Pythonで描く最適な帰省経路

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- GitHub: https://github.com/satory074/tourad

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## 補足
- [岡崎市立中央図書館事件](https://www.wikiwand.com/ja/%E5%B2%A1%E5%B4%8E%E5%B8%82%E7%AB%8B%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E5%9B%B3%E6%9B%B8%E9%A4%A8%E4%BA%8B%E4%BB%B6)

Transcript

1. Pythonで描く最適な帰省経路 TechBrew 〜 ⼀杯のお酒で繋がるエンジニアたち〜 @福岡 @satory074
2. プロフィール 佐藤 僚太 @satory074 2019/03 公⽴はこだて未来⼤学 卒業 2019/06 ⼊社・福岡配属 SIer ・販売管理システム ・POSシステム etc… 名前 経歴
3. LTテーマについて✏
4. LTテーマについて コメントで⾏うバージョン管理︖ ディレクトリ分けによるバージョン管理︖ Excelチャット⽂化︖ ⾃社開発の紹介︖ バージョンごとにディレクトリを作成 過去のソースコードが全て残っている チャンネル = シート 話しづらい
5. 地元について 到着地 函館港 三沢空港(MSJ) 七⼾⼗和⽥駅 ⻘森空港(AOJ)
6. 地元について 過去の帰省経路 福岡空港(FUK)→ 成⽥空港(NRT)→ 東京駅 → 七⼾⼗和⽥駅 福岡空港(FUK)→ 中部国際空港(NGO)→ ⻘森空港(AOJ)
7. 地元について 過去の帰省経路 博多駅→新⼤阪駅→ 伊丹空港(ITM)→ 函館空港(HKD) 福岡空港(FUK)→ 新千歳空港(CTS)→函館駅
8. ところで。。。
9. ほとんどの⼈は 帰省に困ることはないのでは🤔 ⻘森に旅⾏するときに 思い出してください。。。
10. ⽅針 ・空港 ・新幹線 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成（スクレイピング） 2. コストの取得（スクレイピング） 3. 最⼩コストの経路計算 ・出発地: ・福岡空港(FUK) ・博多駅 ・到着地: ・函館空港(HKD) ・⻘森空港(AOJ) ・三沢空港(MSJ) ・七⼾⼗和⽥駅
11. ⽅針 ・空港 ・新幹線 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成（スクレイピング） 2. コストの取得（スクレイピング） 3. 最⼩コストの経路計算 ・出発地: ・福岡空港(FUK) ・博多駅 ・到着地: ・函館空港(HKD) ・⻘森空港(AOJ) ・三沢空港(MSJ) ・七⼾⼗和⽥駅
12. スクレイピング ・利⽤規約 ・robots.txt 気をつけること ・実⾏間隔 スクレイピングが禁⽌されていないか確認 /robots.txtにルールが書いてあることが多い 処理によるが1秒以上︖
13. スクレイピング ・BeautifulSoup ・Selenium ライブラリ 静的なスクレイピング 動的な操作やレンダリングされたページの スクレイピングが可能
14. スクレイピング FlyTeam JAL 就航路線 https://flyteam.jp/airline/jal/routes 就航路線
15. スクレイピング FlyTeam JAL 就航路線 https://flyteam.jp/airline/jal/routes 就航路線 × 禁⽌されてるっぽい。。。
16. スクレイピング FlyTeam 利⽤規約 https://flyteam.jp/docs/terms 就航路線
17. スクレイピング 情報新幹線 新幹線料⾦表 http://www.shinkansen.co.jp/ryoukin_tokaido_sanyo.html その他 →新幹線の路線⼀覧・料⾦表 ×だいたいダメ
18. スクレイピング トラベルコ 国内格安航空券 https://www.tour.ne.jp/j_air/ その他 →航空券の料⾦取得 ×だいたいダメ
19. スクレイピング 福岡空港 https://www.fukuoka-airport.jp/ その他 →出来たとしても空港ごとに個別対応が必要︖ ×だいたいダメ
20. 終 著作・制作 satory074
21. ⽅針転換🤞
22. ⽅針 ・空港 ・新幹線 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成（⼒技💪） 2. コストの取得（⼒技💪） 3. 最⼩コストの経路計算 ・出発地: ・福岡空港(FUK) ・博多駅 ・到着地: ・函館空港(HKD) ・⻘森空港(AOJ) ・三沢空港(MSJ) ・七⼾⼗和⽥駅
23. ⽅針 ・空港 ・新幹線 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成（⼒技💪） 2. コストの取得（⼒技💪） 3. 最⼩コストの経路計算 ・出発地: ・福岡空港(FUK) ・博多駅 ・到着地: ・函館空港(HKD) ・⻘森空港(AOJ) ・三沢空港(MSJ) ・七⼾⼗和⽥駅
24. 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成💪 a. 空港⼀覧・就航路線図 ・主要空港の全路線を 💪で作成 例) JALのHND→ITMは 20,000円 ・コストは⼀旦 20,000円で作成
25. 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成💪 b. 新幹線 駅⼀覧・路線図 ・新幹線の全路線を 💪で作成 例) のぞみの東京→品川は 2,960円 ・コストもすべて作成
26. 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成💪 c. 駅と空港間のデータ作成 ・駅と空港⼀覧から、 同じ都道府県にある時 移動可能として作成 例) HND→東京は 3,000円 ・コストは⼀旦 3,000円で作成
27. 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成💪 c. 駅と空港間のデータ作成 名称から都道府県名を特定するために Google Maps API (Geocoding)を利⽤
28. 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成💪 c. 駅と空港間のデータ作成 ⽇本で対応していない 機能もある。。。 Google Maps Platform https://developers.google.com /maps?hl=ja
29. ⽅針 ・空港 ・新幹線 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成（⼒技💪） 2. コストの取得（超︕⼒技💪） 3. 最⼩コストの経路計算 ・出発地: ・福岡空港(FUK) ・博多駅 ・到着地: ・函館空港(HKD) ・⻘森空港(AOJ) ・三沢空港(MSJ) ・七⼾⼗和⽥駅 価格サイト⾒て ⼿作業で更新。。。 ↓
30. ⽅針 ・空港 ・新幹線 1. ランドマークと路線図の⼀覧作成（⼒技💪） 2. コストの取得（超︕⼒技💪） 3. 最⼩コストの経路計算 ・出発地: ・福岡空港(FUK) ・博多駅 ・到着地: ・函館空港(HKD) ・⻘森空港(AOJ) ・三沢空港(MSJ) ・七⼾⼗和⽥駅
31. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・辺の重みが⾮負 ・最短経路問題を解く 福岡→函館の最短経路（最⼩コスト）︖ ・ある頂点から全頂点への 最短コストを求める
32. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・初期コストを設定 ・現在ノードのコストを確定 0 ∞ ∞ ∞ ∞ ∞
33. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・選択中のノードに隣接しているものの内、 未確定のノードのコストを最⼩値に更新 0 9,000 ∞ ∞ 12,000 10,000
34. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・未確定のノードの中で コストが最⼩のものを選択 ・選択したノードのコストを確定 0 9,000 ∞ ∞ 12,000 10,000
35. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・選択中のノードに隣接しているものの内、 未確定のノードのコストを最⼩値に更新 0 9,000 ∞ 46,000 12,000 10,000 （以下繰り返し）
36. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・未確定のノードの中で コストが最⼩のものを選択 ・選択したノードのコストを確定 0 9,000 ∞ 46,000 12,000 10,000 （以下繰り返し）
37. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・選択中のノードに隣接しているものの内、 未確定のノードのコストを最⼩値に更新 0 9,000 32,000 46,000 12,000 10,000 （以下繰り返し）
38. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・未確定のノードの中で コストが最⼩のものを選択 ・選択したノードのコストを確定 0 9,000 32,000 46,000 12,000 10,000 （以下繰り返し）
39. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・選択中のノードに隣接しているものの内、 未確定のノードのコストを最⼩値に更新 0 9,000 32,000 37,000 12,000 10,000 （以下繰り返し）
40. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・未確定のノードの中で コストが最⼩のものを選択 ・選択したノードのコストを確定 0 9,000 32,000 37,000 12,000 10,000 （以下繰り返し）
41. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・選択中のノードに隣接しているものの内、 未確定のノードのコストを最⼩値に更新 0 9,000 32,000 35,000 12,000 10,000 （以下繰り返し）
42. 3. 最⼩コストの経路計算 ダイクストラ法 福 岡 愛 知 東 京 函 館 ⼤ 阪 9,000 10,000 12,000 25,000 22,000 37,000 ⻘ 森 3,000 21,000 ・未確定のノードの中で コストが最⼩のものを選択 ・選択したノードのコストを確定 0 9,000 32,000 35,000 12,000 10,000 （以下繰り返し） 福岡→函館の最⼩コストが求まった︕
43. 3. 最⼩コストの経路計算 Pythonでの実装 ・NetworkXで簡単に実装できる →簡単にグラフ問題が書けるがTLEしやすい︖ ・networkx.dijkstra_path()で最短経路が求まる →今回は、いくつかの候補から経路を選ぶため、 nexworkx.shortest_simple_paths()を使⽤
44. 3. 最⼩コストの経路計算 実⾏してみる ・出発地: 福岡空港(FUK) 博多駅 ・⽬的地: ⻘森空港(AOJ) 三沢空港(MSJ) 函館空港(HKD) 七⼾⼗和⽥駅
45. 3. 最⼩コストの経路計算 結果 ・同じ路線の新幹線が 経路として出ている。。。 ・とはいえ、⾶⾏機を使うより 新幹線を使う⽅が安そう ・博多駅から新幹線で 東京に⾏くことはなさそう ・最⼩コストは 福岡空港(FUK) →伊丹空港(ITM) →⻘森空港(AOJ)
46. 展望とまとめ 展望 ・特にコストの取得⽅法を模索する ・それまでは⾃⼒で更新して運⽤ ・時間もコストで計算する ・レンタカーなど、他の⼿段も考慮に⼊れる まとめ お盆は福岡空港(FUK)→仙台空港(SDJ)→仙台駅→七⼾⼗和⽥駅で 帰省します
47. Pythonで描く最適な帰省経路 TechBrew 〜 ⼀杯のお酒で繋がるエンジニアたち〜 @福岡 @satory074 ⼒技 今回作成したコードの⼀部です→