[파이썬] 웹 스크래핑과 학술 논문 분석

01 Sep 2023

python

소개

웹 스크래핑은 웹 페이지에서 데이터를 추출하여 분석하는 과정을 말합니다. 학술 논문 분석은 학술적인 연구를 위해 출판된 논문들을 분석하는 과정을 말합니다. 이 두가지를 Python을 이용하여 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

웹 스크래핑

웹 스크래핑을 위해서는 requests와 BeautifulSoup 패키지를 사용할 수 있습니다. requests는 웹 사이트의 HTML 형식의 데이터를 가져오고, BeautifulSoup은 HTML 데이터를 파싱하여 원하는 정보를 추출할 수 있습니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def get_data():
    url = "https://example.com" # 스크래핑할 사이트 주소
    response = requests.get(url)
    
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
        
        # 원하는 데이터 추출
        data = soup.find("div", class_="data").text
        
        return data
    else:
        return None

위 예제는 example.com 사이트의 특정한 div 태그의 데이터를 가져오는 예시입니다. get_data 함수를 호출하면 해당 데이터를 반환하게 됩니다.

학술 논문 분석

학술 논문 분석을 위해선 pandas, matplotlib 등의 패키지를 사용하여 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. 논문 데이터는 다양한 소스에서 가져올 수 있으며, 예제로는 arxiv.org 사이트에서 데이터를 가져와 분석해보겠습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime

def analyze_papers():
    # 논문 데이터 가져오기
    data = pd.read_csv("papers.csv")
    
    # 날짜 데이터 변환
    dates = pd.to_datetime(data["date"])
    
    # 연도별 논문 수 계산
    year_counts = dates.dt.year.value_counts().sort_index()
    
    # 그래프 그리기
    plt.plot(year_counts.index, year_counts.values)
    plt.xlabel("Year")
    plt.ylabel("Number of Papers")
    plt.title("Analysis of Papers")
    plt.show()

위 예제는 papers.csv 파일에 저장된 학술 논문 데이터를 가져와 연도별 논문 수를 계산하고, 그래프로 시각화하는 예시입니다. analyze_papers 함수를 호출하면 그래프가 출력됩니다.

결론

Python을 이용하면 웹 스크래핑과 학술 논문 분석을 손쉽게 할 수 있습니다. requests와 BeautifulSoup를 사용하여 원하는 웹 데이터를 추출하고, pandas와 matplotlib을 사용하여 논문 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 분야에서 유용한 정보를 얻거나, 학술적인 연구에 활용할 수 있습니다.