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｡
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｡
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｡
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｡
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､
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｡
もし何か問題があれば､ 私に連絡してください｡
でもできれば､ 私が話している間に実行してほしい｡
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｡
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｡
まずは輸入車から始めようと思う｡
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｡
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｡
JupyterLabはアクティベートされた環境で育った｡
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｡
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｡
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｡
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｡
そして､ またこのノートを始めればいい｡
もう一度インポートを実行する｡
分かった｡
では､ 初期化とセットアップを行おう｡
dotのenvファイルを読み込む｡
そして､ キーが問題ないことを確認するだけだ｡
僕にとってはそうだ｡
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｡
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｡
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｡
なるほど､ これは見覚えがあるはずだ｡
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｡
そして今､ もう少し詳しく見てみよう｡
これでプレーするのは2回目だね｡
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｡
そのURLを取得するためにrequestsパッケージを使用する｡
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｡
ここは何かが違う｡
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､
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｡
そこで､ すべてのリンクをそこに保存することにする｡
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......｡
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｡
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｡
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｡
では､ それを実行してみよう｡
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｡
エドワード・ダナム
私の素晴らしいウェブサイトをご覧ください｡
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｡
そして､ 印刷広告ドットゲットコンテンツを印刷しよう｡
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？
何が出てくるか見てみよう｡
だから今はそうしている｡
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｡
でも､ 他のものも手に入れられるといいね｡
あの､ 私たちも......ちょっといいですか？
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｡
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｡
何があるのか見てみよう｡
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｡
ええと､ プリントを持っていない方が簡単かもしれない｡
こうすればいいんだ｡
私たちはそれらをそこにリストアップする｡
その方が簡単だろう？
そう､ これだ｡
以下は､ 私のウェブページにあるすべてのリンクです｡
そしてそれらは現在､ この変数リンクに保存されている｡
それがはっきりすればいいのだが｡
分かった｡
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､
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｡
彼らからより多くの情報を集めることができる｡
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｡
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､
ここにあるもののように､ 赤いニリングになりそうです｡
あるいは､ それとは関係ないようなこともある｡
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｡
それは本当に難しいことだ｡
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｡
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｡
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｡
もちろん､ GPT4ミニはそういうことをやってくれる｡
それをタスクとして依頼すればいいのだ｡
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､
フロンティア・モデルに委ねて「これをやってくれ｡