動機 いろんなWeb APIを触ってみようと思った。 できた物 WSSE.py (ファイル前半) WSSE認証 このへんを見ながらちょこちょこと作り始めました。 はてなフォトライフAtomAPIとは - はてなキーワード So-net blog:AtomAPI仕様 送信プロトコル WSSE認証をする場合はまずサービスのエンドポイントに特定のHTTPリクエストを送る必要があります。PythonでHTTPリクエストを送る場合にはhttplibのHTTPConnectionメソッドを使います。 HTTPリクエストのHTTPヘッダにはX-WSSEプロパティにbase64にエンコードした各ユーザ名、パスワードなどを送信する必要があります。 リクエスト GET /_atom/blog HTTP/1.1 X-WSSE: UsernameToken Username="user_name", Passwo
A python interface into the Twitter API By default, the Api caches results for 1 minute. Example usage: To create an instance of the twitter.Api class, with no authentication: >>> import twitter >>> api = twitter.Api() To fetch the most recently posted public twitter status messages: >>> statuses = api.GetPublicTimeline() >>> print [s.user.name for s in statuses] [u'DeWitt', u'Kesuke Miyagi', u'ev
python-twitterというものを使うと簡単にTwitterのAPIなどで遊べると噂に聞き、導入してみました。 まずは必要なものをダウンロードする python-twitter - Google Codeで、python-twitter-0.5.tar.gzをダウンロードする。 Python Package Index : simplejson 1.9.1で、simplejsonをダウンロードする。このモジュールがないと動かない。 インストールするよ! simplejson編 simplejson-1.9.1.tar.gzを適当な場所に解凍 できたsimplejson-1.9.1ディレクトリへ移動する ターミナルで「$python setup.py install」 インタラクティブシェルで「>>> import simplejson」を打ち、エラーが出なければ無事完了 python
Python は 1991 年にオランダのプログラマー、グイド・ヴァンロッサムによって開発されたプログラミング言語です。シンプルで直感的な文法と可読性の高さから、初心者から上級者まで幅広く利用されています。現在では Web 開発やデータ分析に加え、 AI や機械学習などの分野でも活用されています。 Python の最大の特徴は、「書きやすさ」と「読みやすさ」です。コードが直感的でわかりやすく、少ない行数で効率的かつシンプルにプログラムを書くことができます。そのため、プログラミング初心者にとって学習しやすく、経験者にとっても生産性の高い開発を行うことが可能です。また Python には豊富なライブラリやフレームワークが揃っており、初心者でも高度なアプリケーションやシステムを容易に開発できるのが魅力です。 Python は多くの企業や研究機関で採用されており、大手 IT 企業でも活用されていま
「ある日、急に掃除スイッチが入る」みなさまにもあるでしょうか。わたしはあります。そんなわけで 10年間ほぼ無休で働き続けた REALFORCE91U を分解&丸洗いしたときの備忘録です。 今回はこちらの記事↓を参考にさせていただきました(ありがとうございます!) note.com さて、10年使った、わたしのキーボードの状態です。キーの隙間からはこぼした午後の紅茶とコーヒーが湧き出ております。 キートップを外し洗い終わった後の、あられもないお姿の皆様 新品同様に、白いっ! オマケ:キートップを外した状態の写真を撮り忘れていたので、その代わりに、キートップなしタイピングASMR動画を御覧ください youtu.be 早いものでもう年末が差し迫ってきました。そろそろ忘年会の時期か・・・えーと、今日は何月何日だっけと頭の中で考えたところ、あーもう2020年47月末かー前回書いたブログからずいぶんと
初出: 2007/6/27 更新: 2007/7/1 文章からキーワードを抽出するスクリプトをPythonモジュールとして実装しました。 分かち書きした上に、適切に複合語をつくり、さらに重要そうなものかどうかのスコアをつけます。 アルゴリズムは、以下のサイトを参考にしました。 http://gensen.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/ ここで紹介されている論文 * 中川裕志、森辰則、湯本紘彰: "出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出",自然言語処理、Vol.10 No.1, pp. 27 - 45, 2003年1月 http://www.r.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/~nakagawa/academic-res/jnlp10-1.pdf に掲載されているFLR法のみを実装しています。 実行結果サンプル たとえば、こんなページの本文をテキストフ
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