[PYTHON] Anfänger erhalten Qiita-Tag-Informationen und visualisieren und betrachten das TOP10.

Zweck

Ich möchte die Korrelation zwischen der Anzahl der Artikel und der Anzahl der Follower im Qiita-Tag-Ranking (TOP10) vom 14. Juli 2020 untersuchen.

Tag-Ranking vom 14. Juli 2020

Rangfolge Etikett Anzahl der Artikel Anzahl der Follower
Erster Platz Python 43447 79118
2. Platz JavaScript 35443 77167
3. Platz Ruby 28098 42793
4 .. Rails 24287 29232
5. Platz PHP 20276 47787
6. Platz AWS 19735 8584
7. Platz iOS 16253 38170
8. Platz Java 15026 50361
9. Platz Docker 14948 7636
10 .. Swift 14702 7268

Umgebung

node v14.5.0 axios 0.19.2

Code

app11.js


const axios = require("axios");

async function main() {
  let response = await axios.get("https://qiita.com/api/v2/tags?page=1&per_page=20&sort=count");
    for (let i = 0; i < 10; i++) {
        console.log('Etikett: %s' ,response.data[i].id);
        console.log('Anzahl der Artikel: %d' ,response.data[i].items_count);
        console.log('Anzahl der Follower: %d' ,response.data[i].followers_count);
        console.log('');
  }
}
main();

Ausführungsergebnis

Etikett: Python
Anzahl der Artikel: 43447
Anzahl der Follower: 79118

Etikett: JavaScript
Anzahl der Artikel: 35443
Anzahl der Follower: 77167

Etikett: Ruby
Anzahl der Artikel: 28098
Anzahl der Follower: 42793

Etikett: Rails
Anzahl der Artikel: 24287
Anzahl der Follower: 29232

Etikett: PHP
Anzahl der Artikel: 20274
Anzahl der Follower: 47787

Etikett: AWS
Anzahl der Artikel: 19735
Anzahl der Follower: 8584

Etikett: iOS
Anzahl der Artikel: 16253
Anzahl der Follower: 38170

Etikett: Java
Anzahl der Artikel: 15206
Anzahl der Follower: 50361

Etikett: Docker
Anzahl der Artikel: 14948
Anzahl der Follower: 7636

Etikett: Swift
Anzahl der Artikel: 14701
Anzahl der Follower: 7268

Ergebnis

Ich habe versucht, mit csv auszugeben, aber ich konnte es mit diesem Versuch nicht gut machen ... Ich habe es in ein Textdokument kopiert, durch (Komma) ersetzt und unnötige Teile gelöscht.

Visualisieren Sie mit Jupyter Notebook

Ich habe mit Jupyter Notebook ein Diagramm erstellt, das ich bis vor kurzem studiert habe. Laden Sie die Bibliothek und CSV und führen Sie den Code aus. image.png image.png

Erwägung

――Was Sie diesmal aus der Grafik lesen können, ist, dass Python und JavaScript sehr beliebt sind. ―― Wird Python in Bereichen wie KI und IoT verwendet und immer beliebter? Ich fing auch an, Raspberry Pi zu verwenden und interessierte mich für Python.

von jetzt an

――Es scheint, dass es Bibliotheken mit den Namen Chart.js und ECharts.js gibt, die Diagramme in JavaScript zeichnen können. Daher möchte ich sie beim nächsten Mal visualisieren. ――Dieses Mal ist es nur meine Überlegung, aber ich untersuche, warum diese beiden so beliebt sind.

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