def CreateSparkContext(): sparkConf = SparkConf() \ .setAppName("Recommend") \ .set("spark.ui.showConsoleProgress", "false") sc = SparkContext(conf=sparkConf) SetPath(sc) print("master=" + sc.master) return sc def PrepareData(sc): itemRDD = sc.textFile(Path + "data/u.item") movieTitle = itemRDD.map(lambda line: line.split("|")) \ .map(lambda a: (int(a[0]), a[1])) \ .collectAsMap() return movieTitle

这段代码主要实现了两个函数，分别是CreateSparkContext()和PrepareData(sc)。CreateSparkContext()函数创建了一个SparkContext对象，并设置了一些参数，比如应用程序名、是否显示进度条等等。函数还调用了SetPath(sc)函数，设置了一些环境变量。最后，打印出SparkContext对象的master属性，并返回该对象。

PrepareData(sc)函数读取了一个文件，将每一行按照"|"进行分割，并将第一个字段转换为int类型，第二个字段保留为字符串类型。然后，将这些数据转换为一个字典类型的对象，并返回该对象。该函数的主要作用是将电影的ID和电影的名称对应起来。

相关问题

<el-col :span="6" v-for="item in recommend" :key="item.id" style="margin-bottom: 10px">解释代码

这段代码是使用了 ElementUI 组件库中的 el-col 组件，在一个循环中渲染出多个 el-col 组件，每个 el-col 组件的宽度为 6 格。其中，v-for="item in recommend" 表示使用 recommend 数组中的每个元素来循环渲染。:key="item.id" 是为了给每个元素设置一个唯一的标识符，以便 Vue.js 在渲染时能够更好地处理它们。style="margin-bottom: 10px" 表示给每个 el-col 组件添加一个下边距为 10px 的样式。

请用pithon帮我爬取网址：https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y1q7MR/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=39eadfcf8faa9eab6a7679a8550bcae3并做做情感分析

好的，我可以为你提供一个简单的爬取和情感分析的示例代码。请注意，在运行代码之前，需要安装 requests、beautifulsoup4、textblob 等 Python 库。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from textblob import TextBlob

# 请求页面并获取页面HTML数据
url = 'https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y1q7MR/?spm_id_from=333.788.recommend_more_video.-1&vd_source=39eadfcf8faa9eab6a7679a8550bcae3'
response = requests.get(url)
html = response.text

# 使用BeautifulSoup解析HTML数据，并获取评论内容
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
comments = []
for comment in soup.select('.comment'):
    content = comment.select('.text')[0].text.strip()
    comments.append(content)

# 对评论内容进行情感分析
polarity = 0
subjectivity = 0
for comment in comments:
    blob = TextBlob(comment)
    polarity += blob.sentiment.polarity
    subjectivity += blob.sentiment.subjectivity

# 输出情感分析结果
avg_polarity = polarity / len(comments)
avg_subjectivity = subjectivity / len(comments)
print('情感极性：', avg_polarity)
print('情感主观性：', avg_subjectivity)

这段代码会请求指定的视频页面，使用 BeautifulSoup 解析页面 HTML 数据，并获取视频评论内容。接着，使用 TextBlob 对评论内容进行情感分析，最后输出情感极性和主观性的平均值。

请注意，该代码只是一个简单的示例，实际情况可能会更加复杂。在爬取和分析他人的评论数据时，请务必遵守法律法规和道德准则。