Shate项目基于网络爬虫和情感分析的站点数据抓取

Shate 项目聚焦于通过网络爬虫技术获取网站信息，并进行情感分析，其主要功能模块包括：

1. 网络爬虫技术：通过构建自动化程序抓取网页信息，涉及协议理解、请求头设置、cookies管理和反爬机制的处理。

2. HTML解析：利用如 BeautifulSoup 或 DOM 操作提取信息。对动态加载内容使用 AJAX 或 Selenium 模拟交互，确保抓取数据的准确性。

3. 数据处理：抓取的数据进行清洗、去重和格式化，通常使用 Pandas 进行筛选、排序和分组等操作，以便后续分析。

4. 情感分析：基于自然语言处理 (NLP)技术，通过 VADER、TextBlob 等情感分析工具，或深度学习模型（如 LSTM 或 Transformer）判断文本的喜怒哀乐等情绪状态。

5. 存储与展示：数据结果可存储于数据库（如 MySQL、MongoDB）或以 CSV 格式保存，并通过 Matplotlib、Seaborn 等工具进行可视化展示。

6. 版本控制：项目名称中包含“master”表明其为主要分支，使用 Git 进行代码管理，以便团队协作开发和代码变更跟踪。