基于json格式的facebook数据运行情绪分析

Question

首先，我想说，我对编码非常陌生，而且对最基本的知识也知之甚少。

我的任务是从facebook上抓取数据，并对其进行情绪分析。我使用scraping-bot.io获取数据，并将其放在json文件中，格式如下

{
    "owner_url": "https://www.facebook.com/########",
    "url": "https://www.facebook.com/post",
    "name": "Page name",
    "date": "date",
    "post_text": "Post title",
    "media_url": "media url attached",
    "likes": ###,
    "shares": ###,
    "num_comments": ###,
    "scrape_time": "date",
    "comments": [
      {
        "author_name": "Name",
        "text": "Comment text",
        "created": "Date"
      },

这些帖子是西班牙语的，所以我查找了一个库来进行分析。我选择了https://pypi.org/project/sentiment-analysis-spanish/ (不确定它是否是最好的，所以我也愿意接受这方面的建议)

理想情况下，我希望能够打开json文件，对"text“进行情感分析，然后将数据保存到相同或新的文件中，以便在另一个程序中可视化。

到目前为止，这就是我所拥有的

from sentiment_analysis_spanish import sentiment_analysis
sentiment = sentiment_analysis.SentimentAnalysisSpanish()
 
f = open('C:/Users/vnare/Documents/WebScraping.json', encoding='utf-8-sig')
 
data = json.load(f)
 
for i in range(len('text')):
    print(sentiment.sentiment(i))

目前，它给出了以下错误AttributeError：'int‘对象没有属性’far‘，但我确信还有更多的错误在那里。我感谢你提供的任何帮助

Answer 1

AttributeError：'int‘对象没有属性'lower’意味着整数不能被小写。这意味着在代码中的某个地方，您试图调用整数上的lower() string方法。

如果您查看您提供的情感分析文档，您将看到print(sentiment.sentiment("something"))将评估“某某物”的情绪，并给出1到0之间的分数。

我的猜测是，当您调用sentiment.sentiment("some text")时，它将使用lower()将传递给所有小写的文本进行转换。如果您要传递一个字符串，这会很好，但是您目前正在传递一个整数！

通过使用for i in range()，您将表示希望从0到结尾的数字范围。这意味着你的i将永远是一个整数！

您需要循环使用JSON数据来访问键/值对。“文本”不能像上面那样直接访问，但是在JSON数据中，它可以是！https://www.geeksforgeeks.org/json-with-python/

要查看的重要内容是您要访问的JSON数据的格式。首先，您需要访问一个名为“注释”的字典键。然而，“评论”里面是什么呢？

[{'author_name': 'Name', 'text': 'Comment text', 'created': 'Date'}]

它实际上是列表中另一个键值对的字典。假设列表索引从0开始，并且在您的示例中只有一个列表元素(字典)，那么接下来我们需要使用索引0来访问字典。现在，我们将寻找关键的‘文本’，如你最初。

在学习python时，我强烈建议在尝试调试时使用大量的print语句！这可以帮助您查看程序所看到的内容，从而知道错误在哪里。

import json
from sentiment_analysis_spanish import sentiment_analysis

sentiment = sentiment_analysis.SentimentAnalysisSpanish()

f = open('WebScraping.json', encoding='utf-8-sig')

data = json.load(f)
print(data)

comments = data['comments']
print(comments)

text = comments[0]['text']
print(text)

sentimentScore = sentiment.sentiment(text)
print(sentimentScore)

当您运行此程序时，输出将显示“数据”中的内容、“评论”中的内容、“文本”中的内容以及情感得分。

{'owner_url': 'https://www.facebook.com/########', 'url': 'https://www.facebook.com/post', 'name': 'Page name', 'date': 'date', 'post_text': 'Post title', 'media_url': 'media url attached', 'likes': 234, 'shares': 500, 'num_comments': 100, 'scrape_time': 'date', 'comments': [{'author_name': 'Name', 'text': 'Comment text', 'created': 'Date'}]}

[{'author_name': 'Name', 'text': 'Comment text', 'created': 'Date'}]
Comment text

0.49789225920557484

这就是我所看到的“注释”里面是一个列表中的字典。

现在您已经了解了它是如何工作的，下面是一种更有效的方法来运行代码，而不需要所有额外的打印！您可以看到，我现在正在实现前面使用的for循环，因为在现实场景中可能有多个注释。

import json
from sentiment_analysis_spanish import sentiment_analysis

sentiment = sentiment_analysis.SentimentAnalysisSpanish()

f = open('WebScraping.json', encoding='utf-8-sig')

data = json.load(f)
comments = data['comments']
i = 0

for i in range (len(comments)):
     comment = comments[i]['text']
     sentimentScore = sentiment.sentiment(comment)
     print(f"The sentiment score of this comment is {sentimentScore}.")
     print(f"The comment was: '{comment}'.")

这将导致以下输出。

The sentiment score of this comment is 0.49789225920557484.
The comment was: 'Comment 1'.
The sentiment score of this comment is 0.49789225920557484.
The comment was: 'Comment 2'.

这是我用来参考的文件。

{
    "owner_url": "https://www.facebook.com/########",
    "url": "https://www.facebook.com/post",
    "name": "Page name",
    "date": "date",
    "post_text": "Post title",
    "media_url": "media url attached",
    "likes": 234,
    "shares": 500,
    "num_comments": 100,
    "scrape_time": "date",
    "comments": [
      {
        "author_name": "Name",
        "text": "Comment 1",
        "created": "Date"
      },
      {
        "author_name": "Name",
        "text": "Comment 2",
        "created": "Date"
      }
    ]
}