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Web解析Hacks ―オンラインビジネスで最大の効果をあげるテクニック & ツール 作者: Eric T. Peterson,株式会社デジタルフォレスト,木下哲也,有限会社福龍興業出版社/メーカー: オライリー・ジャパン発売日: 2006/11/08メディア: 単行本(ソフトカバー)購入: 3人 クリック: 78回この商品を含むブログ (21件) を見る 企業名辞書 業種と企業名の辞書データが欲しかったんでYahoo!FinanceのデータをCrawlして作りました。帝国データバンクや四季報のデータが使えると良かったんですが、Crawlできそうに無かったので諦めました。残念ながら2600社ほどのデータしか集まっておらず、個人的にはもっといろんなデータが欲しいです。他に良い方法をご存知の方いらっしゃいましたらご連絡いただけると幸いです。 Yahoo!ファイナンス - 株価やニュース、企業情
https://github.com/gruns/furl インストール $ git clone https://github.com/gruns/furl.git $ cd furl $ ls API.md furl.py furl.pyc LICENSE.md README.md tests/setup.pyなどはない。 python2.7以上 python2.6でも使えるようにしたフォーク:https://github.com/tengu/furl $ python Python 2.6.6 (r266:84292, Sep 15 2010, 16:22:56) [GCC 4.4.5] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> from furl impor
ソフトウェア開発の今に焦点を当て,実践で活きる本物の事例をまとめた入門書。第一線の開発者による全面書き下ろし。 AIを筆頭に,機械学習/深層学習分野の勢いは加速する一方です。そんななか,多岐にわたる実行環境,モデル学習や推論の段階で異なる特性を持つ各成果物,精度と性能,多種多様な大規模データ処理など,今の機械学習システムの開発は,従来のソフトウェア開発とは異なる面を持ち合わせています。 本書では,そんな「機械学習時代のソフトウェア開発」にスポットを当て,とくに注目度の高いゲームアプリ,大規模インフラ,エッジの三つの切り口で技術情報を徹底解説。合わせて,気になる開発環境例も盛り込みました。時代へ適応し技術力の進化を遂げたい,そんな開発者の方々に向けて,機械学習を取り込んだシステムの全体像から実用的な開発テクニックまで,これまでと大きく変わる部分,意外と変わらない部分が見えてくる技術情報満載で
PythonでCUIベースのTwitterクライアントを書いてみた。 の続き。 前回twitter.pyでimportしてるにも関わらず、自分でfriends_timelineとかBeautifuleSoupでパースしてましたw。 なんでtwitter.pyで提供されてる機能があったらそれに置き換えるようにしました。 機能はだいぶ増えたけどソースの長さはほとんど変わってないですよね。 あと前までログインしたあとにAPI認証くらってましたが、今回は初回ログイン時のユーザ&パスワードで自動にログインするようにしました。(といってもAPI使ってるだけだけど) #暇があればいろいろ改造していく予定です。 実装機能 発言投稿 (mode: i) 最新タイムラインの取得 (mode: g)自分のタイムラインの取得 (mode: me)特定ユーザのタイムラインの取得 (mode: u)@リプライの取得
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