电影影评分析。登录豆瓣网，找到当前上映任意电影的影评，通过网络爬虫 获取至少200条该电影影评信息，对每一条影评信息进行情感分析，假设情感 值大于0.5为正面评论，小于0.5为负面评论，根据获取的影评数量确定正面、 负面评论的影评数量.给出代码

电影影评分析通常涉及网络数据抓取、文本处理以及情感分析技术。下面是一个简单的Python示例，使用BeautifulSoup库抓取豆瓣电影《肖申克的救赎》的影评，并利用TextBlob进行情感分析：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from textblob import TextBlob

# 目标电影URL，需要替换为你想分析的实际电影页面链接
movie_url = 'https://movie.douban.com/subject/<实际电影ID>/'

# 发送GET请求
response = requests.get(movie_url)

# 解析HTML内容
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取影评部分
reviews_div = soup.find('div', {'class': 'comment-list'})

# 模拟情感分析函数
def analyze_sentiment(review_content):
    blob = TextBlob(review_content)
    sentiment_score = blob.sentiment.polarity
    return sentiment_score > 0.5

# 空列表存储影评及其情感值
reviews_data = []

# 遍历每条影评
for review in reviews_div.find_all('p'):
    content = review.text.strip()
    sentiment = analyze_sentiment(content)
    reviews_data.append({'content': content, 'sentiment': sentiment})

# 统计正面和负面评论数量
positive_reviews = len([r for r in reviews_data if r['sentiment']])
negative_reviews = len(reviews_data) - positive_reviews

print(f"正面评论数量：{positive_reviews}")
print(f"负面评论数量：{negative_reviews}")