python文本情感分析电影网站

要对电影网站进行文本情感分析，需要先获取用户对电影的评论。可以使用爬虫来爬取电影网站的评论数据，然后使用Python进行情感分析。

以下是一个简单的示例代码，以IMDb电影网站为例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from textblob import TextBlob

# 获取电影评论
def get_movie_reviews(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    reviews = []
    for review in soup.find_all('div', {'class': 'text show-more__control'}):
        reviews.append(review.text)
    return reviews

# 对评论进行情感分析
def analyze_sentiment(reviews):
    positive_count = 0
    negative_count = 0
    for review in reviews:
        blob = TextBlob(review)
        sentiment_score = blob.sentiment.polarity
        if sentiment_score > 0:
            positive_count += 1
        elif sentiment_score < 0:
            negative_count += 1
    return (positive_count, negative_count)

# 测试代码
url = 'https://www.imdb.com/title/tt1375666/reviews'
reviews = get_movie_reviews(url)
positive_count, negative_count = analyze_sentiment(reviews)
print('Positive reviews:', positive_count)
print('Negative reviews:', negative_count)

上述代码使用requests和BeautifulSoup库获取电影评论，然后使用TextBlob库对评论进行情感分析，统计积极评论和消极评论的数量。可以根据需要修改代码，适用于其他电影网站。