WEBVTT 00:00.050 --> 00:04.520 そして、 Jupyter Labへようこそ!Jupyter Labは僕の大好きな場所のひとつだ。 00:04.670 --> 00:12.350 あなたのスクリーンにJupyter Labが現れたら、 おそらく私たちの8週間分の仕事がすべて入っているルート・ディレクトリにたどり着くだろう。 00:12.380 --> 00:17.150 もちろん、 ここをダブルクリックすれば1週目に入ることができる。 00:17.150 --> 00:25.100 週目に入りましたので、 5日目に向かっていただきたいと思います。 00:25.100 --> 00:30.830 つまり、 初日にすでに作ったものを土台にして、 ウェブをスクラップし、 00:30.830 --> 00:38.900 その会社について詳しく調べ、 それをパンフレットに使うというビジネス・チャレンジだ。 00:39.230 --> 00:43.820 もし何か問題があれば、 私に連絡してください。 00:43.820 --> 00:47.690 でもできれば、 私が話している間に実行してほしい。 00:47.690 --> 00:49.940 あるいは、 その後にまた戻ってきて、 それをやり直すかもしれない。 00:49.940 --> 00:57.140 そして、 そのコツは、 何枚かのプリントを追加して、 すべての時点で何が起こっているのかに自信を持っていると自分自身を本当に納得させることだ。 00:57.140 --> 00:59.120 まずは輸入車から始めようと思う。 00:59.120 --> 01:04.790 Shiftを押しながらEnterを押してインポートを実行することを忘れないでください。 01:04.790 --> 01:10.970 最も可能性が高いのは、 なぜかアクティベートされた環境で動いていないことだ。 01:10.970 --> 01:14.150 JupyterLabはアクティベートされた環境で育った。 01:14.150 --> 01:21.020 Lmms がプロンプトに表示されているか、 ターミナルウィンドウに表示されているか、 Anaconda プロンプトに表示されているかを確認する。 01:21.020 --> 01:26.090 もしそうでなければ、 その部分をもう一度始めて、 助けが必要ならReadmeを見てください。 01:26.120 --> 01:35.600 状況によっては、 カーネルと呼ばれるPythonプロセスを再起動する必要があるかもしれません。 01:35.600 --> 01:41.630 カーネル・メニューを開き、 カーネルを再起動してすべてのセルの出力をクリアする。 01:41.630 --> 01:45.230 そして、 またこのノートを始めればいい。 01:45.260 --> 01:47.150 もう一度インポートを実行する。 01:47.570 --> 01:48.560 分かった。 01:48.590 --> 01:51.200 では、 初期化とセットアップを行おう。 01:51.200 --> 01:53.810 dotのenvファイルを読み込む。 01:53.810 --> 01:56.930 そして、 キーが問題ないことを確認するだけだ。 01:57.110 --> 01:58.730 僕にとってはそうだ。 01:58.730 --> 02:00.830 そして願わくば、 それがあなたにとっても良いものであったことを。 02:00.830 --> 02:05.000 そうでなければ、 トラブルシューティングノートで原因を突き止めよう。 02:05.030 --> 02:12.620 そして、 GPT4の廉価版であるGPT4ミニにモデルを設定している。 02:12.950 --> 02:15.800 なるほど、 これは見覚えがあるはずだ。 02:15.800 --> 02:20.900 次のセルでは、 第1週に作成したクラスのウェブサイトを見てみよう。 02:20.900 --> 02:23.660 そして今、 もう少し詳しく見てみよう。 02:23.660 --> 02:26.120 これでプレーするのは2回目だね。 02:26.120 --> 02:31.550 これは、 URLを渡して作成するクラスであることを覚えているだろう。 02:31.550 --> 02:37.100 そのURLを取得するためにrequestsパッケージを使用する。 02:37.400 --> 02:44.570 そしてコンテンツを収集し、 Beautifulsoupという素晴らしい解析パッケージを使って解析する。 02:44.600 --> 02:46.520 ここは何かが違う。 02:46.520 --> 02:52.880 タイトルとコンテンツを解析し、 不要なものを取り除くだけでなく、 02:52.910 --> 03:02.450 このページで参照されているリンクを集め、 self dot linksと呼ばれるものに集める。 03:02.450 --> 03:06.170 そこで、 すべてのリンクをそこに保存することにする。 03:07.310 --> 03:15.560 そして、 この小さな線は、 ASTゼロ・ワンのプレビューを通過したところなので、 うまくいけばいいのですが......。 03:15.590 --> 03:21.590 私たちは、 ああ、 申し訳ないが、 ああ、 キャンバスを持つGPTの4人に、 この一部を説明してくれるように頼んだ。 03:21.590 --> 03:24.320 だから、 もしかしたら、 これはもうあなたにとってとても身近なことなのかもしれない。 03:25.010 --> 03:30.920 それから、 getcontentsというメソッドを用意して、 このウェブページが何をするのかを記述する。 03:30.920 --> 03:32.330 では、 それを実行してみよう。 03:32.330 --> 03:38.210 では、 編集者がウェブサイトを作る前にやったことをもう一度やろう。 03:41.450 --> 03:42.110 エドワード・ダナム 03:42.110 --> 03:46.700 私の素晴らしいウェブサイトをご覧ください。 03:46.730 --> 03:49.670 とても単純な話だけど、 今の僕らにとってはいいテストだよ。 03:49.670 --> 03:55.460 そして、 印刷広告ドットゲットコンテンツを印刷しよう。 03:55.640 --> 04:00.680 前回、 タイトルと本文だけを印刷したのを覚えているだろうか? 04:00.770 --> 04:02.150 何が出てくるか見てみよう。 04:02.150 --> 04:03.230 だから今はそうしている。 04:03.230 --> 04:07.940 私たちが手にするのは、 またしてもタイトルであり、 ボディである。 04:07.940 --> 04:10.460 でも、 他のものも手に入れられるといいね。 04:10.640 --> 04:14.430 あの、 私たちも......ちょっといいですか? 04:14.460 --> 04:18.900 さて、 Getcontentsの一部として、 タイトルと内容を1つの長い文字列で取得する。 04:18.900 --> 04:25.350 しかし、 もうひとつ見ておきたいのは、 エディター・ドット・リンクとは何かということだ。 04:25.860 --> 04:27.870 何があるのか見てみよう。 04:28.920 --> 04:37.320 そして今、 このリンク変数に、 私のウェブページにあるすべてのリンクがあることがわかるだろう。 04:37.440 --> 04:39.720 ええと、 プリントを持っていない方が簡単かもしれない。 04:39.750 --> 04:41.310 こうすればいいんだ。 04:41.340 --> 04:42.510 私たちはそれらをそこにリストアップする。 04:42.510 --> 04:43.620 その方が簡単だろう? 04:43.650 --> 04:44.730 そう、 これだ。 04:44.760 --> 04:47.430 以下は、 私のウェブページにあるすべてのリンクです。 04:47.430 --> 04:49.800 そしてそれらは現在、 この変数リンクに保存されている。 04:49.830 --> 04:51.750 それがはっきりすればいいのだが。 04:52.200 --> 04:53.220 分かった。 04:53.250 --> 05:00.030 今、 私たちが会社案内を作っていて、 ウェブページを提供し、 それを使ってより多くの情報を収集させたい場合、 05:00.030 --> 05:06.690 これらのリンクのいくつかをたどって、 どのようにできるかを考えてもらいたい。 05:06.720 --> 05:08.400 彼らからより多くの情報を集めることができる。 05:08.400 --> 05:11.250 しかし、 これらのリンクのすべてが関連するわけではない。 05:11.250 --> 05:15.120 これらのリンクのいくつかは、 おそらくアナリティクスのタグに含まれているものであろう、 05:15.120 --> 05:17.950 ここにあるもののように、 赤いニリングになりそうです。 05:17.950 --> 05:23.140 あるいは、 それとは関係ないようなこともある。 05:23.170 --> 05:33.220 これで、 販売パンフレットを作成する目的で、 リンクが関連性があるかどうかを把握するコードを書くのは本当に難しくなった。 05:33.220 --> 05:34.930 それは本当に難しいことだ。 05:34.960 --> 05:43.090 もうひとつは、 スラッシュ・アバウトのようなものへのリンクを、 完全なURLに置き換えることだ。 05:43.090 --> 05:47.800 そして、 それはコードを使えば簡単にできるかもしれないが、 それでも決して簡単な作業ではない。 05:47.800 --> 05:56.290 これらのリンクのどれが関連性があるのか、 そしてホストを含む完全なURLは何なのかを把握しようとするコードが組み合わされている。 05:56.290 --> 06:04.240 もちろん、 GPT4ミニはそういうことをやってくれる。 06:04.240 --> 06:06.760 それをタスクとして依頼すればいいのだ。 06:06.760 --> 06:12.100 これは、 微妙で複雑なタスクを手作業でコード化するのではなく、 06:12.100 --> 06:20.350 フロンティア・モデルに委ねて「これをやってくれ。