Web ページのダウンロード，単語に切り分け，形態素解析（Python, Mecab, BeautifulSoap を使用）

前準備

Python のインストール（Windows 上）

Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明

【サイト内の関連ページ】

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

MeCab のインストール

辞書の文字コードは UTF-8 を選ぶ．

• Windows での MeCab のインストール: 別ページ »で説明
• Ubuntu での MeCab のインストール: 別ページ »で説明

python の mecab, bs4 のインストール

• Windows

  Windows では，コマンドプロン プトを管理者として実行する．

  次のコマンドを実行．

  python -m pip install mecab bs4
  

• Ubuntu

  sudo pip3 install mecab bs4
  

日本語文書からの単語の切り出し，品詞の判定

1. Jupyter Qt Console を起動

   jupyter qtconsole
   

   

   Python プログラムを動かして，結果をビジュアルに見たい．

   ここでは，Jupyter Qt Console を使っている． 他の開発環境（Spyder，PyCharm，PyScripter

   ここから先は，Jupyter Qt Console の画面で説明する．

2. プログラムの実行

   日本語の文章から，単語を切り出し，品詞を自動判定する Python プログラム

   import sys
   import MeCab
   m = MeCab.Tagger("-Ochasen")
   print(m.parse ("日本国民は、正当に選挙された国会における代表者を通じて行動し"))
   

   

Web ページのダウンロードと単語の切り出し

1. Web ページのダウンロード

   URL を指定して，Web ページをダウンロード．そして，確認表示を行う Python プログラム．

   import urllib.request
   r =  urllib.request.urlopen('https://www.kkaneko.jp')
   html = r.read()
   print(html.decode())
   

   
2. HTML タグの除去

   いまダウンロードした Web ページについて，BeautifulSoap を用いて，HTML タグを取り除く Python プログラム．テキストと JavaScript が残る．

   from bs4 import BeautifulSoup
   soup = BeautifulSoup(html,'html5lib')
   t = soup.get_text()
   print(t) 
   

   
3. プログラムの実行

   いまダウンロードした日本語の Web ページについて，MeCab を用いて，単語を切り出す Python プログラム

   import sys
   import MeCab
   m = MeCab.Tagger("-Ochasen")
   a = m.parse(t)
   words = [i.split()[0] for i in a.splitlines()]
   print(words)