[python]取得したTwitterタイムラインをMeCabで形態素に分解する

#目的
Twitterのタイムラインが、txtファイルになっています。
一つのフォルダに、複数ユーザーのタイムラインが格納してあります。
これらのファイルを、MeCabを用いて全て形態素解析するのが今回のゴールです。

#背景・準備
###タイムラインの取得
タイムラインの取得は、次の記事のように行いました。
[python]複数ユーザーのTwitterタイムラインを取得する
###MeCabの準備
形態素解析のために、形態素解析エンジン'MeCab'を使用します。macで使用する方法について、
mecabインストール手順
を参考にさせていただきました。

#実装

1. フォルダ内のファイル名一覧をpythonのリストに取得

2. ファイル名リストからタイムラインのリストを作成する関数

3. 形態素解析の関数

4. フォルダ内の全ファイルを形態素解析する

##1. フォルダ内のファイル名一覧をリストに取得
ファイル'timelines'に、操作したい全てのtxtファイルが入っています。
これらのファイル名（文字列）をリスト'file_names'に格納します。

import glob

file_names=[]

files = glob.glob("./timelines/*")
for file in files:
    file_names.append(file)

取得したfile_namesは、次のような形をしています。

['./timelines/20191210_user0_***.txt',..,'./timelines/20191210_user199_***.txt']

##2. ファイル名リストからタイムラインのリストを作成する関数

timelines.py

def timelines(file_list):
    timelines=[]
    for file in file_list:
        text=open(file).read()
        open(file).close()

        timelines.append([text])
    return timelines

##3. 形態素解析の関数
形態素解析の関数を定義します。
関数の引数は文字列、返り値は形態素解析結果のリストです。

mecab_list.py

import MeCab

def mecab_list(text):
    tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
    tagger.parse('')
    node = tagger.parseToNode(text)
    mecab_output = []
    while node:
        word = node.surface
        wclass = node.feature.split(',')
        if wclass[0] != u'BOS/EOS':
            if wclass[6] == None:
                mecab_output.append([word,wclass[0],wclass[1],wclass[2],""])
            else:
                mecab_output.append([word,wclass[0],wclass[1],wclass[2],wclass[6]])
        node = node.next
    return mecab_output

'mecab_list'関数の動作を確認しましょう。

print(mecab_list('昨日飼いはじめたネコはよく食べる。'))
'''
結果
[['昨日', '名詞', '副詞可能', '*', '昨日'], ['飼い', '動詞', '自立', '*', '飼う'], ['はじめ', '動詞', '非自立', '*', 'はじめる'], ['た', '助動詞', '*', '*', 'た'], ['ネコ', '名詞', '一般', '*', 'ネコ'], ['は', '助詞', '係助詞', '*', 'は'], ['よく', '副詞', '一般', '*', 'よく'], ['食べる', '動詞', '自立', '*', '食べる'], ['。', '記号', '句点', '*', '。']]

問題ないようです。

##4. フォルダ内の全ファイルを形態素解析する

mecab_results_list=[]
the_timelines=timelines(file_names)

for the_timeline in the_timelines:
    mecab_result=[]
    for twt in the_timeline:
        mecab_result.append(mecab_list(twt))
    mecab_results_list.append(mecab_result)

print(mecab_results_list)
#結果
[[[['ｗ', '記号', 'アルファベット', '*', 'ｗ'], ['まだ', '副詞', '助詞類接続', '*', 'まだ'], ['亜', '名詞', '固有名詞', '地域', '亜'], ['種', '名詞', '接尾', '一般', '種'], ['？', '記号', '一般', '*', '？'], ['が', '助詞', '格助詞', '一般', 'が'],..,]]]]

求める結果が得られました。

#環境
macOS Catalina
Jupyter notebook