”，意味着源代码中提供了丰富的注解，这对于初学者理解和学习代码逻辑非常有帮助。程序员通常会在关键代码行或复杂功能段落添加注释，以解释代码的功能、工作原理或注意事项，这有助于其他开发者（或者未来的自己）快速理解代码。 描述中的“最后保存到EXCEL表中”说明了程序的输出形式。抓取的数据，包括电影的名称、评分、评价人数等，会被整理并存储为Excel文件，这是一种常见的数据导出格式，便于进一步的数据分析或可视化。 提及的“分为两个文件夹，一个是库函数文件，一个是主函数文件”，展示了代码组织的良好实践。库函数文件通常包含了可以复用的通用功能，比如网络请求、数据解析等；而主函数文件则是程序的主要执行部分，它调用库函数来完成特定的任务。这种模块化的结构使得代码更易于维护和扩展。 “最后还有一个已爬取成功的EXCEL表”表明程序已经成功运行过，并且生成了预期的输出结果，这为用户验证程序功能和数据正确性提供了便利。 从标签“python 爬虫”可以推测，这个程序使用Python语言编写，并且利用了Python的网络爬虫库，如BeautifulSoup、requests等，来实现网页的抓取和解析。Python因为其简洁的语法和丰富的第三方库，常被用于开发网络爬虫。 这个压缩包包含了一个完整的Python爬虫项目，涉及的知识点包括： 1. Python编程基础：变量、控制流、函数等。 2. Python网络请求库requests的使用，包括发送HTTP请求、处理响应等。 3. HTML和CSS选择器的理解，用于定位网页上的目标数据。 4. 数据解析库，如BeautifulSoup，用来解析HTML文档，提取所需信息。 5. 文件操作，将抓取的数据写入Excel文件。 6. 代码注释与模块化编程，提高代码可读性和可维护性。 7. 网络爬虫的道德与法律法规，如遵守网站的robots.txt协议，尊重数据版权。 这个项目对于学习Python爬虫技术，提升数据抓取和处理能力，以及了解实际项目开发流程具有很高的参考价值。