高速な XBRL パーサーを Python で書く - kawasin73のブログ
必要なことを必要なだけ。どうも、かわしんです。 前回の記事では、AI を使って作ってきた日本の上場株式銘柄解析システムのアーキテクチャについて解説しました。 kawasin73.hatenablog.com 今回は、銘柄解析の肝となる XBRL パーサーである Arelle が遅かったので、Python で自前の高速なパーサーである xbrlp を作って 20 倍速くした話をします。 9 月上旬当時の Claude Code, Codex にはまともな効率の良いプログラムを書くことができなかったのでこのパーサーのコアの部分は自分で書いています。 ソースコードは単一の Github リポジトリにはなっていないので、gist にあげておきました。この記事の一番下に埋め込んでいます。 XBRL parser · GitHub こんな感じで使います。 gist.github.com XBRL とは
上場会社一覧を取得して有報キャッチャーのatomを閲覧するまわり（XBRL取得の準備など） - Qiita
# 事前処理 # !pip list !pip install -q xlrd ############################################### from google.colab import files import google.colab import googleapiclient.discovery import googleapiclient.http import os # import datetime import requests from bs4 import BeautifulSoup import time import pandas as pd def fn_fuga(sic): ### 有報キャッチャーの閲覧 ### start = time.time() print(sic) url = 'http://resource.uf
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
