공공데이터 분석 및 시각화 실습

library(httr)
library(xml2)
library(purrr)

# API 엔드포인트 URL
url <- "https://open.neis.go.kr/hub/spsTimetable"

# 요청 파라미터
params <- list(
  KEY = "6a1df1dece1c4abbba17597eb5ce5ae1",
  ATPT_OFCDC_SC_CODE = "T10",  # 시도교육청코드 (예: 제주특별자치도교육청)
  SD_SCHUL_CODE = "9290083"  # 표준학교코드 (예: 제주영지학교)
)

# API 호출
response <- GET(url, query = params)

# 응답 확인
if (status_code(response) == 200) {
  # 응답 데이터 파싱
  data <- content(response, "text")

  # XML 파싱
  xml_data <- read_xml(data)

  # XML 데이터를 데이터프레임으로 변환
  df <- xml_find_all(xml_data, "//row") %>%
    map_dfr(~ xml_children(.x) %>%
              map(xml_text) %>%
              as.list() %>%
              setNames(xml_name(xml_children(.x))))

  # 데이터프레임 출력
  print(df)

  # 테스트 출력
  print("테스트입니다")
  print(paste("필수신청인자 시도교육청코드, 표준학교코드 특수학교시간표",
              "https://open.neis.go.kr/hub/spsTimetable?ATPT_OFCDC_SC_CODE=T10&SD_SCHUL_CODE=9290083"))
} else {
  print(paste("API request failed with status code:", status_code(response)))
  print(http_status(response)$message)  # 상태 메시지 출력
}

library(xml2)
library(dplyr)

# XML 파일 읽기
setwd("~/문서/Business/data.go.kr")  # XML 파일 경로로 대체
xml_data <- read_xml("특수학교시간표.xml")

# XML 데이터를 데이터프레임으로 변환
df <- xml_find_all(xml_data, "//row") %>%
  map_dfr(~ xml_children(.x) %>%
            map(xml_text) %>%
            as.list() %>%
            setNames(xml_name(xml_children(.x))))

# 데이터프레임 출력
print(df)

# install.packages("httr")
library(httr)
library(jsonlite)

client_id = "3q6zCNYi53BPlRh3cjIF" # 여러분의 클라이언트 ID
client_secret = "OFYZtuyWw3" # 여러분의 클라이언트 시크릿

# API 요청 URL 및 헤더
url <- "https://openapi.naver.com/v1/search/news.json"
headers <- add_headers(
  "X-Naver-Client-Id" = client_id,
  "X-Naver-Client-Secret" = client_secret
)

# 요청 파라미터
params <- list(query = "\"특수학교\"", display = 100, sort = "date")

# API 요청
response <- GET(url, query = params, config = headers)

# 응답 확인
content <- content(response, as = "text", encoding = "UTF-8")
json_content <- jsonlite::fromJSON(content)

# JSON을 데이터프레임으로 변환
df <- as.data.frame(json_content$items)

# 데이터프레임 확인
print(df)

# CSV 파일로 저장
setwd("~/문서/Business/naver")
write.csv(df, "naver_news.csv", row.names = FALSE)

library(httr)
library(rvest)

# 뉴스 정보를 가져오는 함수
get_news_for_date <- function(search_date) {
  # 검색어 설정 및 인코딩
  query <- "\"특수교육\""
  encoded_query <- URLencode(query, reserved = TRUE)
  
  # 수정된 base_url
  base_url <- sprintf("https://search.naver.com/search.naver?where=news&query=%s&sm=tab_opt&sort=1&photo=0&field=0&pd=3&ds=%s&de=%s&docid=&related=0&mynews=0&office_type=0&office_section_code=0&news_office_checked=&nso=so:dd,p:from%s%s&is_sug_officeid=0", encoded_query, search_date, search_date, gsub("\\.", "", search_date), gsub("\\.", "", search_date))
  
  html_obj <- httr::GET(base_url) %>% httr::content(as = "text") %>% rvest::read_html()
  
  news_titles <- rvest::html_nodes(html_obj, "a.news_tit") %>% rvest::html_text()
  news_urls <- rvest::html_nodes(html_obj, "a.news_tit") %>% rvest::html_attr("href")
  press_names <- rvest::html_nodes(html_obj, "a.info.press") %>% rvest::html_text()
  
  if (length(news_titles) == 0) {
    return(data.frame(date = search_date, title = NA, url = NA, press = NA, stringsAsFactors = FALSE))
  } else {
    return(data.frame(date = search_date, title = news_titles, url = news_urls, press = press_names, stringsAsFactors = FALSE))
  }
}

# 원하는 날짜를 여기에 지정
search_date <- "2024.05.16"  # 예시 날짜

all_news <- get_news_for_date(search_date)
file_name <- sprintf("./data/특수교육_news_%s.csv", gsub("\\.", "", search_date))
write.csv(all_news, file = file_name, row.names = FALSE)