项目概述：使用Python和Jupyter Notebook，爬取并分析豆瓣电影TOP250页面的源代码，获取可供后续分析的数据。整个流程分为多个清晰步骤，通过Markdown编辑器标注详细步骤，并提供图片讲解和完整代码。

项目流程：

1. 准备工作：安装并导入必要库，配置爬虫环境；

2. 数据爬取：使用Python的requests库获取豆瓣TOP250页面的HTML源代码；

3. 数据解析：借助BeautifulSoup或正则表达式提取关键信息（如电影名称、评分、评价人数等）；

4. 数据清洗和存储：将提取的数据清洗后存储至本地CSV文件，供后续数据分析使用；

5. 代码示例：文中每一步骤均配有Python代码示例，以帮助理解和复现项目；

6. 进阶分析：展示一些可能的扩展性分析，帮助读者深入理解爬取数据后的应用。

项目特点：

- 细节丰富：每一关键步骤均详细展示，从配置到爬取、数据存储，代码和文字解说搭配；

- 清晰分步：借助Markdown条理清晰地划分步骤，加粗关键词、使用小标题让阅读更加轻松。

最后，希望本项目能够帮助您提升数据爬取和分析能力，实践Python在数据爬取项目中的应用！