#　今回作るプログラム
英語の記事など、英語の文章を読み込み、名詞、形容詞、動詞などを抽出して、単語帳を自動作成するというプログラム。
英語学習をしている中で、単語リストを作るのがめんどくさかったw

#　参考記事
NLTKの使い方をいろいろ調べてみた
https://qiita.com/m__k/items/ffd3b7774f2fde1083fa
【Python】googletransを使って、日本語のデータを英語に変換（翻訳）してみる
https://96lovefootball.hatenablog.com/entry/2019/02/10/213000

#　具対的なフローを書くと。。。
1.インターネットから、対象の記事を、data.txtにコピペする
今回は、以下から取得
https://en.wikipedia.org/wiki/Coronavirus

data.txt

Coronaviruses are a group of related RNA viruses that cause diseases in mammals and birds. In humans, these viruses cause respiratory tract infections that can range from mild to lethal. Mild illnesses include some cases of the common cold (which is caused also by certain other viruses, predominantly rhinoviruses), while more lethal varieties can cause SARS, MERS, and COVID-19. Symptoms in other species vary: in chickens, they cause an upper respiratory tract disease, while in cows and pigs they cause diarrhea. There are as yet no vaccines or antiviral drugs to prevent or treat human coronavirus infections.
Coronaviruses constitute the subfamily Orthocoronavirinae, in the family Coronaviridae, order Nidovirales, and realm Riboviria.[5][6] They are enveloped viruses with a positive-sense single-stranded RNA genome and a nucleocapsid of helical symmetry.[7] This is wrapped in a icosahedral protein shell.[8] The genome size of coronaviruses ranges from approximately 26 to 32 kilobases, one of the largest among RNA viruses.[9] They have characteristic club-shaped spikes that project from their surface, which in electron micrographs create an image reminiscent of the solar corona, from which their name derives.

2.ファイルを読み込む

wordBook.py

data = open("./data.txt", "r")
lines = data.read()

3.上記で取得した文字列を、分かち書き
今回使用するライブラリ - nltk(word_tokenize)
まずは、インストール

pip install nltk

こちら、まず機能をダウンロードしないといけない
機能ごとにダウンロードできるが、自分はめんどくさいので、全てダウンロードしました〜
３Gくらいあるので、SSDの容量厳しい方はご注意を。。。
pythonのコンソールに入って、以下を実行

python3.7
nltk.download('all')

以下のコードで分かち書き

wordBook.py

import nltk
Splittedarticle = nltk.word_tokenize(article)

4.分かち書きした文字列から、品詞を取得
今回使用するライブラリ - nltk(pos_tag)

wordBook.py

pos = nltk.pos_tag(Splittedarticle)

5.取得した品詞から、名詞、動詞、形容詞のみを抽出

wordBook.py

pos = nltk.pos_tag(Splittedarticle)
wordList = []
    for p in pos:
        if p[1] in wc and p[0] not in wordRemoved:
            wordList.append(p[0])

wc, wordRemovedの定義は以下
こちらは、nltkの仕様上、wordRemovedは[]が単語として取得されてしまう？という問題があったため、追加。
覚えた単語、除きたい単語などあった場合にも使用できます
wcは、word class(品詞)の略で、nltkでは、品詞タグを指定して、対象の品詞を取得します。

wordBook.py

wc = ['NN', 'JJ', 'VB']
wordRemoved = ['[', ']']

品詞タグは以下です。

品詞タグ	品詞名（英語）	品詞名（日本語）
CC	Coordinating conjunction	調整接続詞
CD	Cardinal number	基数
DT	Determiner	限定詞
EX	Existential there	存在を表す there
FW	Foreign word	外国語
IN	Preposition or subordinating conjunction	前置詞または従属接続詞
JJ	Adjective	形容詞
JJR	Adjective, comparative	形容詞 (比較級)
JJS	Adjective, superlative	形容詞 (最上級)
LS	List item marker	-
MD	Modal	法
NN	Noun, singular or mass	名詞
NNS	Noun, plural	名詞 (複数形)
NNP	Proper noun, singular	固有名詞
NNPS	Proper noun, plural	固有名詞 (複数形)
PDT	Predeterminer	前限定辞
POS	Possessive ending	所有格の終わり
PRP	Personal pronoun	人称代名詞 (PP)
PRP$	Possessive pronoun	所有代名詞 (PP$)
RB	Adverb	副詞
RBR	Adverb, comparative	副詞 (比較級)
RBS	Adverb, superlative	副詞 (最上級)
RP	Particle	不変化詞
SYM	Symbol	記号
TO	to	前置詞 to
UH	Interjection	感嘆詞
VB	Verb, base form	動詞 (原形)
VBD	Verb, past tense	動詞 (過去形)
VBG	Verb, gerund or present participle	動詞 (動名詞または現在分詞)
VBN	Verb, past participle	動詞 (過去分詞)
VBP	Verb, non-3rd person singular present	動詞 (三人称単数以外の現在形)
VBZ	Verb, 3rd person singular present	動詞 (三人称単数の現在形)
WDT	Wh-determiner	Wh 限定詞
WP	Wh-pronoun	Wh 代名詞
WP$	Possessive wh-pronoun	所有 Wh 代名詞
WRB	Wh-adverb	Wh 副詞

6.取得したワードを、googletransを用いて、翻訳
今回使用するライブラリ - googletrans
まずは、インストール

pip install googletrans

変換元の言語はsrc、変換先の言語はdestで指定します

wordBook.py

    translator = Translator()
    transToja = translator.translate(word, src='de', dest='ja')

7.作成したデータを、表形式でファイルに出力　
今回使用するライブラリ - pandas
まずは、インストール

pip install pandas

col変数で、表のヘッダーを指定
pd.DataFrameの引数に、wordBook(上記で作成した２次元配列), columns=col(ヘッダー)を指定して、DataFrameを生成し、to_csvでcsv形式で表を出力

wordBook.py

import pandas as pd
col = ['Japanese', 'English']
df = pd.DataFrame(wordBook, columns=col)
df.to_csv('./wordBook.csv')

#完成した単語帳

#全体のソース

wordBook.py

 
import nltk
from googletrans import Translator
import pandas as pd


def takeWordInWc(article):
    SplittedArticled = nltk.word_tokenize(article)
    pos = nltk.pos_tag(SplittedArticled)
    wordList = []
    for p in pos:
        if p[1] in wc and p[0] not in wordRemoved:
            wordList.append(p[0])
    return wordList


def translate(wordList):
    wordBook = []
    for w in wordList:
        translator = Translator()
        transToja = translator.translate(w, src='de', dest='ja')
        if transToja.text != 'None':
            wordBook.append([w, transToja.text])
    return wordBook


wc = ['NN', 'JJ', 'VB']
wordRemoved = ['[', ']']

data = open("./data.txt", "r")

lines = data.read()
wordList = takeWordInWc(lines)

wordBook = translate(wordList)

col = ['Japanese', 'English']
df = pd.DataFrame(wordBook, columns=col)
df.to_csv('./wordBook.csv')

data.close()