新浪财经新闻爬取并进行舆情分析的代码

以下是一个简单的例子，使用Python和BeautifulSoup爬取新浪财经新闻并进行情感分析。

首先，需要安装必要的库：BeautifulSoup、requests和TextBlob（进行情感分析）。

from textblob import TextBlob
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

接下来，定义一个函数来获取新浪财经网站上的新闻标题和内容：

def get_news(url):
    # 发送请求
    response = requests.get(url)
    # 解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 获取新闻标题
    title = soup.find('h1', class_='main-title').text
    # 获取新闻内容
    content = ''
    for p in soup.find_all('p'):
        content += p.text
    return title, content

接下来，定义一个函数来进行情感分析：

def analyze_sentiment(text):
    # 使用TextBlob进行情感分析
    blob = TextBlob(text)
    sentiment_score = blob.sentiment.polarity
    if sentiment_score > 0:
        return 'positive'
    elif sentiment_score < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

最后，将所有代码放在一起：

from textblob import TextBlob
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_news(url):
    # 发送请求
    response = requests.get(url)
    # 解析HTML
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 获取新闻标题
    title = soup.find('h1', class_='main-title').text
    # 获取新闻内容
    content = ''
    for p in soup.find_all('p'):
        content += p.text
    return title, content

def analyze_sentiment(text):
    # 使用TextBlob进行情感分析
    blob = TextBlob(text)
    sentiment_score = blob.sentiment.polarity
    if sentiment_score > 0:
        return 'positive'
    elif sentiment_score < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'neutral'

# 测试
url = 'https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2022-05-11/doc-imcwipii6960623.shtml'
title, content = get_news(url)
sentiment = analyze_sentiment(content)
print('标题：', title)
print('情感分析：', sentiment)

这个例子只是一个简单的示例，还有很多可以改进的地方。例如，可以使用更高级的情感分析算法，或者使用多线程/多进程来加快爬取速度等等。