【python爬虫开发实战 & 情感分析】利用爬虫爬取城市评论并对其进行情感分析

由于原始代码已经提供了一个很好的实例，以下是核心函数的简化版本，展示如何爬取城市评论并进行情感分析：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from textblob import TextBlob
 
# 爬取评论并进行情感分析的函数
def crawl_and_analyze_comments(url):
    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url)
    # 解析网页
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 提取评论
    comments = soup.find_all('p', class_='comment-content')
    # 初始化情感分析计数器
    positive_count, negative_count, neutral_count = 0, 0, 0
    
    for comment in comments:
        text = comment.get_text()
        # 对评论进行情感分析
        analysis = TextBlob(text)
        sentiment = analysis.sentiment.polarity
        if sentiment > 0:
            positive_count += 1
        elif sentiment < 0:
            negative_count += 1
        else:
            neutral_count += 1
    
    # 计算情感比例
    positive_ratio = positive_count / (positive_count + negative_count + neutral_count)
    negative_ratio = negative_count / (positive_count + negative_count + neutral_count)
    
    return positive_ratio, negative_ratio
 
# 示例URL
example_url = 'https://www.tripadvisor.cn/Attraction_Review-g186338-d10351889-Reviews-Xian_Tian_An_Men_Tian_An_Men_Guan-Chengzhou_Sichuan_Province.html'
# 执行情感分析
positive_ratio, negative_ratio = crawl_and_analyze_comments(example_url)
print(f"Positive Ratio: {positive_ratio:.2f}, Negative Ratio: {negative_ratio:.2f}")

这段代码展示了如何使用requests库获取网页内容，使用BeautifulSoup进行网页解析，以及如何使用TextBlob进行情感分析。代码简洁，注重逻辑性，可以作为爬虫和情感分析相关开发的入门示例。