Qiita APIを用いて投稿マラソン中の自分の記事ランキングをまとめる

経緯

投稿マラソンで、これまで期間中は毎日1つ記事を公開してきましたが、「いいね」がつく記事とそうでない記事は、自分自身の熱量や予測通りにならないことのほうが多いです。

これまで投稿マラソン期間中に公開した記事を「いいね」数の降順で確認して振り返りたいなと思いました。
この目的のためにQiita APIを初めて利用してみました。

実装

import requests
from datetime import datetime, timezone, timedelta

QIITA_API_ENDPOINT = "https://qiita.com/api/v2"

# https://qiita.com/maiamea/items/680cca06f7825595cba0
# などを参考にしてアクセストークンを発行し、下記を差し替え
ACCESS_TOKEN = "PLEASE_INPUT_ACCESS_TOKEN"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {ACCESS_TOKEN}"
}

# 対象のユーザIDを指定
USER_ID = "koji-yamauchi"

PER_PAGE = 100

def get_articles(user_id, page):
    url = f"{QIITA_API_ENDPOINT}/users/{user_id}/items"
    params = {
        "page": page,
        "per_page": PER_PAGE
    }
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

def filter_articles(articles, start_date, end_date):
    filtered_articles = []
    for article in articles:
        created_at = datetime.strptime(article['created_at'], "%Y-%m-%dT%H:%M:%S%z")
        if start_date <= created_at <= end_date:
            filtered_articles.append(article)
    return filtered_articles

JST = timezone(timedelta(hours=9))
start_date = datetime(2024, 6, 10, tzinfo=JST)
end_date = datetime(2024, 7, 17, tzinfo=JST)

page = 1
all_articles = []

while True:
    articles = get_articles(USER_ID, page)
    if not articles:
        break
    all_articles.extend(articles)
    page += 1

filtered_articles = filter_articles(all_articles, start_date, end_date)

sorted_articles = sorted(filtered_articles, key=lambda x: x['likes_count'], reverse=True)[:50]

for article in sorted_articles:
    print(f"Title: {article['title']}, Likes: {article['likes_count']}")

結果

2024-07-15 09:13時点

Title: なんだか助かる便利なおっちゃんになりたい, Likes: 194
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Title: 無限に増え続ける仕事、忙殺を回避するには, Likes: 6
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Title: ChatGPTと一緒にWebサイト制作④ サイトマップ作成編, Likes: 4
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Title: いかにして相手の想像を掻き立てるか, Likes: 3
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Title: メンバーシップ型採用は馬鹿に出来ない, Likes: 3
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Title: 情報設計や整理のヒントを得るために読んだオライリー本7冊, Likes: 0
Title: 己の欲求と向き合う, Likes: 0

「業務知識を得るために読んだ本」はどちらかというと、箸休め程度の温度感で、労力もさほどかかっていない記事だったので上位になったのは意外でした。

一方で結構、記事作成に時間がかかったものでも全然だめだったり、いまいち傾向と対策がつかめない結果です。

あまり周りからの反応を意識しすぎても良くないと思いますので、思考のアウトプットの場として引き続き利用できればと思います。