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「Qiitaでいいねしたら草生えるページ」を作った副産物として全いいねの日時データを取得できました。 いいねした日時を使った分析をすると今までわからなかった驚愕の事実が見えてきました。 今までのQiita分析記事とこの記事では何が違うのか？ 今までにもQiitaのいいねを分析した記事はいくつもありましたが、これらの中では記事データを使った分析を行なっていました。 データの取得元はAPIでいうと /api/v2/items になります。 このデータでは記事の投稿日時はわかってもいいねした日時まではわかりませんでした。 これに対してこの記事で使用するデータは、各記事についたいいねを /api/v2/items/:item_id/likes から取得しています。 このデータではいいねした日時までわかります。 この記事では今までわからなかったいいねした日時を使った分析を行なっています。 今までの投

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「ライブラリAとBではどっちが人気あるんだろう？」 とか 「今はどの開発言語が流行ってるんだろう？」 とか 「先生助けてっ！、10年前までStackOverflowで質問されていたVbScriptが息していないの！！」 という時に使える、ライブラリや言語などのIT系技術トレンドをチャートで表示するサービスを調べました。(+自作サービス QiiTrendの宣伝) 条件 人気の遷移がわかること。つまりトレンドチャートが表示できるもの。 過去のある時点のトレンドを調べたブログ記事などではなく、現在の最新情報を使ったサービスであること。 複数の対象を比較できること。 目的別索引 とりあえずざっくりトレンドを調べたい Google トレンド 開発言語のトレンドを調べたい Github Language Stats QiiTrend Stack Overflow Trends Tag Trends 日

いいね数が1万を超えるユーザーがいるというのはすごいですね。でもちゃんと記事を読んで評価しているんでしょうか。。。 それよりも驚きなのは、いいね数が多くても記事数・Contributionsが0のユーザーが目立つことです。 いいね数が多いユーザー = 活発なユーザー = 記事も書くユーザー だと思っていたのですが、どうやら違うようです。 Qiitaのいろいろランキング2018のContributions TOP100にランクインしている人は14人しかいませんでした。 最終いいね日を見るとほとんどが2018年12月以降ですが、中には1年以上前のユーザーもいます。 TOPいいな〜のほとんどはアクティブユーザーのようですが、休眠ユーザー・離脱ユーザーも少なからずいるようです。 ソースの一部抜粋 データ取得に使用したコードの一部です。TypeScriptで書いています。 HTTPリクエストには n

経緯 Windows環境で動作しているPythonスクリプトでテキストファイルのソートが必要になりました。 要件としては次のようなものです。 Windows環境で実行 対象ファイルは数GBのCSVファイル ソートキーは複数のカラムで数値のカラムもある Windowsコマンドプロンプトにはsortコマンドがあり、巨大なファイルのソートには対応しています。 しかしLinuxのsortコマンドと違い、区切り文字を指定したり(-t)、数値としてソート(-n)することはできません。 サイズが小さければPythonスクリプトで全データをメモリに読み込んでsorted関数を呼べば済むのですが、サイズが大きい場合はメモリ不足になる可能性があります。 仕方がないのでPythonで巨大なファイルに対応したソート処理を実装することにしました。 処理手順 巨大なデータをソートするにはマージソートの考え方で以下のよ

Play with Docker とは Play with Docker (以下PWD)はブラウザで使えるクラウド上の使い捨て Docker 実行環境です。 PC に Docker をインストールする必要はありません。 必要なのはブラウザと Docker ID(Docker Hub のアカウント)だけです。 起動するとブラウザ上にコンソールが開くのでここで docker コマンドや docker-compose コマンドが使えます。 こんな人にオススメ Docker を使ってみたいけどインストールするのが面倒だと思っている人 回線が遅すぎてイメージのダウンロードに時間がかかる人 Docker でローカルPC環境を汚すのが嫌な人 Play with Docker のここが凄い ブラウザだけで使える ポートが使える sshが使える gitが使える ブラウザだけで使える PWD を使うには ロー

はじめに ディープラーニングの学習を実行するにはGPUはほぼ必須ですが、GPUを使用するにはNVIDIAドライバー、CUDAなど色々とインストールする必要があります。 この作業はバージョンの組み合わせやインストール方法で結構ハマることが多いようです。 ubuntu-drivers と NVIDIA Docker を使えばこれらを簡単にインストールできます。 環境 Ubuntu 18.04 LTS 日本語 Remix GeForce GTX 960 ディープラーニングでGPUを使用するのに必要なもの NVIDIAドライバー LinuxでNVIDIAグラフィックカードのGPUを認識させるのに必要 CUDA NVIDIAが開発・提供している、GPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォーム cuDNN NVIDIAが公開しているDeep Learning用のライブラリ CuPy Pytho

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はじめに Qiitaアドベントカレンダー2017 のランキングを見ていて気づいたことがありました。 それは 購読者数ランキングの上位はいろんなカテゴリーがあるのに、いいね数ランキングの上位は「企業・学校・団体」カテゴリーが独占状態 だということです。 不思議だったので Python の Pandas と Jupyter Notebook を使って色々と分析してみました。 調べたこと 主に２つの点を中心に調べてみました。 購読者数といいね数の関係 普通に考えれば購読者数が多ければそれだけいいね数も多くなるはずです。と思っていたのですが、ランキングを見る限りこのような関係は全くないように見えます。 この辺りをはっきりさせるために購読者数といいね数の相関関係を調べました。 「企業・学校・団体」カテゴリーについての仮説 とある「企業・学校・団体」のカレンダーにいいねしているユーザーを見ていたら、そ

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最近Webサイトやアプリを使っていて遭遇した、ちょっとイラっとした点をまとめました。 一ユーザーの意見というか愚痴なんですが、アプリを開発している人の参考になればと思います。 非同期読み込みに失敗してもわからないサイト 最近のWebサイトではデータを非同期で読み込むものが増えてきましたが、読み込み失敗時のエラーハンドリングが行われていないサイトが結構あったりします。 なかにはローディングマスクが表示されたまま操作不能になる場合もあります。 ユーザーがエンジニアであればデバッグコンソールを開いてエラーが発生していることに気づきますが、一般人はそんなことはせずに「このサイト使えねー」で終わってしまいます。 非同期読み込みではちゃんとエラーハンドリングをして、メッセージを表示するなり、リトライするなり対策しましょう。 非同期読み込みで位置がずれるボタン 非同期読み込みを行なっているWebサイトで

Python3.4でファイルパス操作を行うモジュールとしてpathlibが追加されました。 今までファイルパス操作はos.pathやglobを使っていましたが、pathlibを使うとファイルパスの連続操作がとても書きやすくなるので積極的に使うべきです。 pathlibの特徴 pathlibは次のような特徴があります。 オブジェクト指向 ファイルパス操作機能の統合 オブジェクト指向 今まで使っていたos.pathなどでは独立した関数で機能を提供していました。 これに対してpathlibではPathクラスのメソッドやプロパティとして機能が提供されています。 >>> from pathlib import Path >>> Path('/a/b/c.txt').parent PosixPath('/a/b') >>> Path('/a/b/c.txt').parents[1] PosixPath

RedmineやBacklogなどのプロジェクト管理ツールを使い慣れていない組織だと、課題・チケットを担当者に対しての依頼形式で書く人が多いのですが、色々と問題があるのでやめたほうがいいです。 対象 ここでは開発チーム内で自分達がやるべきタスクを管理するようなプロジェクトを対象とした話をします。 部署間での作業依頼を管理することを目的にしたプロジェクトは対象外です。 尚、ツールによって「課題」「チケット」など呼び方は違いますが、ここでは「課題」と表現しています。 依頼形式で書かれた課題とは 依頼形式で書かれた課題とは、課題登録者が担当者に対しての作業依頼という形になっているものです。 ここまで極端な例は稀ですが、「xxxをお願いします」と書かれた課題は結構見かけます。 依頼形式で書くことの問題点 課題を依頼形式で書くことが多いプロジェクトでは、以下のような問題が発生することがあります。 担

concurrent.futuresモジュールの概要 Python3.2で追加されたconcurrent.futuresモジュールは、複数の処理を並列実行するための機能を提供します。 Pythonには他にthreadingとmultiprocessingというモジュールがありますが、これらが１つのスレッド・プロセスを扱うのに対して、concurrent.futuresモジュールは複数のスレッド・プロセスを扱うことを目的としています。 Executor concurrent.futuresモジュールには抽象クラスとしてExecutorクラスがあり、実装クラスとして2つのクラスが提供されています。 並列タスクを実行するにはこの２つのうちどちらかを使用します。 ThreadPoolExecutor スレッドを使って並列タスクを実行します。 ネットワークアクセスなどCPUに負荷がかからない処理の並

Qiitaのフィードを見ていると「これはQiitaの投稿として望ましくないのでは？」と思うものを頻繁に見かけます。 春になると新たにQiitaを始める人も多いかもしれないので、どんな投稿が良くないのかを「Qiitaはxxxではない」という形でまとめました。 Qiitaは質問サイトではない Qiitaは個人用メモ置き場ではない Qiitaは愚痴をこぼす場ではない Qiitaはクソコードを晒す場ではない Qiitaはバグ報告掲示板ではない Qiitaはご意見箱ではない Qiitaはポエム朗読会ではない ※ここに書いたことはあくまで個人の意見です。Qiita公式の見解、あるいは大多数のユーザーの意見とは異なる可能性があります。 2017/05/09に コミュニティガイドライン - Qiita:Support というのが公開されたので、まずはそちらをご確認ください。 2017/11/18追記 質問

約2年前にQiitaトレンドというクライアントサイドだけで動くツールを作りましたが、この度、名称をQiiTrend(キートレンド)と改めWebサービスとしてリニューアルして公開しました。 旧版 Qiitaトレンド React.js使ってQiitaトレンド作ってみた - Qiita 新版 QiiTrend QiiTrendとは Qiitaの投稿件数を時系列チャートで表示するサービスです。 Googleトレンドのようにプログラム言語やフレームワークの人気の動向を調べることができます。 使い方 検索クエリーの入力 チャートに表示したい投稿の検索条件を検索ボックスに入力します。 ここはQiitaと同じ検索オプションが使えます。 例えば、Pythonタグが付いた投稿について調べたい場合は、「tag:python」と入力してEnterを押します。 チャート画面に遷移してしばらくすると投稿件数の推移がチ

はてな匿名ダイアリーでこんなのが書かれていてあるカレンダーが削除されたのを知ったのですが、どうやら他にも削除されたカレンダーがあるようなので調べてみました。 調べ方 AdventCalendarのページには削除されたカレンダーのリンクは当然ないのでここからは調べようがありませんが、幸いにカレンダーのURL一覧が載っている投稿があったのでこれを使用しました。 Advent Calendarを立てた人自身は何日目にエントリーするのか調べてみた - Qiita 12/3(木)22時頃の時点でQiitaに開かれていたAdventCalendar 499件です。 だそうです。 ここに載っているURLにアクセスして、404 Not Found ならば削除されたカレンダーということになります。 約500件を手作業で確認するわけにはいかないのでPythonで書きました。 import re import

はじめに Pythonのthreading.Eventを使っているサンプルはないかとググっていたら上位に間違った使い方をしているものが出てきました。 Qiitaでthreading.Eventを使った投稿でも3件全てが間違った使い方をしているという悲惨な状況たったので、正しい使い方を説明します。 threading.Eventとは イベントが発生するまでスレッドを待機させ、他のスレッドからイベントを発生させると待機スレッドが再開する、という使い方をする為のクラスです。 最も重要なメソッドは以下の2つです。 wait() イベントが発生するかタイムアウトになるまで現在のスレッドを待機させる。 set() イベントを発生させ、待機スレッドを再開させる。 他にもclear()とis_set()があります。 詳細はPythonドキュメントを参照してください。 正しい使い方 まずは正しい使い方を見て

Qiita API v2 の全体像を把握しやすいように下記をまとめました。 Qiita APIとは 認証状態とユーザータイプによる違い 認証認可 モデル一覧 API一覧 APIの詳細はQiita公式のAPIドキュメントを参照してください。 Qiita APIとは Qiita API は、Qiitaが提供しているサービスから様々なデータの取得、投稿やストックなどの操作ができるWeb-APIです。 認証状態とユーザータイプによる違い Qiita APIはQiitaのアカウントがなくても使用できますが、アカウントの認証を行うことでより多くの機能が使用できます。 未認証 投稿やユーザーなどのデータ取得のみ実行できます。 Qiitaアカウントで認証済み 投稿やストックなど、アカウントに紐付いた操作が実行できます。 Qiita:Teamに所属するQiitaアカウントで認証済み(以下、Qiita:Tea

はじめに エンジニアなら誰でもたくさんのドキュメントを読むことになります。 その中にはわかりにくいドキュメントも少なからずあると思います。 自分はわかりにくいドキュメントは「全体像が掴みにくい」ことが多いと感じています。 そこで、ここではわかりやすいドキュメントを書くための方法を「全体像を把握できるようにする」という視点でまとめてみました。 また、最後に具体例としてQiita APIドキュメントでわかりにくい点の指摘と改善をしてみました。 ここで扱うドキュメントの種類 ここでは仕様書やリファレンスマニュアルといった類のドキュメントを想定しています。 Qiitaの投稿やブログの記事といったものでも共通する部分は多いのですが、これらには他にも重要な要素があると思うので、ここでは扱いません。 わかりにくいドキュメント=全体像が掴めないものが多い 先ず、わかりにくいドキュメントとはどんなものでしょ

Clock clock = Clock.fixed( ZonedDateTime.of(2015, 12, 15, 23, 30, 59, 999999999, ZoneId.systemDefault()).toInstant(), ZoneId.systemDefault()); System.out.println(LocalDateTime.now(clock)); //2015-12-15T23:30:59.999999999 LocalDateTime from = LocalDateTime.of(2015, 12, 15, 0, 0); LocalDateTime to = LocalDateTime.of(2015, 12, 16, 12, 30, 59); Duration duration = Duration.between(from, to); System.ou

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次の点に注意しましょう。 spring-boot-starter-webは使わない 本処理の実装でCommandLineRunnerは使わない(私見) spring-boot-starter-webは使わない コマンドラインアプリを作る時にpom.xmlのdependencyにspring-boot-starter-webを使ってはいけません。 spring-boot-starter-webを使ってしまうと、自分ではコマンドラインアプリを作ってるつもりでも、起動するとWebサーバーが立ち上がってしまいます。ログを注意して見ればWebサーバーを起動しているのがわかるはずです。 コマンドラインアプリケーションの場合はspring-boot-starterを使いましょう。 pom.xmlの雛形は次のようになります。 <parent> <groupId>org.springframework.bo