준비

앞에서 된장으로 죄송합니다만, 나중에 필요하므로 아래의 페이지에서 macOS에 Jupyter Notebook을 인스톨 해 두어 주세요.
ぃ tp // 이 m/미 x_dvd/이고 ms/d915752215db67919c06

JAVA 확인 및 설치

설치되었는지 확인하기 위해 다음 명령을 실행합니다.

$ java -version

설치되어 있지 않은 경우는, 아래의 다이얼로그가 표시되므로 「자세한 정보...」라고 하는 버튼을 클릭



위의 웹 사이트가 표시되므로 JDK를 다운로드하여 설치



설치 후 명령을 다시 실행하여 설치되었는지 확인

$ java -version
java version "1.8.0_101"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.101-b13, mixed mode)

Elasticsearch 설치

[공식 사이트] htps //w w. 에스 c. 코 / jp / p 로즈 cts / 에 s 치 c 세아 rch

프로그램 설치

다음 명령 실행

$ curl -O https://download.elastic.co/elasticsearch/release/org/elasticsearch/distribution/zip/elasticsearch/2.3.4/elasticsearch-2.3.4.zip
$ unzip elasticsearch-2.3.4.zip
$ sudo mv elasticsearch-2.3.4 /usr/local/elasticsearch

버전 확인

$ /usr/local/elasticsearch/bin/elasticsearch --version
Version: 2.3.4, Build: e455fd0/2016-06-30T11:24:31Z, JVM: 1.8.0_101

플러그인 설치

다음 명령 실행

$ cd /usr/local/elasticsearch
$ bin/plugin install analysis-kuromoji

시작

다음 명령 실행

$ /usr/local/elasticsearch/bin/elasticsearch

동작 확인

다른 터미널을 시작하고 다음 명령을 실행

$ curl localhost:9200

또는 웹 브라우저에서 다음 URL에 액세스

다음과 같은 응답이 있으면 부팅 성공

{
  "name" : "Akasha",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "version" : {
    "number" : "2.3.4",
    "build_hash" : "Xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    "build_timestamp" : "2016-06-30T11:24:31Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "5.5.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

Python용 라이브러리 설치

다음 명령 실행

$ pip install elasticsearch

샘플 코드 실행

아래 코드를 test.py로 저장

test.py

# coding: utf-8

# # Elasticsearch

# In[1]:

from elasticsearch import Elasticsearch
es = Elasticsearch("localhost:9200")
es


# # 変数の初期化

# In[2]:

esIndex = "bot"
esType = "talks"


# # インデックスの追加

# - curl -X POST http://localhost:9200/bot/talks -d '{"mode":"あいさつ", "words":"おはようございます"}'

# In[3]:

es.index(index=esIndex, doc_type=esType, body={"mode":"あいさつ", "words":"おはようございます"})


# In[4]:

es.index(index=esIndex, doc_type=esType, body={"mode":"あいさつ", "words":"こんにちは"})
es.index(index=esIndex, doc_type=esType, body={"mode":"あいさつ", "words":"こんばんは"})
es.index(index=esIndex, doc_type=esType, body={"mode":"あいさつ", "words":"さようなら"})
es.index(index=esIndex, doc_type=esType, body={"mode":"あいさつ", "words":"おやすみなさい"})
es.index(index=esIndex, doc_type=esType, body={"mode":"名言", "words":"死して屍拾うものなし"})


# # インデックスの修正

# - curl -X POST http://localhost:9200/bot/talks?id=AVYGQm6Q8mtRod8eIWiq -d '{"mode":"あいさつ","words":"お休みなさい"}'
# 
# idが存在すれば更新、idが存在しなければ追加

# In[21]:

es.index(index=esIndex, doc_type=esType, id="AVYGQm6Q8mtRod8eIWiq", body={"mode":"あいさつ", "words":"また明日"})


# # データ取得

# - curl -X　GET http://localhost:9200/bot/talks/_search?pretty -d '{"query":{"match_all":{}}}'

# In[29]:

res = es.search(index=esIndex, body={"query": {"match_all": {}}})
res


# In[23]:

len(res["hits"]["hits"])

words = []
modes = []

for i in range(len(res["hits"]["hits"])):
    row = res["hits"]["hits"][i]["_source"]
    print(row)
    words.append(row["words"])
    modes.append(row["mode"])


# # データ削除

# - curl -X DELETE http://localhost:9200/bot/

# In[8]:

#es.indices.delete(index="bot")


# # プラグインの利用

# - 形態素解析

# In[24]:

text = "今日はいい天気ですね"


# In[25]:

def analyze(es, text):

    params = {"analyzer":"kuromoji"}
    body = {"text":text}

    http_status, data = es.indices.client.transport.perform_request(
        'GET',
        '/' + esIndex + '/_analyze',
        params=params,
        body=body
    )

    return map(lambda x: x.get('token'), data.get('tokens')[0:])


# In[26]:

tokens = analyze(es, text)
print(' '.join(tokens))


# In[30]:

for word in words:
    print(' '.join(analyze(es, word)))

다음 명령 실행

$ python test.py

아래와 같이 응답이 있으면 성공!

{'mode': 'あいさつ', 'words': 'おはようございます'}
{'mode': 'あいさつ', 'words': 'こんばんは'}
{'mode': 'あいさつ', 'words': 'こんにちは'}
{'mode': 'あいさつ', 'words': 'さようなら'}
{'mode': 'あいさつ', 'words': 'おやすみなさい'}
{'mode': '名言', 'words': '死して屍拾うものなし'}
{'mode': 'あいさつ', 'words': 'また明日'}
今日 いい 天気
おはよう
こんばんは
こんにちは
さようなら
おやすみなさい
死す 屍 拾う
明日

그런데, 앞으로 무엇을 할까(^_^;)

추가

아, Jupyter Notebook 사용하지 않았습니다 (땀)