前回はスクレイピング効率を高めるためにプロキシサーバを作ろうという試みを行なって終わった． 今回は具体的にどのようにデータを集めるか検討する．

LOD チャレンジ 2021に昨年秋～年末にかけて制作したものを応募した． 本命の方は受賞を逃したが，副産物として生まれた記事がLOD プロモーション賞を受賞した．

https://zenn.dev/ningensei848/articles/virtuoso_on_gcp_faster_with_cos

python でデータを扱うにあたり，Notebook を使わない選択肢はないだろう． Google が提供する Colaboratory を使って，「下書き」的にコードを書いていく．

https://colab.research.google.com/

改めて，Netkeiba からスクレイピングをやっていく． Python でやるのは，リクエストに間隔を開ける都合上，多少時間がかかっても問題がないことや，DataFrame 系の資産を使い回せることが利点として挙げられる

https://github.com/Ningensei848/ml4keiba

もともとは Next.js の知見を貯めるために vercel では普通のアプリとして，GitHub Pages では SSG としてブログをつくる予定だった．が， Docusaurus で全然いいしむしろデザイン対応の手間を考えたら Next.js で全部自分でやるのは（無限にこだわり続けてしまって）完成しない！という結論を得た．