python爬取天天基金网001475基金评论并计算情绪指标

好的，这个任务可以分为以下几个步骤：

1. 爬取基金评论数据

2. 对评论数据进行情感分析，得到每条评论的情感得分

3. 根据情感得分计算情绪指标

下面是具体实现的代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import jieba
import jieba.analyse
from snownlp import SnowNLP

# 爬取基金评论数据
def get_fund_comments(fund_code):
    comments = []
    for page in range(1, 6):
        url = f'https://fund.eastmoney.com/pinglun/{fund_code}.html?page={page}'
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        comment_items = soup.select('.comment-list li')
        for comment_item in comment_items:
            comment = comment_item.select_one('.comment-text').text.strip()
            comments.append(comment)
    return comments

# 对评论数据进行情感分析，得到每条评论的情感得分
def get_sentiments(comments):
    sentiments = []
    for comment in comments:
        s = SnowNLP(comment)
        sentiments.append(s.sentiments)
    return sentiments

# 根据情感得分计算情绪指标
def get_emotion_index(sentiments):
    positive_count = 0
    negative_count = 0
    for sentiment in sentiments:
        if sentiment >= 0.6:
            positive_count += 1
        elif sentiment <= 0.4:
            negative_count += 1
    emotion_index = (positive_count - negative_count) / len(sentiments)
    return emotion_index

# 主程序
if __name__ == '__main__':
    fund_code = '001475' # 天天基金网001475基金代码
    comments = get_fund_comments(fund_code)
    sentiments = get_sentiments(comments)
    emotion_index = get_emotion_index(sentiments)
    print(f'情绪指标为{emotion_index:.2f}')

这段代码首先定义了三个函数：`get_fund_comments`、`get_sentiments`和`get_emotion_index`，分别用来爬取基金评论数据、对评论数据进行情感分析，以及计算情绪指标。然后在主程序中，先调用`get_fund_comments`函数获取基金评论数据，再调用`get_sentiments`函数对评论数据进行情感分析，最后调用`get_emotion_index`函数计算情绪指标并输出结果。

需要注意的是，这段代码中使用了第三方库jieba和snownlp，需要先安装这两个库才能运行。