ChatGPTに生成してもらった基礎編：最初のページはこちら。
Pythonスクレイピングツールで使う関数まとめ
ChatGPTにWeb情報収集ツールを作成してもらっていますが、ChatGPTの指示についていけてないので仕方がなくPythonを勉強しています。そのログになります。
ライブラリのインストール方法
Pythonでスクレイピングを行うために必要なライブラリは、Pythonパッケージ管理ツールであるpipを使って簡単にインストールすることができます。pipはPython本体に同梱されているため、通常は別途インストールする必要はありません。
ライブラリのインストール方法
ライブラリをインストールするには、コマンドプロンプトやターミナル上で以下のように入力します。
pip install ライブラリ名
例えば、スクレイピングによく使われるライブラリであるbeautifulsoup4をインストールする場合は、以下のようになります。
pip install beautifulsoup4
ライブラリのバージョン指定
ライブラリをインストールするときには、バージョン指定もできます。バージョン指定をしない場合は、最新バージョンがインストールされます。
バージョン指定をする場合は、以下のように入力します。
pip install ライブラリ名==バージョン番号
例えば、beautifulsoup4のバージョン4.9.3をインストールする場合は、以下のようになります。
pip install beautifulsoup4==4.9.3
インストールされたライブラリの確認
pipを使ってインストールされたライブラリの一覧を確認するには、以下のように入力します。
pip list
これにより、インストールされたライブラリの一覧が表示されます。また、特定のライブラリの詳細な情報を確認する場合は、以下のように入力します。
sql
pip show ライブラリ名
これにより、指定したライブラリの詳細な情報が表示されます。
Webページの取得方法
Webページを取得するためには、Pythonに標準で搭載されているurllibライブラリや、外部ライブラリであるrequestsライブラリが使用されます。
urllibライブラリを使ったWebページの取得方法
urllibライブラリを使う場合、urllib.requestモジュールのurlopen()関数を使用して、指定したURLのWebページを取得することができます。
python
import urllib.request
url = 'https://www.example.com/'
response = urllib.request.urlopen(url)
html = response.read().decode('utf-8')
print(html)
requestsライブラリを使ったWebページの取得方法
requestsライブラリを使う場合、requestsモジュールのget()メソッドを使用して、指定したURLのWebページを取得することができます。
python
import requests
url = 'https://www.example.com/'
response = requests.get(url)
html = response.text
print(html)
上記の例では、requests.get()メソッドで指定したURLのWebページを取得し、その内容をresponse.textで取得しています。
HTMLの解析方法
Webスクレイピングにおいて、HTMLの解析は非常に重要な作業となります。Pythonには、様々なHTML解析ライブラリが存在しますが、中でもBeautifulSoupが有名です。以下では、BeautifulSoupを用いたHTMLの解析方法について説明します。
BeautifulSoupの基本的な使い方
まずは、BeautifulSoupの基本的な使い方を見ていきましょう。BeautifulSoupを使うには、まずHTMLのテキストデータをパースして、解析用のオブジェクトを生成する必要があります。以下は、HTMLのテキストデータをBeautifulSoupオブジェクトに変換する例です。
python
from bs4 import BeautifulSoup
html = '<html><body><h1>Hello, world!</h1></body></html>'
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
上記の例では、HTMLのテキストデータをhtml変数に格納しています。そして、BeautifulSoupクラスのコンストラクタにhtml変数と解析用のパーサーを渡すことで、HTMLを解析用のオブジェクトであるsoupに変換しています。変換されたsoupオブジェクトを使うことで、HTMLの解析が可能となります。
CSSセレクタによる要素の取得
次に、BeautifulSoupを使ってCSSセレクタによる要素の取得方法を見ていきましょう。CSSセレクタは、HTMLの要素を指定するための方法で、BeautifulSoupではselect()メソッドを使ってCSSセレクタにマッチする要素を取得することができます。以下は、CSSセレクタを使ってHTMLから<h1>要素のテキストを取得する例です。
python
from bs4 import BeautifulSoup
html = '<html><body><h1>Hello, world!</h1></body></html>'
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
h1 = soup.select('h1')
print(h1[0].text) # => 'Hello, world!'
上記の例では、CSSセレクタでh1要素を指定しています。select()メソッドで取得された要素はリストで返されるため、インデックスで指定してテキストを取り出しています。
要素の属性値の取得
最後に、要素の属性値を取得する方法を見ていきましょう。BeautifulSoupでは、find()メソッドやselect()メソッドで要素を取得した後、辞書のように要素の属性値を取得することができます。以下は、<a>要素のhref属性値を取得する例です。
python
from bs4 import BeautifulSoup
html = '<html><body><a href="https://www.google.com">Google</a></body></html>'
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
a_tag = soup.find('a')
href = a_tag['href']
print(href)この例では、まずBeautifulSoupオブジェクトを作成し、find()メソッドで<a>要素を取得します。取得した<a>要素に対して、辞書のように[]を使って属性値を取得します。ここではhref属性値を取得しています。取得したhref属性値は、変数hrefに格納され、print()関数で出力されます。このように、要素の属性値を取得することができます。
データの抽出方法（テキスト、画像、動画、音声など）
Webページから取得したデータには、テキストだけでなく画像、動画、音声などが含まれている場合があります。それぞれのデータを抽出する方法について見ていきましょう。
テキストの抽出方法
Webページからテキストを抽出する場合、BeautifulSoupの.text属性を使って要素のテキスト内容を取得することができます。また、特定の要素のテキストだけでなく、Webページ全体のテキストを取得することもできます。以下は、Webページから全体のテキストを取得する例です。
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
text = soup.get_text()
print(text)
画像の抽出方法
Webページから画像を抽出する場合、imgタグのsrc属性から画像のURLを取得し、requestsライブラリを使って画像をダウンロードすることができます。以下は、Webページから画像をダウンロードする例です。
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
img_tags = soup.find_all('img')
for img in img_tags:
img_url = img['src']
response = requests.get(img_url)
with open('image.jpg', 'wb') as f:
f.write(response.content)
動画・音声の抽出方法
Webページから動画や音声を抽出する場合、特定の要素の属性値から動画や音声のURLを取得し、requestsライブラリを使ってダウンロードすることができます。ただし、動画や音声の形式によっては、ダウンロードだけでは再生できない場合があります。以下は、Webページから音声をダウンロードする例です。
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
audio_tag = soup.find('audio')
if audio_tag:
audio_url = audio_tag['src']
response = requests.get(audio_url)
with open('audio.mp3', 'wb') as f:
f.write(response.content)この例では、requestsライブラリを使ってWebページの内容を取得しています。BeautifulSoupライブラリを使って、Webページからaudioタグを取得しています。audioタグが存在する場合は、src属性の値から音声ファイルのURLを取得しています。requestsライブラリを使って、取得した音声ファイルをダウンロードし、ローカルのaudio.mp3というファイル名で保存しています。
ただし、この例では音声ファイルの形式がMP3であることを前提としています。音声ファイルの形式が異なる場合は、ダウンロードしたファイルを変換する必要があります。また、一部のWebサイトでは、音声ファイルのURLが暗号化されていたり、音声ファイルがストリーミング形式で提供されていたりするため、抽出方法には注意が必要です。
以上のように、動画や音声の抽出方法は、特定の要素の属性値からURLを取得し、ダウンロードすることが一般的です。ただし、ファイルの形式やストリーミング形式などによっては、追加の処理が必要になる場合があります。
Web情報収集でよく使う関数まとめ
私が使った関数をまとめていきます。つまり勉強用のメモです。
Python関数requestsの使い方
Pythonのrequestsモジュールは、HTTPリクエストを行うためのライブラリであり、HTTP GET、POST、PUT、DELETEなど、さまざまなHTTPメソッドをサポートしています。requestsモジュールを使用すると、Webページをスクレイピングしたり、APIからデータを取得したりできます。以下に、requestsを使用してHTTP GETリクエストを送信する方法の例を示します。
python
import requests
response = requests.get('https://www.example.com')
print(response.content)
上記の例では、requests.get()関数を使用してWebサイトのコンテンツを取得しています。response.contentは、Webサイトのコンテンツをバイト形式で返します。requestsを使用してHTTPリクエストを送信する場合は、URLを指定するだけでなく、追加のパラメーターを指定することもできます。例えば、リクエストヘッダーを設定することができます。
python
import requests
headers = {'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
response = requests.get('https://www.example.com', headers=headers)
print(response.content)
上記の例では、ユーザーエージェントヘッダーをリクエストに追加しています。これにより、Webサイトからの応答が、通常のWebブラウザーからのリクエストであるかのようになります。HTTPリクエストを送信する方法を理解することは、WebスクレイピングやAPIの使用などの多くのタスクにとって重要な基礎となります。
よく使うrequest関数まとめ
requestsライブラリには以下のような関数が含まれています。
- requests.get(url, params=None, **kwargs): GETリクエストを送信し、レスポンスオブジェクトを返します。
- requests.post(url, data=None, json=None, **kwargs): POSTリクエストを送信し、レスポンスオブジェクトを返します。
- requests.put(url, data=None, **kwargs): PUTリクエストを送信し、レスポンスオブジェクトを返します。
- requests.delete(url, **kwargs): DELETEリクエストを送信し、レスポンスオブジェクトを返します。
- requests.head(url, **kwargs): HEADリクエストを送信し、レスポンスオブジェクトを返します。
- requests.options(url, **kwargs): OPTIONSリクエストを送信し、レスポンスオブジェクトを返します。
- requests.request(method, url, **kwargs): カスタムHTTPメソッドのリクエストを送信し、レスポンスオブジェクトを返します。
これらの関数はHTTPリクエストを送信し、レスポンスを受信するために使用されます。引数やオプションの指定によって、リクエストの種類やパラメーターをカスタマイズすることができます。また、レスポンスオブジェクトには、HTTPステータスコードやレスポンスヘッダー、レスポンスボディなどの情報が含まれます。
HTTPリクエストとは
HTTPリクエストメソッドとは、クライアントがサーバーに対して行うリクエストの種類を指定するための方法です。主なHTTPリクエストメソッドは以下の通りです。
- GET：リソースの取得
- POST：リソースの作成や更新
- PUT：リソースの更新
- DELETE：リソースの削除
- HEAD：レスポンスヘッダの取得
- OPTIONS：許可されたメソッドの取得
- TRACE：リクエストのトレース
- CONNECT：トンネリング接続の確立
これらのメソッドは、HTTPリクエストにおいて最初の行に指定され、サーバーはそのメソッドに対応する処理を行います。また、クライアントからのリクエストに応じて、サーバーからはHTTPステータスコードが返されます。
Python関数BeautifulSoupの使い方
BeautifulSoupは、HTMLやXMLなどの文書を解析して、情報を抽出するためのPythonのライブラリです。このライブラリを使うことで、Webページからテキストや画像などの情報をスクレイピングすることができます。
よく使う関数まとめ
- BeautifulSoup()：HTMLデータをパースして、BeautifulSoupオブジェクトを返します。
- find()：指定したHTMLタグを探して、最初に見つかった要素を返します。
- find_all()：指定したHTMLタグをすべて探して、リストとして返します。
- get_text()：要素からテキストを取り出します。
- prettify()：BeautifulSoupオブジェクトを整形して、文字列として返します。
引数とセットの事例
以下は例です。
python
from bs4 import BeautifulSoup
# HTMLデータをパースして、BeautifulSoupオブジェクトを取得する
soup = BeautifulSoup(html_data, 'html.parser')
# find()を使って、最初に見つかったh1タグのテキストを取得する
h1_text = soup.find('h1').get_text()
# find_all()を使って、すべてのaタグのhref属性の値を取得する
a_href_list = [a['href'] for a in soup.find_all('a')]
# get_text()を使って、すべてのpタグのテキストを取得する
p_text_list = [p.get_text() for p in soup.find_all('p')]
# prettify()を使って、BeautifulSoupオブジェクトを整形して出力する
prettified_html = soup.prettify()
print(prettified_html)実際に使う事例
例えば、以下のようなHTMLのソースコードがあるとします。
php
<html>
<head>
<title>Test</title>
</head>
<body>
<div id="container">
<h1>Welcome to my website</h1>
<p>This is the first paragraph.</p>
<p>This is the second paragraph.</p>
</div>
</body>
</html>
このHTMLデータから、h1要素とp要素のテキストを取得する場合は、以下のようなコードを書くことができます。
python
from bs4 import BeautifulSoup
html_data = '''
<html>
<head>
<title>Test</title>
</head>
<body>
<div id="container">
<h1>Welcome to my website</h1>
<p>This is the first paragraph.</p>
<p>This is the second paragraph.</p>
</div>
</body>
</html>
'''
soup = BeautifulSoup(html_data, 'html.parser')
h1_tag = soup.find('h1')
p_tags = soup.find_all('p')
print(h1_tag.get_text())
for p_tag in p_tags:
print(p_tag.get_text())
このコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
vbnetCopy codeWelcome to my website
This is the first paragraph.
This is the second paragraph.
ツール開発で使うよくある事例
ツール開発では、ウェブサイトから必要な情報を自動的に取得するためにBeautifulSoupを使うことがよくあります。
例えば、商品の価格情報を自動的に収集するスクレイピングツールを開発する場合は、商品の価格情報を表示しているHTMLタグを指定して、価格情報を取得することができます。
また、ウェブサイトの更新情報を自動的に取得して、メールで通知するシステムを開発する場合にも、BeautifulSoupを利用して、更新情報を取得することができます。
Python関数datetimeの使い方
Pythonには、日付、時間、タイムゾーンを扱うためのdatetimeモジュールがあります。このモジュールには、日付や時間を扱うクラスや関数が定義されており、多様な日付や時間の操作が可能です。以下では、datetimeモジュールでよく使用される関数やメソッド、またその使い方について紹介します。
よく使う関数まとめ
- datetime.date(year, month, day)：年、月、日の値を引数にとり、dateオブジェクトを返します。日付の操作に使用されます。
- datetime.time(hour, minute, second, microsecond)：時間を表すtimeオブジェクトを返します。
- datetime.datetime(year, month, day, hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)：日付と時間を引数にとり、datetimeオブジェクトを返します。
- datetime.timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, milliseconds=0, minutes=0, hours=0, weeks=0)：2つの日付、または日付と時間の差分を表すtimedeltaオブジェクトを返します。
実際に使う事例
例えば、現在時刻を取得したい場合は、datetimeモジュールのdatetimeクラスを使用します。
python
import datetime
now = datetime.datetime.now()
print(now)
このコードを実行すると、現在の日時が表示されます。また、timedeltaオブジェクトを使用して、2つの日付の差分を計算することができます。
python
import datetime
date1 = datetime.date(2023, 4, 25)
date2 = datetime.date(2022, 4, 25)
delta = date1 - date2
print(delta.days)
このコードでは、date1とdate2の差分を計算し、その日数を表示しています。
ツール開発で使うよくある事例
日付や時間を操作する必要があるツールを開発する場合、datetimeモジュールを使用することが多いです。
例えば、ログファイルを処理するスクリプトを開発する場合、ログファイルの日付と現在の日付を比較して、古いログファイルを自動的に削除することができます。
また、タイムゾーンを考慮した処理を行いたい場合は、pytzモジュールを使用してタイムゾーンを指定することができます。これらの機能を使うことで、より効率的なツールの開発が可能になります。
Python関数gensimの使い方
gensimは、Pythonの自然言語処理ライブラリの一つで、トピックモデルや文書ベクトルの生成、テキストマイニングなどに利用されます。ここではgensimの基本的な使い方について説明します。
よく使う関数まとめ
gensimのよく使われる関数は以下の通りです。
- corpora.Dictionary()：テキストデータの辞書化を行います。
- models.TfidfModel()：TF-IDF値を計算します。
- models.LdaModel()：トピックモデリングを行います。
- similarities.MatrixSimilarity()：文書ベクトルの類似度を計算します。
関数使用事例
gensimの関数を使用した例です。
corpora.Dictionary():
css
from gensim import corpora
texts = [['apple', 'pen', 'pineapple'], ['pen', 'orange']]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
models.TfidfModel():
scss
from gensim import corpora, models
texts = [['apple', 'pen', 'pineapple'], ['pen', 'orange']]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
tfidf_corpus = tfidf[corpus]
models.LdaModel():
scss
from gensim import corpora, models
texts = [['apple', 'pen', 'pineapple'], ['pen', 'orange']]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
lda = models.LdaModel(corpus, num_topics=2, id2word=dictionary, passes=10)
similarities.MatrixSimilarity():
scss
from gensim import corpora, models, similarities
texts = [['apple', 'pen', 'pineapple'], ['pen', 'orange']]
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
tfidf_corpus = tfidf[corpus]
index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf_corpus)
sims = index[tfidf_corpus]実際に使う事例
例えば、gensimを用いて、ある文書集合からトピックモデルを生成する場合を考えます。まず、文書集合を前処理し、各文書を単語のリストに変換します。その後、辞書化を行い、単語にIDを割り当てます。そのIDによって、各文書を単語IDのリストに変換します。次に、TF-IDF値を計算し、トピックモデルを生成します。最後に、トピックに対する文書の割り当てを行い、トピック分析を行います。
python
from gensim import corpora, models
# テキストデータの前処理
texts = preprocess_data()
# 辞書化
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
dictionary.save('dictionary.dict')
# 単語IDのリストに変換
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
corpora.MmCorpus.serialize('corpus.mm', corpus)
# TF-IDF値の計算
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
tfidf.save('tfidf.model')
# トピックモデリング
num_topics = 5
lda_model = models.LdaModel(tfidf[corpus], id2word=dictionary, num_topics=num_topics)
lda_model.save('lda.model')
# トピック分析
topics = lda_model.show_topics(num_topics=num_topics, formatted=False)
for topic in topics:
print(f'Topic {topic[0]}: {", ".join([word[0] for word in topic[1]])}')
データ処理する場合の考え方
gensimで自然言語処理を行う場合には、テキストデータをPythonの文字列として読み込んで、gensimで処理するためにトークン化・前処理を行う必要があります。
通常、gensimで自然言語処理を行う前には、以下のような前処理を行います。
- テキストデータのトークン化
- ストップワードの除去
- テキストデータのクリーニング（HTMLタグの削除、数字や記号の除去など）
- 形態素解析（日本語の場合）
gensimでは、トークン化やストップワードの除去などの前処理を行うための関数が用意されています。具体的には、以下の関数があります。
- gensim.utils.tokenize
- gensim.parsing.preprocessing.remove_stopwords
- gensim.parsing.preprocessing.strip_tags
- gensim.parsing.preprocessing.strip_punctuation
- gensim.parsing.preprocessing.strip_numeric
また、gensimでは、コーパスと呼ばれるgensimが扱いやすい形式にデータを変換することができます。これにより、gensimでの自然言語処理を高速化することができます。
コーパスには、以下のような種類があります。
- Dictionary：単語をIDに変換する辞書オブジェクト
- MmCorpus：Matrix Market形式のコーパス
- BleiCorpus：Bleiが提唱する文書のトピック分類法に基づくコーパス
- TextCorpus：テキスト形式のコーパス
これらのコーパスは、gensimの関数を使って簡単に作成することができます。
実用例
実際にサイトAからテキストを取得して、前処理したデータをgensimで分析する場合にはどのようなコードになるか例示してください。
以下は、サイトAからテキストを取得して、前処理したデータをgensimで分析する例です。この例では、requestsライブラリを使用してWebページのHTMLを取得し、BeautifulSoupライブラリを使用してHTMLを解析しています。また、MeCabを使用してテキストを形態素解析し、gensimを使用してトピックモデリングを行っています。
python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import MeCab
from gensim import corpora, models
# WebページのHTMLを取得
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
html = response.content
# BeautifulSoupを使用してHTMLを解析
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
# テキストの抽出と前処理
text = soup.get_text() # テキストの抽出
text = text.replace("\n", "") # 改行の削除
# MeCabを使用してテキストを形態素解析
tagger = MeCab.Tagger("-Owakati")
words = tagger.parse(text).strip().split(" ")
# gensimを使用してトピックモデリング
dictionary = corpora.Dictionary([words])
corpus = [dictionary.doc2bow(words)]
tfidf_model = models.TfidfModel(corpus)
corpus_tfidf = tfidf_model[corpus]
lda_model = models.LdaModel(corpus_tfidf, num_topics=5, id2word=dictionary)
この例では、WebページからHTMLを取得して、BeautifulSoupを使用してテキストを抽出しています。抽出したテキストに対して、改行を削除したり、MeCabを使用して形態素解析したりしています。最後に、gensimを使用してトピックモデリングを行っています。
ツール開発で使うよくある事例
gensimは、自然言語処理に特化したライブラリであり、テキストデータの前処理、トピックモデリング、ベクトル空間モデルなどのタスクを簡単に実装できます。これらの機能を活用することで、テキストデータの分析や検索エンジンの開発など、様々な自然言語処理に関するツール開発に活用されています。また、gensimはPythonで実装されているため、Pythonで開発されているプログラムとの統合も容易です。
Python関数MeCabの使い方
MeCabは、日本語の形態素解析ライブラリで、Pythonでの形態素解析にも使用されます。MeCabを使うことで、日本語の文章を単語や品詞に分解して、機械学習や自然言語処理の前処理に使うことができます。本記事では、MeCabのよく使う関数や実際に使う事例、ツール開発で使うよくある事例について説明します。
よく使う関数まとめ
MeCab.Tagger()
MeCab.Tagger()は、形態素解析を行うための関数で、引数に辞書を指定して解析器を生成します。デフォルトではIPA辞書を使用します。例えば、以下のようにMeCab.Tagger()を使用することができます。
python
import MeCab
m = MeCab.Tagger('-Owakati') # 分かち書きにする場合
result = m.parse('MeCabを使った形態素解析') # 文章を解析する
print(result)
node.surface
MeCab.parse()で解析した文を、単語ごとに分解するには、MeCab.Nodeクラスのsurfaceを使用します。以下のように、MeCab.Tagger().parse()で文を解析して、MeCab.Node()で単語ごとに分解することができます。
python
import MeCab
m = MeCab.Tagger()
text = 'PythonでMeCabを使って形態素解析をする。'
node = m.parseToNode(text)
while node:
print(node.surface)
node = node.next
node.feature
MeCab.parse()で解析した文を、品詞ごとに分解するには、MeCab.Nodeクラスのfeatureを使用します。以下のように、MeCab.Tagger().parse()で文を解析して、MeCab.Node()で品詞ごとに分解することができます。
pythonCopy codeimport MeCab
m = MeCab.Tagger()
text = 'PythonでMeCabを使って形態素解析をする。'
node = m.parseToNode(text)
while node:
print(node.surface, node.feature)
node = node.next実際に使う事例
MeCabは形態素解析によって、テキストを単語に分割して形態素情報を抽出することができます。以下は、MeCabを使って日本語のテキストを形態素解析する例です。
pythonCopy codeimport MeCab
text = "この文章を形態素解析してください。"
tagger = MeCab.Tagger("-Ochasen")
node = tagger.parseToNode(text)
while node:
word = node.surface
pos = node.feature.split(",")[0]
print(f"{word}\t{pos}")
node = node.next
このコードでは、MeCabの Tagger オブジェクトを作成し、parseToNode() メソッドを使用してテキストを解析します。解析結果は、Node オブジェクトを順にたどることで単語と品詞の情報を取得することができます。上記のコードを実行すると、以下のような出力が得られます。
Copy codeこの 連体詞
文章 名詞
を 助詞
形態素解析 名詞
し 動詞
て 助詞
ください 動詞
。 記号
ツール開発で使うよくある事例
MeCabは、形態素解析エンジンとして、さまざまなツールやアプリケーションで利用されています。例えば、以下のような事例が挙げられます。
- 日本語の検索エンジンや自然言語処理ツールで利用される形態素解析エンジンとして、MeCabが採用されることがあります。
- テキストマイニングや自然言語処理の研究で、MeCabを使って日本語のテキストデータを前処理することがあります。
- Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnの
CountVectorizerやTfidfVectorizerと組み合わせて、日本語のテキストデータをベクトル化することができます。
MeCabは、高速で精度の高い形態素解析を行うことができるため、日本語の自然言語処理において欠かせないツールの一つです。
Python関数reの使い方
正規表現を扱うPythonの標準ライブラリであるreモジュールは、テキスト処理や検索などの場面で非常に便利です。この記事では、reモジュールでよく使われる関数や正規表現の書き方、またその使い方について紹介していきます。
よく使う関数まとめ
以下は、reモジュールでよく使われる関数の一部です。
- re.compile(): 正規表現パターンをコンパイルし、正規表現オブジェクトを返します。
- re.search(): 正規表現パターンに一致する最初の部分文字列を探し、Matchオブジェクトを返します。
- re.match(): 文字列の先頭から正規表現パターンに一致するかをチェックし、Matchオブジェクトを返します。
- re.findall(): 正規表現パターンに一致する部分文字列を全て探し、リストとして返します。
- re.sub(): 正規表現パターンに一致する部分文字列を置換します。
実用的なコード例
まずは正規表現パターンをコンパイルし、正規表現オブジェクトを返すre.compile()関数を使った例を見てみましょう。
pythonCopy codeimport re
# 正規表現パターンをコンパイル
pattern = re.compile(r'(\d{3})-(\d{4})-(\d{4})')
# テスト用文字列
text = '私の電話番号は080-1234-5678です。'
# 正規表現オブジェクトで文字列を検索
match_object = pattern.search(text)
if match_object:
# グループ化した部分文字列を取得
print(match_object.group())
この例では、re.compile()関数を使って、電話番号を検索する正規表現パターンをコンパイルしています。re.search()関数で検索を実行し、電話番号に一致する部分文字列を取得しています。正規表現オブジェクトを再利用する必要がある場合、パフォーマンスを向上させることができます。
次に、re.search()関数で正規表現パターンに一致する最初の部分文字列を探し、Matchオブジェクトを返す例を見てみましょう。
pythonCopy codeimport re
# テスト用文字列
text = 'Hello, World!'
# 正規表現で文字列を検索
match_object = re.search(r'World', text)
if match_object:
print(match_object.group())
この例では、re.search()関数を使って、テキストの中から「World」に一致する部分文字列を検索し、その結果を出力しています。
次に、re.match()関数を使って、文字列の先頭から正規表現パターンに一致するかをチェックし、Matchオブジェクトを返す例を見てみましょう。
pythonCopy codeimport re
# テスト用文字列
text = 'Python is a programming language.'
# 正規表現で文字列を検索
match_object = re.match(r'Python', text)
if match_object:
print(match_object.group())
この例では、re.match()関数を使って、テキストの先頭が「Python」に一致するかどうかを検索し、その結果を出力しています。
次に、re.findall()関数を使って、正規表現パターンに一致する部分文字列を全て探し、リストとして返す例を見てみましょう。
以下は、re.findall()関数を使って、正規表現パターンに一致する部分文字列を全て探し、リストとして返す例です。
python
import re
# テスト用文字列
text = 'Python is an easy-to-learn programming language.'
# 正規表現で文字列を検索し、マッチする部分文字列を全てリストで返す
result = re.findall(r'\w+', text)
print(result)
出力:
css
['Python', 'is', 'an', 'easy', 'to', 'learn', 'programming', 'language']実際に使う事例
例えば、文字列の中に特定のパターンが含まれているかをチェックする場合、re.search()を使用することができます。以下は、文字列中に”apple”という単語が含まれているかをチェックする例です。
python
import re
text = "I have an apple."
pattern = "apple"
if re.search(pattern, text):
print("The pattern was found.")
else:
print("The pattern was not found.")
re.search()は、文字列の中で最初にパターンが見つかった場合にMatchオブジェクトを返します。この例では、文字列中に”apple”という単語が含まれているので、パターンが見つかります。
実際に使う事例
正規表現を使ったテキスト処理の例をいくつか紹介します。
1. パターンにマッチする文字列を抽出する
正規表現を使えば、あるパターンにマッチする文字列を簡単に抽出できます。以下は、テキスト中に含まれる日付表記を正規表現で抽出する例です。
python
import re
text = "私は2022年5月21日に生まれました。"
pattern = r"\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日"
match = re.search(pattern, text)
if match:
print(match.group()) # 2022年5月21日
上記のコードでは、\dは数字を表し、{4}は4回繰り返すことを表しています。同様に、\d{1,2}は1回または2回数字を繰り返すことを表します。re.search関数は、パターンにマッチする最初の文字列を検索します。上記の例では、日付表記にマッチする文字列が1つだけなので、match.group()でその文字列を取得しています。
2. 文字列を置換する
正規表現を使えば、文字列中の一部を簡単に置換できます。以下は、テキスト中のURLを<a>タグに置換する例です。
python
import re
text = "私のブログはhttps://example.comです。"
pattern = r"(https?://[\w/:%#$&\?\(\)~\.=\+\-]+)"
replacement = r"<a href=''></a>"
replaced_text = re.sub(pattern, replacement, text)
print(replaced_text) # 私のブログは<a href='https://example.com'>https://example.com</a>です。
上記のコードでは、URLを表すパターンを定義し、そのパターンにマッチする文字列を<a>タグに置換しています。re.sub関数は、パターンにマッチする文字列を指定した文字列に置換します。置換する文字列には、パターンにマッチした文字列を参照するためのグループ参照(\1)を含めることができます。
3. 文字列を分割する
正規表現を使えば、文字列を正規表現にマッチする部分で分割することができます。以下は、CSV形式の文字列を正規表現で分割する例です。
以下が続きのコードになります。
python
import re
csv_string = 'apple,orange,grape'
split_csv = re.split(',', csv_string)
print(split_csv) # ['apple', 'orange', 'grape']
この例では、CSV形式の文字列を正規表現','で分割しています。re.split()を使えば、特定の文字や正規表現で文字列を分割することができます。
正規表現を使った置換 正規表現は、文字列の置換にも利用できます。以下は、HTMLタグを除去する例です。
python
import re
html_string = '<div>some text</div>'
cleaned_string = re.sub('<.*?>', '', html_string)
print(cleaned_string) # some text
この例では、<.*?>という正規表現を使って、HTMLタグを置換しています。<で始まり、>で終わる文字列を正規表現で表現しています。.は任意の1文字を表し、*は0回以上の繰り返しを表します。?は、0回か1回の繰り返しを表します。この正規表現を使うことで、HTMLタグを除去することができます。
以上が、Pythonのreモジュールの使い方の例です。正規表現を使えば、文字列の操作をより高度に行うことができます。ただし、正規表現は複雑な場合が多く、誤った使い方をすると思わぬバグを生むこともあるので、注意が必要です。
Python関数collectionsの使い方
Pythonのcollectionsモジュールは、標準のデータ型であるリスト、辞書、セットなどの操作を高速化するためのデータ構造を提供します。具体的には、deque、defaultdict、OrderedDict、Counterなどのデータ構造が用意されており、特定の用途に特化したデータ構造を使用することで、コードの簡略化や実行速度の向上が期待できます。
よく使う関数まとめ
以下は、collectionsモジュールでよく使われる関数の一覧です。
- deque：スタックやキューを効率的に実装するための双方向キュー。
- defaultdict：辞書のキーに対応する値が存在しない場合に、初期値を設定して新たに要素を追加することができる辞書。
- OrderedDict：要素が追加された順番を保持することができる辞書。
- Counter：リストや文字列などの要素の出現回数をカウントすることができる辞書。
実際に使う事例
以下は、collectionsモジュールを使用して、リストや文字列などの要素の出現回数をカウントする例です。Counterオブジェクトにリストを渡すと、リスト内の各要素の出現回数を辞書として返します。
python
from collections import Counter
lst = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 5, 5]
count = Counter(lst)
print(count)
# 出力結果：Counter({3: 3, 5: 2, 1: 1, 2: 1, 4: 1})
text = 'apple orange banana apple apple grape'
count = Counter(text.split())
print(count)
# 出力結果：Counter({'apple': 3, 'orange': 1, 'banana': 1, 'grape': 1})
ツール開発で使うよくある事例
collectionsモジュールは、データ構造を効率的に扱うためのツール開発に広く用いられます。例えば、webアプリケーションのように大量のデータを扱う場合や、科学技術計算などで高速な演算を必要とする場合に使用されます。また、自然言語処理の分野でも、テキストデータを扱う際にCounterやdefaultdictなどのデータ構造が使用されます。以下は、webアプリケーションでの使用例です。
python
from collections import deque
queue = deque(maxlen=10)
for i in range(20):
queue.append(i)
print(queue)
Output: deque([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19], maxlen=10)この例では、先入れ先出し（FIFO）のキューを実装しています。dequeオブジェクトは、maxlen引数を使ってキューサイズを設定できます。これにより、キューにデータが加わりすぎることを防ぎ、容易にデータを削除できます。
さらに、collectionsモジュールには、namedtupleやOrderedDictなどの便利なデータ構造も含まれています。namedtupleは、属性を持つタプルを生成するためのファクトリ関数であり、コードを簡潔にするのに役立ちます。OrderedDictは、キーの挿入順序を保持する辞書であり、その順序に従って要素にアクセスすることができます。これらのデータ構造をうまく活用することで、コードの保守性や可読性が向上し、より効率的なプログラミングが可能となります。
Python関数itertoolsの使い方
Pythonには、反復処理を行うための標準ライブラリの一つであるitertoolsが用意されています。itertoolsを使うことで、複数のイテレータやイテラブルなオブジェクトを簡単に操作することができます。例えば、繰り返し処理を行う場合や、組み合わせや順列を生成する場合に利用されます。
イテレータやイテラブルなオブジェクトとは
イテラブルとは、要素を1つずつ取り出せるオブジェクトを指します。例えば、リスト、タプル、文字列、辞書などがイテラブルです。
一方、イテレータとは、イテラブルオブジェクトから次々と要素を取り出すことができるオブジェクトを指します。イテレータオブジェクトは、__next__()メソッドを持ち、このメソッドを呼び出すことで、次の要素を取り出すことができます。また、__iter__()メソッドを持ち、自身を返すことでイテラブルオブジェクトにもなります。
具体的な例として、リストをイテレータに変換して、次々と要素を取り出すプログラムを示します。
python
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
itr = iter(lst)
print(next(itr)) # 1を取り出す
print(next(itr)) # 2を取り出す
ここでは、iter()関数を使ってリストlstをイテレータitrに変換しています。そして、next()関数を使ってitrから要素を取り出しています。next()関数は、引数に渡されたイテレータから次の要素を取り出し、それを返します。次の要素がない場合にはStopIteration例外が発生します。
イテレータとイテラブルは、forループでも利用されます。forループでは、イテラブルオブジェクトから順番に要素を取り出し、反復処理を行います。具体的には、以下のように記述します。
python
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in lst:
print(i)
このプログラムでは、リストlstをイテラブルとしてforループに渡しています。forループは、lstから順番に要素を取り出して、iに代入しています。そして、print()関数でiを出力しています。このように、イテラブルとイテレータはPythonの基本的な概念であり、プログラミングにおいて非常に重要な役割を果たします。
よく使う関数まとめ
itertoolsモジュールには、多くの便利な関数が用意されています。ここでは、よく使われる関数をいくつか紹介します。
- itertools.chain(): 複数のイテラブルオブジェクトを連結し、1つのイテラブルオブジェクトとして返します。
- itertools.count(): 無限ループを生成し、指定されたステップ幅でカウントアップします。
- itertools.cycle(): 指定されたイテラブルオブジェクトを繰り返し返す無限ループを生成します。
- itertools.product(): 複数のイテラブルオブジェクトから、順列や直積を生成します。
- itertools.combinations(): 指定されたイテラブルオブジェクトから、要素の組み合わせを生成します。
実際に使う事例
itertoolsを使った実際のコード例を見てみましょう。以下は、2つのリストから要素の組み合わせを生成し、それぞれの組み合わせに対して和を計算する例です。
pythonCopy codeimport itertools
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
for i, j in itertools.product(list1, list2):
print(i + j)
このコードでは、itertools.product()関数を使って、list1とlist2から要素の組み合わせを生成し、forループでそれぞれの組み合わせに対して和を計算しています。
ツール開発で使うよくある事例
itertoolsは、ツール開発においても広く利用されています。例えば、組み合わせ最適化問題や、集合カバー問題などでよく使われます。また、データ分析においても、大量のデータを処理する際にitertoolsを活用することで、高速な処理を実現することができます。
Python関数osの使い方
Pythonのosモジュールは、ファイルシステムを操作するための機能を提供しています。ファイルの読み書き、ディレクトリの操作、環境変数の設定などが行えます。本記事では、osモジュールの概要や、よく使う関数、実際の使用例、ツール開発での使用例について紹介します。
よく使う関数まとめ
ファイル・ディレクトリ操作関連
- os.chdir(path)：作業ディレクトリを変更する。
- os.mkdir(path)：新しいディレクトリを作成する。
- os.rmdir(path)：ディレクトリを削除する。
- os.listdir(path)：指定したディレクトリ内のファイルやサブディレクトリのリストを返す。
- os.remove(path)：指定したファイルを削除する。
パス操作関連
- os.path.abspath(path)：相対パスを絶対パスに変換する。
- os.path.basename(path)：指定したパスの末尾にある要素を取得する。
- os.path.dirname(path)：指定したパスの末尾を除いた要素を取得する。
- os.path.exists(path)：指定したパスが存在するかどうかを確認する。
- os.path.join(path1, path2, …)：複数のパスを結合する。
- os.path.splitext(path)：指定したパスを拡張子とそれ以外の部分に分割する。
環境変数関連
- os.environ.get(key, default)：指定した環境変数の値を取得する。環境変数が存在しない場合はデフォルト値を返す。
- os.environ.setdefault(key, default)：指定した環境変数が存在しない場合に、その環境変数にデフォルト値を設定する。
実際に使う事例
以下は、os.path.join()関数を使って複数のパスを結合する例です。
python
import os
path1 = '/usr'
path2 = 'local'
path3 = 'bin'
result = os.path.join(path1, path2, path3)
print(result) # /usr/local/bin
ツール開発で使うよくある事例
ツール開発においては、特にファイル操作やディレクトリ操作が必要となることがあります。以下は、ディレクトリ内のファイル一覧を取得して表示する例です。
python
import os
dir_path = '/path/to/directory'
# 指定したディレクトリ内のファイル一覧を取得して表示
for file_name in os.listdir(dir_path):
print(file_name)この例では、os.listdir()関数を使用して指定したディレクトリ内のファイル一覧を取得しています。この関数は、引数に指定したディレクトリ内のファイルやディレクトリの名前をリスト形式で返します。リストの要素には、名前だけが含まれるため、実際のパスが必要な場合は、os.path.join()関数などを使用してパスを結合する必要があります。
他にも、os.makedirs()関数を使用することで、指定したディレクトリを作成することができます。また、os.path.isfile()関数やos.path.isdir()関数を使用することで、指定したパスがファイルかディレクトリかを判定することができます。これらの関数を組み合わせることで、ファイルやディレクトリを操作するツールを開発することができます。
まとめ：「Pythonスクレイピング関数」についての体験談
この項目はChatGPTの出力を待ちながら、考えたことや他の方の意見などを参考にしながら、いろいろなメモを書いておきます。
「Pythonスクレイピング関数」できることメモ
これは本当のメモ。
- スクレイピングするならPythonは使えたほうがいいみたい
- ChatGPTは呼吸するようにコードを書けるけど、簡単そうに見えて全くわからない
今後やりたいことメモ
こちらもメモ。
- APIを利用できるまでのPython基礎編
- ブログ運営に役立ちそうなChatGPTの利用方法
- 情報収集した内容を踏まえてブログ記事に投稿する手順
- 正規表現を利用した有効な検索方法をChatGPTに生成させる
- 毎日チェックすべき情報をまとめるツール作成（おそらくPython）
- 毎日のやることをChatGPTに相談できる（秘書化）
- WordPressの記事をデータベース化してユーザーに任意の情報を抽出・操作できるサイト構造を目指す
- データ検索機能（キャラ名を入力するとデータテーブルがそれだけになる、的な）
「Pythonスクレイピング関数」に関する口コミや評判
SNS情報のメモです。
Pythonスクレイピング関数に関するTwitter情報
Twitter検索用のリンクはこちら。
Pythonでスクレイピングの初歩として『urllib』モジュールでのダウンロードを覚えましょう。
— まにゃpy@Pythonコース講師 (@uuyr112) September 14, 2019
いちばん簡単なスクレイピングとして、Webサイトからファイルを直接ダウンロードしてみました。
『urlretrieve()』関数を使って、指定したURLにあるPNG画像を「test.png」という名前で保存しています。 pic.twitter.com/9vWRnBvNZX
スクレイピング用にPythonでこういう関数を作った
— みのすけ (@4voltex) February 27, 2021
これで、投稿が増えると自動でページ数が増えていくところでもスクレイピングできる pic.twitter.com/9yRIoYxQLt
「Pythonスクレイピング関数」に関するよくある質問
「Pythonスクレイピング関数」に関するFAQを5セット作成してください。
- Qスクレイピングに必要なPythonライブラリは何ですか？
- A
スクレイピングには、主にrequests、BeautifulSoup、lxml、SeleniumなどのPythonライブラリが使用されます。
- Qスクレイピングで使うことのできるHTTPメソッドは何ですか？
- A
スクレイピングで使われるHTTPメソッドは主にGETとPOSTです。GETはURLを介してデータを取得する際に、POSTはフォームデータを送信する際に使用されます。
- Qスクレイピングでデータを取得する際に遵守すべき利用規約はありますか？
- A
スクレイピングで使われるHTTPメソッドは主にGETとPOSTです。GETはURLを介してデータを取得する際に、POSTはフォームデータを送信する際に使用されます。
- Qスクレイピングでデータを取得する際に遵守すべき利用規約はありますか？
- A
はい、スクレイピングでのデータの利用は各Webサイトの利用規約に従う必要があります。Webサイトの利用規約に違反したスクレイピングは法的問題を引き起こす可能性があります。
- Qスクレイピングで取得したデータはどのように処理することができますか？
- A
取得したデータは、リストや辞書、PandasデータフレームなどのPythonのデータ構造を使って処理することができます。また、ファイルとして保存することもできます。
- Qスクレイピングで避けるべきことはありますか？
- A
スクレイピングにおいては、過剰なリクエストの送信や人工知能を用いた自動スクレイピングなど、Webサイトの負荷を引き起こすことは避けるべきです。また、個人情報や法律で保護されている情報の収集など、倫理的に問題がある行為は避けるべきです。
ChatGPTに関する記事リスト
当サイトでひたすらChatGPTに出力させて記事錬成しているリストはこちらになります。
ChatGPTやAIに関する記事リスト
ブログ更新を自動化させるためにChatGPTの使いかたや生成系AIの技術進歩を勉強するために記事を作成しています。
コメント
「生成 商品 商品 説明」に関する最新情報です。
Amazonは、出品者向けの生成AIツールを発表しました。このツールは、簡単な商品の説明を入力すると、商品説明、タイトル、商品詳細を自動生成することができます。生成されたコンテンツは公開前に編集することも可能です。このツールは、セラーセントラルの管理画面から利用することができます。また、Amazonは大規模な言語モデル（LLM）を採用しており、データのトレーニングに明示されています。これにより、魅力的で効果的な商品説明が生成されることが期待されています。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2309/14/news080.html
「学習 自動 apple」に関する最新情報です。
Appleとカーネギーメロン大学の研究者らは、UI学習向けのクローラーを開発しました。このクローラーは、新しいアプリを自動でインストールし、アプリ内の操作を自動で行いながらデータを収集し、モデルを継続的に自己学習させることができます。具体的には、アプリストアから新しいアプリをインストールし、実際の操作を行いながらスクリーンショットや情報のアノテーションを生成し、学習データを収集します。このクローラーは、UIのセマンティック情報を学習するシステムであり、データの収集やトレーニングに自動化を活用しています。
https://news.google.com/rss/articles/CBMiPGh0dHBzOi8vd3d3Lml0bWVkaWEuY28uanAvbmV3cy9hcnRpY2xlcy8yMzA5LzEyL25ld3MwNDEuaHRtbNIBAA?oc=5
「easy easy get get」に関する最新情報です。
タイトル：「Starfieldは宇宙で迷いやすくする」
Starfieldは、Bethesdaのロールプレイングゲームであり、無限の供給とともに世界を大きくしています。プレイヤーは、血に飢えた犯罪者たちの信頼を得るために潜入捜査を強いられます。彼らは、Starfieldの街を歩いているときに多くのキャラクターに出くわすことになります。Starfieldは、そのサイズの大きさだけでなく、フィクションや戦闘システムの豊富さでも注目されています。船の出入りや飛行でクエストアイテムを運びながら待つこともあります。Starfieldの構築には明らかな注意が払われており、相互作用の喜びがあります。戦闘や探索の容易さは、プレイヤーに集中してタスクを完了させることを可能にします。Starfieldは、宇宙の広大さに恐怖を感じさせる一方で、構築の丁寧さも感じられます。ただし、キャラクターの対話や建築物のデザインには改善の余地があります。Starfieldは、サイエンスフィクションの世界を魅力的に表現していますが、その宇宙の広さに比べて内容が少ないと感じることもあります。
https://www.wired.com/review/starfield-review/
「ai メール 提供」に関する最新情報です。
クラウド営業支援ツールMazricaが売上予測AIを大幅にリニューアルし、キャンペーンメールの自動生成AIを新たに提供開始しました。これにより、マーケティング課題を解決するための新機能が追加され、メールの自動作成や売上予測などの業務を効率化することができます。Mazricaは、顧客データやメール本文に自動的にパーソナライズされた情報を挿入することができ、営業チームの成果を支援するためのツールとして活用されています。株式会社マツリカは、クラウド営業支援ツールMazricaを開発・提供しており、創造性の高い環境で働けるビジョンを掲げています。
https://news.google.com/rss/articles/CBMiOmh0dHBzOi8vcHJ0aW1lcy5qcC9tYWluL2h0bWwvcmQvcC8wMDAwMDAxMDguMDAwMDE1MTg5Lmh0bWzSAQA?oc=5
「動画 ai 生成」に関する最新情報です。
iPhoneと動画生成AIを組み合わせることで、「映画の予告編」を作成することが可能になったというニュースが話題となっています。具体的には、動画生成AIのRunwayMLを使用して、実写動画からクレイアニメの予告編を作成する実験が行われました。この技術は、静止画やテキストから動画を生成することも可能であり、無料プランや有料プランが提供されています。今後、AI技術の進化により、動画生成の完成度がさらに高まることが期待されています。
https://news.google.com/rss/articles/CBMiJGh0dHBzOi8vZGlhbW9uZC5qcC9hcnRpY2xlcy8tLzMyODE2MdIBJmh0dHBzOi8vZGlhbW9uZC5qcC9hcnRpY2xlcy9hbXAvMzI4MTYx?oc=5
「システム ai 生成」に関する最新情報です。
みずほ銀行と富士通がシステム開発に生成AIを導入し、品質向上を目指す取り組みを始めました。この取り組みの一部システムとして、「MINORI」というシステムが対象となっています。生成AIの導入により、システムの設計書のレビュー作業を支援し、品質向上を図ることが期待されています。今後は、さらに具体的なシステム開発段階での活用も検討されています。この取り組みにより、システムの安定稼働体制の維持や品質向上に向けた課題に対応するためのノウハウの吸収が期待されています。
https://news.google.com/rss/articles/CBMiPGh0dHBzOi8veHRlY2gubmlra2VpLmNvbS9hdGNsL254dC9jb2x1bW4vMTgvMDI0MjMvMDcyMDAwMDQ0L9IBAA?oc=5
「システム ai 生成」に関する最新情報です。
みずほ銀行と富士通がシステム開発に生成AIを導入し、品質向上を目指す取り組みを始めました。具体的には、みずほ銀行の勘定系システムの一部である「MINORI」を対象にしています。これにより、システムの設計書のレビューを支援し、品質向上を図ることが期待されています。また、システムの安定稼働や障害発生時の復旧力の向上も目指しています。この取り組みは、将来的な人材不足への対応やノウハウの吸収にも役立つとされています。
https://news.google.com/rss/articles/CBMiPGh0dHBzOi8veHRlY2gubmlra2VpLmNvbS9hdGNsL254dC9jb2x1bW4vMTgvMDI0MjMvMDcyMDAwMDQ0L9IBAA?oc=5
「Été」という水彩ペイントゲームが発表され、プレイヤーは真っ白な世界に色を取り戻しながら、人々と交流しながら作品を制作することができる。また、Paradoxから新作戦略ゲーム「Stellaris Nexus」が発表され、最大6人プレイ対応で約1時間で遊べる宇宙支配バトルが楽しめる。さらに、新作ホラーゲーム「Unholy」のプレビューが公開され、高い没入感と盛りだくさんなゲームプレイをあわせ持つホラーゲームとして注目されている。PSO2:NGSの新クラス「スレイヤー」の仕様や挙動についても紹介されている。
https://automaton-media.com/articles/newsjp/20230609-251050/