Python 在分类设置中使用Scikit学习

我有一个关于编程逻辑的问题，以及做我想做的事情的最聪明的方式是什么

我想做一个简单的推特情绪分类，或者将推特分类为积极或消极，也可能是中性的，还不确定。我想用tweepy收听推特流，并将传入的推特存储在数据库中。我在想，既然Twitter的ToS禁止存储tweet，我就想在收听流的同时处理tweet。意思是，我想把它们小写，删除，添加。空白，删除一些单词等等，我需要对它们进行分类的所有东西。然后使用预先训练好的模型对每条tweet进行分类，然后只将tweet ID和tweet的情绪存储在数据库中，而不是存储在tweet中

现在我关心的是：在每个关于scikit学习分类器的教程中，总是有多个文档需要分类。.predict函数还需要类似数组的稀疏矩阵

那么，一次只对一条推特进行分类是否可能？另一种选择是忽略ToS并将推文存储在数据库中，在分析结束时进行所有处理和分类——有趣的是在更长的时间内观察任何事物的情绪，或者甚至不断监控并删除推文

---

最聪明的方法是什么？我对编程相当陌生，所以我想学习逻辑

我投票决定结束，因为这个问题太宽泛了，但是这部分问题的答案是，一次只能分类一条推特吗？是的。好的，对不起，但无论如何，谢谢。