太喜欢了！
您仍在进行 Twitter 情感分析项目。首先，您想找出关于电影和音乐会的正向推文。
您的计划是：找到所有包含单词 love、like 或 enjoy 的句子，并捕获该单词。您还将把包含单词 movie 或 concert 的推文筛选出来，并把这个单词放在另一个分组中。同时，保存电影或音乐会的名称。
例如，若句子为：I love the movie Avengers. 您需要匹配并捕获 love。您还需要匹配并捕获 movie。之后，再匹配并捕获直到句号为止的所有内容。
列表 sentiment_analysis（包含 3 条推文文本）以及 re 模块已加载到您的会话中。您可以使用 print() 在 IPython Shell 中查看数据。
本练习是课程的一部分
Python 中的正则表达式
练习说明
- 完成正则表达式以捕获
love或like或enjoy；匹配并捕获movie或concert；并匹配、捕获在.之前出现的任意内容。 - 在
sentiment_analysis的每个元素中查找该正则的所有匹配项，并将其赋给positive_matches。 - 完成
.format()方法，打印sentiment_analysis中每个元素对应的positive_matches结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Write a regex that matches sentences with the optional words
regex_positive = r"____.+?____\s____\."
for tweet in sentiment_analysis:
# Find all matches of regex in tweet
positive_matches = re.____(____, ____)
# Complete format to print out the results
print("Positive comments found ____".format(____))