# 데이터 수집(collection)
for item in items:
endTime = time.time() - startTime
print('Running crawler : ' + str(endTime))
resultfile = collect.crawling(**item, fetch=False)
item['resultfile'] = resultfile
# 데이터 분석(analyze) --> konlpy(...jpype --> +java 64bit, python 64bit 비트 맞춰야함)
for item in items:
endTime = time.time() - startTime
print('Running analyze : ' + str(endTime))
data = analyze.json_to_str(item.get('resultfile'), 'message')
item['count_wordfreq'] = analyze.count_wordfreq(data)
# 데이터 시각화(visualize)
for item in items:
endTime = time.time() - startTime
print('Running visualize : ' + str(endTime))
# 분석된 단어들 중에 most 50개만..
count = item['count_wordfreq']
count_m50 = dict(count.most_common(50))
# wordclud, graph bar
filename = "%s_%s_%s" % (item['pagename'], item['since'],
item['until'])
visualize.wordcloud(filename, count_m50)
visualize.graph_bar( # 다른 바에도 적용하기위해 함수로 제작
items = [{
'pagename': 'jtbcnews',
'since': '2018-01-01',
'until': '2018-12-31'
}, {
'pagename': 'chosun',
'since': '2018-01-01',
'until': '2018-12-31'
}]
# # 데이터 수집(collection)
for item in items:
resultfile = collect.crawling(**item, fetch=False)
item['resultfile'] = resultfile
# 데이터 분석(analyze)
for item in items:
data = analyze.json_to_str(item['resultfile'], 'message')
item['count_wordfreq'] = analyze.count_wordfreq(
data) # 명사만 추출하여 items 사전에 추가
print(item['count_wordfreq']) # 빈도수 출력
# 데이터 시각화(visualize)
for item in items:
count = item['count_wordfreq'] # dict 형식으로 빈도수 출력
count_m50 = dict(count.most_common(50)) # 높은 빈도수 순서대로 지정값 갯수만큼 출력
filename = "%s_%s_%s" % (item['pagename'], item['since'],
item['until'])
visualize.wordcloud(filename, count_m50)