クラスの機能を使用する
Document クラスの __init__ メソッドに、テキストを自動処理する機能を追加しました。この演習では、実際のユーザーとしてそのメリットを体験してみましょう。
以下の Document クラス(新しい更新を反映済み)が、すでに環境に読み込まれています。
class Document:
def __init__(self, text):
self.text = text
# pre tokenize the document with non-public tokenize method
self.tokens = self._tokenize()
# pre tokenize the document with non-public count_words
self.word_counts = self._count_words()
def _tokenize(self):
return tokenize(self.text)
# non-public method to tally document's word counts with Counter
def _count_words(self):
return Counter(self.tokens)
この演習はコースの一部です
Python におけるソフトウェアエンジニアリングの原則
演習の手順
- 環境に読み込まれている
Documentデータセットから、新しいdatacamp_tweetsインスタンスを作成してください。datacamp_tweetsは、DataCamp およびそのユーザーが投稿した数百件のツイートを含む1つの文字列です。 tokensから最初の5つのdatacamp_docを出力してください。_count_words()メソッド内で non-public メソッドDocument.__init__が自動的に算出した、上位5つの頻出単語を出力してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# create a new document instance from datacamp_tweets
datacamp_doc = ____(____)
# print the first 5 tokens from datacamp_doc
print(____.____[:5])
# print the top 5 most used words in datacamp_doc
print(____.____.most_common(5))