Chromeの履歴

SQLとか全然知らないから何箇所かggってかき集めて実行。

cp ~/Library/Application\ Support/Google/Chrome/Default/History ~/History

で履歴ファイルを一応コピっておいて

$ sqlite3 History 
SQLite version 3.19.3 2017-06-27 16:48:08
Enter ".help" for usage hints.
sqlite> .mode csv
sqlite> .output result.csv
sqlite> SELECT kst.term, datetime(v.visit_time/1000000-11644473600,'unixepoch','localtime') as visit_time
   ...> FROM keyword_search_terms as kst
   ...> inner join visits as v
   ...> on kst.url_id = v.url
   ...> order by v.visit_time DESC;
sqlite> .exit

とかで、~/result.csv に検索キーワードと検索した日が出てくる。凄い！

こっから人名っぽいのを探したいが、Web をスクレイピングして機械学習させる・・・ってのでは性能評価とか大変だし、実装も大変なので手を抜いて・・・

#! /usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

import sys, re
import csv

def main():
    keywords = set()

    with open(sys.argv[1]) as f:
        reader = csv.reader(f)
        for row in reader:
            keywords.add(row[0])

    for word in keywords:
        if re.search(r"\s+", word):
            continue
        if re.search(r"[0-9a-zA-Z]", word):
            continue
        if 3 <= len(word) <= 6:
            print(word)

if __name__ == "__main__":
    main()

で処理する。これでウエンツ瑛士でも谷口ジローでも美空ひばりでも浦沢直樹でもわりと簡単に見つけることができる。はず。(機械学習でやる場合に苗字がウエンツだとか名前がジローであるのを拾えるように学習させるのがちょっと面倒臭そう・・・。普通の人名リストでは不足な気がする・・・)