用Python轻松实现热搜情感倾向分析

刷微博、抖音时，你有没有想过那些冲上热搜的话题，大家到底是夸还是骂？其实不用靠感觉猜，用几行代码就能知道网友的真实情绪。

为什么要做情感倾向分析

比如某明星官宣恋情上了热搜，评论区看起来热闹，但到底是祝福多还是吐槽多，光翻评论费时又费力。通过情感倾向分析，可以把成千上万条评论自动分类为正面、负面或中性，一眼看出舆论风向。

准备工具和环境

用Python做这事特别方便，装好requests抓数据，jieba分词，再配合snownlp这个库，连情感打分都帮你算好了。不需要懂复杂的机器学习，几分钟就能跑通流程。

安装依赖：

pip install requests jieba snownlp

抓取热搜评论示例

以模拟获取某条热搜下的评论为例（实际使用请遵守平台规则）：

import requests

url = 'https://example.com/api/hot_comments'  # 替换为真实接口
response = requests.get(url)
comments = response.json().get('data', [])

for comment in comments:
    print(comment.get('text'))

分析每条评论的情绪

接下来交给SnowNLP处理：

from snownlp import SnowNLP

def get_sentiment(text):
    s = SnowNLP(text)
    return s.sentiments  # 返回0到1之间的情感得分，越接近1越正面

# 示例
text = '这操作太棒了，爱了爱了'
score = get_sentiment(text)
print(score)  # 输出可能是 0.95

把所有评论的得分统计一下，平均值低于0.4算整体偏负面，高于0.7就算正面居多。

实际应用场景

不只是吃瓜看热搜，做运营的同学也能用来监控品牌口碑。比如新品发布后上了热搜，马上跑一遍脚本，发现负面情绪飙升，就能快速响应处理。

哪怕是普通用户，写个小程序定时抓一抓自己关心的话题，做成简单的可视化图表，朋友圈一发，立马变身“舆情分析师”。

技术不一定要高大上，能解决实际问题才是真本事。