写一个基于爬虫技术的b站热门视频数据分析与情感分析的代码

创建一个基于爬虫技术的B站热门视频数据分析与情感分析的代码涉及到多个步骤，这里我会给出一个简化的Python示例，使用`requests`, `BeautifulSoup`抓取数据，并利用`jieba`进行基本的情感分析：

# 导入所需库
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba.analyse
from afinn import Afinn

# B站视频页面URL
base_url = 'https://www.bilibili.com/video/ranking'

def get_html(url):
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}")
        return None

def parse_video_list(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    videos = soup.find_all('li', class_='video-item')
    for video in videos:
        title = video.find('a').text
        link = video.find('a')['href']
        # 进一步获取视频详情并进行情感分析需要结合API或其他工具
        analyze_sentiment(title)
    
def analyze_sentiment(text):
    analyzer = Afinn()
    sentiment_score = analyzer.score(text)
    print(f"视频标题: {text}\n情感分数: {sentiment_score}\n")

if __name__ == "__main__":
    html = get_html(base_url)
    if html is not None:
        parse_video_list(html)

注意：
1. 上述代码只是一个基础框架，实际操作中你需要处理反爬虫策略，比如设置User-Agent、添加Cookie等。
2. B站的网页结构可能会有变化，实际解析时可能需要调整CSS选择器或者XPath路径。
3. 情感分析部分使用了Afinn库，这是一个简单的英文情感词典，对于中文内容可能不够准确，你可能需要使用专门针对中文的情感分析库，如SnowNLP或THULAC。