はじめに
Qiitaのユーザー名を入力するだけでサクッと使えるダッシュボードっぽいものないかな、、と思ったので作ってみました。
できたもの
Qiiboard (Qiita+Dashboard)
↓からアクセスできます。
※とんでもない量の記事や本文、閲覧数、いいねを獲得されているユーザーさんの場合、情報を表示しきれないかもしれません。悪しからず。
※ユーザー名の入力のみで利用できますが、独自のアクセストークンを利用すると以下のメリットがあります。
- 共通で利用されるアクセストークンの利用制限を受けません（APIのアクセストークンは1000リクエスト/hの制限があります。）
- 総閲覧数、記事別の閲覧数を表示できます。（自分のアカウントから払い出したアクセストークンでのみ取得可能であるため。）
↓アクセストークンの取得方法
機能
「ユーザー名を入れるだけでサクッと 作れる 使える」とういう点を重視したので、ぶっちゃけ大したは機能はありません。
- 総記事数、総閲覧数、総いいね数、総ストック数、総コメント数の表示
- タイトルと本文を元にしたワードクラウドを表示
- 記事一覧データのダウンロード（CSV） ※サイドバー内のボタン
- 記事別
- 総閲覧数、総いいね数、総ストック数、総コメント数の表示
- いいねの推移チャート表示
- ソート順の変更（作成日、いいね数など）
- いいねデータのダウンロード（CSV） ※サイドバー内のボタン
※総閲覧数は自身のアクセストークン、ユーザー名を指定したときのみ表示されます。
※記事別の情報については取得に時間がかかるので、場合によってはかなり時間がかかるかもしれません。。
技術面など
PythonのWebフレームワークであるStreamlitで作っています。
見た目の部分に少しこだわりを入れたのとワードクラウドあたりが特徴かなと思うので、その辺りについて解説しようと思います。
※コード全文はGitHubをご確認ください。
見た目回り
メトリクス表示は以下の関数を作成して行っています。
def create_metric(wch_colour_box=(87,204,0),wch_colour_font= (255,255,255),fontsize = 36,valign = "left",iconname="fas fa-asterisk",sline = "",value=""):
lnk = '<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.3/css/all.min.css" crossorigin="anonymous">'
htmlstr = f"""<p style='background-color: rgb({wch_colour_box[0]},
{wch_colour_box[1]},
{wch_colour_box[2]}, 1);
color: rgb({wch_colour_font[0]},
{wch_colour_font[1]},
{wch_colour_font[2]}, 1);
font-size: {fontsize}px;
border-radius: 7px;
padding-left: 12px;
padding-top: 18px;
padding-bottom: 18px;
line-height:25px;'>
<i class='{iconname} fa-xs'></i> {value}
<BR><span style='font-size: 14px;
margin-top: 0;'>{sline}</style></span>
</style></p>"""
st.markdown(lnk + htmlstr, unsafe_allow_html=True)
※参考
ワードクラウドの作成
janomeを利用して形態素解析を行っています。日本語フォントもあらかじめ配置するようにしています。
from janome.tokenizer import Tokenizer
@st.cache_data(show_spinner=False)
def get_word_str(text):
word_list=[]
t = Tokenizer()
for token in t.tokenize(text):
split_token = token.part_of_speech.split(',')
## 一般名詞を抽出
if split_token[0] == '名詞' and split_token[1] == '一般':
word_list.append(token.surface)
split_text=" ".join(word_list)
return split_text
@st.cache_data(experimental_allow_widgets=True,show_spinner=False)
def show_wordcloud(text):
with st.spinner("Wordcloud作成中・・・"):
# Create some sample text
split_text = get_word_str(text)
# Create and generate a word cloud image:
wordcloud = WordCloud(font_path="ipaexg.ttf",background_color='white').generate(split_text)
# Display the generated image:
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
plt.axis("off")
st.pyplot(plt)
※参考
おわりに
APIで取得できる情報を眺めながら、少しづつ機能を追加していくかもしれません。
もし、こんな機能が欲しい。などありましたらコメントください。
※タイトルはChatGPTに考えてもらいました。