human
私は次のようなPythonプログラムを書きたいです：
1. IMDB Webサイトで、最も高くランク付けされた200の映画を抽出します。
2.名前とメタデータのリストを作成します（年、プロデューサー、ディレクター、脚本家、俳優のリストなど）
3.各映画について、プログラムは映画批評家によるこれらの映画の〜100件のレビューをGoogleを検索し、そのメタデータとともに各レビューの別のファイルにそれらを保存します
gpt
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。
human
Pythonのリクエストライブラリを始めるにはどうすればよいですか？
gpt
Pythonのリクエストライブラリーを使い始めるには、まずpipを使ってインストールする必要があります。コマンドプロンプトかターミナルを開き、以下のコマンドを入力する：
``` 
pip install requests
```
requestsがインストールされたら、それを使ってHTTPリクエストを行い、ウェブページとやりとりすることができます。以下は、requestsを使ってウェブページに単純なGETリクエストをする例です：
``` 
import requests

response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.text)
```
この例では、requestsライブラリをインポートし、get関数を使って指定されたURLにGETリクエストを送信しています。サーバからのレスポンスはresponseオブジェクトで返され、これにアクセスしてレスポンステキストなどのレスポンスに関する情報を得ることができます。

ここから、レスポンス・オブジェクトを使って、BeautifulSoupや他のHTML解析ライブラリを使ってIMDBウェブサイトから映画データを抽出することができる。