Sephora-review-analysis:我们将使用网络爬虫和nltk分析丝芙兰的客户评论
描述
该程序在丝芙兰评论页面上爬网文本，并返回评论ID，评分，评论者的名字和位置，他们的评论文字以及有多少人认为他们的评论有用。
所需的图书馆
在命令提示符下使用以下pip命令安装必要的库。
pip3 install requests
pip3 install lxml
pip3 install beautifulsoup4
pip3 install nltk
待办事项清单
项目按重要性顺序列出。
创建一个地图，显示各州的评论频率和评分
筛选出标签和people在array_helpful（也许尝试使用替代（））
解决的问题
最新修复程序列在首位。
修复了错误“索引超出范围”。 第一次（最早的）评论没有评分，因此我们将在数据集中忽略此1个实体。
停止跳过隐藏的段落（当评论很长并且您必须单击“查看更多”时，搜寻器将跳过这些部分）
修复rating开头的5、4、3、
文件下载
资源详情
[{"title":"（ 4 个子文件 3KB ） Sephora-review-analysis:我们将使用网络爬虫和nltk分析丝芙兰的客户评论","children":[{"title":"Sephora-review-analysis-master","children":[{"title":"sephora.py <span style='color:#111;'> 2.60KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 1.12KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"ServerTest.py <span style='color:#111;'> 252B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"comment_analysis.py <span style='color:#111;'> 1.13KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
评论信息
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