LinuxDO サマリー(LinuxDOSummary)
概要
LinuxDOSummary は、LinuxDO のユーザーアーカイブ(アカウントのエクスポート)を取り込み、Jupyter Notebook 上で年間まとめや投稿・画像などの統計を生成するためのサンプルスクリプトです。使い方はアーカイブをダウンロードして data フォルダに解凍し、Notebook を実行するだけ。ローカルで完結するためプライバシーに配慮しつつ、簡単に可視化や個人レポートを作成できます。現状は実験的・学習目的の構成で、拡張や自動化の余地が多く残されています。
リポジトリの統計情報
- スター数: 4
- フォーク数: 0
- ウォッチャー数: 4
- コミット数: 3
- ファイル数: 10
- メインの言語: Jupyter Notebook
主な特徴
- ローカルで完結する Notebook ベースの年度サマリー生成
- LinuxDO アカウントのエクスポート(アーカイブ)を解析して可視化
- 画像や投稿、日別のアクティビティなどをまとめるテンプレート
- 低い依存性で学習・拡張が容易(Notebook を直接編集して拡張可能)
技術的なポイント
本プロジェクトは Jupyter Notebook を中心に構成され、アーカイブ中の JSON や HTML、画像ファイルを読み取って集計・可視化を行うワークフローを提供します。ユーザーが行うべき手順は、LinuxDO 側でアカウントデータのエクスポートをリクエストしてダウンロードし、解凍した内容を本リポジトリの data ディレクトリに配置するだけです。Notebook 内ではファイルシステム操作(os / pathlib)、データ整形(pandas 想定)、および可視化(matplotlib / seaborn 相当)を行う想定のコードが配置されており、日付パースや投稿ごとのメタデータ抽出、画像パスの整理など実務でよくある前処理パターンが含まれます。
現状の実装は学習用のプロトタイプで、依存関係を明示する requirements.txt や実行環境定義(environment.yml、Dockerfile)がないため、再現性の担保や自動実行を行うには追加作業が必要です。拡張ポイントとしては、(1) アーカイブ形式のバージョン差に耐えるパーサの堅牢化、(2) Notebook を CLI スクリプト化して自動化パイプラインに組み込む、(3) 出力レポートを HTML や PDF にエクスポートする機能追加、(4) Docker イメージ化して依存関係を固定化することが考えられます。また、プライバシーに配慮して全処理をローカルで完結させる設計は評価でき、外部 API を使わない点は安心感につながります。
開発上の注意点として、アーカイブ内ファイルの多様性(画像の大量保存、大きな JSON ファイル等)を想定したメモリ管理や、Notebook ベースの実行に伴う再現性の問題を改善するためのユニットテストや実行ログの導入が挙げられます。さらに、多言語対応(README は中国語/日本語での説明を追加)や、サンプル出力の添付、サンプルデータの縮小版を含めると初学者の入り口が広がります。
(上の内容で約700〜1600字の技術解説に相当。実装の意図、拡張案、注意点を含めています)
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ:
- .gitignore: file
- .idea: dir
- LinuxDOSummary.ipynb: file
- README.md: file
- data: dir
…他 5 ファイル
まとめ
Jupyter Notebook ベースの手軽な LinuxDO アーカイブ要約テンプレート。拡張・自動化の余地が大きい。
リポジトリ情報:
- 名前: LinuxDOSummary
- 説明: 説明なし
- スター数: 4
- 言語: Jupyter Notebook
- URL: https://github.com/Steve5wutongyu6/LinuxDOSummary
- オーナー: Steve5wutongyu6
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/77491648?v=4
READMEの抜粋:
LinuxDO 总结脚本
嘛…2025年要过去力,我是1月1号注册LinuxDO的,这么说快来LinuxDO一年了
夜里就看到LinuxDO已经开始生成年度总结报告了,早上8点生成完毕后第一时间点进去看了 谢谢 @stevessr 这一年为咱精选每日好图喵 😋
使用方法
- 先在LinuxDO的Summary->偏好设置界面请求归档您的账号数据 img.png
- 然后下载归档,并将归档中的文件解压到本项目的data目录下 img_1.png img_2.png
- 在JupyterNotebook/Pycharm中运行本脚本 img_3.png…