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Pythonでウィキペディアのデータを抽出する方法は？

この記事では、Pythonを使用してウィキペディアのデータを抽出する方法を説明します。 Pythonは、ウェブサイトからメタ情報を取得するためのウェブスクレイパーの作成に広く使用されています。

この記事では、ウィキペディアAPIとライブラリを使用して、ウィキペディアのソースURLからデータを取得します。 APIは、指定されたURLからデータをフェッチするのに役立ちます。次に、指定されたURLでメソッドを呼び出し、画面に情報を出力します。

ウィキペディアからデータを抽出するには、最初にウィキペディアライブラリをインポートする必要があります。 Pythonで「pipinstallwikipedia」を使用します。

このプログラムでは、ウィキペディアからPythonプログラミングの概要を抽出し、テキストボックス内に印刷します。

例

#Import the tkinter library
from tkinter import *
import tkinter as tk
import wikipedia

win = Tk()
win.geometry("700x500")
win.title("Wikipedia Summary")

result = wikipedia.search("Python Programming")

# get the page Details
page = wikipedia.page(result[0])

# Get the summary
summary = page.summary

T = tk.Text(win, height=200, width=70)
T.pack()
T.insert(tk.END, summary)

win.mainloop()

出力

上記のPythonコードを実行すると、ウィキペディアから提供された「Pythonプログラミング」に関連する要約が出力されます。

Pythonでウィキペディアのデータを抽出する方法は？


  1. 非線形データをPythonのモデルにどのように適合させることができますか？

    データの視覚化に役立つSeabornライブラリを使用します。回帰モデルを作成するときに、多重共線性がチェックされます。これは、連続変数のすべての異なる組み合わせの間に存在する相関関係を理解する必要があるためです。変数間に多重共線性が存在する場合は、それがデータから削除されていることを確認する必要があります。通常、実世界のデータは非線形です。 このような非線形データをモデルに適合させるメカニズムを見つける必要があります。このデータを視覚化するために、Anscombeのデータセットを使用します。 「implot」関数は、この非線形データで使用されます。 これが例です- 例 import pan

  2. Pythonでチャートに凡例を追加する方法は？

    はじめに... グラフの主な目的は、データを簡単に理解できるようにすることです。 「絵は千の言葉に値する」とは、言葉では表現できない複雑なアイデアを1つの画像/グラフで伝えることができることを意味します。 多くの情報を含むグラフを描画する場合、表示されるデータの理解を深めるために、凡例が関連情報を表示するのに役立つ場合があります。 その方法.. matplotlibでは、凡例を複数の方法で表示できます。特定のポイントに注意を引くための注釈は、読者がグラフに表示される情報を理解するのに役立ちます。 1. pythonコマンドプロンプトを開き、pip install matplotlibを