代码功能分析 这段Python代码定义了一个名为`parallel_sentiment`的函数，它接收一个`comment`参数，尝试使用`SnowNLP`库计算该评论的情感得分。若计算过程中出现异常，函数将返回`0.5`，代表中性情感。 代码优化建议 1. 导入必要的库：代码中使用了`SnowNLP`，但没有导入该库，需要添加导入语句。 2. 明确异常类型：在`except`语句中，建议明确指定捕获的异常类型，避免捕获所有异常，这样可以更好地处理特定问题。 3. 添加可以添加更多注释来解释代码的功能和关键步骤。 优化后的代码 ```python from snownlp import SnowNLP def parallel_sentiment(comment): try: # 使用SnowNLP计算评论的情感得分 return SnowNLP(comment).sentiments except Exception as e: # 若解析失败，打印异常信息并返回中性情感得分0.5 print(f"解析评论时出现错误: {e}") return 0.5 ``` 额外需要注意的逻辑点 1. 要确保`snownlp`库已经正确安装，可以使用`pip install snownlp`进行安装。 2. 当捕获到异常时，仅返回`0.5`可能会掩盖一些重要的问题，建议根据实际情况进行更详细的错误处理。 3. `SnowNLP`的情感分析是基于中文语料库训练的，对于非中文评论可能无法得到准确的结果。 [2025-06-25 15:49:42 | AI写代码神器 | 366点数解答]