如何结合selenium与PhantomJS在东方财富网上抓取股票评论，并进行基础的情感分析？

为了解决你的问题，我会向你推荐一篇文章《利用Python爬虫分析东方财富网股民情绪》，它详细介绍了如何使用Python结合selenium和PhantomJS来抓取东方财富网上的股票评论，并且进行基础的情感分析。

参考资源链接：[利用Python爬虫分析东方财富网股民情绪](https://wenku.csdn.net/doc/64702453d12cbe7ec3f7760b?spm=1055.2569.3001.10343)

在开始之前，确保你已经安装了Python环境和所需的库，例如selenium和PhantomJS。首先，你需要设置好PhantomJS的WebDriver，并初始化selenium的WebDriver对象来模拟浏览器行为。然后，你需要使用selenium的find_element_by方法来定位股票评论区的HTML元素。可以通过XPath或者CSS选择器来定位，确保选择的元素是动态加载的评论内容。
接下来，编写Python代码通过selenium控制PhantomJS驱动浏览器访问东方财富网的指定股票评论页面，并等待页面加载完成。为了提高数据抓取的准确性和效率，你可能需要设置合理的等待时间或者使用显式等待来确保所有评论都已加载完成。
一旦评论内容被成功获取，你可以使用Python的正则表达式模块（re）或者BeautifulSoup库来解析HTML文档，并提取出评论文本。清洗后的评论文本将作为情感分析的数据输入。
进行情感分析时，可以使用Python的自然语言处理库，例如SnowNLP，来对每条评论进行情感倾向性分析，计算出每条评论是积极的、消极的还是中立的。最后，通过对这些情感分析结果进行统计，可以绘制出随时间变化的用户情绪图，这有助于观察和分析股市波动与股民情绪之间的关系。
需要注意的是，整个过程中可能会遇到反爬虫机制的问题，比如IP检测、请求频率限制等。你可能需要配置代理IP，并且在请求间设置随机的时间间隔来绕过这些限制。此外，对于评论内容的自然语言处理和情感分析部分，可以考虑扩展算法和模型以提升分析的准确性。
通过学习文章《利用Python爬虫分析东方财富网股民情绪》，你不仅可以掌握使用selenium和PhantomJS进行动态网页内容抓取的技术，还能学会如何对抓取到的数据进行初步的情感分析，从而对股市投资者情绪有一个量化的了解，这对于股票市场分析具有一定的参考价值。

参考资源链接：[利用Python爬虫分析东方财富网股民情绪](https://wenku.csdn.net/doc/64702453d12cbe7ec3f7760b?spm=1055.2569.3001.10343)