Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
I like sushi
Search
Naoya Ito
September 17, 2015
Technology
15
11k
I like sushi
すしルート#2 でのLT資料です
Naoya Ito
September 17, 2015
Tweet
Share
More Decks by Naoya Ito
See All by Naoya Ito
Haskell を武器にして挑む競技プログラミング ─ 操作的思考から意味モデル思考へ
naoya
7
1.7k
Haskell でアルゴリズムを抽象化する / 関数型言語で競技プログラミング
naoya
21
7.2k
Functional TypeScript
naoya
18
6.6k
TypeScript 関数型スタイルでバックエンド開発のリアル
naoya
75
37k
シェルの履歴とイクンリメンタル検索を使う
naoya
16
6.5k
20230227-engineer-type-talk.pdf
naoya
91
80k
関数型プログラミングと型システムのメンタルモデル
naoya
63
110k
TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
29
36k
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
naoya
67
24k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI駆動開発の実践とその未来
eltociear
2
490
日本の AI 開発と世界の潮流 / GenAI Development in Japan
hariby
1
390
MariaDB Connector/C のcaching_sha2_passwordプラグインの仕様について
boro1234
0
1k
テストセンター受験、オンライン受験、どっちなんだい?
yama3133
0
150
Authlete で実装する MCP OAuth 認可サーバー #CIMD の実装を添えて
watahani
0
170
「図面」から「法則」へ 〜メタ視点で読み解く現代のソフトウェアアーキテクチャ〜
scova0731
0
490
202512_AIoT.pdf
iotcomjpadmin
0
140
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
Building Serverless AI Memory with Mastra × AWS
vvatanabe
0
510
Oracle Database@AWS:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
1
400
Microsoft Agent Frameworkの可観測性
tomokusaba
1
110
[Data & AI Summit '25 Fall] AIでデータ活用を進化させる!Google Cloudで作るデータ活用の未来
kirimaru
0
3.8k
Featured
See All Featured
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
1.8k
Redefining SEO in the New Era of Traffic Generation
szymonslowik
1
170
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
2
260
Leveraging LLMs for student feedback in introductory data science courses - posit::conf(2025)
minecr
0
88
sira's awesome portfolio website redesign presentation
elsirapls
0
89
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
65
35k
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
0
1k
Visual Storytelling: How to be a Superhuman Communicator
reverentgeek
2
400
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
73
Color Theory Basics | Prateek | Gurzu
gurzu
0
150
Designing Experiences People Love
moore
143
24k
Reality Check: Gamification 10 Years Later
codingconduct
0
1.9k
Transcript
*MJLFTVTIJ /BPZB*UP ,BJ[FO1MBUGPSN *OD
h"p://tenshoku.mynavi.jp/it-‐engineer/knowhow/naoya_sushi/13
͢͠
None
ߴ͍
ߴ͍͓ۚΛग़͢ͳΒ ྑ͍͓ళʹߦ͖͍ͨ
৯˓ά
ܦݧతʹ • ۜ࠲ߴධՁͷ͓ళ͕ଟ͍ͳɺͱ͔ • ܙൺणͷߴ͍ళ͕গͳ͍ͳɺͱ͔ • ߴ͍͓ళߴͦ͏ɺͱ͔ • ͜ͷՁ֨Ͱ͜ͷͷ͓ళ͓ಘͩɺͱ͔
ݟ͑ΔԽ͍ͨ͠
ݟ͑ΔԽ • σʔλΛͬͯݟ͑ΔԽ͍ͨ͠ • "1*ͳ͍ • "1*͕ͳ͍ͳΒͿͬ͜͵͚ৗࣝͷൣғ Ͱਓ༷ͷΞΫηεΛࣗಈԽ͢Εྑ͍ ͡Όͳ͍ –
ౖΒΕͨΒ͝ΊΜͳ͍͞ŋŋŋ
໘ͳ͜ͱ ▪「銀座駅」「鮨」の検索結果のURL h"p://tabelog.com/tokyo/A1301/A130101/R3368/rstLst/sushi/?SrtT=rt&sk=鮨 &svd=20150916&svt=1900&svps=2&LstCos=0&LstCosT=0&RdoCosTp=2&LstSitu=0&LstR ev=0&ChkCoupon=0&yahoo_ppc=0&ChkCampaign=0&Srt=D&sort_mode=1 ʮᲔʯೖͬͯΔ͚Ͳʮۜ ࠲ʯ͕ೖͬͯͳ͍
Ͳ͏Ҭ໊ͷΫΤϦΛ֬ఆ͠ ͨͱ͜ΖͰಈతʹҬใ ʹมͯ͠ΫΤϦͯ͠ΔΆ͍
୯७ͳ)551(&5Ͱ ͩΊ͔
None
/JHIUNBSF • /PEFKTϞδϡʔϧ • ϔουϨεϒϥβͷϋΠϨϕϧ"1*Λఏڙ – 1IBOUPN+4 – &MFDUSPO •
ϒϥβͷڍಈΛࣗಈԽ • $BTQFS+4ΑΓ͞Βʹએݴతʹॻ͚Δ • ԿͰͦΜͳ໊લ – 1IBOUPN ༓ྶ ˠ$BTQFSˠ/JHIUNBSF ͩͱࢥ͏
/JHIUNBSF&YBNQMF var Nightmare = require('nightmare'); yield Nightmare()
.goto('http://yahoo.com') .type('input[title="Search"]', 'github nightmare') .click('.searchsubmit');
ॾʑ • WͰͳ͘Wͬͨ – &MFDUSPOϕʔεʹมΘ͕ͬͨػೳ͕গ͠མͪͯΔ • useragent()ͳͲͷ"1*͕ফ͑ͨ • σόοάग़ྗͷใ͕গͳ͍ •
ϒϥβͷݴޠใΛ੍ޚͰ͖ͳ͍ – "1*গ͠ҧ͏ͷͰҙ • yieldͰॻ͚ΔͷҎ߱
ਓ͕ೖྗ͢Δͱ͖ͷϑ ϩʔΛ࠶ݱ
)5.-ͷύʔε DIFFSJPͰ
ΤΫηϧ • Ҭ͝ͱʹಘͨσʔλΛΤΫηϧ – ۜ࠲ɺຊɺܙൺणɺஙŋŋŋ • ͦΕͧΕళฮ͘Β͍ – είΞ – Ձ֨ଳ • Ձ֨ͱείΞͷࢄਤΛ࡞Δ
ۜ࠲ 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000
ܙൺण 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000
݁ߏΘ͔Δ 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7 3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 ܙൺणʹߴՁ֨ଳͷධ Ձͷߴ͍͓ళ͕ͳ͍ ۜ࠲ධՁͷߴ͍ߴڃళ ͕ͻ͠Ί͍͍ͯΔ ʮܙൺणߴڃҿ৯ళີूଳͷׂʹྑ͍͓Ე͞Μগͳ͍ʯŋŋŋͱ͍͏ᷚຊ͔ ͦͦ͢͠͞Μগͳ͍
ຊ 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000
ங 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000
͔Δ͘ߟ
ۜ࠲ 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 ܦݧతʹ͘Β͍͋Εϋζ Ϩগͳ͍ͷͰͦ͜Λᮢʹ͠ ͯΈΔ
ۜ࠲ 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 ίεύͷྑ͍ళ͋Δ ་٢ຕҎ্ͷߴڃళ ͳΒ͜ͷ͋ͨΓ͕ೲಘ ײ͕ߴͦ͏ ४ߴڃళͰຬͷߴ ͦ͏ͳ͓ళ ඞͣ͠ߴՁ֨ͳΒධ Ձ͕ྑ͍Θ͚Ͱͳ͍
ຊ 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 ۜ࠲ͱࣅ͍ͯΔ ۜ࠲ʹൺֱͯ͜͠ͷՁ ֨ଳͷߴධՁళ͕গͳ ͍ Ձ֨ଳͰߴධՁ ͷళͳ͍
ங 2.9 3.1 3.3 3.5 3.7
3.9 4.1 4.3 4.5 0 5,000 10,000 15,000 20,000 25,000 Ձ֨ଳͷ͓ళ ີू͍ͯ͠Δ ૂ͍ ૂ͍
ײ • શൠతʹՁ֨ଳධՁ͕ौΊʹͳΔ – ҆ͯ͘͘Β͍ͳΒίεύྑ͍ͷͰ • ջ͕Թ͔͍ͳΒۜ࠲ຊ – ͨͩ͠ຊʹߦ͘ͳΒத్ආ͚Δ –
ۜ࠲ຊΑΓબࢶ • ࠷ߴڃՁ֨ଳͰͳͯ͘ྑ͍ళ͕݁ߏ͋Δ • ஙொͷنʹର͕ͯ͢͠͠ଟ༷ɻ • ܙൺण͢͠ʹ͔ͳ͍ – ͳ͓നۜߴྠඌ·Ͱߦ͘ͱ৭ʑ͓ళ͕͋Γ·͢ ˞͋͘·ͰείΞΛ৴͢ΔͳΒɻ͋·Γਅʹड͚ͳ͍Ͱ͍ͩ͘͞Ͷ
5IBOLT ͢͠Ώ͖ $ ͋ΘΏ͖ $$#:/$/%