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Qiitaの記事データをQiita API, Scrapyで収集 - Qiita
はじめに この記事ではQiita APIおよびScrapyによるクローリング、スクレイピングによってQiitaの記事データ（タイトル、「いいね」数、投稿日時など）を取得しCSVファイルとして保存する方法を紹介する。 基本的にはQiita APIを使うべきだが、「ストック」数ランキングに限ってはスクレイピングで取得するほうが簡単。 以降のQiita APIやQiitaのサイトについての記述はすべて2018年8月15日時点の仕様。 収集したデータの分析については以下。 Python, pandasによるデータ分析の実践 （Qiita記事データ編） ※普段は自分のサイトに書いているのですが、Qiitaのデータを使わせてもらった内容はQiitaに書くのが筋だろうと思いこちらに書くことにしました。 「いいね」と「ストック」 Qiitaには「いいね」と「ストック」がある。 もともとは「ストック」だけだ
予約導線をささえるPython製バックエンドをLuigi+pandas+Scrapyで作ったハナシ - Qiita
この記事は Retty Advent Calendar 2017 24日目です. 昨日は@udoooom さんの 「カワイイはつくれる」 でした. Rettyのサーバサイドエンジニア兼魚料理担当のnakagawa(@shinyorke)ともうします. 好きな魚料理は「青魚の南蛮漬け」1,趣味は野球のデータ分析です.2 気がつけばRetty Advent Calendar 2017三回目の登場です,今日もPythonのハナシで吟じます,よろしくお願いします テーマ「Pythonでのバックエンド開発」 一言で言うと, Pythonでバックエンド（バッチ処理）をオールインワンで作った時のノウハウとなります. 他社様のサービスとデータ連携する基盤をPython + Docker + AWS ECSで作った＆運用している（今年から） Pythonライブラリ（Jupyter notebook, req
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