[파이썬] 웹 스크래핑과 신문 기사 분석

01 Sep 2023

python

웹 스크래핑은 인터넷에서 정보를 추출하는 프로세스를 의미합니다. 신문 기사는 많은 정보를 포함하고 있어 분석에 사용하기에 매우 유용합니다. 이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 웹 스크래핑을 수행하고, 그 결과로 얻은 신문 기사를 분석하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

웹 스크래핑

웹 스크래핑을 수행하기 위해서는 Python의 requests 라이브러리를 사용하여 웹페이지에 접속하고, BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 HTML 문서를 파싱합니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

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

# 웹페이지의 제목 가져오기
title = soup.title.text

# 웹페이지의 본문 내용 가져오기
content = soup.find("div", class_="content").text

# 결과 출력
print("Title: ", title)
print("Content: ", content)

위의 코드는 requests 라이브러리를 사용하여 예제 웹페이지에 접속하고, BeautifulSoup를 사용하여 페이지의 제목과 본문 내용을 추출하는 예시입니다.

신문 기사 분석

추출한 신문 기사를 분석하기 위해 Python의 자연어 처리 라이브러리인 nltk와 scikit-learn을 활용할 수 있습니다. 이 라이브러리들을 사용하여 신문 기사의 텍스트를 정제하고, 단어의 빈도를 계산하고, 텍스트를 벡터로 표현할 수 있습니다.

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 텍스트 정제
def preprocess_text(text):
    # TODO: 텍스트 정제 로직을 구현합니다.
    pass

# 단어의 빈도 계산
def calculate_word_freq(text):
    # TODO: 단어의 빈도 계산 로직을 구현합니다.
    pass

# 텍스트를 벡터로 표현
def text_to_vector(text):
    # TODO: 텍스트를 벡터로 표현하는 로직을 구현합니다.
    pass

# 신문 기사 텍스트 추출
article_text = "여기에 신문 기사의 원본 텍스트를 입력합니다."

# 텍스트 정제
clean_text = preprocess_text(article_text)

# 단어의 빈도 계산
word_freq = calculate_word_freq(clean_text)

# 텍스트를 벡터로 표현
vector = text_to_vector(clean_text)

# 결과 출력
print("Clean Text: ", clean_text)
print("Word Frequency: ", word_freq)
print("Vector: ", vector)

위의 코드는 신문 기사 텍스트를 입력으로 받아, preprocess_text 함수를 사용하여 텍스트를 정제하고, calculate_word_freq 함수를 사용하여 단어의 빈도를 계산한 뒤, text_to_vector 함수를 사용하여 텍스트를 벡터로 표현하는 예시입니다.

웹 스크래핑과 신문 기사 분석을 통해 효과적으로 정보를 추출하고 분석할 수 있습니다. Python의 다양한 라이브러리들을 활용하여 데이터를 처리하고 결과를 시각화하는 등 활용 가능한 방법이 많으니 참고하시기 바랍니다.