Tomoko Furuki

▼Keyword Python, NetworkX, Bokeh, Network Analytics, PEP ▼ What? （これは何？） 　Pythonの重要な公式技術ドキュメントのひとつであるPEP（Python Enhancement Proposal）同士の参照関係を可視化するWebページです。 　① あるPEPが、他のどのPEPにリンクをしているか 　② あるPEPが、他のどのPEPからリンクされているか を、インタラクティブに可視化しています。 　「Timeline」と「Network」の2つの方法で可視化しており、「Timeline」では1hop内のPEPを年表形式で、「Network」では480以上ある全てのPEPのネットワークを表示しています。 ▼ Why? （何故作った？） 　私がPythonを学ぶ上で、技術の一次情報（PEP）を読むときの「地図」のようなものが欲しかったからです。 　初級者が中級者にステップアップする上では、どこかの誰かがまとめた二次情報ではなく、「一次情報（公式ドキュメントや論文など）を自力で噛み砕いて読む経験」が必要だと考えています。とはいえ難解で膨大な技術情報を、初学者が無策のまま読むのは大変です。 　膨大な一次情報を心折れずに読むにはどうすればよいでしょうか？ アプローチのひとつとして、「まずは全体像をざっくり把握してから、徐々に詳細を把握する」という方法が考えられます。書籍であれば「目次に目を通す」というやり方です。しかし、PEPには階層構造を持つ目次がありません（PEP 0は目次に相当しますが、全てのPEPが並列に並んでいます）。その代わり、PEPとPEPの間には「リンク」、つまり参照・被参照の関係があるーーつまり、階層構造ではなくネットワーク構造を持つドキュメント群です。 　「リンクがあるPEP同士は何らかの関係がある」 と推測できることから、PEP同士の参照関係を可視化することで「PEP全体の構造を俯瞰できる = PEPの地図になる」のではないかと考え、開発を行いました。 ▼ How? (どうやって作った？) 【データ取得・整形】BeautifulSoup4, pandas 【グラフ構造化】NetworkX 【可視化】Bokeh ・可能な限り楽に運用したい（サーバ無しでWeb上で公開したい） ・ノード数がたかだか数百程度で、そこまで大規模なグラフにはならない 上記理由により、BokehでHTMLを生成し、GitHub Pagesで公開する方法を取っています。 ▼ 資料 【PyConJP 2018】 https://bit.ly/2O4I7kw 【CodeZine記事】https://codezine.jp/article/detail/11031 【GitHub】https://github.com/komo-fr/pep_map_site ▼OSS活動 NetworkXとBokehの連携はまだ発展途上段階なので、必要に応じてOSS本体にpull requestを送っています。 ・【Bokeh】issue #8183 （https://github.com/bokeh/bokeh/issues/8183） NetworkXからBokehに変換する時、ノードとエッジの属性が引き継がれるよう改善 ・【Bokeh】issue #8311 （https://github.com/bokeh/bokeh/issues/8311） NetworkXからBokehへの変換で、固定レイアウトを扱えるよう改善