r = requests.get('https://www.yelp.com/biz/social-brew-cafe-pyrmont') soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') regex = re.compile('.*comment.*') results = soup.find_all('p', {'class':regex}) reviews = [result.text for result in results] import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.array(reviews), columns=['review']) df['review'].iloc[0] def sentiment_score(review): tokens = tokenizer.encode(review, return_tensors='pt') result = model(tokens) return int(torch.argmax(result.logits))+1 sentiment_score(df['review'].iloc[1]) df['sentiment'] = df['review'].apply(lambda x: sentiment_score(x[:512])) print(df) print(df['review'].iloc[3]) 解释

这段代码是爬取一个网页上的评论，并对评论进行情感分析。首先，使用requests库获取网页的内容。然后，使用BeautifulSoup库解析网页内容。接着，使用正则表达式找到所有包含评论的`<p>`标签。然后，将这些评论存储在一个DataFrame中，并取出第一个评论进行情感分析。情感分析的函数`sentiment_score`使用了一个预训练的模型，并将评论转换为tokens后输入模型，得到情感分析的结果。最后，将情感分析结果存储在DataFrame中，并打印出整个DataFrame和第四条评论。

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以下代码爬取的内容是乱码，什么原因？from bs4 import BeautifulSoup import requests if name == 'main': url = 'https://www.pincai.com/article/2320333.htm' response = requests.get(url).text soup = BeautifulSoup(response, 'lxml')。帮我修改好代码

以下是修改后的代码：

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

if __name__ == '__main__':
    url = 'https://www.pincai.com/article/2320333.htm'
    response = requests.get(url)
    response.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    # 在这里可以继续处理网页内容

对于乱码问题，我在代码中添加了 `response.encoding = 'utf-8'` 来指定网页的编码为UTF-8，以确保正确解析网页内容。另外，我将 `response.text` 传递给 `BeautifulSoup` 来处理，以获取正确的解析结果。

现在你可以继续处理 `soup` 对象中的网页内容了。如果还有其他问题，请随时提问。

def get_scenic_spots(): for i in range(1, 45): url = f"https://you.ctrip.com/sight/shandong100/s0-p{i}.html" r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser") spot_list = soup.find_all("div", class_="list_mod2") # print(spot_list)

这段代码是用于获取山东省旅游景点的信息，使用了requests和BeautifulSoup库来解析网页。其中，for循环遍历1到44页的网址，headers是请求头信息，r是请求返回的响应信息，soup是解析后的网页内容。spot_list是通过find_all方法查找网页中所有class属性为"list_mod2"的div标签。具体获取到的景点信息在代码中并未展示，可能需要在后续的代码中进行处理和展示。