はじめまして、こんにちは。 テラスカイの宮崎と申します。 今まで、このブログの中でも、LINE公式アカウントの機能や活用方法などについての記事が 投稿されていますが、今回は「LIFF」という、LINEのプラットフォームを利用して、LINEと連動したWebページの作成手順について、記載します。 LIFF（LINE Front-end Framework）とは、LINEのユーザ情報 (IDやアイコン、表示名など) をWebサイト上で取得できる仕組みです。 あらかじめ、LINEの公式アカウント側に設定が必要ですが、Webサイトのスクリプトから専用のSDK経由で、LINEのユーザプロフィールを取得できます。 利用例としては、 LINEのIDを用いて本人特定を行い、店舗の会員証を表示する 収集したLINEのIDを対象に、プッシュ通知を行う アイコンと名前を使って、イベント出欠ページなどを作る など、

こんにちは、株式会社FP16で結構コードを書いている二宮です。 最近Webスクレイピングのコードを色々な方法で書いているので、そこで得た知見をここに残しておこうと思います。 ほぼ毎日なにかのWebスクレイピングコードを書いています。 Webスクレイピング手段 Webスクレイピングには色々な方法があります。 私が最近主に使っているのはこの5つの手段です。 cheerioでHTMLを解析 Playwrightなどで要素指定でデータを取得する APIを見つけて叩く（バックエンドとの通信を再現してデータを取得） LLMでサイト構造を解析してデータを取得する Next.jsからのレスポンスに含まれているデータを解析して取得する これが令和のWebスクレイピングのベストプラクティスだと思っています。 これらの方法を、目標に合わせて使い分けています。 使い分け方 CheerioでHTML解析 JavaS

Bundle Side Optimization in Future JavaScript - JSConf JP 2021

Athena Amazon Athenaは、標準SQLを使用してAmazon S3に保存されたデータを分析することができる、強力でサーバーレス、インタラクティブなクエリサービスです。複雑なETLパイプラインやデータウェアハウスを設定して管理する必要がなく、大量のデータを処理する組織にとって魅力的なオプションです。ただし、Athenaの価格設定は、予算が厳しい場合など、すべてのユーザーに適しているわけではありません。このブログ投稿では、Athenaの代替となる、低コストで同等の機能を提供できるアルティメットを紹介します。 利点: Athenaの主な利点の1つは、Amazon S3のデータを、複雑なETLプロセスや専用のデータウェアハウスなしに、標準SQLクエリを使用して分析できることです。 Athenaはサーバーレスでもあり、データ量やクエリの複雑さに基づいて自動的にスケールされるため、事前

読み飛ばしてください おはようございます、しなもんです。 Pythonの公式ドキュメントを読んでたら、なんか知らない便利機能がたくさん出てきました。 なんだこれ。 というわけでまとめてみました。 参考になれば幸いです。 f-stringsの拡張機能 f-strings、便利ですよね。大好きです。 そんなあいつには裏技があるみたいです。 デバッグ用の=演算子 Python 3.8以降、f-stringの中で=演算子を使用することで 変数名とその値を同時に表示できるらしい。

こ��にちは。検索基盤部の橘です。ZOZOTOWNでは、商品検索エンジンとしてElasticsearchを利用し、大規模なデータに対して高速な全文検索を実現しています。 Elasticsearchに関する取り組みは以下の記事をご覧ください。 techblog.zozo.com 検索基盤部では、ZOZOTOWNの検索結果の品質向上を目指し、新しい検索手法の導入を検討しています。本記事ではベクトル検索と呼ばれる検索手法に関して得た知見を紹介します。 ※本記事はElasticsearchバージョン8.9に関する内容となっています。 目次 目次 ベクトル検索とは ベクトル検索に期待すること Elasticsearchを使用したベクトル検索の導入 導入の簡略化 デプロイ可能な埋め込みモデル ベクトル検索のクエリ ハイブリッド検索とは Elasticsearchを用いたハイブリッド検索 RRF(Reci

自分は現在アメリカの医療系スタートアップ企業でソフトウェアエンジニアとして働いている。カナダに在住していて、年収は日本円にして約1600万円、エンジニアとしては現在4年働いている。 もしあなたが日本のエンジニアなら、これを読んだ時に心がざわついたと思う。日本にいると表面化しづらい、世界的エンジニアの給与格差を今目の当たりにしたのだから。しかし実際には、自分はほぼぴったりアメリカでのエンジニアの平均給料を貰っているに過ぎない。 日本でのエンジニアの扱い給料Economic Research InstituteをソースにしたCodeSubmitさんの各国のエンジニアの平均給料のリサーチによると、日本は$36,024でランキングの27ヶ国中18位、1位のアメリカ($110,140)とは$74,116、即ち2023年11月現在の日本円対アメリカドルのレートで1100万円ほどの開きがある。ちなみに日

エンジニア｜事業サービス会社に所属｜得意領域はマーケティングオートメーション、WEB接客サービス、データ基盤、BigQuery 個人メディア→ https://tokukichi.com/

スマートキャンプ、エンジニアの入山です。 突然ですが、みなさんはAmazon ECSを利用したことはありますか？ コンテナで開発したアプリケーションをフルマネージドで運用してくれるECSですが、その環境構築を簡単に一括で行ってくれるサービスAWS Copilotが先日発表されました！ AWS Copilotでは、ECSの環境構築だけでなく、GitHubと連携したCI/CDの構築もできるようになっており、AWSやCI/CDの知識や知見がなくとも手軽にコンテナでのサービス立ち上げができます。 AWS Copilotを利用したECSの環境構築については、AWS公式のブログで詳しく紹介されていたので、今回はAWS Copilotを使ったGitHubと連携したCI/CDパイプライン構築を中心に紹介したいと思います！ aws.amazon.com AWS Copilot とは AWS Copilotで

こんにちは。 使うSQLが200行を超えるのが当たり前になってきたデータチームの後藤です。 本記事では、VASILYデータチームで利用しているBigQueryによるデータの前処理のTipsを紹介します。 VASILYではサービスのマスタデータやログデータをGoogle BigQueryに集約して分析��活用しています。機械学習やデータ分析のための前処理を行う際、軽量なデータであれば抽出結果をPythonに渡して処理させることもできます。しかし、分析環境のメモリに載り切らないほど大きなデータを扱う場合、BigQuery内で前処理を済ませてしまうと時間と計算資源の節約になることが多いです。 今回はBigQueryからアクセスできるパブリックデータの1つ、hacker newsのデータを集計しながらTipsを紹介したいと思います。 欠落した日付を埋める 通常のGROUP BY句の場合 SQL Re

Data Engineering Study #1 の発表資料です。 https://forkwell.connpass.com/event/179786/ 当日の動画はYoutubeで閲覧可能です。 https://www.youtube.com/watch?v=hFYNuuAaiTg …

経産省発の npm モジュール！住所や電話番号の正規化、ジオコーディングなどができる IMI コンポーネントツールを試した！ Code for Japan の関さんが SNS でシェアしてて知ったのですが、経産省さんがなにやらオープンソースで住所や電話番号の正規化などなどをするツールを公開したとのこと。 https://info.gbiz.go.jp/tools/imi_tools/ 経産省が住所変換や法人種別名、電話番号の正規化に使えるIMIコンポーネントツールを公開しました。 ソースコードも公開。README にも使い方が丁寧に書かれていました。https://t.co/fPbV00EgZP 素晴らしい動き。こういう... #NewsPicks https://t.co/bew0qGKMFE — Hal Seki (@hal_sk) May 28, 2020 ぶっちゃけ当初はあまり期待

Selenium IDE(2018/12/06現行版)からselenium-webdriverのjsコードに変換する: おはようございます、アドテクノロジー部の津久井と申します。 前職は MotecoBeautyというスマホアプリやアドフリくんという国産SSP等の開発に携わっており、 昨年12月にDMMに参画いたしました。 アドテクと自動テストによるQA（品質保証）の関連性クロスブラウザ・モバイルOS.... ブラウザ / モバイル実機による検証・および自動化は、webサービスやモバイルアプリ開発者のみならず アドネットワークやSSP等のアドテク界隈でも重要視されています。 参考: QA（品質保証）チームによる実機端末をつかった自動／手動テストの裏側（アドテクセンター通信） 自動化のミドルウェアはいくつか知られていますが、今回はその中から、古くから ブラウザの自動テストに用いられているSe

こんにちは。虎の穴ラボのH.Hです。 突然ですが、皆さんは普段使っているブラウザは何でしょうか？ 私は普段からChromeを使っており、このブログもChromeを使って書いています。 先日ある拡張機能をChromeに入れるにため機能の説明を読んでいました。 説明の中にGithubのURLが記載され拡張機能のソースコードが公開されており、JavaScriptなどの知識があれば作成可能とわかりました。 またGoogleから簡単な拡張機能を作成するチュートリアルも公開されていました。 そこで、チュートリアルで公開されている拡張機能の実際に作ってみることにしました。 今回は拡張機能の作成した時の手順とデバッグの方法を説明していきます。 Chromeの拡張機能とは Chrome機能はChromeウェブストアなどからChromeに追加することで、標準には無い機能の追加を行うものです。 chrome.g

SREチームの @tmknom です。ジョジョ5部のアニメ化に興奮を隠せない今日このごろです。 みなさん、AWS Organizationsは使ってますか？ クラウドワークスでも最近使い始めました。AWS Organizations、超絶便利です。こんなに便利なのに、意外と公開されてる事例が少なくて、ぐぬぬってなります。というわけで、使い始めたばかりですが、サクッと公開してみます。他の会社さんも、公開してくれ！！ AWS Organizations マルチアカウント戦略 先行事例の調査 コンセプト策定 Terraform戦略 Terraformモジュールによる共通化 インフラテンプレート VPCのIPアドレス空間 メールアドレスの管理ポリシー OU（Organizational Unit）の責務 管理用AWSアカウントの責務 Masterアカウントによるアカウント管理 組織 OU（Orga

はじめに 中山（順）です 4年ほど前にこの記事のタイトルと同じテーマで資料を作成したことがあるのですが、古い内容があったり新しいサービスのことが含まれていなかったりするので改めてまとめてみました。令和だし！ その時の資料はこちらです（クラスメソッドにジョインするくらい2年前です）。 AWSアカウントを作ったら最初にやるべきこと サインアップ （業務利用の場合）非個人メールアドレスでサインアップ サポートプランの確認 ID管理 / 権限管理 CloudTrailの有効化 ルートアカウントのMFA設定 IAM User / IAM Groupの作成 パスワードポリシーの設定 GuardDutyの有効化 Security Hubの有効化 請求 IAM Userによる請求情報へのアクセス許可 支払通貨の変更 Budgetの設定 Cost Explorerの有効化 Cost Usage Report

pandasに関して学んだ情報一覧。