$ ./nk "http://blog.karky7.net/feeds/posts/default?alt=rss"
きみにあうよ

あうかな: ffmepgコマンドでmp4の動画からm4a(音声)を抜き出してみた
あうかな: HACKING: 美しき策謀(第2版)　がたまらなく面白い
あうかな: gentooのpython-pptxで美人の水着画像をpptx化する
あうかな: 静岡Python会、Shizuoka.py行ってきました
あうかな: gentooのJuicyPixelsのebuildを作りました
あうかな: gentooでudevのUpdateにはご注意下さい...
あうかな: gentooで emacs + cscope を使ってタグジャンプでコードを飛びまくる
あうかな: 2日酔いからPersistentでキーを使って直接データを引く
あうかな: WebデザイナーこそGentooを使うべき4つの理由
あわない: 2013年　プログラマーの皆さん河津桜の季節です
あうかな: Linuxでカーネルオプションを探す方法
あわない: 2013年　伊東オレンジビーチマラソン走りました
あうかな: セガール君、お土産 in America
あうかな: Sabayon Linuxにちょっと惹かれてしまった
あわない: 新年の山走り行ってきました
あうかな: HaskellのPersistent MySQLを試してみた
あわない: 2012年大晦日オフロードツーリングへ行ってきたよ
あうかな: LXCのネットワーク設定...続き
あうかな: GentooでPersistent-MySQLのebuildを作ってみた
あうかな: GentooのLXC(Linux Container)をやってみた
あうかな: Gentooでemacs+haskell環境を作る
あうかな: HaskellのFunctorのおさらい
あうかな: TemplateHaskellを調べてみた
あうかな: btrfsを実際に触ってみた
あうかな: Gentoo + nginx + FastCGI PHP で高速PHP環境を構築する

$ ./nk http://osake.eshizuoka.jp/index.xml
きみにあうよ

あうかな: 富士山、世界遺産登録勧告ということで
あわない: チケット3日で完売の、焼津の酒イベント
あわない: さぁ今日は無礼講だ！季節限定ベアード
あわない: ZUNビールの味に近いベアード販売中
あうかな: 再々入荷しました！幻の米の臥龍梅
あわない: 豊田一丁目、倉庫火災出動
あうかな: お寺の庭のゆず♪ 季節限定ベアード
あうかな: 【入荷】志太泉の普通酒が普通じゃない
あうかな: 5.3 由比桜えびまつりヽ(ﾟ∀ﾟ)ﾉ
あわない: 裏鈴木酒店 『とある酒屋の超萌酒会2』
あうかな: 【入荷】英君の特別純米の袋吊り雫だ
あうかな: 【入荷】杉錦の誉富士山廃純米生原酒
あうかな: 再入荷しました♪ 臥龍梅の渡船！
あわない: 駿河区にまた大型ショッピングセンター
あわない: 眼鏡っ娘のめがね拭きができました！
あわない: 焼津のあの娘(仮)の、大きめ画像
あうかな: お手頃♪ 臥龍梅、純米吟醸ワンカップ
あうかな: 【再入荷】最後の、そに子の痛茶です！
あうかな: 【入荷】臥龍梅。幻すぎる、短稈渡船だ
あわない: 静鉄の長沼駅でさりげなく萌えてみる

$ ./nk --help
Nishino Kana

Usage:
    nk ([-l <conf>|--learn=<conf>] | <url>)

Options:
    -h --help                       show this screen
    -l <conf> --learn=<conf>        training

{
"kana": ["http://127.0.0.1:5000/rss/"],
"anak": [
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/nishino-kana/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/yamamo-tomato/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/financilthory011/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/hazu-r72t/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/hitomi19800911/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/1983mayumayu/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/2pmoneday2/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/to-meee/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/sa-ku-ra-0706/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/taiyakisuki8/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/pikatyu-tyu/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/urakamimieko/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/wins-motomiya/rss20.xml",
    "http://feedblog.ameba.jp/rss/ameblo/taisukekmft2/rss20.xml"
        ]
}

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import feedparser
import MeCab
import re
import json
import nltk
from docopt import docopt
import pickle

html_tag = re.compile(r'<[^>]+>')

cmd = """Nishino Kana

Usage:
    nk ([-l <conf>|--learn=<conf>] | <url>)

Options:
    -h --help                       show this screen
    -l <conf> --learn=<conf>        training
"""

def morph(entry):
    txt = html_tag.sub('', entry.summary_detail.value)
    words = []
    try:
        t = MeCab.Tagger()
        m = t.parseToNode(txt.encode('utf-8'))
        while m:
            if m.stat < 2:
                if re.match('名詞', m.feature): words.append(m.surface)
            m = m.next
    except RuntimeError:
        pass
    return words

def feed_parse(url):
    d = feedparser.parse(url)
    words = []
    for entry in d.entries:
        words.extend(morph(entry))
    return words

def extract_features(document):
    documentwords = set(document)
    return dict([('contains(%s)' % word, True) for word in documentwords])

def learn(conf):
    c = json.load(open(conf), encoding="utf-8")
    kana = []
    anak = []

    for url in c["kana"]:
        kana.extend(feed_parse(url))

    for url in c["anak"]:
        anak.extend(feed_parse(url))

    training_documents = [(kana, "kana"), (anak, "anak")]
    train_set = nltk.classify.apply_features(extract_features, training_documents)
    classifier = nltk.NaiveBayesClassifier.train(train_set)
    with open("classifier.pickle", "wb") as f:
        pickle.dump(classifier, f)

def test(url):
    classifier = pickle.load(open("classifier.pickle"))
    d = feedparser.parse(url)
    rcode = {"kana": "あうかな", "anak": "あわない"}
    total = 0
    result = {"status": None, "entry": []}
    for entry in d.entries:
        doc = morph(entry)
        r = classifier.classify(extract_features(doc))
        if r == "kana":
            total += 1
        result['entry'].append((rcode[r], entry.title.encode("utf-8")))
    if total > 3:
        result['status'] = "きみにあうよ"
    else:
        result['status'] = "きみにあわないよ"
    return result

if __name__ == '__main__':
    args = docopt(cmd)
    conf = args.get('--learn')
    url = args.get('<url>')
    if conf:
        learn(conf)
    elif url:
        r = test(url)
        print r['status']
        print 
        for code, title in r['entry']:
            print "{}: {}".format(code, title)