import pandas as pd
import numpy as np
from snownlp import SnowNLP
import os

def load_data(file_path):
    try:
        df = pd.read_csv(file_path, usecols=['弹幕内容'], engine='python')
        return df['弹幕内容'].dropna().astype(str).tolist()
    except Exception as e:
        print(f"数据加载失败: {str(e)}")
        return []

def analyze_sentiment(danmu_texts):
    # 添加特殊词汇处理（以原词典中很好为0.78，一般为0.52，差为0.14为标准手动添加）
    special_cases = {
        # 高强度正能量词
        "爷青回": 0.9,  # 情怀向
        "yyds": 0.9,  # 永远滴神
        'YYDS': 0.9,  # 永远滴神
        "awsl": 0.8,  # 啊我死了（感动）
        '阿伟死了': 0.8,  # 谐上（感动）
        "泪目": 0.8,  # 感动场景
        "排面": 0.8,  # 排场十足
        "双厨狂喜": 0.7,  # 跨界联动
        "梦幻联动": 0.7,  # 跨作品合作
        "注入灵魂": 0.7,  # 高能片段
        "文艺复兴": 0.8,  # 经典重现
        # 玩梗互动词
        "下次一定": 0.55,  # 投币拖延梗
        "你币没了": 0.45,  # 威胁不投币
        "空降成功": 0.5,  # 跳片头
        "标准结局": 0.5,  # 意料之中
        "典中典": 0.4,  # 经典复读(含贬义）
        # 高能名场面
        "名场面": 0.85,  # 经典片段
        "神仙打架": 0.9,  # 高手对决
        "前方高能": 0.7,  # 高潮预警
        # 数字谐音
        "666": 0.75,  # 玩得厉害
        "999": 0.75,  # 6翻了
        "2333": 0.6,  # 笑
        # 抽象文化
        "草": 0.6,  # 笑（中性）
        "生草": 0.65,  # 搞笑场景
        # 破防场景
        "破防了": 0.4,  # 心理防线崩溃
        "我裂开了": 0.3,  # 心态炸裂
        # 特定领域梗
        "奥利给": 0.8,  # 加油打气
        "DNA动了": 0.8,  # 触发记忆
        "有内味了": 0.7,  # 特色到位
        # 负向场景
        "公开处刑": 0.5,  # 尴尬场面
        "阴间": 0.3,  # 诡异内容
        "阴间滤镜": 0.3,  # 画面诡异
        "血压上来了": 0.3  # 令人烦躁
    }
    sentiment_scores = []

    for item in danmu_texts:
        if item in special_cases:
            sentiment_scores.append(special_cases[item])
        else:
            s = SnowNLP(item)
            sentiment_scores.append(s.sentiments)

    avg_score = np.mean(sentiment_scores)
    return avg_score

# file_path='hot_data/亲子/BV1TLXVYREDt/BV1TLXVYREDt_287_danmaku.csv'
# df = load_data(file_path)
# scores=analyze_sentiment(df)
# print(scores)

# 测试
test_words = ['4']
s = analyze_sentiment(test_words)
print(s)