redhongx
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Python
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Python
from snownlp import SnowNLP # 引入SnowNLP库，用于中文情感分析
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import csv # 用于处理CSV文件的读写操作
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import os # 用于操作系统相关功能
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import sys
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import os
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# 获取当前文件的绝对路径
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current_file_path = os.path.abspath(__file__)
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# 获取当前文件的父目录路径
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parent_dir = os.path.dirname(current_file_path)
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# 获取父目录的父目录路径，也就是项目根目录
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project_root_dir = os.path.dirname(parent_dir)
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# 将项目根目录添加到 Python 路径中
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sys.path.append(project_root_dir)
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# 现在可以导入 utils 目录中的模块了
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from utils.getPublicData import getAllCommentsData # 自定义函数，用于获取评论数据
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def targetFile():
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targetFile = 'target.csv' # 定义目标文件名称
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commentsList = getAllCommentsData() # 获取所有评论数据
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rateData = [] # 用于存储处理后的评论数据
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good = 0 # 记录正面评论数量
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bad = 0 # 记录负面评论数量
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middle = 0 # 记录中性评论数量
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# 遍历所有评论，进行情感分析
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for index, i in enumerate(commentsList): # enumerate 是 Python 中的一个内置函数，它允许我们在遍历可迭代对象（如列表、元组或字符串）时同时获取元素的索引和值。
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# |articleId|created_at | likes_counts | region | content| authorName | authorGender | authorAddress | authorAvatar
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value = SnowNLP(i[4]).sentiments # 对评论内容进行情感分析
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if value > 0.5: # 如果情感值大于0.5，判定为正面评论
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good += 1
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rateData.append([i[4], '正面'])
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elif value == 0.5: # 如果情感值等于0.5，判定为中性评论
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middle += 1
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rateData.append([i[4], '中性'])
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elif value < 0.5: # 如果情感值小于0.5，判定为负面评论
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bad += 1
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rateData.append([i[4], '负面'])
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# 将处理后的评论数据写入目标文件
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for i in rateData:
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with open(targetFile, 'a+', encoding='utf8', newline='') as f:
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writer = csv.writer(f)
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writer.writerow(i) # 将每条数据写入CSV文件
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def main():
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targetFile() # 调用targetFile函数进行数据处理
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if __name__ == '__main__':
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main() # 运行主函数
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