文章を解析して#を付与して返却。
2024.03.04
おはようございます、文章を解析して#を付与して返却…Qiitaの丸コピです。
SNSでの使用することを考えて作りました。文章を解析して名詞と形容詞の文字の先頭に#を付与して返却します😌。
レンタルサーバーでは動きませんがawsやgcp,vpsなどでは動く作りになっています。
作った経緯はこういうサービスが無かったので作りました?。
因みにexecの脆弱性が気になるところですので対応が必要かもです🙇。
※phpやPythonのインストールはご自身で行ってください。
#前処理 mecab-python3バージョンは1.0.8です
sudo apt-get install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8
sudo pip install mecab-python3
pip install unidic-lite
<?php
class sharpPost
{
/**
* mecab.pyを使って文章を解析(名詞と形容詞を取り出す)
* @param $posstData
* @return array|null
*/
public function analysis($postData)
{
if(!$postData)return null;
$word = null;
exec('python py/mecab.py "'.strip_tags(htmlentities($postData)).'"',$output);// 2>&1
if(is_array($output)){
foreach($output as $val){
$analysisWord = explode("\t",$val);
if(isset($analysisWord[1]) && preg_match('/(名詞|形容詞)/',$analysisWord[1])){
$word[] = $analysisWord[0];
$word = array_unique($word);
}
}
}
return $word;
}
/**
* 文字列を置き換える処理
* @param $postData
* @param $word|null
* @return string
*/
public function replacePostData($postData='',$word=null)
{
if(is_array($word)){
foreach($word as $val){
$postData = preg_replace("/({$val})/u"," #{$val} ",$postData);
}
}
return $postData;
}
}
$textData = '単なる自分が使いたい機能です、無かったので作ってみただけです。';
$sharpPost = new sharpPost();
$word = $sharpPost->analysis($textData);
print(($sharpPost->replacePostData($textData,$word)).PHP_EOL);
import MeCab
import sys
args = sys.argv
if(args[1]):
tagger = MeCab.Tagger()
print(tagger.parse(args[1]))
タグ
analysis, args, argv if, AWS, exec, explode, foreach, htmlentities, isset, PARAM, preg_match, preg_replace, print, qiita, quot, replacePostData, return, sharpPost, tagger, tagger.parse,
MastodonAPIに先週の日曜日に鞍替え。#脱TwitterAPI有料化
2023.02.10
おはようございます、TwitterAPIの有料化始まりましたね😖。
企業ではどういう対応を取るのでしょうか。個人で作っていたサービスはサービス閉鎖する人達が増えてきましたね。自分もBotで高知県の企業を応援するサービスを作っていたのだけど、2月5日にサービスを停止しました。
このブログは予約投稿なので、これが配信された時にはTwitterから具体的なAPIの値段などが発表されていると思います。その発表次第ですがBotを再稼働するという選択も残っているのですが、どうなるかは分からないです。
そんな中でPHP言語を使用しMastodonのAPIを使って「投稿だけ」する。コードを書きましたのでお裾分けです。
https://qiita.com/taoka-toshiaki/items/483340a28c03a1828400
php Mastodon.php 'テスト投稿です'
<?php
require "config.php";
class Mastodon{
const method = "POST";
const host = "mstdn.jp";
const endpoint = "/api/v1/statuses";
public static function toot($postdata = null)
{
if(!is_null($postdata)){
$data = http_build_query($postdata);
exec('curl -X POST -d "'.$data.'" --header "Authorization: Bearer '.ACCESSTOKEN.'" -sS https://'.self::host . self::endpoint.'; echo $?',$output);
var_dump($output);
}
}
}
// 「未収載」 -> 'unlisted'
// 「公開」 -> 'public'
// 「非公開」 -> 'private'
// 「ダイレクト」 -> 'direct'
if($argv[1]){
$postdata = [
"visibility"=>"public",
"status"=>strip_tags($argv[1]),
];
Mastodon::toot($postdata);
}
<?php
define('ACCESSTOKEN','xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx');
タグ
ACCESSTOKEN, API, argv, Authorization, Bearer, BOT, echo, endpoint, exec, gt, header, lt, mastodon, null, php define, php require, quot, toot, Twitter, TwitterAPI,
あるキーワードをライクするTwitter API。
2019.11.06
さくらレンタルサーバー、もともとmecab(メカブ)が入っているらしい。
自動であるキーワードに対してライクする方法(Twitter API)です。
たぶん、こんなコードはなかったと思います、
過去記事「ワードプレス過去記事のツイートをボット化する方法。」と併用してお使いください。
そうでないと動きませんので…。
知り合いエンジニアさんとかに組み込んでもらってください。
<?php
function mecab_tw_like($txt="",$connection=Null){
if(!$txt)return false;
if(!is_object($connection))return false;
$cmd = "echo "$txt" | mecab";
exec($cmd, $opt, $return_ver);
//var_dump($opt);
foreach($opt as $key=>$val){
$r = explode("t",$val);
if(preg_match("/名詞/",$r[1])){
$statuses = $connection->get(
'search/tweets',
array(
'q' => $r[0],
'count' => '3',
'lang' => 'ja',
'locale' => 'ja',
'result_type' => 'recent',
'include_entities' => 'false'
)
);
if(is_array($statuses->statuses) and $statuses->statuses){
foreach( $statuses->statuses as $tweet ){
$id = $tweet->id;
$result = $connection->post(
'favorites/create',
array(
'id' => $id
)
);
}
}
}
}
}
タグ
API, cmd, connection, echo, exec, false, function, if, is, like, lt, Mecab, null, object, opt, php, quot, return, tw, Twitter, txt, ver, エンジニア, キーワード, コード, サーバー, さくら, ツイート, プレス, ボット, メカブ, ライク, レンタル, ワード, 併用, 方法, 自動, 記事, 過去,
たった数行のプログラムでドツボにはまる。
2018.04.14
<?php
$command = "ls -m img";
exec($command,$val,$chk);
//imglist
$imglist = explode(",",implode("",$val));
if(is_array($imglist)){
foreach ($imglist as $key => $value) {
$img64[$key] = base64_encode(file_get_contents("img/".trim($value)));
$path_parts = pathinfo($value);
$path_parts['extension']=="jpeg"?"jpg":$path_parts['extension'];
?>
<div><a href="./img/<?=trim($value)?>"><?=$value?></a><br><img src="data:image/<?=$path_parts['extension']?>;base64,<?=$img64[$key]?>"></div>
<?php
}
}
$obj["imglist"] = implode("\n\n",$img64);
ls -m というコマンドをPHPのexecという関数を使用し
画像リストを取得しようとしてどつぼにハマった・・・。
この関数、exec(“ls -m”)と書くと$valの中に配列として返却されるのだが、複数の配列に別れて返却される。なので一度、implodeを使用して一度、文字列に戻す必要がある。そしてカンマ区切りで再度、文字列分離する。
これでほっと一息つくとアウトだ!
配列化した値の前後に空白部分が入っていたり改行コードが入っていたりして画像を参照することが出来ないのだ。そのため、trim関数を使用して取り除く必要がある。
コマンドを使用して画像をリスト化して参照するメリットは何かと言えば数百枚の画像を列挙するときなどに高速で参照化することが出来るのだ。因みにコマンドでファイルの検索を行うという事なので本領発揮すると思います。
是非、お試しあれ。
タグ
-Command, -m, 3, 39, 64, array, as, base, chk, contents, encode, exec, explode, extension, file, foreach, GET, gt, if, img, imglist, implode, is, jpeg, jpg, key, ls, lt, parts, path, pathinfo, php, quot, trim, val, value, ドツボ, プログラム, 数行,
テンソルフロー的な画像解析。
2017.09.03
Tensorflow(テンソルフロー)的な画像解析をやってみました。
コードはオープンで公開する程のものではないので仕組みだけ説明します。
python classify_image.py --image_file test11.jpg
Pythonのモジュールの上記(classify_image.py)のファイルをパラメータ渡しでキックしているだけです。
モジュールはグーグルさんが書いているのを貰ってきただけです、何とも簡単に
画像を解析してくれます。ここまでたどり着くまでには長い道のりがありましたが
手順を教えます。
まず、Tensorflowをインストールして置きます。これはググれば見つかります。
TensorBoardで可視化とかしていませんので割愛します。インストールして
任意の場所に下記のモジュール(models repo)をダウンロードします。
https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/image_recognition
ダウンロードしたファイルを配下に画像を置けばおわり、その名前と共にファイルをキックして
あげるだけでOKのはずが・・・・。OKじゃねぇ、そう何か動かない。
構文間違っているじゃねぇみたいなエラーを吐くのでファイルを修正します。
この配下に「classify_image.py」ファイルがありますのでこちらを修正します。
紫で囲っている部分を削除してしまいましょう。実際、自分は削除はしませんでした。
あまりPythonの構文を分かっていないので、コマンドラインからは不必要かもしれないけれど・・・。
WEB上で動かす(呼び出す)際は必要かもしれないのでコピってコメントアウトしてます。
コメントアウト後、PHPの関数、execを使い外部コマンドでPythonを実行してみると動きます。
動いた時は感動します。ひとりニヤニヤしてました。
返却されたものを表示しているだけ・・・なんですけどね。
https://www.youtube.com/watch?v=96-5oYVi4Pg
サンプルサイトはこちらです。
http://zip358.site/labo/
タグ
AM, exec, image_file test11.jpg, models repo, python classify_image.py, TensorBoard, tensorflow, エラー, グーグル, コマンドライン, サンプルサイト, テンソルフロー, テンソルフロー的, パラメータ渡し, ファイル, モジュール, 下記, 外部コマンド, 構文, 画像解析, 配下, 関数,