Боты или нет?
Компания, в которой вы работаете, поставила перед вами задачу: провести анализ тональности твитов на основе специального набора данных. Прежде всего необходимо выполнить предварительную обработку данных и извлечь нужную информацию.
Просматривая тексты, вы замечаете, что некоторые твиты содержат упоминания пользователей с очень странным паттерном. Вот несколько примеров: @robot3!, @robot5& и @robot7#
Чтобы выяснить, не являются ли эти пользователи ботами, вы проведёте проверку на одном твите и извлечёте такие упоминания с помощью метода .findall().
Для справки — несколько полезных метасимволов:
\d: цифра
\w: словесный символ
\W: не-словесный символ
\s: пробельный символ
Текст одного твита сохранён в переменной sentiment_analysis. Вы можете просмотреть его, выполнив print(sentiment_analysis) в оболочке IPython.
Это упражнение является частью курса
Регулярные выражения в Python
Инструкции к упражнению
- Импортируйте модуль
re. - Напишите регулярное выражение, которое соответствует упоминаниям пользователей, начинающимся с
@и следующим заданному паттерну, например@robot3!. - Найдите все совпадения этого паттерна в переменной
sentiment_analysis.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Import the re module
____
# Write the regex
regex = ____"____"
# Find all matches of regex
print(re.____(____, ____))