자동 블로그 봇을 개발하는 방법을 ChatGPT에게 물어보다

ChatGPT는 개발 언어 선택은 개인 선호도, 프로젝트 요구 사항, 사용하려는 기존 인프라와 도구 등 여러 요인에 따라 달라질 수 있다고 한다. 하지만 결정에 영향을 미칠 수 있는 몇 가지 요인이 있다고 했다.

1. 친숙함 및 개인 취향: Python 또는 Node.js에 이미 익숙하다면 이미 알고 있는 언어로 작업하는 것이 더 쉬울 수 있다. 또한 일부 개발자는 단순히 한 언어를 다른 언어보다 선호할 수 있으므로 개인적 선호도도 언어 선택에 중요한 역할을 할 수 있다.
2. 개발 속도 및 사용 용이성: 일반적으로 Node.js보다 Python이 더 배우고 사용하기 쉽다. Python은 구문이 더 단순하고 오류에 더 관대하기 때문에 코드를 더 쉽고 빠르게 작성할 수 있다. 또한 Python에는 개발 시간을 단축하는 데 도움이 되는 수많은 라이브러리와 프레임워크가 있다.
3. 성능 및 확장성: 일반적으로 Node.js는 네트워크 통신과 같은 I/O 집약적인 작업에서 Python보다 더 빠르고 확장성이 뛰어나다. 따라서 많은 수의 동시 연결을 처리해야 하는 애플리케이션을 개발하는 데는 Node.js가 적합한 선택이다.

결론적으로 Python과 Node.js 모두 블로그에 자동으로 글을 쓰는 봇을 개발할 수 있다. 하지만 개인 취향과 프로젝트의 특정 요구 사항에 따라 선택이 달라진다. 사용 편의성과 개발 속도를 우선시한다면 Python이 더 나은 선택일 수 있다. 하지만 성능과 확장성을 우선시한다면 Node.js가 더 나은 선택일 수 있다.

 

ChatGPT는 빠르게 개발하고 안정적으로 운영하려면 블로그 작성 봇을 개발할 때 Python을 사용하는 것을 추천했다.

 

Python에서 블로그 게시물을 자동으로 작성하는 봇을 개발하기 위한 단계는 다음고 같다고 한다.

1. 작성하려는 블로그 게시물의 주제와 구조를 정의한다. 이렇게 하면 나머지 개발 프로세스를 안내하는 데 도움이 된다.
2. Beautiful Soup 또는 Scrapy와 같은 웹 스크래핑 라이브러리를 사용하여 웹에서 관련 콘텐츠 및 데이터를 추출한다. 이 콘텐츠를 블로그 게시물의 기초로 사용할 수 있다.
3. NLTK 또는 spaCy와 같은 자연어 처리 라이브러리를 사용하여 추출된 콘텐츠를 분석하고 블로그 글의 구조에 맞는 문장과 단락을 생성한다.
4. gTTS 또는 Amazon Polly와 같은 텍스트 음성 변환 라이브러리를 사용하여 생성된 텍스트를 오디오 파일로 변환한다.
5. WordPress 또는 Blogger와 같은 블로깅 플랫폼 API 또는 라이브러리를 사용하여 오디오 파일을 새 블로그 게시물로 업로드한다.
6. 봇이 일주일에 한 번 등 일정한 간격으로 실행되도록 예약하여 새 블로그 게시물을 자동으로 생성하고 업로드한다.

 

ChatGPT는 샘플 코드를 제공해 줄 수는 있지만 이는 기본적인 구현일 뿐이라고 했다. 
ChatGPT가 작성해 준 샘플 코드는 웹 스크래핑에는 Beautiful Soup, 자연어 처리에 NLTK, 텍스트 음성 변환에 gTTS, 블로그 글 업로드에 워드프레스 API를 사용했다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from gtts import gTTS
from wordpress_xmlrpc import Client, WordPressPost
from wordpress_xmlrpc.methods.posts import NewPost

# Define the topic and structure of the blog post
topic = "The Benefits of Meditation"
structure = [
    "Introduction",
    "Benefits",
    "Conclusion"
]

# Use web scraping to extract content from the web
url = "https://www.example.com/meditation-benefits"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
content = soup.find('div', {'class': 'content'}).get_text()

# Use natural language processing to generate sentences and paragraphs
sentences = nltk.sent_tokenize(content)
words = word_tokenize(content)
filtered_words = [word for word in words if word.lower() not in stopwords.words('english')]
paragraphs = []
for i in range(len(structure)):
    paragraph = ""
    for word in filtered_words:
        if word.lower() in structure[i].lower():
            paragraph += word + " "
            if len(paragraph.split()) >= 20:
                break
    paragraphs.append(paragraph)

# Use text-to-speech conversion to create an audio file
full_text = ""
for i in range(len(paragraphs)):
    full_text += structure[i] + "\n\n" + paragraphs[i] + "\n\n"
tts = gTTS(full_text)
tts.save('blog_post.mp3')

# Use the WordPress API to upload the audio file as a new blog post
wp_url = 'https://www.example.com/xmlrpc.php'
wp_username = 'your_username'
wp_password = 'your_password'
wp_client = Client(wp_url, wp_username, wp_password)
post = WordPressPost()
post.title = topic
post.content = "Please listen to the audio version of this blog post"
post.post_status = "publish"
with open('blog_post.mp3', 'rb') as audio_file:
    data = audio_file.read()
wp_client.call(NewPost(post, data))

ChatGPT는 이것이 간단한 예시일 뿐이며 수정해서 사용하라고 했다. 그리고 이것은 파이썬으로 나만의 블로그 게시물 작성 봇을 구축하기 위한 출발점이 되기를 바란다고 전했다.

 

앞으로도 ChatGPT와 같이 자동 블로그 시스템을 구축해 볼 생각이다. 그리고 모든 기획과 코딩은 ChatGPT에게 시킬 작정이다. 

이제 대신 코딩해 줄 녀석이 생겼으니 나는 다른 일을 좀 알아봐야겠다.