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【2018年の総括】QiitaでPython関連10000件記事に付けられたタグの種類と出現回数をSeleniumを使ってスクレイピングで調べてみた

Last updated at Posted at 2018-12-28

#きっかけ
このQiitaでは、年間数多くの記事が投稿されていますが、2018年は、どのような話題が一番多かったのでしょうか?

ちょっと興味があったので、Python関連記事1つ1つ付けられている「タグ」に注目し、python + seleniumでスクレイピングによるタグ(キーワード)を集計するプログラムを作ってみました。

※ 正確には、2018/12/24現在で過去10,000件のデータを参照しましたので、正確に2018/1/1からのデータではありません。

#使用したプログラムのコードについて
プログラムのコードについては、スクレイピングプログラムの作り方というテーマで動画化して udemyで無料公開していますので、ぜひ御覧ください。
Google Chromeの検証機能で「CSSセレクタ」を参照し、Seleniumで指定する方法などがわかると思います。

【夢月流】Pythonスクレイピング入門~Webスクレイピングプログラムを素早く作るコツを教えます~

#プログラムの内容
基本的に以下のようにSeleniumで画面遷移を行っています。

この最後のPython記事一覧画面において、最新投稿分から順次過去投稿分に遡って、1つ1つ付けられているタグの種類と、その出現個数を数えています。

記事一覧は各ページ20記事があり、500ページに渡って調査したので、合計10,000個の記事について調べました。

#その結果は・・・

pythonタグを含めて、合計3661個のタグが付けられていました。
そのうち、出現回数が10未満のものが、3312個となっており、かなりバラツキがあります。

##Pythonタグと一緒に付けられたタグで、出現回数の多いのは?
出現回数の多い上位100タグは下記のとおりでした。
(1位のPythonは、Python記事のみ対象にしたので、タグ出現回数は当然10000回です。)

上位は、機械学習、DeepLearningなどAI関係がやはり多いですよね。

No タグ名 出現回数
1 Python 10000
2 Python3 1390
3 機械学習 813
4 DeepLearning 575
5 Django 458
6 pandas 416
7 TensorFlow 366
8 Keras 365
9 numpy 318
10 matplotlib 289
11 Jupyter 267
12 RaspberryPi 253
13 MachineLearning 249
14 AWS 238
15 Anaconda 219
16 OpenCV 218
17 Flask 212
18 初心者 208
19 自然言語処理 189
20 docker 185
21 データ分析 173
22 scikit-learn 168
23 lambda 148
24 ディープラーニング 136
25 スクレイピング 133
26 Chainer 123
27 JavaScript 117
28 pip 115
29 Kaggle 114
30 数学 111
31 pyenv 105
32 Mac 104
33 Selenium 103
34 Twitter 101
35 PyTorch 98
36 画像処理 92
37 AI 89
38 python2.7 84
39 Ruby 81
40 mecab 78
41 Ubuntu 78
42 Windows 76
43 強化学習 72
44 IoT 72
45 Slack 72
46 ProjectEuler 71
47 R 70
48 api 68
49 Heroku 66
50 Pycharm 66
51 colaboratory 65
52 BeautifulSoup 65
53 深層学習 64
54 統計学 64
55 TwitterAPI 64
56 Java 61
57 GoogleColaboratory 60
58 C++ 60
59 最適化 59
60 Jupyter-notebook 58
61 Pipenv 56
62 CNN 55
63 GoogleCloudPlatform 55
64 データサイエンス 54
65 scipy 52
66 Azure 52
67 JSON 52
68 Excel 50
69 数値計算 50
70 環境構築 50
71 競技プログラミング 49
72 MySQL 49
73 人工知能 49
74 maya 47
75 Linux 47
76 Windows10 46
77 Django2.0 45
78 VSCode 44
79 ROS 44
80 GitHub 44
81 Tkinter 43
82 gcp 43
83 備忘録 42
84 入門 42
85 linebot 42
86 seaborn 40
87 NLP 39
88 Ansible 39
89 C 39
90 pygame 39
91 word2vec 38
92 HTML 38
93 アルゴリズム 38
94 virtualenv 38
95 C# 36
96 画像認識 36
97 Scrapy 36
98 AtCoder 36
99 bottle 35
100 Stan 35

#まとめ
「MachineLearning」と「機械学習」は同意、「DeepLearning」と「ディープラーニング」は同意など、とかにするという処理を加えれば、もう少し違った結果になりそうです。

また2019年6月末ぐらいに、タグ出現回数がどう変わるのか、確認してみたいと思います。

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