Abstract 世の中にはいくつか書籍検索APIがあるわけですがそれぞれについてまとめました．ただそれだけだと既存の記事の焼き直しになってしまうので500冊のデータセットについて各APIがどの程度の書籍を網羅しているかとAPIの応答速度を集計しました． 本題の前に データセットについて 書籍検索系のAPIでは対応している書籍の数が気になると思います．書籍検索APIについてまとめた記事は数多くあるのですが，そのAPIが何冊の本に対応しているかというのはわかりません．ある程度定量的な話ができるように自分が今まで読んできた本から無作為に抽出した500冊の本のISBNコードデータセットを利用します． ISBN-10 から ISBN-13の変換 ISBNコードと一口に言っても10桁のものと13桁のものがありなかには13桁のISBNコードにしか対応していないAPIがあります．今回のデータセットはIS

とある個人プロダクトを作ろうと思いついた時に、自分で欲しいなと思ったたのもあり、Pythonでとあるライブラリを作成してみました。 今回開発したものJpndlpyという名前の国立国会図書館から情報を取得するHTTPクライアントライブラリを作成しました。 国立国会図書館は、書籍タイトルや著者などの図書情報をAPIとして公開しています。国立国会図書館のAPIはいろんなプロトコルでAPIを公開しており、今回はOpenSearch形式のAPIからHTTPで図書情報を取得するためのPythonから使えるHTTPクライアントのライブラリを作成しました。 GitHub内などを探してみても同じような物を作っている方がいなかったため、自分が欲しかったというのもあり、開発してみました。 PyPiにも公開しましたので、随時アップデートしていく予定です。 国立国会図書館とは国立国会図書館とは、日本国内で発行された

おとといカレント-Rで流れた「RDAのエレメントセットの名前空間、RDA Registry.infoを更新」というニュースに、びくっとしました。 これまで、同委員会では公開されたレジストリであるOpen Metadata RegistryにRDAエレメント等を登録し、名前空間を定義し、http://rdvocab.infoを利用して語彙へのURI付与を行ってきました。 RDA Registry.infoでは、RDAのエレメントセットに加えて、RDAのエレメントセットを利用する際の事例やデータセット、RDAのエレメントとその他の名前空間とのマッピングなど、RDAに関する情報をまとめて提供しているとのことです。RDAのエレメント等の名前空間のURIにはhttp://rdaregistry.info/が付与されているようです。 というのも仕事（eXtensible Catalog）で名前空間が

先日、国立国会図書館サーチ（以下、NDLサーチ）が提供するOAI-PMH（ハーベスト用API）を利用して国立国会図書館デジタルコレクション（以下、国デコ）のメタデータ（書誌情報）を取得してみた。 ごく一部の方（[twitter:@uakira2]さんや[twitter:@yuta1984]さん）の参考になることもあるかもしれないので、メモ。 問：近デジ図書資料の内訳（PD／非PD）は？ 今年4月、インプレスR&D×Amazonの『NDL所蔵古書POD』に関するプレスリリースに、「現在、近代デジタルライブラリーには、約35万点のパブリックドメイン古書が登録されています」との記述があった。 しかし、近デジで公開されている約35万点の図書には、著作権保護期間満了のほかに、著作権者の許諾や文化庁長官の裁定を受けたものも含まれるため、「約35万点のパブリックドメイン」は正しくない。 では、約35万点

オープンデータをつかう図書館、オープンデータをつくる図書館（完全版）＠京都図書館大会（2015.8.17）

前も似たようなこと書きましたが． 近々数千冊の図書がやってくる→書架を空けないと→どのあたり（請求記号）をどのくらい空けたらいいんだろう？→目録登録前なので請求記号は決まってないけど図書のリストはあるようだ→そのリストにISBNが入ってればCiNii Books APIでNDC引っこ抜いてきてざっくりとした分布は把握できるんじゃないか？ ……という話になったのですが． ISBNをキーにしてOpenSearchを呼び出し， http://ci.nii.ac.jp/books/opensearch/search?isbn=9780071748896 RDFのURLを抽出して， http://ci.nii.ac.jp/ncid/BB06372916.rdf RDFからNDCを抜き出……あれ？ない？ http://ci.nii.ac.jp/ncid/BB06372916.rdf http://ci

Web ページからデータを抽出してデータベースに突っ込むことに性的興奮を覚えるみなさん、 ScraperWiki 使うとキモチイイですよ。以上です。 そうではないみなさんには少々の説明が必要かと思いますので少々書きます。 ScraperWiki はスクレーパ（Web ページをスクレイピングするスクリプト）とスクレイピングで得られたデータを共有しようぜっという Web サービスです。Wiki と名が付いていますが Wiki っぽいページ構成になってるわけではなく、スクレーパやデータを誰でも編集できるようにして成果を共有するという理念が Wiki と共通しているのが由来みたいです。 ScraperWiki を使うとスクレーパを作るのがラクになります： Web ベースのエディタでスクレーパを書き、その場で実行できる PHP、 Python または Ruby が使える（HTML パーサなどのモジュ

Web関連技術の標準化団体World Wide Web Consortium（W3C）は米国時間2009年8月18日，さまざまな分類体系を記述するための言語仕様「Simple Knowledge Organization System（SKOS）」をW3C勧告（Recommendation）として公開した。図書館で利用される書籍の分類ルールなどの知識体系をXMLで表現することが可能で，セマンティックWeb実現につながるとしている。 SKOSは，図書分類や類語集，商品目録，タクソノミ／フォークソノミといった知識データの分類体系を構造化モデルとして記述し，これらをWeb上のデータと結びつけることに使えるという。セマンティックWeb用マークアップ言語Resource Description Framework（RDF）と互換性がある。オントロジ記述言語「Ontology Web Language

World Wide Web Consortium（W3C）はこのほど、概念スキーマの基本的構造を表現するモデルSKOS（Simple Knowledge Organisation System）をW3C勧告として公開しました。 SKOS Simple Knowledge Organization System Reference W3C Recommendation 18 August 2009 http://www.w3.org/TR/2009/REC-skos-reference-20090818/ W3C，分類体系用のモデル化言語「SKOS」を勧告化 – ITpro 2009/8/20付けの記事 http://itpro.nikkeibp.co.jp/article/NEWS/20090820/335755/

Office 2007のファイルを受け取ったが、自分のPCにはまだOffice 2007が入っていない。しかし、書かれている文言だけでいいから確認はしたい──。 11月30日に企業向けに正式リリースしたOffice 2007（11月7日の記事参照）。グラフが美しくなったとか、ユーザーインタフェースが刷新されたとか、特徴はいくつもあるが（11月15日の記事参照）、最も重要な変更はファイルフォーマットが変わったことだ。今後、自分がOffice 2007を導入していなくても、次第に周囲から送られてくるWordやExcelのファイルは“2007”になっていくだろう。 自分のPCで開けないファイルが送られてきたときに、どうやって中身を確認するか。Wordなら少なくとも文章の部分を、Excelならともあれ数字だけでも確認したいものだ。 Office 従来の拡張子 2007の拡張子 Word