Les débutants acquièrent des informations sur les balises Qiita et visualisent et considèrent le TOP10.

Objectif

Je voudrais étudier la corrélation entre le nombre d'articles et le nombre d'abonnés dans le classement des balises Qiita (TOP10) au 14 juillet 2020.

Classement des tags au 14 juillet 2020

Classement marque Nombre d'articles Nombre d'abonnés
Première place Python 43447 79118
2ème place JavaScript 35443 77167
3ème place Ruby 28098 42793
4e Rails 24287 29232
5ème place PHP 20276 47787
6ème place AWS 19735 8584
7e place iOS 16253 38170
8ème place Java 15026 50361
9ème place Docker 14948 7636
10e Swift 14702 7268

environnement

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('marque: %s' ,response.data[i].id);
        console.log('Nombre d'articles: %d' ,response.data[i].items_count);
        console.log('Nombre d'abonnés: %d' ,response.data[i].followers_count);
        console.log('');
  }
}
main();

Résultat d'exécution

marque: Python
Nombre d'articles: 43447
Nombre d'abonnés: 79118

marque: JavaScript
Nombre d'articles: 35443
Nombre d'abonnés: 77167

marque: Ruby
Nombre d'articles: 28098
Nombre d'abonnés: 42793

marque: Rails
Nombre d'articles: 24287
Nombre d'abonnés: 29232

marque: PHP
Nombre d'articles: 20274
Nombre d'abonnés: 47787

marque: AWS
Nombre d'articles: 19735
Nombre d'abonnés: 8584

marque: iOS
Nombre d'articles: 16253
Nombre d'abonnés: 38170

marque: Java
Nombre d'articles: 15206
Nombre d'abonnés: 50361

marque: Docker
Nombre d'articles: 14948
Nombre d'abonnés: 7636

marque: Swift
Nombre d'articles: 14701
Nombre d'abonnés: 7268

résultat

J'ai essayé de sortir avec csv, mais je ne pouvais pas bien le faire avec cet essai ... Je l'ai copié dans un document texte, je l'ai remplacé par (virgule) et j'ai supprimé les parties inutiles.

Visualisez avec Jupyter Notebook

J'ai fait un graphique avec Jupyter Notebook, que j'étudiais jusqu'à récemment. Chargez la bibliothèque et le CSV et exécutez le code. image.png image.png

Considération

―― Ce que vous pouvez lire sur le graphique cette fois, c'est que Python et JavaScript sont très populaires. ―― Est-ce que Python est utilisé dans des domaines tels que l'IA et l'IoT et est-il de plus en plus populaire? J'ai également commencé à utiliser Raspberry pi et je me suis intéressé à Python.

à partir de maintenant

――Il semble qu'il existe des bibliothèques appelées Chart.js et ECharts.js qui peuvent dessiner des graphiques en JavaScript, je voudrais donc les visualiser la prochaine fois. `` Cette fois, c'est juste ma considération, mais je me demande pourquoi ces deux-là sont si populaires.

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