貌似是qps受限制，使得文字情感分析不出來（不是很懂但是設定乙個迴圈可解決）
網頁訪問受限制，分析過程中在進行到中途會報錯，可能是訪問網頁的問題。
最終能完成8000+條文本的情緒分析，較為穩定。
def sentiment_classify
(text)
: raw =
raw[
'text'
]= text
data = json.
dumps
(raw)
.encode
('utf-8'
)
host =
' key]&client_secret=[secret key]'
# api key 和 secret key的獲取防範見下方部落格鏈結
request = urllib.request.
request
(url=host,data=data)
request.
add_header
('content-type',)
response = urllib.request.
urlopen
(request)
content = response.
read()
.decode
('utf-8'
) rdata = json.
loads
(content)
return rdata
if __name__ ==
'__main__'
: file =
'f:/...（檔案目錄）'
text = pd.
read_excel
(file)
review = text[
'txt'
] length =
len(review)
#初始化用來儲存情感分析結果的列表
sentiment =
['blank'
]*length
confidence =
['blank'
]*length
positive_prob =
['blank'
]*length
time_start = time.
time
()#計時
i =0for content in review:
content = content[
:512
op = true #利用迴圈和輸出條件來保證獲取到情緒分析的結果
while op:
maxtrynum =
50 #設定最大嘗試訪問的次數，通過多次訪問保證不會因為訪問受限制而得不到結果（可修改）
for tries in range
(maxtrynum)
:try
: result =
sentiment_classify
(content)
break
except:
if tries <
(maxtrynum -1)
:continue
else
:print
('嘗試了 %d 次都失敗了！！！'
,maxtrynum)
break
#因為發現如果能夠成功呼叫api則輸出結果長度為3，失敗了長度為2，故將其設為控制輸出的條件
iflen(result)==3
: op = false
else
: op = true
result1 = result.
get(
'items'
) item = result1[0]
sentiment[i]
= item[
'sentiment'
] confidence[i]
= item[
'confidence'
] positive_prob[i]
= item[
'positive_prob'
] #方便觀察進度
print
('第 '
+str
(i+1)+
+str
(length)+)
i = i+
1 time_end = time.
time()
print
(,time_end-time_start)
text[
'sentiment'
]= sentiment
text[
'confidence'
]= confidence
text[
'positive_prob'
]= positive_prob
#儲存text.
to_excel
('f:/網際網路＋/data/情緒分析結果/湖北_37_result.xlsx'
,index=none)
print
(file +
" result寫入成功!"
)
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