вот JS path для первого фильма document.querySelector("#__next > div.styles_root__goB3B > div.styles_middleContainer__vJjLN.styles_baseContainer__bGRTT > div.styles_mainContainer__59YLl > div.styles_contentSlot__h_lSN > main > div:nth-child(4)")
вот JS path для второго фильма document.querySelector("#__next > div.styles_root__goB3B > div.styles_middleContainer__vJjLN.styles_baseContainer__bGRTT > div.styles_mainContainer__59YLl > div.styles_contentSlot__h_lSN > main > div:nth-child(5)")

вот мой код 
# Установка необходимых библиотек
!pip install requests beautifulsoup4 transformers matplotlib seaborn lxml

from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from transformers import pipeline

# Функция для получения отзывов и рейтингов пользователя
def get_reviews_and_ratings(film_url, num_reviews=10):
    reviews = []
    ratings = []
    print(f"Собираем отзывы и рейтинги для: {film_url}")
    try:
        html_text = requests.get(film_url).text
        soup = BeautifulSoup(html_text, 'html.parser')

        # Ищем отзывы
        review_blocks = soup.find_all('section')  # Или другой элемент для поиска отзывов
        for i in range(min(num_reviews, len(review_blocks))):
            review_text = review_blocks[i].find('span')  # Измените на актуальный элемент для текста отзыва
            if review_text:
                reviews.append(review_text.get_text(strip=True))

            rating_text = review_blocks[i].find('span', class_='styles_kinopoiskValuePositive__7AAZG')  # Класс для рейтинга
            if rating_text:
                ratings.append(float(rating_text.get_text(strip=True)))

    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при сборе отзывов: {e}")

    return reviews, ratings

# Основной процесс
url = "https://www.kinopoisk.ru/lists/movies/top250/"  # URL топ-250 фильмов
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Получение ссылок на фильмы
movie_links = []
movie_elements = soup.find_all('div', class_='styles_root__ti07r')  # Теперь ищем по актуальному классу
print(f"Найдено {len(movie_elements)} фильмов.")  # Выводим количество найденных фильмов

for movie_element in movie_elements:
    link_tag = movie_element.find('a')  # Получаем элемент 'a' внутри каждого 'div'
    if link_tag and 'href' in link_tag.attrs:  # Проверяем, существует ли href
        movie_links.append("https://www.kinopoisk.ru" + link_tag['href'])  # Формируем полный URL
    else:
        print("Не удалось найти ссылку на фильм.")  # Выводим сообщение об отсутствии ссылки

print(f"Найдено ссылок на фильмы: {len(movie_links)}")  # Выводим количество найденных ссылок на фильмы

# Сбор отзывов и рейтингов
reviews_dataset = []
ratings_dataset = []
for movie_url in movie_links[:10]:  # Берем только первые 10 фильмов
    reviews, ratings = get_reviews_and_ratings(movie_url)
    reviews_dataset.append(reviews)
    ratings_dataset.append(ratings)

# Анализ тональности
classifier = pipeline('sentiment-analysis', model='blanchefort/rubert-base-cased-sentiment')

results = []
for movie_reviews in reviews_dataset:
    sentiments = classifier(movie_reviews)
    results.append(sentiments)

# Преобразование результатов в цифры (для визуализации)
sentiment_map = {'positive': 1, 'neutral': 0, 'negative': -1}
sentiment_scores = []
for movie_sentiments in results:
    sentiment_score = sum(sentiment_map.get(sentiment['label'].lower(), 0) for sentiment in movie_sentiments)
    sentiment_scores.append(sentiment_score)

# Компаративный анализ
comparison_scores = [(ratings_dataset[i], sentiment_scores[i]) for i in range(len(ratings_dataset))]

# Визуализация
sns.set(style="whitegrid")

# Подготовка данных для графика
x_labels = [f"Movie {i+1}" for i in range(len(comparison_scores))]
user_ratings = [rating if rating is not None else 0 for rating_list in comparison_scores for rating in rating_list]
sentiment_scores_flat = [sentiment for movie_sentiment in sentiment_scores for sentiment in [movie_sentiment]]

# График сравнения пользовательских оценок и оценок по тональности
plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(range(len(x_labels)), [sum(ratings) / len(ratings) for ratings in comparison_scores if ratings], marker='o', label='User Rating', color='blue')
plt.plot(range(len(x_labels)), sentiment_scores_flat, marker='o', label='Sentiment Score', color='orange')
plt.xticks(range(len(x_labels)), x_labels)
plt.xlabel('Movies')
plt.ylabel('Scores')
plt.title('Comparison of User Ratings and Sentiment Analysis Scores')
plt.legend()
plt.show()

# Печать результатов
print("User Ratings:", ratings_dataset)
print("Sentiment Scores:", sentiment_scores)
исправь его так, чтобы он мог нормально считывать фильмы с сайта