2023/03/26

【商品比較】 NTM-E50 vs YRM-N50

山善が販売している平台車の比較


山善が販売している平台車は複数ありますが、以下の2つの商品は、共に連結機能とスタッキング機能を売りにしています。
最大荷重量は異なりますが、画像や商品情報を見ても非常によく似ており、違いが分かりにくいです。

商品情報を表にすると以下の通り。

品番 NTM-E50 YRM-N50
サイズ 幅27.5×奥行41×高さ7.7cm 幅27.5×奥行41×高さ7.7cm
重量 1.2kg 1.2kg
最大荷重 80kgまで 100kgまで
材質 本体:PP
キャスター:エラストマー
本体:PP耐衝撃性
キャスター:ナイロン
オリーブドラブ
ダークブラウン
モカ
ローズピンク
オリーブドラブ(OD)
ブラック(GY)
原産国 日本 日本
特徴 縦・横方向へ簡単に連結が可能
スタッキング(積み重ね)が可能
360度回転の自在キャスター
縦・横方向へ簡単に連結が可能
スタッキング(積み重ね)が可能
360度回転の自在キャスター


結論:キャスターの素材のみが異なる。連結機能に互換性あり。


実際に、二つとも商品を購入してみたところ、連結機能に互換性がありました。


NTM-E50のエラストマー製キャスターは、家庭のフローリングなどの屋内の床で使用するには適しています。逆に、工場のような環境であれば、薬品類に強いナイロンキャスターのYRM-N50が適しています。
商品の色や最大荷重以外の違いとして、ここが最も大きな点です。

無印良品のポリプロピレン平台車


画像や商品情報を見る限り、NTM-E50と非常に似ています。
山善では販売していない白色相当…?


山善以外が販売元の商品にも同じ型のものがありそうです。この手の情報は公式がまとめて欲しいですが、事情があるのかも知れません。

2023/03/17

【Python】自作のPythonパッケージをPyPIに登録しました!

今回は、自作のPythonパッケージをPyPIに登録することができたので報告したいと思います。

作成したパッケージは、以前の記事などで、作ってきたものを拡張したもので、自炊した漫画の画像ファイルをpdfに変換するためのプログラムです。別の記事で作ったePubからpdfに変換するプログラムも組み込んでいます。

PyPIへの登録手順は、他のサイトでも紹介されているため、ここでは割愛します。詳しい手順は、参考記事などをご確認ください。

参考記事:
setup.pyファイルの書き方も初めてだったので、ドキュメントを読みながら苦労しました。結局、setup.pyファイルでミスをしてしまい、PyPIにファイルをあげて直ぐに更新版をリリースすることになってしまいました。
似たような名前のパッケージがすでに登録されていることもあるので、パッケージ名を考えるところが難しいかもしれません。

今回、私が登録したPythonパッケージのソースコードは以下のGitHubリポジトリで閲覧することができます。また、改良のアイデアやバグ報告などがあれば、Github上でIssueを立てていただければ幸いです。

2023/02/14

【Python】foliumでGoogle Mapのマーカーアイコンを表示する

以前もfolium関連で似たような記事を書きましたが、今回は別の機能を試してみます。

folium.features.CustomIcon()は、自作のアイコンなどを表示するための機能ですが、自前の画像でなくても指定できるようなので、Googleがホストしているアイコン画像を試してみました。
また、今回の記事からGithub Gistを使って、コードだけでなく、実行結果のマップのhtmlを記事に埋め込んでいます。過去の記事の一部も書き換えました。

参考: 実装例: 実行例:

注意点:ループを使用して、複数点に同じカスタムアイコンを設定する際には、ループ内でカスタムアイコンを初期化する必要がある。

参考:
Google Chart APIで数字のアイコンを設定した例:
二桁までの数字なら問題なく表示できそうです。
実行例:

2023/01/07

【Python】複数枚のPNG画像をJPEGに圧縮してPDFに変換する

過去に何度もimg2pdfを利用した複数画像からPDFへの変換を記事にしていますが、本記事ではPNG画像をJPEG画像に圧縮してからPDFに変換する方法を試します。
PNG画像とJPEG画像の特性については解説しませんが、PDFにした時のファイルサイズの削減が目的です。 変換処理を挟むので、処理時間が増加しますがファイルサイズ低減のメリットが大きければ採用する価値があると思います。
以前の記事に倣って、またいくつかの手法を比較しました。

実行環境は、以下の通りです。
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MacBook Air (M2, 2022, メモリ:16 GB)
Python 3.10.9
img2pdf 0.4.4
Pillow 9.3.0


Method1 : 画像変換によって圧縮してからPDFにする(PNG画像→JPEG画像→PDF):本記事のタイトルの手法

Method2 : img2pdfをだけ使う(PNG画像→PDF, ロスレス):以前の記事の中で書いたもの

Method3 : Pillowだけを使う(PNG画像→PDF, 圧縮):以前の記事の中で書いたもの

Method4 : Pillowだけを使う(PNG画像→PDF, 圧縮):Method3をconcurrent.futuresで並列化(Method1でもconcurrent.futuresを使用して並列化による高速化を試したため比較)

10個の異なるpng画像ファイル群での出力ファイルサイズと実行時間の比較は、以下の通りです。

Method1とMethod2の比較から分かりますが、JPEGに一度変換することでファイルサイズが小さくなり、処理速度も上がっています。
Method3とMethod4では、ファイル変換処理は同じなので当然出力ファイルサイズは同じですが、Method3とMethod4の比較から並列化の効果が分かります。今回使用した環境では、だいたい半分の時間で処理できています。


img2pdfで扱えないアルファチャンネルのある透過PNG画像も、Method1を使えば取り扱えそうです。

2022/12/16

【Python】画像のみの固定レイアウトのePubをPDFに変換する

だいぶ前から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Pythonで作りたい、ということで色々と検討してきました。 前回前々回の記事で紹介した内容になりますが、PythonのライブラリのEbookLibimg2pdfが使い勝手が良さそうだということがわかりました。

そこで本記事では、流行りの「ChatGPT」に、プログラムを作成してもらいました。
「画像のみの固定レイアウトepubを、PDFに変換するプログラムをPythonのebooklibとimg2pdfを使って作成してください」とチャットに送信した結果、以下の動画のようになりました。実際には、複数回実行して、ある程度欲しい結果になるまで繰り返し実行しています。



ChatGPTに何回か出力させたプログラムを組み合わせて、さらに足りてない部分などを加えて、修正したものが以下になります。


かなり実行速度が速く、体感的には一瞬で変換してくれました。まだ、目次の移植や右綴じへの変換などは出来ていないので、追々検討しようと思います。

ChatGPTが、吐き出したプログラムが実際には動かないプログラムというケースもありますが、今回の事例では良い精度で実行したい内容を動くプログラムにしてくれたので驚いています。 今後は、知りたいことを検索エンジンで似たようなことをやっている記事を探すのではなく、チャットで正解例を教わるような時代になるのでしょうか?
今後の進展が気になります。

追記:2022/12/18
pikepdfで右綴じにする部分を追加しました。

追記:2023/01/09
ePubからの目次を移植する部分を追加しました。
追追記:2023/02/24
Ebooklibを使わずに、BeautifulSoupを使うバージョンを作成しました。
コマンドライン実行を想定していて、綴じ方なども指定できるように変更しました。


今後は、逆に画像のみのPDFから固定レイアウトのePubへの変換プログラム作成に取り組みたいと思います。