豆瓣电影爬虫项目是一个典型的网页爬虫项目。该项目通过模拟HTTP请求，爬取豆瓣网站上公开可见的电影信息，分析电影的各项数据并进行持久化存储。以下是对该项目的一些分析。

一、项目需求分析

该项目需要完成以下几点需求：

1. 爬取豆瓣电影中公开的电影信息，包括但不限于电影名、导演、主演、电影评分、评论数等。

2. 对爬取的数据进行清洗，去除无效和重复的数据。

3. 分析电影数据，如电影评分分布、电影类型统计等。

4. 将爬取和分析的结果进行持久化存储，如保存为CSV文件或存入数据库。

二、技术实现

为了满足上述需求，项目可以选择Python作为开发语言，并使用requests库模拟发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库进行网页解析提取电影信息。

此外，项目需要处理反爬策略，例如设置合适的请求间隔，使用合适的User-Agent等。

三、系统架构

整体来看，项目可以分为以下几个模块：

1. 爬虫模块：负责从豆瓣网站上爬取电影数据。

2. 数据清洗模块：负责清洗爬取的电影数据，去除无效和重复的数据。

3. 数据分析模块：负责对清洗后的数据进行分析。

4. 数据存储模块：负责持久化存储爬取和处理后的数据。

四、项目挑战

由于反爬策略的存在，项目在爬取豆瓣网站时可能会遇到IP被封、验证码验证等问题，项目需要在遵守法律法规的前提下合理应对这些问题。

以上是豆瓣电影爬虫项目的一些基本分析。在实际开发过程中，可能还会涉及到其他的技术和问题，需要根据实际情况进行应对。