Python, nubes de etiquetas y geoinformatics...

A lo largo de la semana pasada y la corriente he visto dos referencias, en Microsiervos y en Genbeta, a dos servicios que hacen cosas muy similares aunque no exactamente lo mismo: nube de etiquetas. Uno lo obtiene como resultado y el otro lo usa como herramienta.

El caso es que me he tomado como ejercicio de Python (de vez en cuando hay que hacer estas cosas o se te oxida la serpiente) elaborar una nube de etiqueta para un texto dado.

Quieras que no siempre puede ser de cierta utilidad, aunque solo sea como herramienta de análisis de datos... y para que el post sea al menos un poco cartográfico, al final os adjunto la nube de etiquetas del número 5 de geoinformatics.

El código de Python:

#coding:latin-1



## 

# Script que genera una nube de palabras clave a partir de un texto.

# La nube tiene 11 clases CSS que representan los distinto tamaños.

# Requiere archivo txt con el texto a analizar (cuerpo.txt)

# Opcional archivo exclusion.txt con lista de palabras que NO pondrá en
la nube

#

# REFERENCIAS

# http://tagcrowd.com/

# http://searchcloud.net/



import re

from msvcrt import getch

from operator import itemgetter



csCABECERA = """<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML
4.01//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/strict.dtd">

<html>

<head>

  <meta content="text/html; charset=ISO-8859-1"

 http-equiv="content-type">

  <title></title>

</head>

<body>

<!--

Modificado por vehrka del código que puedes encontrar en
http://tagcrowd.com/



This code and its rendered image are released under the Creative
Commons Attribution-Noncommercial 3.0 Unported License.

http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/



For commercial licensing, contact Daniel Steinbock, daniel@steinbock.org

-->

<style type="text/css">

 <!-- 

#htmltagcloud{ font-family:'lucida grande',trebuchet,'trebuchet
ms',verdana,arial,helvetica,sans-serif; line-height:2.4em;
word-spacing:normal; letter-spacing:normal; text-decoration:none;
text-transform:none; text-align:justify; text-indent:0ex;
background-color:#fff; margin:1em 1em 0em 1em; border:2px dotted #ddd;
padding:2em}

#htmltagcloud a:link{text-decoration:none}

#htmltagcloud a:visited{text-decoration:none}

#htmltagcloud
a:hover{text-decoration:none;color:white;background-color:#05f}

#htmltagcloud
a:active{text-decoration:none;color:white;background-color:#03d}

span.tagcloud0{font-size:0.6em;padding:0em;color:#ACC1F3;z-index:10;position:relative}

span.tagcloud0 a{text-decoration:none; color:#ACC1F3}

span.tagcloud1{font-size:0.8em;padding:0em;color:#ACC1F3;z-index:9;position:relative}

span.tagcloud1 a{text-decoration:none;color:#ACC1F3}

span.tagcloud2{font-size:1.0em;padding:0em;color:#86A0DC;z-index:8;position:relative}

span.tagcloud2 a{text-decoration:none;color:#86A0DC}

span.tagcloud3{font-size:1.2em;padding:0em;color:#86A0DC;z-index:7;position:relative}

span.tagcloud3 a{text-decoration:none;color:#86A0DC}

span.tagcloud4{font-size:1.4em;padding:0em;color:#607EC5;z-index:6;position:relative}

span.tagcloud4 a{text-decoration:none;color:#607EC5}

span.tagcloud5{font-size:1.6em;padding:0em;color:#607EC5;z-index:5;position:relative}

span.tagcloud5 a{text-decoration:none;color:#607EC5}

span.tagcloud6{font-size:1.8em;padding:0em;color:#4C6DB9;z-index:4;position:relative}

span.tagcloud6 a{text-decoration:none;color:#4C6DB9}

span.tagcloud7{font-size:2.0em;padding:0em;color:#395CAE;z-index:3;position:relative}

span.tagcloud7 a{text-decoration:none;color:#395CAE}

span.tagcloud8{font-size:2.2em;padding:0em;color:#264CA2;z-index:2;position:relative}

span.tagcloud8 a{text-decoration:none;color:#264CA2}

span.tagcloud9{font-size:2.4em;padding:0em;color:#133B97;z-index:1;position:relative}

span.tagcloud9 a{text-decoration:none;color:#133B97}

span.tagcloud10{font-size:2.6em;padding:0em;color:#002A8B;z-index:0;position:relative}

span.tagcloud10 a{text-decoration:none;color:#002A8B}

span.freq{font-size:10pt !important;color:#bbb}

#credit{text-align:center; font-size:0.7em; color:#333;
margin-bottom:0.6em; font-family:'lucida grande',trebuchet,'trebuchet
ms',verdana,arial,helvetica,sans-serif;}

#credit a:link{color:#777; text-decoration:none;}

#credit a:visited{color:#777; text-decoration:none;}

#credit a:hover{text-decoration:none; color:white;
background-color:#05f;}

#credit a:active{text-decoration:underline;}// 

-->

 </style>

<div id="htmltagcloud">

"""

csCOLA ="""</div>

</body>



</html>

"""



class TagCloud: 

    ## Constructor de la clase

    # @param psArchTexto Nombre del archivo
con el texto

    # @param psArchExc Nombre del archivo de
texto con la lista de palabras a excluir

    # @param pnLlist Longitudo de la lista
de palabras a obtener

    # @param pbFreq parametro booleano para
que muestra la frecuencia junto a la palabra

    # @param pbTXT booleano para que también
salga la lista en txt

    def __init__(self, psArchTexto =
'cuerpo.txt', psArchExc = 'exclusion.txt', pnLlist = 100, pbFreq = 0,
pbTXT = 0):

       
self.word_list = []

       
self.NomSalida = 'resultado'

       
if self.__Parsea(psArchTexto):

           
# diccionario que almacena las palabras individuales y sus frecuencias

           
freq_dic = {}

          
 

           
# lista de signos de puntuación que aparecen junto a palabras de forma
más frecuente

           
punctuation = re.compile(r'[.?!,":;()*%/-]')

           
for word in self.word_list:

               
#remove punctuation marks

               
word = punctuation.sub("", word)

               
#form dictionary

               
try:

                   
freq_dic[word] += 1

               
except:

                   
freq_dic[word] = 1

           
try:

               
# Abre el archivo de exclusion y lo convierte en una lista de palabras

               
exclusion_list = re.split('\s+', file(psArchExc).read().lower())

           
except IOError:

               
print 'No puedo abrir el archivo %s para lectura\nContinua la
ejecucion' % psArchExc

               
exclusion_list = []

           
# quitar la lista de palabras excluidas

           
for m in exclusion_list:

               
try:

                   
del freq_dic[m]

               
except:

                   
pass

           
# create list of (key, val) tuple pairs

           
freq_list = freq_dic.items()



           



           
# ordena la lista por frecuencia

           
freq_list.sort(key=itemgetter(1), reverse=True)

           


           
# lista definitiva de palabras

           
alfa_list = []

           


           
# la lista definitiva de palabras la forman las nlist primeras palabas
de la lista de frecuencia

           
# suponemos que nadie va a pedir una nube con más palabras que el
propio texto...

           
for m in range(nlist):

               
alfa_list.append(freq_list[m])

           


           
# ordenamos alfabéticamente

           
alfa_list.sort()

           


           
# diccionario para las clases CSS

           
clases = {}

           


           
# recopilamos las frecuencias para las clases clases en un diccionario

           
# así si hay 2 palabras que tienen la misma frecuencia pertencerán a la
misma clase

           
for m in alfa_list:

               
try:

                   
clases[m[1]] += 1

               
except:

                   
clases[m[1]] = 1

           


           
# como hay que organizar las frecuencias en 11 clases exactas creamos
una lista

           
# con las frecuencias

           
clases_list = clases.items()

           


           
# la ordenamos

           
clases_list.sort()

           


           
# y la reparimos en clases

           
# la idea es calcular los pasos entre clases 

           
# (55 frecuencias distintas en 11 clases resultan en 5 pasos)

           
n = len(clases_list)/11.

           
# h comprueba en que paso estás

           
h = n

           
# i guarda la clase

           
i = 0

           
# j guarda el paso

           
j = 0

           
for m in clases_list:

               
clases[m[0]] = i

               
j += 1

               
if j > h:

                   
i += 1

                   
h += n

           
if pbTXT : self.__ResulTXT(alfa_list)

           
self.__ResulHTML(alfa_list,clases)

       
return

    

    ## Función que crea la lista de palabras

    # @param psFilename Nombre del archivo
con el cuerpo de texto a analizar

    def __Parsea(self,psFilename):

       
_bExito = 0

       
try:

           
# Abre el archivo de texto y lo convierte en una lista de palabras

           
self.word_list = re.split('\s+', file(psFilename).read().lower())

           
_bExito = 1

       
except IOError:

           
print 'No puedo abrir el archivo %s para lectura\nTerminara la
ejecucion del programa' % psFilename

           
getch()

       
return _bExito

    

    ## Función que da la salida a texto

    # @param psList Lista de palabras

    def __ResulTXT(self,psList):

       
# descomentar este texto para obtener un archivo "resultado.txt" con la
lista de palabras en texto plano

       
try:

           
filename = '%s.txt' % self.NomSalida

           
out_file = open(filename, "w")

       
except IOError:

           
print 'No puedo abrir el archivo %s para escritura\nContinuara la
ejecucion del programa' % filename

           
getch()

           
return

           


       
try:

           
for word, freq in psList:

               
if bfreq:

                   
out_file.write('%s %s\n' % (word, freq))

               
else:

                   
out_file.write('%s\n' % (word))

               


       
except IOError:

           
print 'Error escribiendo el archivo %s\nContinuara la ejecucion del
programa' % filename

           
getch()

        

       
out_file.close()

       
return

    

    ## Función que da la salida a HTML

    # @param psList Lista de palabras

    # @param pdClases diccionario con las
palabras y sus clases

    def __ResulHTML(self,psList,pdClases):

       
# generamos el archivo para guardar la lista

       
try:

           
filename = '%s.html' % self.NomSalida

           
out_file = open(filename, "w")

       
except IOError:

           
print 'Error escribiendo el archivo %s\nTerminara la ejecucion del
programa' % filename

           
getch()

           
import sys

           
sys.exit(0)

        

       
# guardamos la cabecera (con el estilo RSS)

       
out_file.write(csCABECERA)

        

       
# Vamos guardando las palabras en formato HTML

       
try:

           
i=0

           
for word, freq in psList:

               
# aquí se aplica el boolean sobre mostrar las frecuencias

               
if bfreq:

                   
salida = '<span id="%s" class="tagcloud%s">\n<a
href="">\n%s</a>(%s)\n</span>\n'

                   
out_file.write(salida % (i,pdClases[freq],word,freq))

               
else:

                   
salida = '<span id="%s" class="tagcloud%s">\n<a
href="">\n%s</a>\n</span>\n'

                   
out_file.write(salida % (i,pdClases[freq],word))

               
i += 1

       
except IOError:

           
print 'Error escribiendo el archivo %s\nTerminara la ejecucion del
programa' % filename

           
getch()

        

       
# guardando la cola

       
out_file.write(csCOLA)

       
# y cerrando el archivo

       
out_file.close()

       
return



if __name__ == '__main__': 

    # NOMBRE DEL ARCHIVO CON EL TEXTO

    filename = 'geoinformatics_2008_05.txt'

    # NOMBRE DEL ARCHIVO DE PALABRAS
EXCLUIDAS (UNA POR LÍNEA)

    filenameEX = 'en_exclusion.txt'

    # Nº DE PALABRAS QUE COMPONDRÁ LA NUBE

    nlist = 50

    # BOOLEAN PARA QUE APAREZCA LA
FRECUENCIA JUNTO A LAS PALABRAS

    bfreq = 0

    # BOOLEAN PARA OBTENER RESULTADO EN TXT

    btxt = 0

   
TagCloud(filename,filenameEX,nlist,bfreq,btxt)

El resultado del análisis del número de Julio y Agosto de geoinformatics:

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«de vez en cuando hay que

Submitted by xurxo on Thu, 31/07/2008 - 14:41.

«de vez en cuando hay que hacer estas cosas o se te oxida la serpiente»

Espero que esta frase no empiece a generar tráfico extraño hacia el blog

--
XuRxO

felicitaciones por su

Submitted by visitante on Wed, 13/08/2008 - 13:24.

felicitaciones por su blog...

saludos desde colombia.

Los invito también para que visiten mi blog:

http://neogeografia.wordpress.com/

hasta luego

Hola, he leído tu

Submitted by visitante on Fri, 05/09/2008 - 10:23.

Hola, he leído tu siguiente post:

http://geomaticblog.net/gb2/en/2008-01-24-tilecache_windows

y me gustaría poder contactar contigo puesto que tengo que instalar una tilecaché y creo que voy a necesitar ayuda, sobre todo con el tema de las resoluciones.

Muchas gracias de antemano.

Un saludo