Python 爬虫实战：抓取电商平台客服评价并进行情感分析

1. 引言

在电商平台购物时，客服的服务质量直接影响用户的购物体验。许多消费者在评价商品时，也会提到他们对客服的印象，例如是否耐心解答、响应速度如何、解决问题的效率等。通过抓取这些客服评价并进行情感分析，我们可以：

• 了解消费者对客服服务的满意度
• 发现主要的客服问题和改进点
• 通过数据分析优化客服策略

本博客将详细介绍如何使用 Python 爬虫 抓取电商平台的客服评价，并结合 自然语言处理（NLP） 进行情感分析。我们将采用 Requests、BeautifulSoup、Selenium、Scrapy 进行数据爬取，并使用 NLTK、TextBlob 和 Transformers（BERT） 进行情感分析。

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2. 技术栈概览

2.1 使用的 Python 库

在本项目中，我们将用到以下 Python 库：

• Requests：发送 HTTP 请求，获取网页 HTML
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