"until": '2017-10-17'
}]
# HTTP Error 500: Internal Server Error -> 데이터가 없는것으로 유추 가능
# collection
for item in items:
result_file = collection.crawling(**item, fetch=True)
item['result_file'] = result_file
# analysis
for item in items:
# print(item['result_file'])ㅣ
data = analyze.json_to_str(item['result_file'], 'message')
item['count'] = analyze.count_word_freq(data)
# visualization
for item in items:
count = item['count']
count_top50 = dict(count.most_common(50))
file_name = '%s_%s_%s' % (item['pagename'], item['since'],
item['until'])
visualize.wordcloud(count_top50, file_name)
visualize.graph_bar(values=list(count_top50.values()),
ticks=list(count_top50.keys()),
show_grid=False,
file_name=file_name,
show_graph=False)
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
title='%s 빈도 분석' % (item['pagename']),
xlabel='단어',
ylabel='빈도 수',
values=list(
count_m50.values()), #, filename) # 딕셔너리니까 리스트 형태로 바꿔서 ..
ticks=list(count_m50.keys()), # x, y의 값축(항목축) 지정
showgrid=True, # grid = 격자
filename=filename, # 파일로 저장 할건데,
showgraph=False # 그래프로도 바로 보여줄것인가?
)
'since': '2017-10-01',
'until': '2017-10-17'
}, {
'pagename': 'chosun',
'since': '2017-10-01',
'until': '2017-10-17'
}]
# collection
for item in items:
resultfile = collection.crawling(**item, fetch=False)
item['resultfile'] = resultfile
# analysis
for item in items:
data = analyze.json_to_str(item['resultfile'], 'message')
item['count'] = analyze.count_wordfreq(data)
# visualization
for item in items:
count = item['count']
count_t50 = dict(count.most_common(50))
filename = '%s_%s_%s' % (item['pagename'], item['since'],
item['until'])
visualize.wordcloud(count_t50, filename)
visualize.graph_bar(values=list(count_t50.values()),
ticks=list(count_t50.keys()),
showgrid=True,
filename=filename,
showgraph=False)
#데이터 분석
for item in CONFIG['items']:
# print(item['resultfile'])
data = analyze.json_to_str(item['resultfile'], 'message')
print(data)
item['count_wordfreq'] = analyze.count_wordfreq(data)
print(item['count_wordfreq'])
#데이터 시각화(visualize)
for item in CONFIG['items']:
count = item['count_wordfreq']
count_m50 = dict(count.most_common(50))
filename = '%s_%s_%s' % (item['page_name'], item['since'],
item['until'])
visualize.wordcloud(filename, count_m50,
CONFIG['common']['result_vidualization_dir'])
visualize.graph_bar(
title='%s 빈도 분석' % (item['page_name']),
xlabel='단어',
ylabel='빈도수',
#딕셔너리 형태이므로 형변환 한다.
values=list(count_m50.values()), #value 값
ticks=list(count_m50.keys()), #축값을 key에서 받아옴
showgrid=True, #그래프에 격자를 그릴지 여부
filename=filename,
showgraph=False, #팝업윈도우를 띄울지 여부
result_vidualization_dir=CONFIG['common']
['result_vidualization_dir'])
# 데이터 분석 (analyze)
# for item in items:
# print(item['resultfile'])
# json데이터를 str로
for item in CONFIG['items']:
data = analyze.json_to_str(item['resultfile'],
'message') # 본문 내용을 str로 변환
# print(data)
item['count_wordfreq'] = analyze.count_wordfteq(
data) # item['word_freq'] 시각화용
# print(item['count_wordfreq'])
# 데이터 시각화 (visualize)
for item in CONFIG['items']:
count = item['count_wordfreq']
count_m50 = dict(count.most_common(50))
filename = '%s_%s_%s' % (item['pagename'], item['since'],
item['until'])
visualize.wordcloud(filename, count_m50, CONFIG['result_directory_v'])
visualize.graph_bar(title='%s 빈도 분석' % (item['pagename']),
result_directory_v=CONFIG['result_directory_v'],
xlabel='단어',
ylabel='빈도 수',
values=list(count_m50.values()),
ticks=list(count_m50.keys()),
showgrid=False,
filename=filename,
showgraph=False)
# def crawling(pagename, since, until, fetch=True, result_directory=''):
if __name__ == '__main__':
# 데이터 수집 (collect)
for item in CONFIG['items']:
resultfile = collect.crawling(**item, **CONFIG['common'])
item['resultfile'] = resultfile
# 데이터 분석 (analyze)
for item in CONFIG['items']:
data = analyze.json_to_str(item['resultfile'], 'message')
item['count_wordfreq'] = analyze.count_wordfreq(data)
# 데이터 시각화 (visualize)
for item in CONFIG['items']:
count = item['count_wordfreq']
count_m50 = dict(count.most_common(50)) # dict 형태로
filename = '%s_%s_%s' % (item['pagename'], item['since'], item['until']) # 이미지 저장할 파일
visualize.wordcloud(filename, count_m50) # def wordcloud(filename, wordfreq): pytagcloud
visualize.graph_bar(
title='%s 빈도 분석' % (item['pagename']),
xlabel='단어',
ylabel='빈도수',
values=list(count_m50.values()), # 그래프의 y 값 : count_m50 딕셔너리의 values
ticks=list(count_m50.keys()), # 그래프의 x 값 : count_m50 딕셔너리의 keys
showgrid=False, # 격자 여부
filename=filename, # 파일로 저장
showgraph=False) # pop-up window 띄울지 여부