今日はブログのチャームポイントとなる「アイキャッチ画像」についてです。
アイキャッチ画像を無料で入手できるサイトはいくつかありますが、「ぱくたそ」というフリーの写真サイトには、このブログも大変お世話になっています。
www.pakutaso.com
人物写真が多いこと、ユーモアのある写真があること、などが気に入っています。
また、使用許諾について非常にわかりやすい説明があるところも気に入っています。信念があると思いました。
www.pakutaso.com
www.pakutaso.com
なお、この記事のアイキャッチ画像は、某サイトの広告で有名になった「エンジニアなんだからFAXも直せるでしょ？と言われる」の写真です。
わかりやすくマニュアルや記事などを書く技術についてのLIVE配信を視聴しました。かなり得るものがあり、感謝しています。
配信のアーカイブ動画を貼ります。2時間ほどありますが、再生スピードを変えられるので時短できそうです。
www.youtube.com
「2時間はキツい」という場合は、スライドでチェックしても良いかもしれません。登壇者2名の方のスライドが公開されています。これでわかれば超時短です。
個人的に為になったポイントのトップ3は、次の点です。
このブログも改めて見ると課題が浮き上がりました。反省とともに新鮮な気持ちになりました。
昨日は、次のように Visual Studio Code でサイト更新できるように設定しました。
今回は、ロゴの更新とfaviconの追加を行います。
あまりこだわるつもりはなかったのでタイポグラフィで行くことにしました。
次のサイトが具合が良かったです。フォントもいくつか選べます。store.jpが提供している無料サービスになります。
https://logo-maker.stores.jp/workspace/logo-maker.stores.jp
ロゴを作ったときに、同じフォントで透過pngを1文字ずつ作りました。
それを3Dペイントで合成し、faviconにしました。
Windows10標準のペイントは透過pngに非対応だったので、3Dペイントを使っています。
3DペイントはWindows10に同梱されていた気がするのですが、入っていなかったのでMicrosoft Storeから入手しました。無料です。
faviconはブラウザや表示環境によってサイズや形式の種類が多く、嫌なものです。。。
次のサイトでオンライン無料サービスでいいものがあるか学びました。
kubogen.com
sdesignlabo.com
両方のサイトで紹介されている「Favicon Generator. For real.」を利用しました。
ある程度の種類を一発で作成できるところが気に入りました。
realfavicongenerator.net
少し手こずったのが、デフォルトブラウザにしているChromium版 Edgeでファビコンを表示させるところです。
結論からすると、下記のようにすることで表示できました。1行目ではChromium版 Edgeでfaviconを表示できませんでした。(IE11とChromeは1行目で表示できました。)
<link rel="shortcut icon" href="favicon/favicon.ico"><!-- for IE11, Chrome --> <link rel="icon" href="favicon/favicon-32x32.png"><!-- for Edge(Chromium) -->
2014年頃から全く更新できていないサイトを持っています。
無料スペースということもあり、数ヶ月未更新だと広告が表示されてしまいます。
このサイトを久しぶりに更新して、放置すると出てしまう広告を消すことにします。
今回から Visual Studio Code を使うことにしました。
理由は、
です。
市販のホームページ作成ソフトで出力したソースなので無駄が多いコードですが、デフォルトで適宜色分けされ見やすいです。
リモートサーバーと通信するためのFTPクライアントを選びます。
過去にはサイト作成アプリに付属のFTPクライアントや、FFFTPやFileZillaなどのフリーのFTPクライアントを使っていました。
Visual Studio Codeでできれば便利だし、Extensionにありそう、と少し確認しただけですぐに出てきました。
いくつかありましたが、標準でインストール済み、かつ評価も高そうな「SFTP」を使うことにしました。
Visual Studio Code と「SFTP」で、サイトを更新することにします。
「SFTP」は、次のサイトで設定方法と使い方を学びました。非常にわかりやすく感謝です。
www.karelie.net
上記サイトにあるとおり、「SFTP」で同期設定すると、Visual Studio Codeで保存してブラウザを開いて最新化する、もう反映されている、といった軽やかさです。
「Ctrl+S」「Alt+Tab」「F5」、でササッと確認して「Alt+Tab」でサッと戻る、といった軽快さが気に入りました。
なお、「SFTP」を設定する際の操作について、Visual Studio Codeのコマンドパレットの開き方を地味に知らなかったので、下記で確認しました。「Ctrl+Shift+P」です。
medium.com
また、アップロードする前に、ignoreの設定をしたほうが良さそうです。次のサイトで学びました。
arrown-blog.com
まずはリモートからリソースをダウンロードしてみます。
Visual Studio Codeのワークスペースに空フォルダを登録し、そのフォルダの右クリックメニューから「Sync Remote -> Local」を実行しました。
すると、下記のようにログインエラーとなりました。
更新対象のサイトは「FC2ホームページ」なのですが...
web.fc2.com
どうもツールからのFTPアクセスがデフォルトでブロックされるように、いつの頃からか設定が追加されていたようです。
こちらをオフにすると、無事にエラーがなくなり、めでたくリモートとローカルが同期しました。
IDE上でソースを保存するともうWEBに反映されている、というのは本当にストレスフリーだと思いました。
ちょっと嬉しいニュースがありました。
今週の火曜(3/2)に、MicrosoftからWindows10をRPAする無料ツールが公式リリースされました。
「Power Automate Desktop for Windows 10」です。
flow.microsoft.com
そのうちInsider Programに入るらしいのですが、先立ってインストールしてみました。
次の記事で、ブラウザ操作の記録方法がわかります。
gigazine.net
早速試して見ました。かなり簡単に自動化タスクを作れました。
インストールしたアプリのメニューを見る限り、ブラウザに特化しているわけではなく、CMDなどいろいろな自動化できるようです。
人間が張り付かずにPCにやらせておけばいいような単純作業を本当に簡単に自動化できそうで、ワクワクします。
後日、勉強会に参加したのでリンクします。
Pythonでk-meansによるクラスタリングを実施してみました。
データの性格から、あまり面白い結果にはならなかったのですが(散布図にすると人間が見ても分類できるようなデータだったので...)、実装の練習としてはちょうど良かったです。
下記のような記述で、簡単にクラスタリングできるのはちょっと衝撃でした。
from sklearn.cluster import KMeans km = KMeans( n_clusters=5, # クラスタ数 init="k-means++", # 初期値の与え方(randomかk-means++のいずれか) n_init=10 # k-meansの実行回数 ) km.fit_predict(df)
上記で分析まではできますが、分析結果を可視化するにはMatplotlibなどに渡す必要があります。
このあたりは、ネット検索やPythonエンジニア育成推進協会の推薦図書でもある「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」を見ながら実装しました。
上記図書は、データ分析に必要な数学のおさらい(微積分、行列、確率統計、の知識のうち、データ分析での実装に必要そうな初歩)が簡単にまとまっているのと、Numpy, pandas, Matplotlib, scikit-learnといった定番ライブラリの事始めがまとまっている点が気に入っています。
なお、2021年3月末までなら、Pythonエンジニア育成推進協会で受検宣言を報告すると無料でもらえるキャンペーンをやっているようです。
www.pythonic-exam.com
先月の2/19にconnpassでデータ分析ハンズオンに参加しまして、そこでもk-meansを取り扱っていました。
そのおかげもあって、実装イメージがついていた点が役に立ちました。
ハンズオンのときは早々に脱落していたのですが(pandasは初心者、Matplotlibやscikit-learnは触ったことなし、という初心者だったので...)、うまくいかなくても一度経験しておくというのは良いことだと思いました。
なお、データ分析のデファクトスタンダードのひとつとなっている技術にPythonがあります。
Python、Pandas、データ分析、に関するコツなどを次の記事にまとめてありますので、是非読んでみてください！
intellista.hatenablog.com
1年ほど前、EdgeがChromiumエンジンに変わったタイミングでChromeから乗り換えました。
使用感はあまり変わらないと思っています。
乗り換え後、PythonでSelenium経由でスクレイピングするのに使っていた「chromedriver-binary」もEdgeのドライバに差し替えました。
差替前の「chromedriver-binary」はpipして、次のようにimportすればすぐSeleniumに渡せました。
from selenium import webdriver import chromedriver_binary ... wd = webdriver.Chrome() ... wd.get("http://www.xxx.xxx...") ...
一方、差替後のEdgeのドライバはダウンロードしたものを任意のパスに解凍し、そのパスを次のようにソースで指定する必要があります。
(次の例ではC:/xxx/driver/edgedriver_win64/msedgedriverに回答した想定です。)
from selenium import webdriver ... wd = webdriver.Edge(executable_path="C:/xxx/driver/edgedriver_win64/msedgedriver") ... wd.get("http://www.xxx.xxx...") ...
ブラウザのバージョンアップに合わせて頻繁にアップデートされるので入れ替えは少し面倒ですが、メンテされている点には安心感があります。
