[python] FastAPI로 소셜 미디어 분석 서비스 구현하기
FastAPI는 빠르고 현대적인 API를 쉽게 만들 수 있는 Python 웹 프레임워크입니다. 이번 블로그에서는 FastAPI를 사용하여 소셜 미디어 분석 서비스를 어떻게 구현할 수 있는지 살펴보겠습니다.
목차
FastAPI 소개
FastAPI는 경량화되고 높은 성능을 가진 웹 프레임워크로, Python 3.7 이상을 지원합니다. 간단한 코드로 빠르게 API를 구축할 수 있으며, 자동으로 작성된 문서와 유효성 검사 기능을 제공하여 개발 효율성을 높입니다.
소셜 미디어 분석 서비스 구현
먼저, FastAPI를 설치합니다.
pip install fastapi
다음으로, 소셜 미디어 데이터를 분석하는 기능을 구현할 수 있습니다. 이를 위해 TextBlob과 같은 라이브러리를 사용하여 텍스트에서 감정 분석, 토큰화, 명사 추출 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
아래는 간단한 예시 코드입니다.
from fastapi import FastAPI
from textblob import TextBlob
app = FastAPI()
@app.post("/sentiment-analysis/")
async def analyze_sentiment(text: str):
blob = TextBlob(text)
sentiment = "positive" if blob.sentiment.polarity > 0 else "negative" if blob.sentiment.polarity < 0 else "neutral"
return {"sentiment": sentiment}
이제 FastAPI 앱을 실행하고 POST /sentiment-analysis/ 엔드포인트에 텍스트를 제출하면 해당 텍스트의 감정을 분석하는 서비스가 작동할 것입니다.
결론
FastAPI를 사용하면 간단하고 빠르게 소셜 미디어 분석 서비스를 구현할 수 있습니다. 이러한 서비스를 활용하여 감정 분석, 주제 추출, 인기 키워드 분석 등 다양한 소셜 미디어 데이터 관련 작업을 수행할 수 있습니다.
위에서 소개한 내용을 참고하여 FastAPI를 활용하여 소셜 미디어 분석 서비스를 구현해보세요!