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Qiitaのfeedを取得して表示するだけのコード。 #php

2022.11.05

おはようございます、土曜日の朝ですね😗。

今日は文化の日にQiitaにUPしたfeedを取得して表示するだけのコードを書きました。見た目はこんな感じでQiitaの雰囲気を取り入れたデザインにしています。デモ版として実際にサーバーで起動しているモノです、feedを取得しているユーザーは自分を入れて３人です。

表示する人数が多くなるとページを描画する時間が遅くなるので実質、１０人が限度かも知れないです。もし何人ものユーザーを取得したいと考えている方は表示部分と処理部分を別けて、尚且つ処理部分は非同期処理で変更することを推奨します。

尚、明日には２つに別けたプログラムコードを別記事として記載しますので、しばしお待ち下さいませ🙇。

今回のソースコードはこんな感じになってます。

<?php
    function get_Qiitafeed(string $feedUrl){
        $xml = @simplexml_load_file($feedUrl);
        if(isset($xml->entry)){
            print("<ul class='qiita_feed-list'>");
            foreach($xml->entry as $key=>$val){
                print("<li><a href='{$val->url}'>".$val->title."</a></li>");
            }
            print("</ul>");
        }
    }
?>
<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="ie=edge">
<meta name="Description" content="Enter your description here"/>
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/css/bootstrap.min.css">
<link rel="stylesheet" href="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/font-awesome/5.15.4/css/all.min.css">
<style>
    .qiita_feed-list > li{
        /* font-weight: bold; */
        color:aliceblue;
    }
    .qiita_feed-list > li > a{
        color:aliceblue;
    }
    body{
        background-color:#60b111;
    }
    .shadow-lg {
        box-shadow: 0 1rem 3rem rgba(255,255,255,.195)!important;
    }    
</style>
<title>Qiita-feed</title>
<?php
    require $_SERVER['DOCUMENT_ROOT'] ."/header_script.php";
?>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <div class="row">
            <div class="col-12">
                <h1 class="text-light">Qiita-feed</h1>
            </div>
        </div>
    </div>
    <div class="container mt-2">
        <?php
            $Id_List = ["taoka-toshiaki","mpyw","suin"];
            foreach ($Id_List as $key => $id) {
            ?>
        <div class="row shadow-lg p-3 mb-5 bg-body rounded">
            <div class="col-12">
                🌿<span class="text-light">://qiita.com/<?=$id?>/feed :[引用]</span>
                <?=get_Qiitafeed("https://qiita.com/".$id."/feed")?>
            </div>
        </div>            
            <?php
            }
        ?>
        Copyright <?=date("Y")?>  <a href="https://358tool.com">358tool.com</a>
    </div>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/popper.js/1.16.1/umd/popper.min.js"></script>
<script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/twitter-bootstrap/4.6.0/js/bootstrap.min.js"></script>
</body>
</html>

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が40代前半に書いたものです．

Profile
高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます．たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅．
SNSも使っています、フォロー、いいね、シェア宜しくお願い致します🙇.
SNS::@taoka_toshiaki

投稿日時 2022年11月05 06:00日

タグ

10, 2, ３, feed, feedUrl, function, GET, lt, php, qiita, Qiitafeed, string, UP, お待ち, コード, こと, サーバー, ソース, デザイン, デモ版, プログラム, ページ, もの, ユーザー, 人数, 今回, 今日, 何人, 処理, 別記事, 取得, 同期, 土曜日, 変更, 実質, 実際, 感じ, 推奨, 描画, 文化の日, 方, 明日, 時間, 朝, 自分, 表示, 見た目, 記載, 起動, 部分, 限度, 雰囲気,

機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみた。

2017.03.24

Logging

yum -y install python
yum -y install python-pip python-dev python-virtualenv
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup#using-pip
上記を参照に機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみてください。
試しにイメージ学習（数字）をさせます。最初はエラー率が高いのですが徐々にエラー率が減っていきます。
自分はあまりメモリもCPUも積んでいない仮想サーバでしたが、何とか動きましたが
本気で機械学習をさせたい場合などは、それなりにCPUとメモリを積んでいないと
レンタルサーバー会社からサーバ負荷のため、停止させられる可能性がありますので
注意しないといけない点かもしれません。
学習後、数字の画像を与えるとで詰まるという方は、いろいろな本が出ているので
片っ端から読破するか、Netで調べるかになります。ちなみに今、じぶんは
片っ端から読破する方法を選びました。そこで気づいたのは、Pythonの言語を理解したほうが
良いということです。ノードが機械学習をする上で鍵になります！！
ということで?
時期を置いて続きを別記事として公開しますね。
！！(T_T)
https://github.com/tensorflow

著者名 @taoka_toshiaki

※この記事は著者が30代前半に書いたものです．

投稿日時 2017年03月24 02:27日

タグ

AM, B01IT509EY, export TF_BINARY_URL, m tensorflow.models.image.mnist.convolutional, NextPublishing, pip install, y install python-pip python-dev python-virtualenv, yum, エラー率, サーバ負荷, ディープラーニング, ノード, メモリ, レンタルサーバー会社, 仮想サーバ, 別記事, 数字, 最新Googleマシンラーニング, 機械学習, 片っ端,

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機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみた。