PythonでWebスクレイピングする時の知見をまとめておく - Stimulator
- はじめに - 最近はWebスクレイピングにお熱である。 趣味の機械学習のデータセット集めに利用したり、自身のカードの情報や各アカウントの支払い状況をスクレイピングしてスプレッドシートで管理したりしている。 最近この手の記事は多くあるものの「～してみた」から抜けた記事が見当たらないので、大規模に処理する場合も含めた大きめの記事として知見をまとめておく。 追記 2018/03/05： 大きな内容なのでここに追記します。 github.com phantomJSについての記載が記事内でありますが、phantomJSのメンテナが止めたニュースが記憶に新しいですが、上記issueにて正式にこれ以上バージョンアップされないとの通達。 記事内でも推奨していますがheadless Chrome等を使う方が良さそうです。 - アジェンダ - 主に以下のような話をします。 - はじめに - - アジェンダ
はてなブックマーク記事のレコメンドシステムを作成 PythonによるはてなAPIの活用とRによるモデルベースレコメンド - データ分析がしたい
私は情報収集にはてなブックマークを多用しており、暇な時は結構な割合ではてなブックマークで記事を探してます。しかし、はてなブックマークは最新の記事を探すのは便利ですが、過去の記事を探すにはいまいち使えません。個人的には多少過去の記事でも自分が興味を持っている分野に関しては、レコメンドして欲しいと感じてます。 ありがたいことにはてなはAPIを公開しており、はてなブックマークの情報を比較的簡単に取得できます。そこでこのAPIを利用して自分に合った記事を見つけるようなレコメンド機能をRとPythonで作成してみたいと思います。 利用するデータは、はてなAPIを使って収集します。具体的には、はてなブックマークフィードを利用して自分のブックマークしているURLを取得し、そのURLをブックマークしているユーザをエントリー情報取得APIを用いて抽出し、そのユーザのブックマークしているURLを収集します。こ
GAEでPythonを始めるときに知りたい4つのまとめ
if ( $blog == " Webエンジニアのためのライフハック " ) { print " 1-byte.jp "; } ホーム1-byte.jpとは 書いてるヒトは 最近、とても気になっていることがあります。 それが”Google App Engine + Python”です。 元々、Pythonには興味がありました。 オライリーのPython入門も読破しました。 10日でおぼえる Python 入門教室も5日まではやりました。 しかし、そこで終わりました…。 CakePHPという慣れ親しんだ言語とフレームワークがあったので、そちらに走ってしまいました。 ですが、私はPythonistaに憧れるPHPerです。 ここいらで一つ、重い腰を挙げてPythonの勉強を始めることにしました。 Pythonを勉強する一つの強い理由付けとして、”Google App Engine“の存
Python で Xcode のビルドスクリプトを書く方法
以前こんな記事を書きましたが、今回はもっと実践的なお話。PythonでXcodeのビルドスクリプトを書いてハッピーになろうというお話です。 ■なぜXcodeのビルドスクリプトを書くのか Xcodeのビルド機能だけでは出来ないことをやりたいからです。たとえば、特定のディレクトリの中に入っているリソースを、ビルド時にアプリにパッケージングしたい。ビルドする前に、特定のリソースを暗号化して、アプリにパッケージングしたい。といった要望が結構ありますが、これらはビルドスクリプトを使えば簡単に可能になります。 手でいちいちやるより楽で安全ですね。 ■なぜPythonか 理由はいくつかあります。Windows, Mac, Linux, 全ての環境で動く。したがって、万が一のときにはビルドスクリプトだけを移植できる。sh とか csh とか非力すぎてやってらんない。 zsh もつかえるけど Python
Google SpreadSheets API のメモ (pythonのサンプル付き) - 間男がシャーーー！
前から興味のあったGoogle Docs API。 ようやくSpreadSheetを使う理由ができたので最近調べています。 あまり日本語情報がないようなので、少しメモを書いてみます。 http://code.google.com/intl/ja/apis/spreadsheets/ 最新のSpreadSheets API v3.0でデータを操作するには、 「list-based」「table-based」「cell-based」の3つがある。 「list-based」は行単位にデータを扱う最もベーシックなもの。 「table-based」は「list-based」に似てるけど、データベースっぽく扱うもの。 いろんな言語で実装されているDataSet的な仕組みをイメージしてもらえばたぶんOK。 「cell-based」はセル単位で扱うもの。 「cell-based」はバッチ更新機能があり一番
基礎から始めるPython | Python Japan | Python日本サイト
もう一つのクローラー（Crawler）実現ソースコード： 1 week 3 days ago うぇもと さん、ようこそ！ よろしくお願いしますね。 1 week 5 days ago よろしくお願いします。 6 weeks 3 days ago 確かにそうだと思いますよ。 C、CPP、Javaなどはちょ 9 weeks 4 days ago 文字処理の効率はどんな感じですか。 速いですか。 9 weeks 6 days ago こんばんは！ Pythonです。 9 weeks 6 days ago GAEのアプリケーションを探してみると、CMSでもBBSで 10 weeks 10 hours ago GAEにお掛け様で 10 weeks 10 hours ago 自然語見たいなんですから、勉強もしやすいようですね。 10 weeks 16 hours ago コメント欄のテストです。 10
Google App Engine で DataStore を Python 対話シェルから参照する - てっく煮ブログ
いまさらながらに Google App Engine をちょろちょろと触っている。DataStore を対話シェルから使えると便利そうなので、やり方を確立してみた。結論としては次のコードを対話シェル上で実行すれば使えるようになった。(Google App Engine SDK for Python Windows 版 1.4.0 にて確認) import os import sys import tempfile DIR_PATH = r"C:\Program Files\Google\google_appengine" APP_ID = "helloworld" sys.path += [ DIR_PATH, os.path.join(DIR_PATH, 'lib', 'antlr3'), os.path.join(DIR_PATH, 'lib', 'django'), os.path.
PRGEAIR：ProgressionにGoogle App Engineのパワーを！ | デベロッパーセンター
みなさん、「Progression」というFlash用フレームワークをご存じでしょうか。Progressionを使えば、Flashサイトであっても、HTMLサイトのようなページ構成や画面遷移といったサイト基本機能を簡単に実装することができます。すでに多くのクリエイターが利用しており、個人サイトだけでなく、企業サイトでもProgressionが採用されています。 Progressionには豊富な機能が用意されていますが、さらにProgression用拡張機能を使って様々な機能を追加することができます。そして、先頃、Progressionをもっと便利に、もっと楽しくしようと「extends Progression 拡張機能コンテスト」が開催されました。受賞作品をみると、グランプリ作品「CaptureSheetMaker」をはじめ、みなさんのFlash開発に役立つ作品ばかり。ぜひ、Progre
Whyteboard in Launchpad
An easy-to-use whiteboard application for Linux, Windows and Mac FEATURES * Draw on a canvas using common tools: pen, rectangle, circle, text * Annotate over PDF files * Drawn shapes can be resized, moved, rotated and re-coloured * Your drawing history is stored, allowing it to be replayed * Tabbed drawing: each tab represents a whiteboard "sheet". * Each sheet has a thumbnail, and unlimited undo/
Aho Corasick 法 - naoyaのはてなダイアリー
適当な単語群を含む辞書があったとします。「京都の高倉二条に美味しいつけ麺のお店がある」*1という文章が入力として与えられたとき、この文章中に含まれる辞書中のキーワードを抽出したい、ということがあります。例えば辞書に「京都」「高倉二条」「つけ麺」「店」という単語が含まれていた場合には、これらの単語(と出現位置)が入力に対しての出力になります。 この類の処理は、任意の開始位置から部分一致する辞書中のキーワードをすべて取り出す処理、ということで「共通接頭辞検索 (Common Prefix Search)」などと呼ばれるそうです。形態素解析、Wikipedia やはてなキーワードのキーワードリンク処理などが代表的な応用例です。 Aho Corasick 法 任意のテキストから辞書に含まれるキーワードをすべて抽出するという処理の実現方法は色々とあります。Aho Corasick 法はその方法のひと
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
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Zope 3の魅力に迫る （1/3）－ ＠IT
第1回 Zope 3の魅力に迫る 田原 悠西 2008/8/13 Pythonで作られたWebアプリケーションフレームワークのZope 3とは何か。設計思想から実際の運用ノウハウまでを解説する（編集部） Zope 3は、プログラミング言語Pythonで書かれたWebアプリケーションフレームワークです。1998年にオープンソース化され、現在も開発が続けられているZope 2の後継として、完全な再設計の上で2001年から開発されています。2004年に最初のバージョン3.0がリリースされ、間もなく3.4がリリースされる予定です。 Zopeを使って作られたアプリケーションでは、オープンソースCMSのPloneが有名です。PloneはZope 2上で動くアプリケーションですが、Zope 2にバックポートされたZope 3の機能を積極的に使って作られています。 また、Zope 3で作られたアプリケーシ
全文検索エンジンを試作してみたよ - やればできる子の日記
今日は奥様とタイ料理&タイ式マッサージの日でした。マッサージはちょっと素晴らしいなあ。 表題のように、全文検索エンジンをGAE上で試作してみました。GAEはGoogle様提供のサービスにもかかわらず「なんで全文検索機能がないねん」という声が上がっていたんですよね。主にtwitter界隈から。 「Introduction to Information Retrieval」という本のドラフトPDFと、たつをさんのところのIIR輪講の資料を参考に作りました。つっても、第1章の一部の知識しか使ってないですが。論理和検索もスキップリストも使ってないし(論理和検索はクエリ式のパーサを書くのが面倒だった)。 import logging import re from urllib import urlencode import wsgiref.handlers from google.appengine
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言語処理100本ノック 2015
Erratic problem with App Engine when writing files directly to the blobstore
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