PythonとGoogle Cloud, Spreadsheetで「自分のためのスポーツ観戦DX」をプロダクト化して実現した話. - Lean Baseball
プログラミングとプロダクト作りは楽しいよ, っていう「個人開発ネタ」の話です. スポーツ観戦, 具体的には野球のデータ分析DX（Digital transformation）*1を実現しました. 記事の前半はプロダクト企画とアーキテクチャ, 後半はDash（Python）を使ったマルチページ・データ・アプリケーション開発の話となります. TL;DR SpreadsheetとPythonのアプリケーションでいつでもメジャーリーガー（全選手）のパフォーマンスを好きな条件で可視化できるようにしたら野球が面白くなりました. https://example.com/batter/ohtani-shohei/2024-03-20/2024-04-28?cache=false みたいなURLを開くと, オオタニサンのパフォーマンス（現地時間2024/4/28までの数字） 以下の成績をいい感じにグラフ・可
GoとCloud Pub/SubをつかってBaseball Savantのクローラーを作ってみた - Lean Baseball
最初に言っておきます, 「野球」っていうワード以上に「エンジニアリング」なエントリーです*1. 野球方面の人は最初の雰囲気を読んで最後まで読むか判断してください, 「オオタニサン」っていうワードは出てこず「Go」「Pub/Sub」「コンテナ」とかそんなのばっかり出てきます🙏 という前置きはさておき, 最近はGoでモノを作るのが好きになってきており, 今はというと, PyCon JP 2022およびデブサミでお披露目した「野球データ基盤」の刷新をGoで少しずつやる. 野球データ基盤を構成するマイクロサービスのうち, Goでやったほうが効率良さそうなサービスをGoに書き換え. クラウドサービスは引き続きGoogle Cloud（これはマスト）だが, マイクロサービスのワークロードはCloud Runに統一*2, 可能なら「マルチコンテナ*3」を採用してサービスを一つに統一したい. といった事
PythonとGoogle Cloudを使って年間70万球の野球データをいい感じに可視化・分析するダッシュボードを作った - Lean Baseball
日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, （休んでいる間のリハビリがてら*1）PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤（ちなみにメジャーリーグです）を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて（2022/10/15 16:00-16:30）」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに
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