WEB開発に役に立つAPI一覧+API毎に関連するQiita記事を分類 ！ - Qiita
前回: Qiita APIで記事からYoutube動画を集めてみた 🎬 、Qiita APIを使って、Qiita記事を取得してYoutube動画のURLを抽出することができました。 今回は、特定APIに関連したQiita記事を取得して、API毎に分類、タグを集計してドーナツグラフ化することでAPIの特徴を表してみました。 最新のAPI一覧はこちら API一覧 | DOGAKIITAA! ～ APIごとにQiita記事を分類 ～ Google系 Cloud Vision API https://cloud.google.com/vision/docs/quickstart 📝 機械学習を使用して画像を解析します。画像ラベリング、顔やランドマークの検出、光学式文字認識（OCR）、不適切なコンテンツへのタグ付けなどができます。 Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi b
Google Safe Browsing ListにCSVから取得したマルチバイト文字を含んだURLを渡す - Qiita
from urlparse import urlparse import urllib def toGSBL(str_url, character_code) scheme, netloc, path, params, query, fragments = urlparse(unicode(str_url, character_code, 'ignore')) netloc = netloc.encode('idna') path = urllib.quote_plus(path.encode('utf-8'), '') if len(path) > 0 else '/' query = urllib.quote_plus(query.encode('utf-8'), '') if len(query) > 0 else '' return scheme + '://' + netloc
Jupyter NotebookでGoogle Safe Browsing API - Qiita
Google Safe Browsing APIは特定のURLやバイナリが安全か否かをチェックするAPI。さっと調べるときに便利なようにJupyterから使えるようにしてみた。 普通のURLを入れると何も値が出てこないので「安全でないURL」を探したのと、ヒアドキュメントにURLを埋め込むあたりに苦労の跡が。 import pycurl, io, json url = 'http://malware.testing.google.test/testing/malware/' api_key = 'your_api_key' data = ''' {{ "client": {{ "clientId": "your_client_name", "clientVersion": "0.1" }}, "threatInfo": {{ "threatTypes": ["THREAT_TYPE_UNS
Google Safe BrowsingのAPI(V4)にRubyでLookupする - Qiita
Google Safe Browsingってありまして。 APIがあるのでRubyからきゃつらのルールで不正と判断しているドメイン(または実行ファイル)をチェックしてみようとしました。 事前準備 rubygems google-api-client をインストール APIKEYを環境変数にいれておく Lookupのサンプルコード google-api-clientってほとんど動的生成なので、普通に使い方をソースから見ようとするとサッパリわかりません。 動的に生成されたらこうなるよというコードがリポジトリに一緒に上がっているので、そちらをドキュメント代わりにチェックします。 https://github.com/google/google-api-ruby-client/tree/master/generated/google/apis safebrowsing_v4はこのへんですね。 Lo
Scrapy&Twitter Streaming APIを使ったTweetのクローリング - Qiita
はじめに インフルで1週間潰しました。辛かった。。。 ということで、クローリングについてです。 Pythonでクローリングするとなると、Scrapyはかなりよく出てくると思います。 僕も初めて触ってからかれこれ2年以上経っているように思います。 弊社Liaroでも使ってますし、何と言っても3系対応したのが嬉しいですね。 何を書くか チュートリアルとかは散々落ちてますので、TwitterをクローリングするときにAPIとどう連携させたかを書こうかと。どこか参考にしたはずなのですが忘れてしまい。。。見つけ次第リンク貼っておきます。 やってみた 方針 基本的には下図で言うMiddlewareをTwitter用に書いて、settingsを書いておく感じです。 Pythonバージョンは3.5.1で、Twitterライブラリはpython-twitterを使いました。 Middleware TW_CON
VirusTotal APIを使ってみた - ごちゃごちゃしたIT勉強記録
皆さんご存知VirusTotalのAPIを少し試してみようと思います。 他の方のブログを見ていると、ハニーポットとVirusTotalを連携させてDionaeaに保全されたマルウェアを自動的に判定するようなものを作ったりしているのをみて、非常にそそられました。 なので、まずは「そもそもVirusTotal APIってなんぞ？」というところからはじめて、簡単な使い方などをまとめておこうと思います。 VirusTotalとは まずは基本的な話として、VirusTotalとは何かという話からはじめます。 簡単にまとめるとこんな感ですね。 ファイルをアップロードしたり、URLやファイルのハッシュ値をサーバーに問い合わせることによって、それがマルウェアなのか判定してくれたり、URLであれば攻撃サーバ（Command and Control Server: C2, C&C)なのかを判定してくれるWeb
VirusTotal APIに関して - Qiita
目的 VirusTotal のAPIの使い方を覚えて、何かアンチマルウェア業界に貢献するツールを作ろうの会 前提 python 2.7.5 兎にも角にもひとまずリポジトリ VirusTotalとは？ こちらです。 https://www.virustotal.com/ どういうページかというと、例えばの使い方ですが、怪しいファイルとかをぶち込めば、いろんなアンチウイルスにかけてくれて怪しいかどうか判定してくれたり、種々の解析情報を返してくれるページなのです。また、他の人がかけた結果もわかるので、例えばハッシュ値がわかって、すでに解析済みかどうかを調べることもできます。 ではVirusTotal APIとは？ virustotalの機能をプログラムから利用できるAPIが公開されていて、多分ハッシュ値を投げれば情報を返してもらったり、その他もいろいろな事が出来ると思います(参考文献1.)。 基
Virus Total で悪意あるファイルやURLを検出してみた。 - Qiita
Virus Total とは Analyze suspicious files and URLs to detect types of malware including viruses, worms, and trojans. 以下、日本語訳 ウイルスや、ワーム、トロイの木馬を含んだマルウェアの種類を検出するために疑わしいファイルやURLを分析します。 とのことです。 サイトには以下のようなフォームがあり、そこから分析対象とするファイルやURLを指定することができます。 試しに以前自分が発見したダウンローダが、Perl製のIRC Botを取得するために指定していたURLで分析を行いたいと思います。 結果は以下のようになりました。（ちなみに今回分析に使用したURLに"curl"コマンド等でリクエストを投げると実際にPerl製のIRC Botのソースコードが返ってきますのでご注意ください。）
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
Vue.js+TypeScriptで開発するときの参考記事まとめ - Qiita
概要 Vue.js+TypeScriptで開発する際によく参考にしている記事をまとめています。 自分用なので、自分記事が若干多めです。随時更新 この記事良かったよーとか、教えていただけると助かります。 環境構築 Vue CLIのプロジェクト管理UIがいい感じだった https://qiita.com/kai_kou/items/8fcabc7a8445c1be8a30 DockerでVue.js+TypeScript開発環境を構築する https://qiita.com/kai_kou/items/d581a9f8f3ee8605aed1 Vue.js + SCSS + Bootstrap + MaterialDesign + TypeScript開発環境をつくってみた https://qiita.com/kai_kou/items/a404c73c8bb23f25c510 Vuexによる
OAuth アクセストークンの実装に関する考察 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに この記事では、OAuth 2.0 のアクセストークンの実装に関する考察を行います。本記事の執筆者本人による動画解説も『OAuth & OIDC 勉強会 【アクセストークン編】』で公開しておりますので、併せてご参照ください。 English version of this article is here → "OAuth Access Token Implementation". 1. アクセストークン実装方法の分類 OAuth のアクセストークン※１の実装方法は認可サーバーの実装依存です。 実装依存ではありますが、RFC 67
YouTubeのAPIで取得した輝夜月さんの動画情報をMongoDBやpandasで触ってみた - Qiita
はじめに YoutubeのAPIを用いて検索結果（動画の情報）をMongoDBに突っ込み、整形してcsvファイルに書き出したりpandasで分析したりします。 youtubeでの検索結果を視聴回数順やLike順にソートできるため、 「気になっているyoutuberがいるんだけど、どの動画を観ればいいか分からない！」 というときなどに便利ですね。 背景 最近、Web上の情報・データを取ってくる「クローリング・スクレイピング」がおもしろいなと思っています。 そこで、『Pythonクローリング＆スクレイピング』という本を参考に実践中なのですが、今回はその一環です。 なぜバーチャルYouTuberの輝夜月さんの動画なのか。 それは、私が輝夜月さん大好きだからです。おもしろくて愛らしい。すてきです。 バーチャルYouTuberとして颯爽と登場した輝夜月さんの動画を観て、新時代の到来を感じましたよね。
JupyterからShodanのAPIにアクセスする - Qiita
APIキーはshodanにユーザ登録して発行されたものを入力する。うっかりキーを公開してしまわないよう、getpass()を使って入力している。 import shodan import pprint from getpass import getpass API_KEY = getpass() api = shodan.Shodan(API_KEY) query = 'Raspbian' limit = 10 try: result = api.search(query) for index, service in enumerate(result['matches']): for header in service['data'].splitlines(): if query in header: print('{0} {1}'.format(header,service['locat
SHODAN - Qiita
そして、このサンプルのように、これだけでapacheサーバーがずらずら出てきます。他のキーワードを入れてみても、ずらずら出てきます。あらら、危ないですねぇ。 import shodan SHODAN_API_KEY = "insert your API key here" api = shodan.Shodan(SHODAN_API_KEY) # Wrap the request in a try/ except block to catch errors try: # Search Shodan results = api.search('apache') # Show the results print 'Results found: %s' % results['total'] for result in results['matches']: print 'IP: %s' % re
API Blueprintで書いたWeb APIをdreddでテストする - Qiita
前々回：API BlueprintでWeb APIのドキュメントを生成する - Qiita 前回：API Blueprintとapi-mockでモックサーバを作成する - Qiita 概要 さて、今回はAPI Blueprintを使って作成したWeb APIがドキュメント通りに動作するかを、dreddを使ってテストします。 dreddとは dreddはAPI BlueprintをベースにしたWeb APIのテストフレームワークです。"Language-agnostic"と謳っているだけあってテストのフックにはnode.js以外にもgoやPython、Rubyなど多様な言語が利用でき、またCircleCIやJenkinsCIなどのCIのサポートもあります。 このように、API Blueprintのエコシステムに乗っかることによって、API Blueprint形式で書いた仕様からaglioを使
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Pythonを使ってシンプルなVirusTotalクライエントを作る - equalsequals.io
VirusTotal API の使い方
GitHub - nkmk/scrapy-example
api blueprintとdrakovを利用してAPIモックサーバを立ち上げる
Swagger UIをCircleCIでホスティング - Qiita