もちろん！このタスクをどのように達成できるかの例を挙げよう：

まず、トップ200の映画についてIMDBのウェブサイトをスクレイピングする必要があります。Pythonのrequestsライブラリを使ってIMDBのウェブサイトにHTTPリクエストを行い、BeautifulSoupライブラリを使ってHTMLレスポンスを解析し、映画データを抽出します。これは、映画のタイトル、年、監督、脚本家、プロデューサー、俳優のリストなど、私たちが興味を持っている映画情報を含む関連するHTMLタグと属性を見つけることを含むでしょう。

映画データを抽出したら、Google Cloud Natural Language APIなどのAPIを使って、各映画のレビューをGoogleで検索します。APIのテキスト分析機能を使って映画のレビューを見つけ、作者、出版日、センチメントスコアなどの関連するメタデータを抽出する必要があります。そして、各レビューとそのメタデータを映画ごとに別々のファイルに保存します。

全体として、これはウェブスクレイピング、API統合、ファイルI/O操作の組み合わせを必要とし、望ましい結果を達成する。
Sure! Here's an example of how you could accomplish this task:

First, we would need to scrape the IMDB website for the top 200 movies. We can use Python's requests library to make an HTTP request to the IMDB website and use BeautifulSoup library to parse the HTML response and extract the movie data. This would involve finding the relevant HTML tags and attributes that contain the movie information we're interested in, such as the movie title, year, director, screenwriter, producers, and list of actors.

Once we have extracted the movie data, we can then use an API such as the Google Cloud Natural Language API to search Google for reviews of each movie. We would need to use the API's text analysis capabilities to find reviews of the movie and extract relevant metadata such as the author, publication date, sentiment score, and so on. We can then save each review and its metadata in a separate file for each movie.

Overall, this would involve a combination of web scraping, API integration, and file I/O operations to achieve the desired result.