Solr은 강력한 검색 엔진이지만, 파이썬과 연동하여 풍부한 분석 및 시각화 기능을 추가할 수도 있습니다. 이를 통해 데이터를 더 잘 이해하고 활용할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Solr과 파이썬을 연동하여 검색 기능 이외에도 다양한 분석 및 시각화 기능을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
Solr과 파이썬 연동하기
Solr과 파이썬을 연동하는 방법은 다양한 방법이 있지만, 여기서는 Solr의 REST API를 이용하여 파이썬과 통신하는 방법을 소개하겠습니다. REST API를 사용하면 Solr에 데이터를 쉽게 전송하고 검색 결과를 가져올 수 있습니다.
Solr에 데이터 전송하기
Solr에 데이터를 전송하는 방법은 다양하지만, 가장 간단한 방법은 CSV 파일을 사용하는 것입니다. 파이썬에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 처리할 수 있으므로, pandas를 사용하여 CSV 파일을 생성하고 Solr에 전송할 수 있습니다.
import pandas as pd
from solr import SolrConnection
# 데이터프레임 생성
data = {'id': [1, 2, 3],
'title': ['제목1', '제목2', '제목3'],
'content': ['내용1', '내용2', '내용3']}
df = pd.DataFrame(data)
# CSV 파일로 저장
df.to_csv('data.csv', index=False)
# Solr에 전송
solr = SolrConnection('http://localhost:8983/solr') # Solr 서버 URL 설정
solr.add_file('data.csv')
solr.commit()
위의 코드는 pandas를 사용하여 간단한 데이터프레임을 생성하고 CSV 파일로 저장하는 예제입니다. 그리고 Solr에 데이터를 전송하기 위해 solr 모듈을 사용하여 CSV 파일을 추가하고 커밋하는 방법을 보여줍니다.
Solr에서 데이터 검색하기
Solr에 데이터를 전송한 후에는 파이썬을 통해 검색 결과를 받아올 수 있습니다. Solr의 REST API를 사용하여 쿼리를 전송하고 결과를 JSON 형식으로 받아올 수 있습니다.
from solr import SolrConnection
# Solr에 연결
solr = SolrConnection('http://localhost:8983/solr')
# 검색 쿼리
query = 'title:제목1'
# 쿼리 실행
response = solr.query(query, fields=['title', 'content'], rows=10)
result = response.results
# 결과 출력
for doc in result:
print(doc['title'], doc['content'])
위의 코드에서는 Solr에 연결한 후, 검색 쿼리를 전송하여 결과를 받아오는 예제입니다. 결과는 JSON 형식으로 반환되며, 필요한 필드만 선택해서 출력할 수 있습니다.
데이터 분석 및 시각화
Solr로부터 검색된 데이터를 받아와서 파이썬에서 데이터 분석 및 시각화를 수행할 수 있습니다. pandas와 matplotlib 라이브러리를 사용하여 데이터프레임을 분석하고 차트를 그릴 수 있습니다.
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from solr import SolrConnection
# Solr에 연결
solr = SolrConnection('http://localhost:8983/solr')
# 검색 쿼리
query = 'title:제목1'
# 쿼리 실행
response = solr.query(query)
# 결과 받아오기
result = response.results
# 결과를 데이터프레임으로 변환
df = pd.DataFrame(result)
# 데이터 분석 및 시각화
df['id'].plot(kind='bar', x='id', y='content')
plt.show()
위의 코드는 Solr로부터 받아온 결과를 pandas의 데이터프레임으로 변환한 후에, 데이터 분석 및 시각화를 위해 matplotlib을 사용하는 예제입니다. 이를 통해 Solr에서 검색된 데이터를 더욱 쉽게 분석하고 시각화할 수 있습니다.
결론
이번 블로그 포스트에서는 Solr과 파이썬을 연동하여 풍부한 분석 및 시각화 기능을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. Solr의 REST API를 사용하여 데이터를 전송하고 검색 결과를 받아오고, pandas와 matplotlib을 이용하여 데이터를 분석하고 시각화할 수 있습니다. Solr과 파이썬을 함께 사용하면 데이터를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.