Python 爬虫实战：电商商品评论深度爬取与用户情感分析系统搭建

引言

在电商领域，商品评论是消费者决策的重要参考，也是商家优化产品和服务的关键依据。通过爬取和分析电商商品评论，可以深入了解用户需求、产品优缺点以及市场趋势。本文将详细介绍如何使用 Python 构建一个完整的电商商品评论爬取系统，并进行用户情感分析。我们将涵盖从爬虫设计、数据抓取、数据清洗、情感分析到可视化的全流程。

1. 项目背景与目标

电商平台上，商品评论通常包含以下信息：

• 用户名
• 评论内容
• 评论时间
• 评分（星级）
• 有用/无用投票

这些信息对于商家和消费者都具有重要价值。然而，这些评论数据通常分散在不同的商品页面上，且数量庞大，手动收集这些信息不仅耗时费力，还容易遗漏重要信息。因此，构建一个自动化爬虫来抓取和分析电商商品评论显得尤为必要。

本文的目标是：

1. 设计并实现一个 Python 爬虫，用于抓取电商平台上特定商品的评论数据。
2. 将抓取的数据进行清洗和结构化存储。
3. 对评论数据进行情感分析，提取用户的情感倾向（正面、负面、中性）。
4. 使用可视化工具展示分析结果，帮助商家和消费者快速了解商品的用户反馈。

2. 技术选型<