Python-スクレイピング先日宣言しておりました下記について、エラーなども解消し無事に動くところまでできました。www.takapy.work自然言語処理の学習のためのデータ集めなどをしている。自分の好きなデータだとやる気が出ると思っての題材選定だが、腹しか減らん。本日は簡単な解説と、つまづいた部分についてまとめてみようと思います。所感ソースコードこの記事を読むと何ができるかWebスクレイピングがどのようなコードで動くか試すことができます。食べログから口コミデータを抽出できます。拙いコードのため、コードレビューの練習が可能です(?)(スクレイピングする事が目的ではないため、コードはおそらく汚いです。最低限の動作確認、エラーチェックしかしていません。下記図のように、webページを遷移しながら必要な情報を取得していっています。取得しているデータは青四角で囲ってみました。下記のようなお店ですねコードを確認してみるの、下記のようになっています。前時代的ではありますが、下記のように処理して対象外としています。returnラーメン屋ではない店舗処理ラーメン屋の一覧から取得しているものの、下記のようにタイ料理をメインで提供している店舗でもラーメンジャンルが付与されている店舗があります。コードを確認してみると、下記のようになっています。ここは下記のように、一度全てのデータをリストに格納し、一番最初にジャンル付されている(上記の店舗だとタイ料理の部分)部分が、「ラーメン」「つけ麺」以外の場合は、純粋なラーメン店舗ではないと定義しました。return所感スクレイピング初心者、html、css未学習でしたが、なんとかなりました。界隈の人から見たら「この処理はこうした方が良い」や「汚ねぇコードだなぁ読むのに時間のかかるコードやな」という感想があるとは思いますが、そこはコメントやTwitterで遠慮なく教えて頂けると嬉しいです。今後は今回取得できた口コミデータを利用してデータ解析していければ思います。ソースコード最後にソースコードを添付しておきます。コメントなど、そのままの状態ですので、適宜修正してご利用ください。return使う場合は、例えば下記のように使用してみてください。CSV保存shinjuku_review.df.to_csv("shinjuku_review_df.csv")ログは下記のように出力されます。Lambdaを利用してarXivの論文を(日本語に翻訳して)slack通知するこんにちは。takapy(@takapy0210)です。最近下記のような勉...2019-06-23GloVeを使って単語の分散表現を取得するこんにちは。takapy(@takapy0210)です。UNIXコマンドの基礎」こんにちは。takapy(@takapy0210)です。toC企業でMLエンジニアとして働いています。ブログでは主に機械学習界隈の話ができればと思っています。(1)月別アーカイブリンクプライバシーポリシ。