[파이썬] 웹 스크래핑과 언론 기사 분석

01 Sep 2023

python

소개

웹 스크래핑과 언론 기사 분석은 데이터 과학과 인공지능 분야에서 널리 사용되는 기술입니다. 웹 스크래핑은 인터넷 상의 정보를 수집하고 분석하는 과정을 의미하며, 언론 기사 분석은 언론사의 기사를 수집하고 그 내용을 분석해서 유용한 인사이트를 도출하는 과정을 의미합니다.

이 글에서는 파이썬을 사용하여 웹 스크래핑을 수행하고 언론 기사를 분석하는 방법을 알아보겠습니다.

웹 스크래핑

라이브러리 설치

웹 스크래핑을 위해 파이썬에는 다양한 라이브러리가 있습니다. 그 중에서도 가장 많이 사용되는 라이브러리는 BeautifulSoup과 requests입니다. 이를 설치하기 위해 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행합니다.

pip install beautifulsoup4
pip install requests

HTML 파싱

BeautifulSoup을 사용하면 HTML 문서를 파싱하고 원하는 정보를 추출할 수 있습니다. 아래는 간단한 예제로, 웹 페이지의 제목을 추출하는 코드입니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

title = soup.title.string
print(title)

위 코드에서는 requests 라이브러리를 사용하여 웹 페이지의 HTML 문서를 가져옵니다. 그런 다음 BeautifulSoup을 사용하여 파싱을 수행하고, title 태그의 내용을 추출하여 출력합니다.

언론 기사 분석

텍스트 전처리

언론 기사를 분석하기 위해선 텍스트 데이터를 전처리하는 과정이 필요합니다. 이는 특수 문자 제거, 불용어(stopwords) 제거, 형태소 분석 등을 포함합니다. 아래는 nltk 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 전처리하는 예제입니다.

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer

nltk.download('stopwords')
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')

stop_words = set(stopwords.words('english'))
lemmatizer = WordNetLemmatizer()

def preprocess_text(text):
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    tokens = [lemmatizer.lemmatize(token) for token in tokens if token.isalpha()]
    tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words]
    return " ".join(tokens)

text = "This is an example sentence."
preprocessed_text = preprocess_text(text)
print(preprocessed_text)

위 코드에서는 nltk 라이브러리의 stopwords, tokenize, stem 등의 모듈을 사용하여 텍스트 데이터를 전처리합니다. 예시 문장을 받아와서 전처리한 후 출력합니다.

결론

웹 스크래핑과 언론 기사 분석은 파이썬을 사용하여 다양한 정보를 수집하고 분석하는 강력한 도구입니다. 이를 통해 웹 상의 정보를 수집하고 언론 기사의 내용을 분석하여 소중한 인사이트를 도출할 수 있습니다.