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不動産投資!アットホームから不動産会社の情報をスクレイピング

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  アットホームとは? アットホームは、日本の不動産情報サイトおよび不動産会社です。日本国内で広く利用されている不動産情報サイトであり、多くの人々が物件の検索や不動産取引に活用しています。利用者にとって使いやすいインターフェースや充実した物件情報が特徴であり、不動産取引を円滑に進めるための重要なツールとなっています。一般の人々が賃貸物件や売買物件を検索し、情報を閲覧できるオンラインのプラットフォームです。多くの物件情報が掲載されており、地域や予算、間取りなどの条件で絞り込み検索ができます。 スクレイピングツールの概要 ScrapeStorm とは、強い機能を持つ、プログラミングが必要なく、使いやすい人工知能 Webスクレイピングツール です。違う基盤のユーザーに二つの スクレイピング モードを提供し、1-Clickで99%の Webスクレイピング を満たします。 ScrapeStorm により、大量のWebデータを素早く正確的に取得できます。手動で データ抽出 が直面するさまざまな問題を完全に解決し、 情報取得 のコストを削減し、作業効率を向上させます。 抽出されたデータは下記のようにご覧ください。 1.タスクを新規作成する (1)URLをコピーする 今回は千葉県のアットホーム加盟店一覧ページを例として、スクレイピング方法を紹介します。まず、URLをコピーしてください。 (2)スマートモードタスクを新規作成する ScrapeStormのホムページ画面にスマートモードタスクを新規作成します。また、持っているタスクをインポートすることもできます。 詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。 スマートモードタスクの新規作成方法 2.タスクを構成する (1)ページボタン ScrapeStormは自動的にリスト要素とページボタンを識別できます。もし識別誤差が発生する時、手動でページボタンを選択してください。下記のチュートリアルも参照してください。 ページ分けの設定方法 (2)詳細ページに行く 勤務時間、定休日、会社コードなどの詳細情報は詳細ページに付いていますから、ソフトウェアの「詳細ページに行く」機能を利用して、データを抽出します。 (3)フィールドの追加と編集 「フィールドを追加」ボタンをクリックして、画面に必要な要素を選択、データが自動的に抽出されます。また...

AI時代でもC言語を学ぶべきなのか?

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  大学の「情報系学部」に入ると、多くの場合、最初に学ぶプログラミング言語は  C言語  です。 しかし最近、こんな質問をよく聞きます。 「もうAIの時代なのに、わざわざC言語なんて勉強する必要あるんですか? それよりAIでコードを書く方法を学んだほうがいいのでは?」 この質問、実は何度も聞いてきました。 そしてそのたびに思うのは、多くの人が  プログラミングやAIの本質を少し誤解している  ということです。 C言語を学ばないと「コンピュータの仕組み」は理解できない C言語は難しい、とよく言われます。 ポインタ、メモリ管理、セグメンテーションフォルト…… ちょっとしたミスでプログラムが簡単に落ちてしまいます。 ですが、まさにこの「面倒さ」こそが、コンピュータの仕組みを理解する鍵になります。 たとえば、なぜ  Pythonは開発が楽なのに処理が遅い場合があるのか 。 それはPythonが多くの処理を自動で行ってくれるからです。 自動メモリ管理(Garbage Collection) 動的型付け インタプリタ実行 これらの便利さの裏には、必ずパフォーマンスコストが存在します。 一方で  C言語はそれらをすべて開発者に任せます。 そのため、メモリの扱い方やCPUの動き方を意識しながらプログラムを書く必要があります。 最初は難しく感じますが、この経験によって 「コンピュータがどのように動いているのか」を深く理解できるようになります。 AI時代ほど「基礎力」が価値を持つ 少し逆説的ですが、 AIが発達するほど基礎技術の価値は高くなります。 AIを使えば、簡単なアプリケーションのプロトタイプは比較的簡単に作れるようになりました。 企画担当者がAIを使って、ある程度の動くシステムを作ることも可能です。 しかしその一方で、アプリケーション開発の参入障壁は下がり、 競争はますます激しくなります。 その中で本当に価値が高いのは、 パフォーマンスを最適化できるエンジニア 高負荷に耐えるシステム設計ができる人 複雑な不具合を根本から解決できる人 こうした  基盤技術を理解しているエンジニア  です。 実際、日本のIT業界でも高い専門性が求められる分野では データベースエンジン開発 分散ストレージ OS・...

電子書籍・おすすめ本!DDMブックスから書籍の情報をスクレイピング

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  DDMブックスとは? DMMブックス(DMM Books)は、DMM.comが提供する総合電子書籍プラットフォームで、漫画・小説・ビジネス書・雑誌・写真集・BL・TL・成人向けまで幅広いジャンルを取り扱っています。収録作品は126万冊以上、そのうち無料作品が2万~3万冊以上、フルカラー漫画やアダルト作品を豊富に扱い、読み放題プラン(FANZA)も提供します。 スクレイピングツールの概要 ScrapeStorm とは、強い機能を持つ、プログラミングが必要なく、使いやすい人工知能 Webスクレイピングツール です。違う基盤のユーザーに二つの スクレイピング モードを提供し、1-Clickで99%のWebスクレイピングを満たします。 ScrapeStorm により、大量のWebデータを素早く正確的に取得できます。手動で データ抽出 が直面するさまざまな問題を完全に解決し、 情報取得 のコストを削減し、作業効率を向上させます。 抽出されたデータをご覧ください。   1.タスクを新規作成する (1)URLをコピーする 今回はビジネスの作品一覧ページから書籍の情報を収得し、そのスクレイピング方法を紹介します。まず、URLをコピーしてください。   (2)スマートモードタスクを新規作成する ScrapeStormのホームページ画面にスマートモードタスクを新規作成します。また、持っているタスクをインポートすることもできます。 詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。 スマートモードタスクの新規作成方法   2.タスクを構成する (1)自動識別 ScrapeStormは自動的にリスト要素とページボタンを識別できます。下記のチュートリアルも参照してください。 ページ分けの設定方法   (2)詳細ページに行く ソフトウェアの「詳細ページに行く」機能を利用し、出版社、ジャンル、書籍の概要を抽出します。   (3)フィールドの追加と編集 「フィールドを追加」ボタンをクリックして、画面に必要な要素を選択、データが自動的に抽出されます。また、必要に応じてフィールドの名前の変更または削除、結合できます。 フィールドの設定の詳細には下記のチュートリアルをご参照ください。 抽出されたフィールドを配置する方法   3.タスクの...

コード理解から実装まで:AIが再定義する開発プロセス

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  2026年において、もし開発者がAIをまったく使わないとしたら、それは単なる選択ではなく、明確な機会損失と言えるでしょう。現在のAIは流行の道具ではなく、すでに開発ワークフローの一部として機能し始めています。 まず、検索とコンテキスト理解の分野において、AIは従来の検索エンジンを超える効率を発揮しています。未知のコードベースやレガシーシステムを読み解く際、AIは関連箇所を素早く特定し、全体像を把握する手助けをしてくれます。単なる情報検索ではなく、「意味」を理解したナビゲーションが可能になっている点が重要です。 次に、ボイラープレートコードやスキャフォールディングの生成です。CRUD APIや設定ファイル、テストコードなど、繰り返し発生する作業をAIが数秒で生成できる時代に、同じコードを手作業で書き続けることは生産性の観点から合理的とは言えません。現代の開発者は複数の役割を担っており、単純作業に時間を費やす余裕はありません。 さらに、AIは開発ワークフローそのものを変革しています。調査、設計、実装、テスト、検証という一連のプロセスを、カスタムエージェントと組み合わせることで大幅に効率化できます。従来は数日かかっていた作業が、数時間で完了するケースも珍しくありません。誇張された「10倍の生産性向上」には届かないとしても、実務レベルで2倍から4倍の効率化は十分に現実的です。ただし、その前提として、AIの出力内容と意思決定を正しく理解する力が求められます。 また、探索能力においてもAIは強力な支援ツールです。「このモジュールは何をしているのか」「このAPIはどう動くのか」「ここを変更するとどこに影響が出るのか」といった問いに対し、AIは迅速かつ的確なヒントを提供します。コードを読む作業そのものを代替するわけではありませんが、正しい場所へ導くコンパスとして機能します。 重要なのは、AIを無批判に受け入れることでも、逆に原則的に拒否することでもありません。どちらも極端であり、合理的とは言えません。AIはあくまでツールであり、その価値は使い方によって決まります。 これからの開発者に求められるのは、「AIを使うかどうか」ではなく、「AIをどう使いこなすか」です。適切に活用すれば、AIは単なる補助ではなく、開発プロセス全体を加速させる強力なパートナーとなるでしょう。

エンジニアの「11の成長ステップ」あなたはいまどこ?

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  プログラマーが初級から上級へ成長するまでには、いくつもの段階があります。 その道のりを整理すると、だいたい次の 11のステップ に分けることができます。 キャリアのロードマップとして参考にしてみてください。 1. チームコラボレーションツール ソフトウェア開発は一人で完結する仕事ではありません。 Jiraでタスクを管理し、Confluenceでドキュメントを共有し、SlackやMicrosoft Teamsでコミュニケーションを取る。 これらのツールは決して難しくありませんが、日本の開発現場でも ツールに慣れていない新人がチーム開発で苦労するケース は少なくありません。 2. 1〜2つの言語を深く学ぶ Java、Python、JavaScript、C#、Goなど、まずは 1〜2つの言語に集中して深く学ぶこと が大切です。 今日Python、明日Go、次の日はRust……といろいろ手を出すと、結局どれも中途半端になります。 まずは 自分の得意言語を作ること が重要です。 3. API開発 現代のアプリケーションではAPIは不可欠です。 REST GraphQL gRPC これらの設計スタイルについて、 どのような場面で使われるのか を理解しておきましょう。 すべてを極める必要はありませんが、それぞれの特徴と用途は知っておくと役立ちます。 4. サーバーとデプロイ AWS、Azure、GCPなどのクラウドサービスは、現在の開発ではほぼ必須です。 まずは どれか一つを使いこなせるようになること を目標にしましょう。 Kubernetesも人気の技術ですが、実際には すべての企業が使っているわけではありません 。 日本の中小企業やスタートアップでは、もっとシンプルな構成で運用されていることも多いです。 5. 認証とテスト セキュリティの基礎として、以下のような認証方式を理解しておきましょう。 JWT OAuth2 またテストも非常に重要です。 TDD(テスト駆動開発) E2Eテスト パフォーマンステスト コードを書くだけではなく、 品質を保証する仕組みを作ること がプロの開発です。 6. データベース エンジニアであれば、データベースの基礎は避けて通れません。 RDB(リレーショナルデータベース) PostgreSQL MySQL SQLite NoSQL Mo...