レシピ・簡単料理！キユーピーのとっておきレシピから情報をスクレイピング

 



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比較サイト！ITreviewからソフトウェアのレビューをスクレイピング

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  ITreviewとは？ ITreviewは、情報技術（IT）に関連する製品やサービスについてのレビューや評価を提供するオンラインプラットフォームです。複数の製品やサービスを比較する機能が提供されています。これにより、類似製品や代替製品の特徴や価格を簡単に比較することができます。ユーザーが製品やサービスに関するレビューや評価を投稿し、他のユーザーがその情報を参考にすることができます。これにより、購買前に他のユーザーの意見や経験を知ることができます。 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 今回はある人気ソフトウェアのレビューを収得し、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)リスト要素 リスト要素識別に誤差があれば、手動で選択してください。 (2)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。偶に誤差があれば、下記のチュートリアルを参照してください。 ページ分けの設定方法 (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.タスクの設定と起動 (1)起動の...
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通販サイト・お酒！逸酒創伝からお酒の情報をスクレイピングする

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  逸酒創伝とは？ 「逸酒創伝」とは、日本の酒造メーカーである東洋軒が製造・販売するブランドの一つです。伝統的な製法や技術を活かしつつ、現代のニーズに合った酒を提供しています。酒造りにおいては、良質な米や水、そして職人の技術が重要であり、逸酒創伝ではこれらの要素を大切にし、丁寧に醸造された日本酒を生み出しています。四季折々のお酒のご紹介、様々なシーンやスタイルにマッチした商品が必ず見つかるお酒の通販専門店、お酒のテーマパークです。 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 今回はビールの商品の情報を収得し、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。偶に誤差があれば、手動で選択してください。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 ソフトウェアの「詳細ページに行く」機能を利用し、容量/入数、Alc度数、国（産地 AOP)などの情報を抽出します。 (3)事前操作 事前操作機能を利用し、メーカー、Alc度数などの商品説明を展開できます。 (4)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...
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分散チームとAI時代のソフトウェア開発の教訓

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  元記事： https://www.poppastring.com/blog/what-we-lost-the-last-time-code-got-cheap 私は以前、トレドにあるスタートアップ企業「Heartland Information Services」で働いていました。当社はアメリカ国内の大手病院向けに文字起こしサービスを提供しており、規模も小さくありませんでした。Heartlandは、当時のオフショア文字起こしの中心的企業の一つであり、サービスのダウンタイムが直接的な影響を及ぼす性質のものでした。想像してみてください。緊急手術が必要なのに、手術記録が紙で届くのを待たなければならない状況です。待つ余裕はありません。 当時インドで働くエンジニアは非常に優秀でした。会社はハイブリッド運営をしており、重要な開発作業は海外で行われ、国内でデプロイされることもありました。その理由は明快です：コストです。オフショア開発は圧倒的に安く、スタートアップにとっては無視できない節約になります。当時はトレンドでもあり、トマス・フリードマンの『The World Is Flat』が話題となり、国内の開発者たちは自分たちの職が脅かされるのではないかと不安に感じていました。 コード自体は良好でした。エンジニアは非常に才能のある人たちで、書かれるコードも問題なく動作しました。しかし、人間が関わる分散型システムでは避けられない現象があります。なぜそのコードがそのように作られたのかという意図が世界の片側に存在し、保守責任が反対側にある場合です。知識は存在しているのに、必要な時に必要な場所にないことがありました。 最近、私はHeartlandのことを思い出しています。この構図は今の状況に似ているからです。 コードを生成するコストは急激に下がりました。AIツールは機能的で、標準的なコードを、想像を絶する速さと低コストで生成できるようになりました。そして、これは過去のオフショア開発ブームと同じく、経済的に理にかなった現象です。AIが生成するコードは動作するし、テストも通ります。そのままリリースすることも可能です。 しかし、過去のパターンを振り返ると、コード生成のコストが下がると、本当のコストは消えません。それは「理解」に移ります。『Prediction Machines』でも指摘さ...
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