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1. Code 풀이

- 명사 빈도 수 계산

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'자동변속기': 1, '연비': 1, '미연': 1, '능동': 1, '딥': 1, '앞차': 1, '알림': 1, '부주의': 1, '사각': 1, '차선': 1, '측방': 1, '접근': 1, '안전성': 1, '부흥': 1, '류종은': 1, '항공': 1, '패권': 1, '일각': 1, '관점': 1, '지형': 1, '좌지우지': 1, '안고': 1, '합리': 1, '강구': 1, '약화': 1, '전세계': 1, '트렌드': 1, '보이콧': 1, '보안': 1, '헤게보': 1, '덧붙이기': 1, '함': 1, '경쟁우위': 1, '교육': 1, '투자가': 1, '취약': 1, '긴장': 1, '버락': 1, '오바마': 1, '자문': 1, '감사': 1, '의장': 1, '인문': 1, '집행': 1, '역임': 1, '분류': 1, '의회': 1, '파로': 1, '지적재산권': 1, '갈취': 1, '일로': 1, '원한': 1, '의존': 1, '구축': 1, '디': 1, '커플링': 1, '가령': 1, '적자': 1, '해소': 1, '일련': 1, '종식': 1, '보호': 1, '포기': 1, '선거': 1, '승리': 1, '차후': 1, '부상': 1, '격화될': 1, '안승': 1, '특파원': 1, '사우스차이나': 1, '모닝': 1, '포스트': 1, '개혁': 1, '베이징': 1, '광장': 1, '탱크': 1, '장갑차': 1, '대사': 1, '동란': 1, '마오쩌둥': 1, '개혁개방': 1, '존경': 1, '사랑': 1, '결코': 1, '군사과학': 1, '연구자': 1, '자랑': 1, '대신': 1, '실행': 1, '실권': 1, '덩샤오핑': 1, '양상쿤': 1, '부주석': 1, '쉬친셴': 1, '사령관': 1, '옥': 1, '베이징시': 1, '군경': 1, '이견': 1, '해제': 1, '문서': 1, '국무원': 1, '소식통': 1, '전언': 1, '더구나': 1, '자오쯔양': 1, '총서기': 1, '무력진압': 1, '우런화': 1, '공중': 1, '나중': 1, '발포': 1, '이로': 1, '런민쯔': 1, '더빙': 1, '인민': 1, '딸': 1, '이미지': 1, '하룻밤': 1, '산산조각': 1, '반혁명': 1, '폭란': 1, '장쩌민': 1, '널리': 1, '군부': 1, '중국군': 1, '백서': 1, '장교': 1, '죄책감': 1, '진압할': 1, '옹호': 1, '예성': 1, '일제': 1, '타임': 1, '환추스바오': 1, '타임스': 1, '공산당': 1, '성격': 1, '악몽': 1, '그림자': 1, '통제': 1, '구소련': 1, '동유럽': 1, '사회주의': 1, '차이': 1, '생활수준': 1, '급속도': 1, '도약': 1, '부연': 1, '지식인': 1, '소련': 1, '유고슬라비아': 1, '아랍': 1, '망명': 1, '서방': 1, '소음': 1, '행보': 1, '헛된': 1, '겅솽': 1, '외교부': 1, '단어': 1, '겅': 1, '성립': 1, '증명': 1, '본회의': 1, '감시': 1, '사이트': 1, '차단': 1, '총력': 1, '난': 1, '엿새': 1, '구가': 1, '남쪽': 1, '킬로미터': 1, '허르떠': 1, '머르': 1, '기트': 1, '아래': 1, '구': 1, '사망자': 1, '직선': 1, '땝니': 1, '건데': 1, '멀리': 1, '수상': 1, '세르비아': 1, '크로아티아': 1, '협조': 1, '부탁': 1, '댐': 1, '근처': 1, '건가': 1, '사가': 1, '끝': 1, '선미': 1, '수요일': 1, '호전': 1, '작전': 1, '동강이': 1, '음파': 1, '탐지기': 1, '온전': 1, '보존': 1, '건조': 1, '가해': 1, '상탭니': 1, '잘못': 1, '증언': 1, '여객선': 1, '경적': 1, '선사': 1, '바이킹': 1, '시긴': 1, '추돌': 1, '증거': 1, '보석': 1, '낼': 1, '게시': 1, '남빛': 1, '국빈': 1, '사디': 1, '불평등': 1, '버': 1, '차별': 1, '페미니스트': 1, '권력자': 1, '평등': 1, '다양성': 1, '약점': 1, '자율': 1, '하': 1, '낙태': 1, '링크': 1, '도시': 1, '결속': 1, '공통': 1, '전역': 1, '가디언': 1, '일요판': 1, '옵서버': 1, '독재자': 1, '파키스탄': 1, '출신': 1, '레드': 1, '카펫': 1, '답지': 1, '쌍둥이': 1, '경선': 1, '앙숙': 1, '스탠': 1, '스': 1, '테드': 1, '공항': 1, '전용기': 1, '착륙': 1, '재차': 1, '조롱': 1, '도착': 1, '결례': 1, '왕실': 1, '일원': 1, '마': 1, '왕자': 1, '형편': 1, '브렉': 1, '시트': 1, '탈퇴': 1, '훈수': 1, '버킹엄궁': 1, '엘리자베스': 1, '참석': 1, '리사': 1, '메이': 1, '전설': 1, '버크셔': 1, '헤': 1, '자선경매': 1, '오른쪽': 1, '자선': 1, '샌프란시스코': 1, '빈민': 1, '구제': 1, '전액': 1, '기부': 1, '포브스': 1, '창업가': 1, '선정': 1, '기업가': 1, '시가총액': 1, '이목': 1, '그동안': 1, '쥐약': 1, '도박': 1, '조개': 1, '껍데기': 1, '블로그': 1, '아마존': 1, '구글': 1, '잠재력': 1, '깨달': 1, '의사소통': 1, '포트폴리오': 1, '허용': 1, '전향': 1, '자신감': 1, '내비': 1, '친': 1, '뉴욕': 1, '맨해튼': 1, '스테이크': 1, '전문식': 1, '피니언': 1, '고대': 1, '부금': 1, '도울': 1, '지미': 1, '폭락': 1, '안착': 1, '희비': 1, '기조': 1, '마감': 1, '하이닉스': 1, '셀트리온': 1, '간판': 1, '공매도': 1, '환율': 1, '매도': 1, '이탈': 1, '세로': 1, '다지': 1, '모양새': 1, '표': 1, '주재': 1, '모니터링': 1, '노형욱': 1, '법정': 1, '폐가': 1, '가치': 1, '보장': 1, '불법행위': 1, '변동': 1, '변동성': 1, '유입': 1, '골자': 1, '방안': 1, '스케일': 1, '업': 1, '펀드': 1, '조성': 1, '자율성': 1, '요건': 1, '우드': 1, '펀딩': 1, '발등': 1, '박상기': 1, '폐쇄': 1, '냉각': 1, '트리': 1, '방아쇠': 1, '송금': 1, '주체': 1, '재편': 1, '정체': 1, '랠리': 1, '조짐': 1, '대목': 1, '웨어러블': 1, '휘거': 1, '융합': 1, '피부': 1, '질감': 1, '장기간': 1, '착용': 1, '란': 1, '또한': 1, '학계': 1, '원인': 1, '전자기기': 1, '산업혁명': 1, '로봇공학': 1, '스탠포드': 1, '대학': 1, '게재': 1, '김만기': 1, '파이낸셜뉴스': 1, '베이직': 1, '서울시': 1, '서초구': 1, '동문': 1, '가맹': 1, '국철': 1, '피나': 1, '앱': 1, '콜': 1, '현직': 1, '박재욱': 1, '운수': 1, '법성': 1, '검찰청': 1, '투쟁': 1, '악의': 1, '꼼수': 1, '개념': 1, '모빌리티': 1, '치한': 1, '포장': 1, '합법': 1, '이면': 1, '목초지': 1, '공멸할': 1, '화물': 1, '생태계': 1, '교란': 1, '외치': 1, '눈물': 1, '능멸': 1, '태양': 1, '화학물질': 1, '인위': 1, '포도당': 1, '벡터': 1, '공유결합': 1, '유기': 1, '골격': 1, '필름': 1, '제작': 1, '형성': 1, '초당': 1, '반응': 1, '기법': 1, '광': 1, '흡수': 1, '네이처': 1, '커뮤니케이션': 1, '식물': 1, '작용': 1, '착안': 1, '진': 1, '무한': 1, '부가가치': 1, '석유': 1, '원료': 1, '효소': 1, '특징': 1, '고무': 1, '세척제': 1, '살충제': 1, '가시광선': 1, '용': 1, '밑바탕': 1, '김태환': 1, '디바이스': 1, '개봉': 1, '심판': 1, '아놀드': 1, '슈워': 1, '제거': 1, '로버트': 1, '패': 1, '트릭': 1, '액체': 1, '상복': 1, '긴장감': 1, '외부': 1, '본래': 1, '서울대': 1, '화학공학': 1, '전도도': 1, '원상': 1, '복구': 1, '분산': 1, '극복': 1, '자소': 1, '전도': 1, '팔로': 1, '단층': 1, '전자기': 1, '긱': 1, '공학': 1})

- 가장 많이 사용된 단어 추출

most = count.most_common(100)

[('것', 196), ('이', 96), ('수', 95), ('고', 95), ('등', 94), ('미국', 77), ('대표', 64), ('그', 63), ('전', 61), ('중국', 60), ('한국', 55), ('기자', 55), ('재', 52), ('대통령', 48), ('시장', 47), ('말', 44), ('며', 41), ('및', 39), ('트럼프', 39), ('중', 36), ('대한', 35), ('무역', 34), ('사람', 32), ('우리', 31), ('김', 31), ('정부', 31), ('금지', 30), ('또', 30), ('정치', 29), ('개발', 29), ('경제', 28), ('날', 28), ('때', 28), ('화폐', 27), ('통해', 26), ('지난', 25), ('이번', 25), ('무단', 25), ('배포', 25), ('대해', 25), ('시간', 25), ('암호', 25), ('택시', 25), ('더', 24), ('담배', 24), ('로', 24), ('노조', 24), ('관세', 24), ('게임', 24), ('위해', 23), ('게', 23), ('북한', 23), ('멕시코', 23), ('명', 22), ('연구원', 22), ('내', 22), ('서울', 22), ('파업', 22), ('사건', 22), ('요구', 21), ('안', 21), ('의원', 21), ('당시', 21), ('이후', 21), ('크레인', 21), ('부산', 21), ('발견', 21), ('톈안먼', 21), ('은', 20), ('문제', 20), ('면서', 20), ('검찰', 20), ('일', 20), ('발생', 20), ('당', 19), ('관계자', 19), ('나', 19), ('확인', 19), ('이사장', 19), ('기술', 19), ('최근', 18), ('사고', 18), ('가능성', 18), ('진행', 18), ('공개', 18), ('현장', 18), ('타워', 18), ('전망', 18), ('수색', 18), ('다른', 17), ('유튜브', 17), ('상황', 17), ('정책', 17), ('최고', 17), ('교수', 17), ('후', 17), ('수사', 17), ('시신', 17), ('신소재', 17), ('청와대', 16)]

- 딕셔너리 형태 변환

tags = {}
for n, c in most:
    if len(n) > 1:
        tags[n] = c

{'미국': 76, '대표': 66, '중국': 60, '기자': 55, '한국': 53, '시장': 47, '대통령': 45, '트럼프': 38, '대한': 36, '무역': 34, '북한': 33, '사람': 33, '우리': 32, '정치': 31, '금지': 30, '정부': 29, '경제': 29, '개발': 29, '화폐': 27, '지난': 26, '무단': 25, '배포': 25, '통해': 25, '이번': 25, '시간': 25, '암호': 25, '택시': 25, '대해': 24, '위해': 24, '담배': 24, '노조': 24, '관세': 24, '게임': 24, '멕시코': 23, '이후': 22, '연구원': 22, '서울': 22, '파업': 22, '사건': 22, '당시': 21, '크레인': 21, '부산': 21, '발견': 21, '톈안먼': 21, '요구': 20, '문제': 20, '면서': 20, '발생': 20, '관계자': 19, '확인': 19, '이사장': 19, '기술': 19, '검찰': 19, '교수': 18, '상황': 18, '최근': 18, '사고': 18, '가능성': 18, '현장': 18, '타워': 18, '전망': 18, '수색': 18, '세계': 17, '다시': 17, '다른': 17, '유튜브': 17, '정책': 17, '진행': 17, '공개': 17, '수사': 17, '시신': 17, '신소재': 17, '중앙': 16}

- 워드 클라우드 객체 생성 준비

wc = WordCloud(font_path="NanumGothic", max_font_size=200,
               width=1200, height=800, scale=2.0, background_color='#ffffff')

- Data 는 미리 만들어둔 딕셔너리로 사용

gen = wc.generate_from_frequencies(tags)

- 저장할 파일 형식을 현재 시간으로 설정

fname = dt.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") + ".png"

- 객체 생성

pyplot.figure()
pyplot.imshow(gen, interpolation='bilinear')
pyplot.axis("off")
wc.to_file(fname)
pyplot.close()

2. 결과물

3. Code

from Crawler import crawler
from wordcloud import WordCloud
from matplotlib import pyplot
from collections import Counter
from konlpy.tag import Okt
import datetime as dt

URL = "https://news.naver.com/"
url_list = []

link_list = crawler.select(URL, encoding="euc-kr",
                    selector=".newsnow_tx_inner > a, .newsnow_imgarea > a, .mtype_img > dt > a, .mlist2 > li > a")

for item in link_list:
    print(item)
    print("-" * 30)

for item in link_list:
    print(type(item.attrs))
    if "href" in item.attrs:
        if "read.nhn" in item['href']:
            url_list.append(item['href'])

for v in url_list:
    print(v)

print("=" * 50)
print("뉴스기사 크롤링 시작 >> 총 %d개의 기사를 수집합니다." % len(url_list) )
print("=" * 50)

news_content = ''

for i, url in enumerate(url_list):
    print("%d번째 뉴스기사 수집중... >> %s" % (i+1, url))

    news_html = crawler.select(url, selector='#articleBodyContents', encoding='euc-kr')

    if not news_html:
        print("%d번째 뉴스기사 크롤링 실패" % (i+1))

    else:
        print("%d번째 뉴스기사 크롤링 성공" % (i+1))

        for item in news_html:
            crawler.remove(item, 'script')
            crawler.remove(item, 'a')
            crawler.remove(item, 'br')
            crawler.remove(item, 'span', {'class': 'end_photo_org'})

            news_content += item.text.strip()

nlp = Okt()
nouns = nlp.nouns(news_content)

count = Counter(nouns)

most = count.most_common(100)

tags = {}
for n, c in most:
    if len(n) > 1:
        tags[n] = c

wc = WordCloud(font_path="NanumGothic", max_font_size=200,
               width=1200, height=800, scale=2.0, background_color='#ffffff')

gen = wc.generate_from_frequencies(tags)

fname = dt.datetime.now().strftime('%y%m%d_%H%M%S') + '.png'

pyplot.figure()
pyplot.imshow(gen, interpolation='bilinear')
pyplot.axis("off")
wc.to_file(fname)
pyplot.close()