概要

Python(Falsk)で形態素解析で文章内の単語数を数えるAPIを作ります
APIだけではなくJinja2を使用して取得結果を画面に表示します
GlitchというNode.jsのアプリを公開するためのサービスで公開します

成果物

文章を入力すると文章内の単語の数を表示します
FlaskとJinja2のみでウェブとして動作させています
実際に動作する公開先のリンク
プロジェクト（ソースコードなど）を確認できるリンク

スクリーンショット

文章入力画面

結果画面

※単語の数が1件のモノが下に続いています

形態素解析するAPI

APIのURL

以下のようにAPIとしても利用できます。
こちらの【リンク】で以下と同じ内容を実行できます。

https://flask-nagisa.glitch.me/morpho_api?text=近年、ITとともにICT（Information and Communication Technology＝情報通信科学）という言葉も使われるようになりました。文部科学省の資料にも「学校現場のICT化」といった形で登場する言葉です。

APIの結果

使用するフレームワークや用語の説明

形態素解析とは

文章内の品詞や単語などに判別することです
形態素解析するライブラリはいろいろあります
今回はnagisaという軽量のライブラリを使用しています
Wikipediaでは以下ように記載されています

形態素解析（けいたいそかいせき、Morphological Analysis）とは、文法的な情報の注記の無い自然言語のテキストデータ（文）から、対象言語の文法や、辞書と呼ばれる単語の品詞等の情報にもとづき、形態素（Morpheme, おおまかにいえば、言語で意味を持つ最小単位）の列に分割し、それぞれの形態素の品詞等を判別する作業である。

Flaskとは

Pythonの軽量のフレームワークです
今回はバックエンドのAPIの作成がメインです
フロントエンドの表示にはJinja2を使用します
Wikipediaでは以下ように記載されています。

Flask（フラスク）は、プログラミング言語Python用の、軽量なウェブアプリケーションフレームワークである。標準で提供する機能を最小限に保っているため、自身を「マイクロフレームワーク」と呼んでいる。 Werkzeug WSGIツールキットとJinja2テンプレートエンジンを基に作られている。

準備

まずはGlitchのアカウントを作成します
GlitchでFlaskが動作するプロジェクトが公開されています
そのプロジェクトをベースに新しいAPIや画面の表示などの機能を追加します
https://glitch.com/edit/#!/flask-python3
Flask以外にもRailsのプロジェクトもあります
上記のプロジェクトはベータであるため本番稼働というよりお試しのような形での利用が推奨です

flask-python3をベースに自分のプロジェクトを作成する

上記のflask-python3のプロジェクトからRemix Projectを選択します
左上のプロジェクト名の下矢印から選択できます
自分のプロジェクトとして作成できたら機能を追加していきます

ディレクトリ構成とソース

ディレクトリ構成はGlitch上にあるファイル・フォルダ全てを記載しています

ディレクトリ構成

.
├── templates
│       ├── header.html
│       ├── index.html
│       └── morpho.html
├── .env
├── README.md
├── glitch.json
├── requirements.txt
└── server.py

ソースコード

server.py

ルーティングの設定

ルーティングでアクセスされたときのURLを設定します
API単体としても使えるよう/morpho_apiでJsonの結果を取得することできます
URLのルート/ではリクエストのGETとPOSTで表示する画面を変えています

GETとPOSTによる処理

GETの場合は文章入力画面となるindex.htmlを表示します
POSTの場合は結果画面となるmorpho.htmlを表示します

単語を数える処理

単語数を数える処理はcollections.Counterで簡単に実装できます
その後にsortedの処理で並び替えています
最終的に結果を返す部分では内包表記で記載しています
並び替えをするために違うオブジェクトに格納しているので何とかしたいところ・・・

from flask import Flask, request, render_template
import collections
import nagisa

app = Flask(__name__)

@app.route("/morpho_api")
def morphological_analysis(document='nagisaを使った形態素解析をして単語を数えるツールです。解析後に単語数を視覚的に表示します。'):
  if request.args.get('text'):
    document = request.args.get('text')
  nagisa_result = nagisa.tagging(document)

  words_list= []
  for index, tag in enumerate(nagisa_result.postags):
    nagisa_word = nagisa_result.words[index]
    if tag == '名詞' and not nagisa_word.isnumeric():
      words_list.append(nagisa_word)

  count_dict = dict(collections.Counter(words_list))
  sorted_result = sorted(
    count_dict.items(),
    key =  lambda kv:(kv[1], kv[0]),
    reverse=True
  )
  max_count = max(count_dict.values())

  return {
    'input': document,
    'max_count': max_count,
    'result': [{'word': result[0], 'count': result[1]} for result in sorted_result]
  }

@app.route("/", methods=['GET', 'POST'])
def index():
  if request.method == 'GET':
    return render_template('index.html')

  if request.method == 'POST':
    if request.form['document']:
      morpho_list = morphological_analysis(document=request.form['document'])
      input_text = morpho_list['input']
      morpho_result = morpho_list['result']
      max_count = morpho_list['max_count']
      return render_template(
                            'morpho.html',
                             input_text=input_text,
                             morpho_result=morpho_result,
                             max_count=max_count
                            )
    return render_template('morpho.html')

@app.route('/test')
def test():
  return 'test'

if __name__ == "__main__":
  app.run()
  # app.run(debug=True)

templates/header.html

ヘッダー部分は共通なので別のファイルに分けています
Jinja2でもvue.jsのようなコンポネント的な使い方できます

  <head>
    <title>【flask + jinja2】形態素解析による単語を数えるツール</title>
    <meta charset="utf-8" />
    <link
      rel="stylesheet"
      href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bulma@0.9.1/css/bulma.min.css"
    />
  </head>

templates/index.html

URLのトップにアクセスしたときに表示されるページです
このページからPOSTで単語の数を数えたい文章を送ります

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
  {% include "header.html" %}
  <body>
    <section class="hero is-primary is-fullheight">
      <!-- Hero content: will be in the middle -->
      <div class="hero-body">
        <div class="container has-text-centered">
          <p class="title">
            形態素解析で単語カウント
          </p>
          <form action="/">
            <textarea
              name="document"
              class="textarea"
              placeholder="単語を数えたい文章を入力して「実行」ボタンをタップ"
              rows="10"
            ></textarea>
            <button
              type="submit"
              formmethod="post"
              class="button mt-4 is-fullwidth"
            >
              実行
            </button>
          </form>

        </div>
      </div>
    </section>
  </body>
</html>

templates/morpho.html

上記のPOST後の表示されるページです
文章内の単語をキーに単語の数のリストを元に結果を表示します
用途的には微妙ですがグラフっぽいのはプログレスバーです

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
  {% include "header.html" %}
  <body>
    <section class="hero is-primary is-fullheight">
      <!-- Hero content: will be in the middle -->
      <div class="hero-body">
        <div class="container has-text-centered">
          <p class="title">
            形態素解析して単語を数えた結果
          </p>
          {% if input_text %}
          <div class="has-text-left mt-5 mb-5">
            <label class="label is-size-5">入力されたテキスト</label>
            <p class="subtitle has-text-black">
              {{input_text}}
            </p>
          </div>
          {% else %}
          <div class="has-text-left mt-5 mb-5">
            <label class="label is-size-5">テキスト未入力</label>
            <p class="subtitle has-text-black">
              テキストを入力して実行してください。
            </p>
            <p class="subtitle has-text-black">
              なお、誠に申し訳ありませんがJavaScriptは書いていないので事前の入力チェックはありません。
            </p>
          </div>
          {% endif %} {% for result in morpho_result %}
          <div class="has-text-left mt-3">
            <label class="label is-size-5"
              >{{ result['word']|e }}: {{ result['count']|e }}</label
            >
            <progress
              class="progress"
              value="{{ result['count']|e }}"
              max="{{ max_count|e }}"
            ></progress>
          </div>
          {% endfor %}
        </div>
      </div>
    </section>
  </body>
</html>

requirements.txt

nagisaを追加してPythonで使用できるようにします
追加すると裏でpip installでインストールされます

Flask
nagisa

glitch.json

※特に編集はせず元のプロジェクトのままの内容です

{
  "install": "pip3 install --user -r requirements.txt",
  "start": "PYTHONUNBUFFERED=true python3 server.py",
  "watch": {
    "ignore": [
      "\\.pyc$"
    ],
    "install": {
      "include": [
        "^requirements\\.txt$"
      ]
    },
    "restart": {
      "include": [
        "\\.py$",
        "^start\\.sh"
      ]
    },
    "throttle": 1000
  }
}

懸念点

ディスク容量がギリギリ

glitchで作成した環境の容量が200MBまでです
nagisaのインストール後は180MBとギリギリです
常にwarningの状態になりますがFlaskなどは稼働します
本番稼働的な形では若干リスクがあるので注意が必要です

本来はNode.jsがメイン

基本的にGlitchはNode.jsがメインです
裏技のようにPythonやRubyなども動作させることができます
若干非公式感も否めないのでお試し程度の利用がよさそうです

無料枠ではいろいろと制限がある

しばらく使っていないと環境がスリープ状態になります
スリープ状態で公開しているURLにアクセスすると稼働状態まで時間が掛かります
チャットボットのような即座に返すようなAPIには不向きです

ふりかえり

Glitchでサクっと作って公開できるのは楽しい
無料でPythonを手軽に動作させる環境ってGlitchくらい？
形態素解析の処理とかはPythonは速い（Kuromoji.jsが遅い？）
フロントエンドの表現はPythonだけだと厳しい

Python (Flask) で形態素解析をするAPIを作ってGlitchで公開する

概要

成果物

スクリーンショット

文章入力画面

結果画面

形態素解析するAPI

APIのURL

APIの結果

使用するフレームワークや用語の説明

形態素解析とは

Flaskとは

準備

flask-python3をベースに自分のプロジェクトを作成する

ディレクトリ構成とソース

ディレクトリ構成

ソースコード

server.py

ルーティングの設定

GETとPOSTによる処理

単語を数える処理

templates/header.html

templates/index.html

templates/morpho.html

requirements.txt

glitch.json

懸念点

ディスク容量がギリギリ

本来はNode.jsがメイン

無料枠ではいろいろと制限がある

ふりかえり