Метод 1: сбор данных.
Один из способов собрать информацию о втором сезоне сериала «Все мы мертвы» — сбор данных. Используя Python и библиотеку BeautifulSoup, вы можете извлекать такие детали, как краткое описание эпизодов, информацию об актерах и обновления производства, с веб-сайтов, форумов или платформ социальных сетей. Вот фрагмент кода, который поможет вам начать:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = "https://www.example.com/all-of-us-are-dead-season2"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
# Extract episode summaries
episode_summaries = soup.find_all("div", class_="episode-summary")
for summary in episode_summaries:
    print(summary.text)
# Extract cast information
cast_info = soup.find("div", class_="cast")
print(cast_info.text)
# Extract production updates
updates = soup.find_all("div", class_="production-update")
for update in updates:
    print(update.text)

Метод 2: анализ настроений.
Чтобы получить представление об эмоциональном воздействии второго сезона сериала «Все мы мертвы», вы можете провести анализ настроений по публикациям в социальных сетях или обзорам эпизодов. Для этой задачи можно использовать библиотеки обработки естественного языка (NLP), такие как NLTK или spaCy. Вот пример использования NLTK в Python:

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
# Analyzing sentiment of a review
review = "The second season of All of Us Are Dead was absolutely gripping!"
sentiment_scores = sid.polarity_scores(review)
if sentiment_scores["compound"] >= 0.05:
    print("Positive sentiment")
elif sentiment_scores["compound"] <= -0.05:
    print("Negative sentiment")
else:
    print("Neutral sentiment")

Пример кода для распознавания именованного объекта с помощью spaCy:

import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
# Analyzing named entities in a subtitle
subtitle = "Ji-soo and Min-hee tried to escape the school."
doc = nlp(subtitle)
for entity in doc.ents:
    print(entity.text, entity.label_)