1up noob: 2020

2020/08/26

【Python】img2pdfを使って複数画像をPDFに変換する

前回からだいぶ時間が経ちましたが、目標である「漫画などの固定レイアウトEpubを目次付きPDFに変換するプログラムを作る」を達成するため、今回は前段階として、Pythonで連番を付けた複数画像ファイルをPDFに変換する方法を検討しました。

PythonのPDF関連のライブラリは、多い様で、PyPDF2やReportLabなどを使用した例の記事が多数ヒットしますが、これらのライブラリの更新はしばらく行われていない様です。

img2pdf

最近、img2pdfというライブラリが手軽かつ画像の再変換無しに使えるということで、日本語の紹介記事が多数書かれています。img2pdfでは、pdfの処理にpikepdfやpdfrwが用いられている様です。またpikepdfは、Python3.8にも対応するなど積極的に更新されています。

参考リンク

ただ、簡単に変換するという目的以外の細かい設定を解説しているサイトが見つからなかったので、少し細かい設定を試してみました。
画像ファイルは、左からゼロ埋めしたファイル名になったもの（001.png, 002.png, ...）を使用しました。
img2pdfを用いてタイトル、作成者、およびキーワードなどのプロパティを設定したPDFが作成可能です。

また、見開きや表示倍率、フルスクリーン表示などの設定もできます。

参考：https://manpages.debian.org/testing/img2pdf/img2pdf.1.en.html

img2pdfをコマンドラインから使う際は、見開きなどの設定ができますが、img2pdf(version 0.4.0)のconvert関数を使うと上手くいかず手こずりました。

上記の通り、parse_layout関数を通すなどすると動きました。
恐らくバグだと思いますが誰もこの機能を使っていない為、指摘されていないのかも知れません。

問題点：TwoPageRight、TwoPageLeftに対応していない

ページレイアウトは、現在(img2pdf version 0.4.0)では
single：「単一ページ」に相当
onecolumn：「連続ページ」に相当
twocolumnright：「連続見開きページ(表紙)」に相当
twocolumnleft：「連続見開きページ」に相当
にしか対応していません。

img2pdf.py（「PageLayout」に関する部分）を少し書き換えれば、
TwoPageRight: 「見開きページ(表紙)」に相当
TwoPageLeft: 「見開きページ」に相当

にも対応されることができます。

問題点：R2L (右綴じ)に対応していない

pdfrwは対応している様なので、こちらとの併用が必要になるかと思います。

追記:2022/12/09
pikepdfで右綴じ変換のプログラムを作成されている方がいらっしゃったので、リンクを貼ります。

続き

2020/08/17

【Python】Google People API でGoogle連絡先と住所録CSVを同期する

前々回、前回とサラミした記事になってしましましたが、Google People APIを使って住所録のcsvをGoogle連絡先に同期するプログラムが完成したので公開します。
これまで作成したコードを利用していますので、仕様が分からない時は、これまでの記事を参照下さい。

sample.csvについて

Fake Name Generatorや疑似個人情報データ生成サービスで作成した偽個人情報です。
たまたま実在する人物になっている可能性は低いと思いますが、利用の際はご留意ください。
Google CSV形式に近づけてありますが、微妙に間違っているかもしれません。create_contact_bodyの関数を弄れば、好きなCSV形式に対応できます。

同期方法について

userDefinedに修正日と住所録内のidを設定することで、更新差分を判定しています。

問題点：credentials.jsonの流用

credentials.jsonがQuickstart.pyのものを流用したプログラムとなっているので、アプリケーション名などが正しく設定できていません。今後、設定の仕方が分かれば更新したいと思います。
とりあえず動かす分には現状で問題ないはず...

【関連記事】

2020/06/20

【Python】Google People API でGoogle連絡先の追加/削除する

前回に引き続き、Google People APIを触ってみます。
会社のデータベースや年賀状作成ソフトから出力した住所録のcsvをGoogle連絡先に同期させることを目標として設定しました。

本記事では、csvのファイルを読み込んで、Google連絡先に追加する部分を作成したので公開します。

住所録のcsvファイルの構成は、色々あるかと思いますが、Google連絡先からエクスポートされる際にも使用されているGoogle CSV 形式に事前に合わせてあると仮定して、プログラムを作成します。

Google CSV 形式について

Google CSV形式は恐らく以下のような構成になっているかと思います。

各列名	各列の説明
Name	氏名
Given Name	名
Additional Name	ミドルネームなど
Family Name	姓
Yomi Name	氏名のよみがな
Given Name Yomi	名のよみがな
Additional Name Yomi	ミドルネームなどのよみがな
Family Name Yomi	姓のよみがな
Name Prefix	敬称(名前の前)；Mr.やMrs.、Dr.など
Name Suffix	敬称(名前の後)；様、先生など
Initials	イニシャル
Nickname	ニックネーム
Short Name	ショートネーム
Maiden Name	旧姓
Birthday	誕生日
Gender	性別
Location
Billing Information	請求情報
Directory Server
Mileage
Occupation	職業
Hobby	趣味
Sensitivity
Priority
Subject
Notes	メモ
Language	言語
Photo
Group Membership	グループ
E-mail 1 - Type	E-mail 1の種類；Home、Work、Mobileなど
E-mail 1 - Value	E-mail 1のアドレス
E-mail 2 - Type	E-mail 2の種類；Home、Work、Mobileなど
E-mail 2 - Value	E-mail 2のアドレス
Phone 1 - Type	Phone 1の種類；Home、Work、Mobileなど
Phone 1 - Value	Phone 1の電話番号
Phone 2 - Type	Phone 2の種類；Home、Work、Mobileなど
Phone 2 - Value	Phone 2の電話番号
Phone 3 - Type	Phone 3の種類；Home、Work、Mobileなど
Phone 3 - Value	Phone 3の電話番号
Address 1 - Type	Address 1の種類；Home、Workなど
Address 1 - Formatted	Address 1の住所
Address 1 - Street	Address 1の番地・区画
Address 1 - City	Address 1の市町村
Address 1 - PO Box	Address 1の私書箱
Address 1 - Region	Address 1の都道府県
Address 1 - Postal Code	Address 1の郵便番号
Address 1 - Country	Address 1の国
Address 1 - Extended Address	Address 1のアパートの部屋番号など
Address 2 - Type	Address 2の種類；Home、Workなど
Address 2 - Formatted	Address 2の住所
Address 2 - Street	Address 2の番地・区画
Address 2 - City	Address 2の市町村
Address 2 - PO Box	Address 2の私書箱
Address 2 - Region	Address 2の都道府県
Address 2 - Postal Code	Address 2の郵便番号
Address 2 - Country	Address 2の国
Address 2 - Extended Address	Address 2のアパートの部屋番号など
Organization 1 - Type	Organization 1の種類；会社、学校など
Organization 1 - Name	Organization 1の名前
Organization 1 - Yomi Name	Organization 1のよみがな
Organization 1 - Title	Organization 1での役職
Organization 1 - Department	Organization 1での部署
Organization 1 - Symbol
Organization 1 - Location	Organization 1の場所
Organization 1 - Job Description	Organization 1での仕事内容
Custom Field 1 - Type	カスタムフィールド（自由に設定可能な領域）
Custom Field 1 - Value	カスタムフィールド（自由に設定可能な領域）

参考：http://googleapis.github.io/google-api-python-client/docs/dyn/people_v1.people.html#createContact

と以上の様に多くの情報が、Google連絡先には登録可能です。
人によっては列の項目がこれよりも多かったりするかも知れませんが、上記の場合のcsvを、インポートするプログラムを組みます。
上記のカスタムフィールドは同期させる時に必要な「修正日」や「住所録内でのID」などを想定しています。
また、CP932やShift_JISで保存されたcsvを想定していません。事前に他のプログラムで処理してあるものとします。

問題点：削除用のバッチ処理コードが実装されていない

stackoverflowの当該質問では、

一時的に削除用のグループを作成して、そこに削除したい全てのメンバーを移動し、一時的なグループごと削除するという方法が掲示されていました。

しかし、contactGroups.members.modifyでは、連絡先全体(people/me)を指定することができない様なので、結局は、逐次のグループ移動処理が必要になると思います。

前回作成したコードを一部流用して作成したのが以下のものです。

作成したコード

必要なファイル：credentials.json、contacts.csv

以下のページにAPIの仕様がまとまっているので開発の上で役に立つかと思います。

People API - Google APIs

続き

2020/06/19

【Python】Google People API でGoogle連絡先を取得する

Google連絡先の取得、追加、削除などを行うにはGoogle Contacts APIやGoolge People APIが利用できます。
しかし、Contacts APIは、People APIに置き換わっていくそうなので、これからGoogle連絡先と連携するアプリケーションを作成する際はPeople APIの方を用いると良いかも知れません。
個人的な経験ですが、G SuiteのGoogle連絡先を更新する時Contacts APIでは上手く行きませんでしたが、People APIでは更新できました。ですが、今のところ、People APIではContacts APIの機能を全て互換出来ている訳ではない様です…

PythonからPeople APIを使う

Google People APIをPythonから使うためのサンプルコードとしては、公式ドキュメントに記載してあるPython Quickstartがあります。

本サイトでは、会社のデータベースや年賀状作成ソフトから出力した住所録のcsvをGoogle連絡先に同期させることを目標として、プログラムを作成しようと思います。
本記事では、Python Quickstart内のquickstart.pyを元にGoogle連絡先のデータを取得・表示するコードを作成したものを公開します。

People APIの有効化と必要なライブラリのインストール

まずは、Python Quickstartの内容に従って、サンプルコードquickstart.pyが動く状態にします。
下記のコードでは、ここでダウンロードしたcredentials.jsonをそのまま利用します。
また、People APIは、現時点ではPython 2.6以上に対応していますが、Python 2系統はサポートが終了し、Python 3系への移行が推奨されることから、
本サイト記載のコードは、Python 3系環境で実行することを想定しています。

問題点：people.connections.listのpageSizeの上限

公式ドキュメントによると、記事作成時(2019.06.19)時点では、pageSizeは1~1000の間しか設定出来ない様です。（少し前まで上限は2000だった様な…？）

この上限を超える件数の連絡先を取得したい場合は、nextPageTokenを利用すると良い様です。

作成したコード

必要なファイル：credentials.json

以下のページにAPIの仕様がまとまっているので開発の上で役に立つかと思います。

People API - Google APIs

続き

2020/03/03

【3.2万円PC】ThinkCentre M75q-1 Tinyを購入しました

一部界隈で話題な3.2万円で買える第三世代Ryzen5搭載の小型PC、ThinkCentre M75q-1 Tinyを購入しました。n番煎じなので、特に購入方法などは記載しませんが、納期や使用感などについて残しておこうと思います。

注文から到着まで

納期

注文日：2020/01/31
到着日：2020/02/28
と注文から発送まで約3週間、発送から到着まで約1週間と一ヶ月ほどかかりました。

新型コロナウィルスの影響のせいもあるかと思いますが、すぐ欲しいという人向けではないですね。

購入価格

以前のモデルを、職場で使用したことがあり、サイズ感や静音性などが気に入っていました。
今回は自分のお財布での購入なのでケチった構成です。
購入内容は以下の通り、最安構成のカスタマイズです。

製品名	価格	合計
ThinkCentre M75q-1 Tiny:価格.com限定パフォーマンス・AMD Ryzen 5 Pro 3400GE (3.30GHz, 2MB) ・8GB PC4-21300 SODIMM ・1TB ハードディスクドライブ, 7200rpm 2.5インチ 7mm	¥29,200	¥29,200
Lenovo USB Type-C - スリムチップアダプター	¥1,875	¥1,875
	小計	¥31,075
	税金	¥3,107
	送料	¥0
	合計	¥34,182

また、一部サイトで紹介のある通り、楽天のRebateを通して購入したので、5%のポイント還元をゲットしました。

34,182円-1,709ポイント＝実質32,473円での購入になりました。

時期によっては、10%還元なども行っているようなので、購入時期次第では更にお得に購入出来そうです。

数日使った感想としては、Wi-Fi/Bluetoothモジュールは追加しておいても良かったかもと若干後悔していますが、今のところはなしでも事足りています。

購入後のカスタマイズ

注意：保証対象外になる可能性もあるので自己責任で実施してください。

SSDへの換装

ケース裏側の蓋を開けると、M.2スロットがあるので、以前購入したSSDを差してWindows10をクリーンインストールしました。
元々ついていた1TBのHDDはデータ用のDドライブに変更しました。
CrystalDiskMarkでの速度の計測結果の比較は以下の通りです。

HDD	SSD換装後

当然ですが、かなり高速になり、OSの起動速度などの使用感も良くなりました。
マザーボードがPCIe 4.0対応でない様で、Raed速度は3500MB/s程度ですが、実用上十分だと思います。

注文時の公式カスタマイズだと、SSDの変更の料金は以下の通り。

512GBのM.2 SSDへの変更で+41,800円かかりますが、今回、追加したCSSD-M2B5GPG3VNF（500GB）は15,000円程度で購入したので、約27,000円節約できました。
本体が3.2万円であることを考えるとこの差は大きいです。
1TBのM.2 SSDに変更したい場合、例えばCSSD-M2B1TPG3VNF（1TB）は、実売価格20,000円程度なので、60,000円程度節約できます。
M.2 SSDの追加はかなり簡単なので、自分でのカスタマイズがかなりお得感があり、満足度が高いのではないでしょうか。

メモリの増設

ケース裏側の蓋を開けるとメモリスロットは二つあり、注文時は、DDR4 8GBメモリ×1枚を選択したので、もう一枚メモリが追加できる状態。
カスタマイズ時には、PC4-21300(DDR4-2666) SODIMM 8GBとなっていましたが、なぜかMicron製のPC4-25600(DDR4-3200) SODIMM 8GBが搭載されていました。

同一規格が良かろうと思い、以下の商品を注文しました。

こちらのメモリも製造元はMicronですが、Crucialのブランドで販売されています。
購入時点でのヨドバシ.comの販売価格は5,240円（10％ポイント還元）でしたが、ポイントが余っていたので全額ポイントで購入しました。
元々ついていたのが、PC4-25600(DDR4-3200)メモリだったので、同規格のメモリを追加購入しましたが、
Ryzen 5 Pro 3400GEの対応規格がPC4-23400(DDR4-2933)までで、Lenovoでの標準がPC4-21300(DDR4-2666)なので、PC4-21300(DDR4-2666)の追加でも問題ないかと思います。

メモリの増設も差し込むだけなので、かなり簡単に完了しました。