소개

전회의 기사( Windows10의 PC에 분석 환경(Python3＋JupyterLab)을 만들어 보았다 )로, 분석 환경은 우선 정비 완료.
기다리고 기다렸다, 파이썬 프로그래밍을 시작!

이번에는 WordCloud를 그립니다. WordCloud 자체는 여기을 참조한다.

궁극적으로 다음과 같은 물건을 만듭니다.

본고에서 소개하는 것

Qiita API에서 기사 정보 얻기

WordCloud 그리기

Qiita API v2 문서
WordCloud for Python documentation

본고에서 소개하지 않는 것

Python 라이브러리 사용법

requests

json

wordcloud

pathlib

샘플 코드

Code량도 많지 않기 때문에, 전체의 Code를 소개.
포인트는 2개.

1. GET 요청을 실행할 때 액세스 토큰 지정

Qiita API v2 문서 에 다음의 기재가 있도록(듯이), 액세스 토큰을 취득해, Code에 묻는 것이 베터.

이용 제한
인증하는 상태에서는 사용자당 1시간에 1000회까지, 인증하지 않은 상태에서는 IP 주소당 1시간에 60회까지 요청을 수락합니다.

2. 이미지를 그릴 때 일본어 대응 글꼴 지정

WordCloud for Python documentation 에 이하의 기재가 있도록(듯이), 자연언어 처리로 일본어를 취급하기 위해(때문에), 일본어 대응 폰트를 (적절하게 인스톨 해) 지정하는 것이 베터.

font_path:string
Font path to the font that will be used (OTF or TTF). Defaults to DroidSansMono path on a Linux machine. If you are on another OS or don’t have this font, you need to adjust this path.

analyzeQiita_WordCloud

import requests
import json

url = 'https://qiita.com/api/v2/items?per_page=100&page='
headers = {'Authorization': 'Bearer ${YOUR ACCESS-TOKEN}'}

tags = []
for i in range(5):
    print('=====')
    print('Downloading ... ' + url + str(i+1))
    print('-----')
    #response = requests.get(url + str(i+1))
    response = requests.get(url + str(i+1), headers=headers)

    for article in json.loads(response.text):
        print(article['title'])
        tags.extend([tag['name'].lower() for tag in article['tags']])
    print('=====')

from wordcloud import WordCloud
from pathlib import Path

result_dir_path = Path('..').joinpath('result')

#分割テキストからwordcloudを生成・フォント指定
wc = WordCloud(font_path=r"C:\WINDOWS\Fonts\YuGothR.ttc", background_color='white', colormap='bone', width=800, height=600)
wc.generate(" ".join(tags))
wc.to_file(result_dir_path.joinpath('trends_of_qiita_wordcloud_shortver.png'))

파이썬과 (색은 얇은) 자바 스크립트 태그를 부여한 기사가 많은 모양.

요약

Qiita 기사의 태그를 사용하여 WordCloud를 그리는 방법을 소개합니다.