从Top250电影榜单上爬取所有电影的相关信息（包括影片海报、影片海报链接、影片中外文名、影片评分、影片评价人数、影片概况、影片缩略信息，例如：导演，部分演员，上映时间，电影类型等等），将海报以.jpg形式、将其他信息以excel文件的形式存在本地，数据量足够支撑现场演示的检索需求；在爬取信息的同时产生了一个字典，以排名为键，中文名为值，将其存在本地，方便爬虫完毕后的查找。
以榜单中的排名为键，以待查电影存在本地的图片路径和excel路径组成的元组为值，建立B+树，为了扩充查找功能，建立一个hash表，键为豆瓣排名，值为中文名和评分人数，以及评分组成的列表。当要查找排名时，通过键的比对可以迅速定位磁盘路径，减少对磁盘的读取次数，提高查找效率，查找其他信息时通过hash表映射，将在磁盘中的搜索转化为在内存中的搜索，大大提高检索效率。
在GUI界面提供了豆瓣榜单排名准确查找，电影名准确查找，评分区间模糊查找，评分人数区间模糊查找（即查找符合要求区间的所有电影，由于数量过多此时不呈现电影海报）。
为查找的过程提供了异常处理，提高了该查找软件的用户友好度。
本爬虫检索系统分为六个部分：爬取信息，数据结构建立，建立B+树，GUI设计，检索，异常处理。
对Top250电影榜单上所有电影的相关信息进行了爬取，并将相关信息进行数据结构建模后存储到本地，以便之后的搜索。
在爬取信息的过程中使用了urllib库，进行了request_headers的伪装。使用了第三方库fake_uesragent，频繁更换UA，同时采用了IP代理（IP资源来源于网络），build_opener加入到headers中，每次发送请求时，从UA和IP池中随机选择进行headers的伪装（使用random库）；在爬取图片时，由于豆瓣电影榜有防盗链，所以还需要在headers中加入Referer进行深层伪装，除此之外，每爬取一定数量的图片，还要暂停一定的时间（time库），进一步模拟用户行为。
由于信息最初请求到的信息是字节流，所以需要以utf-8编码的形式获取相应体内容，返还html形式的文件，然后进行html解析。在解析过程中，选择Beautifulsoup进行第三方库进行处理，生成字符串，最后用re库中的正则表达式匹配提取目的信息。
在爬取的过程中，以list作为容器储存所有文字信息，并使用第三方库xlwt，对list中的信息进行写入并以excel的形式保存在本地，图片采用jpg形式保存在本地；同时对扩展检索功能的字典进行维护，生成键值对，爬取完毕后，将字典存在本地，当需要进行中文名、评分、评价人数的查找时，先读取hash表，再配合排名B+树为多种查找提供支持。
建立了叶子节点类和非叶子节点类，叶子结点中存储的数据为KeyValue型，键为排名，值为包含图片和excel路径的元组），非叶子节点中存储豆瓣排名作为Key。
GUI设计使用了PyQt5库，先用QTdesigner进行前端界面的设置，产生.ui的文件。然后将.ui文件转化为.py文件。此外GUI设计采用界面交互逻辑和界面设计分离的形式，界面py文件保存在UI.py中，界面逻辑保存在UIdesign.py文件中，方便之后的维护。
当用户点击相应查询框的search按钮之后，触发对应函数，查询结束之后，将结果在label中呈现。
同时为了使用的舒适度与流畅度，在细节上也进行了处理。比如单个电影信息呈现完之后，下一个电影的信息呈现之前要清空所有搜索框和信息框；异常发生时也要进行相应的清除，提高使用舒适度。
在进行排名的搜索时，通过B+树的键值比对得到目标图片，excel文件的路径，读取图片并呈现在label中采用第三方库QtGUI，excel信息的读取采用第三方库xlrd。
在进行中文名检索时，通过之前建立的字典（hash表），将中文名映射到排名，再通过排名查找对应文件的地址。
在进行给定区间的评分，和评价人数的模糊查找时，根据区间，通过检索hash表，实现快速将所有符合要求的电影信息进行呈现，由于数量过多，不进行图片展示。
由于用户可能在排名中输入250以后的数字或者小数或者负数，在评价人数中输入负数，小数，或者在评分中输入大于10的数（10分制），甚至没有输入搜索内容就开始搜索，可能导致程序崩溃，为了提高友好性，增强了程序的异常处理，对可能情况进行异常分析与维护。
源码和文档都托管在了【WRITE-BUG数字空间】上面了，有需要的可自取~
