Python 웹 스크래핑 및 시각화를 활용한 영화 플롯 트렌드 분석

핵심 기술: 이 글은 Python을 사용하여 IMDb의 상위 영화 플롯 데이터를 수집하고, NLTK 및 BeautifulSoup을 활용한 데이터 전처리 과정을 거쳐, WordCloud와 Matplotlib로 시각화하는 과정을 보여줍니다. 이를 통해 최신 영화의 주요 플롯 트렌드를 파악합니다.

기술적 세부사항:
* 데이터 수집: IMDb에서 Top 25 영화 목록을 스크래핑 (실제로는 Top 50까지 시도했으나 25개만 성공).
* 데이터 전처리: NLTK 라이브러리를 사용하여 불용어(stopwords) 제거 및 토큰화(tokenization) 등 데이터 클리닝 수행.
* 웹 스크래핑: requests 라이브러리로 웹 페이지 내용을 가져오고, BeautifulSoup으로 HTML 파싱.
* 데이터 시각화: WordCloud 라이브러리로 텍스트 데이터에서 자주 등장하는 단어들을 시각화하고, matplotlib으로 그래프를 생성.
* 서버 부하 방지: time.sleep()을 사용하여 IMDb 서버에 과도한 요청을 보내지 않도록 함.
* 다양한 장르 분석: 특정 장르(액션, 코미디, 호러 등)에 대한 워드 클라우드 생성 기능 구현.

개발 임팩트: 이 프로젝트를 통해 웹 스크래핑, 데이터 클리닝, 데이터 시각화 등 실질적인 개발 역량을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 데이터 기반으로 콘텐츠 트렌드를 분석하는 방법을 익힐 수 있습니다.

커뮤니티 반응: 해당 글은 "Has This Been Done Before? Absolutely. But was it worth building myself? 100%." 와 같이 자신의 경험을 통해 배우는 것의 가치를 강조하며, 개발자 커뮤니티에서 직접 프로젝트를 수행하는 것의 중요성을 역설합니다.