準備：ライブラリのインストール

Pythonのバージョンは「Python 3.14.3」です。

pipで以下のライブラリをインストールしておきます。

pip3 install tapo==0.8.12

tapo · PyPI

tapo

Unofficial Tapo API Client. Works with TP-Link Tapo smart devices. Tested with light bulbs (L510, L520, L530, L535, L610...

pypi.org

今回はTapoというライブラリを使用します。類似ライブラリの「PyP100」は長らくアップデートされておらず、最新のファームウェアに対応していません。

スマートプラグのセットアップ

スマートプラグは事前にTapoアプリに登録し、Tapoアプリで操作できる状態にしておくことが必要です。（いったん登録しておけば、Pythonから制御可能）

また、スマートプラグのファームウェアが古い場合はアップデートが必要です。古いファームウェアでは正常に動作しないことがあります。

スマートプラグのバージョンはTapoアプリで確認できます。筆者は1.4.5 Build 20240514 Rel. 36508で動作確認しました。

Tapo P105を制御するサンプルコード

#!/usr/bin/env python3.14

# TP-Link P105 スマートプラグ制御スクリプト
# インストール必要：pip install tapo==0.8.12

import sys
import asyncio
from tapo import ApiClient

async def main(ipaddress, email, password, action):
    # Tapo APIクライアントで認証し、デバイスに接続
    client = ApiClient(email, password)
    device = await client.p100(ipaddress)
    # 指定されたアクションに応じてON/OFF
    if action == "on":
        await device.on()
    elif action == "off":
        await device.off()

# 引数チェック
if len(sys.argv) == 5:
    ipaddress = sys.argv[1]
    email = sys.argv[2]
    password = sys.argv[3]
    action = sys.argv[4]
    asyncio.run(main(ipaddress, email, password, action))
else:
    print('Usage: main.py <IPaddress> <Email> <Password> <"on" or "off">')

無事に動作できました！

無事に動作させることができました。参考になれば幸いです。

フォルダ内にある.dcmファイルを動画ファイル（AVI形式）に一括変換します。DICOM形式から一般的な画像ファイル・動画ファイル形式に変換することができます。

import pydicom
import numpy as np
from PIL import Image
import cv2
import os
import argparse
from pathlib import Path
import logging

# ログ設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
logger = logging.getLogger(__name__)

class DICOMToVideoConverter:
    def __init__(self, output_dir=None):
        """
        DICOM動画変換クラス
        
        Args:
            output_dir (str): 出力ディレクトリ（Noneの場合は入力ファイルと同じ場所）
        """
        self.output_dir = Path(output_dir) if output_dir else None
        if self.output_dir:
            self.output_dir.mkdir(exist_ok=True)
        
    def convert_file_to_video(self, dicom_path):
        """
        単一のDICOMファイルを動画に変換
        
        Args:
            dicom_path (str): DICOMファイルのパス
        """
        try:
            dicom_path = Path(dicom_path)
            ds = pydicom.dcmread(dicom_path)
            
            logger.info(f"変換開始: {dicom_path}")
            logger.info(f"Modality: {getattr(ds, 'Modality', 'Unknown')}")
            logger.info(f"Series Description: {getattr(ds, 'SeriesDescription', 'Unknown')}")
            
            # ピクセルデータが存在するかチェック
            if not hasattr(ds, 'pixel_array'):
                logger.warning(f"ピクセルデータが見つかりません: {dicom_path}")
                return False
                
            pixel_array = ds.pixel_array
            logger.info(f"画像サイズ: {pixel_array.shape}")
            
            # 出力ファイル名を決定
            output_filename = f"{dicom_path.stem}.avi"
            if self.output_dir:
                output_path = self.output_dir / output_filename
            else:
                output_path = dicom_path.parent / output_filename
            
            # データタイプに応じて処理
            if len(pixel_array.shape) == 2:
                # 2D画像（単一フレーム）- 1フレームの動画として保存
                logger.info("2D画像を1フレーム動画として変換")
                self._save_as_video(pixel_array[np.newaxis, :, :], output_path, ds)
                
            elif len(pixel_array.shape) == 3:
                # 3D画像（マルチフレーム/ボリューム）
                if pixel_array.shape[0] > 1:
                    # マルチフレーム - 動画として保存
                    logger.info(f"マルチフレーム動画として変換: {pixel_array.shape[0]}フレーム")
                    self._save_as_video(pixel_array, output_path, ds)
                else:
                    # 単一フレーム - 1フレームの動画として保存
                    logger.info("単一フレームを1フレーム動画として変換")
                    self._save_as_video(pixel_array, output_path, ds)
                    
            elif len(pixel_array.shape) == 4:
                # 4D画像（時系列ボリューム）- 最初の次元をフレームとして扱う
                logger.info(f"4D画像を動画として変換: {pixel_array.shape[0]}フレーム")
                # 4D -> 3D に変換（時間軸を保持、空間軸を統合）
                if pixel_array.shape[1] == 1:
                    # (time, 1, height, width) -> (time, height, width)
                    reshaped_array = pixel_array.squeeze(1)
                else:
                    # (time, slices, height, width) -> 最初のスライスのみ使用
                    reshaped_array = pixel_array[:, 0, :, :]
                self._save_as_video(reshaped_array, output_path, ds)
                
            else:
                logger.error(f"サポートされていない配列次元: {pixel_array.shape}")
                return False
            
            return True
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"変換エラー {dicom_path}: {str(e)}")
            return False
    
    def _normalize_pixel_array(self, pixel_array, ds):
        """
        ピクセル配列を0-255の範囲に正規化
        
        Args:
            pixel_array: ピクセル配列
            ds: DICOMデータセット
            
        Returns:
            正規化されたピクセル配列
        """
        # ウィンドウレベルとウィンドウ幅を取得
        window_center = getattr(ds, 'WindowCenter', None)
        window_width = getattr(ds, 'WindowWidth', None)
        
        if window_center is not None and window_width is not None:
            # 複数の値がある場合は最初の値を使用
            if hasattr(window_center, '__iter__'):
                window_center = window_center[0]
            if hasattr(window_width, '__iter__'):
                window_width = window_width[0]
                
            # ウィンドウレベル処理
            min_val = window_center - window_width / 2
            max_val = window_center + window_width / 2
            pixel_array = np.clip(pixel_array, min_val, max_val)
            pixel_array = ((pixel_array - min_val) / (max_val - min_val) * 255).astype(np.uint8)
        else:
            # ウィンドウ情報がない場合は単純な正規化
            pixel_array = pixel_array.astype(np.float64)
            pixel_array = (pixel_array - pixel_array.min()) / (pixel_array.max() - pixel_array.min()) * 255
            pixel_array = pixel_array.astype(np.uint8)
            
        return pixel_array
    
    def _save_as_video(self, pixel_array, output_path, ds):
        """
        ピクセル配列を動画として保存
        
        Args:
            pixel_array: 3Dピクセル配列 (frames, height, width)
            output_path: 出力パス
            ds: DICOMデータセット
        """
        try:
            # フレームレートを決定（デフォルト: 10fps）
            frame_rate = 10
            if hasattr(ds, 'RecommendedDisplayFrameRate'):
                try:
                    frame_rate = float(ds.RecommendedDisplayFrameRate)
                except:
                    pass
            elif hasattr(ds, 'FrameTime'):
                try:
                    frame_rate = 1000.0 / float(ds.FrameTime)  # FrameTimeはミリ秒
                except:
                    pass
            elif hasattr(ds, 'CineRate'):
                try:
                    frame_rate = float(ds.CineRate)
                except:
                    pass
            
            # フレームレートの妥当性チェック
            frame_rate = max(1, min(60, frame_rate))
            
            height, width = pixel_array.shape[1], pixel_array.shape[2]
            
            logger.info(f"動画設定: {pixel_array.shape[0]}フレーム, {width}x{height}, {frame_rate:.1f}fps")
            
            # AVI形式で保存
            fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')
            out = cv2.VideoWriter(str(output_path), fourcc, frame_rate, (width, height), False)
            
            if not out.isOpened():
                logger.error(f"VideoWriter の初期化に失敗しました: {output_path}")
                return
            
            for i in range(pixel_array.shape[0]):
                frame = pixel_array[i]
                normalized_frame = self._normalize_pixel_array(frame, ds)
                out.write(normalized_frame)
            
            out.release()
            
            # ファイルが正常に作成されたかチェック
            if output_path.exists() and output_path.stat().st_size > 0:
                logger.info(f"✓ 動画を保存しました: {output_path}")
            else:
                logger.error(f"✗ 動画ファイルが正常に作成されませんでした: {output_path}")
                
        except Exception as e:
            logger.error(f"動画保存エラー: {str(e)}")
    
    def convert_directory(self, dicom_dir):
        """
        ディレクトリ内のすべての.dcmファイルを動画に変換
        
        Args:
            dicom_dir (str): DICOMファイルが含まれるディレクトリ
        """
        dicom_dir = Path(dicom_dir)
        
        # .dcmファイルを探索
        dcm_files = []
        
        # 再帰的に.dcmファイルを検索
        for pattern in ['**/*.dcm', '**/*.DCM']:
            dcm_files.extend(dicom_dir.glob(pattern))
        
        # 重複を除去してソート
        dcm_files = sorted(list(set(dcm_files)))
        
        if not dcm_files:
            logger.warning(f".dcmファイルが見つかりません: {dicom_dir}")
            return
        
        logger.info(f"{len(dcm_files)}個の.dcmファイルを発見しました")
        
        # 変換統計
        success_count = 0
        failed_count = 0
        
        for dcm_file in dcm_files:
            logger.info(f"\n[{success_count + failed_count + 1}/{len(dcm_files)}] 変換中: {dcm_file.name}")
            
            if self.convert_file_to_video(dcm_file):
                success_count += 1
            else:
                failed_count += 1
        
        # 結果サマリー
        logger.info(f"\n{'='*60}")
        logger.info(f"変換完了サマリー")
        logger.info(f"{'='*60}")
        logger.info(f"総ファイル数: {len(dcm_files)}")
        logger.info(f"成功: {success_count}")
        logger.info(f"失敗: {failed_count}")
        logger.info(f"成功率: {success_count/len(dcm_files)*100:.1f}%")
        
        if self.output_dir:
            logger.info(f"出力先: {self.output_dir}")
        else:
            logger.info(f"出力先: 各ファイルと同じディレクトリ")

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='DICOMファイルを一括でAVI動画に変換')
    parser.add_argument('input_dir', help='DICOMファイルが含まれるディレクトリのパス')
    parser.add_argument('-o', '--output', help='出力ディレクトリ（省略時は入力ファイルと同じ場所）')
    parser.add_argument('-v', '--verbose', action='store_true', help='詳細ログを表示')
    
    args = parser.parse_args()
    
    if args.verbose:
        logging.getLogger().setLevel(logging.DEBUG)
    
    input_dir = Path(args.input_dir)
    
    if not input_dir.exists():
        logger.error(f"指定されたディレクトリが存在しません: {input_dir}")
        return
    
    if not input_dir.is_dir():
        logger.error(f"指定されたパスはディレクトリではありません: {input_dir}")
        return
    
    converter = DICOMToVideoConverter(args.output)
    converter.convert_directory(input_dir)

if __name__ == "__main__":
    # 使用例の表示
    print("=== DICOM一括動画変換プログラム ===")
    print("フォルダ内のすべての.dcmファイルを[元ファイル名].aviに変換します")
    print()
    print("使用方法:")
    print("python dicom_converter.py <DICOMディレクトリ> [-o 出力ディレクトリ] [-v]")
    print()
    print("例:")
    print("python dicom_converter.py ./dicom_folder/")
    print("python dicom_converter.py ./dicom_folder/ -o ./output/ -v")
    print()
    print("特徴:")
    print("- フォルダ内の.dcmファイルを再帰的に検索")
    print("- 各ファイルを個別のAVI動画に変換")
    print("- 2D画像も1フレームの動画として変換")
    print("- マルチフレームDICOMは適切なフレームレートで動画化")
    print("- 出力先未指定時は元ファイルと同じ場所に保存")
    print()
    
    # コマンドライン引数がある場合は実行
    import sys
    if len(sys.argv) > 1:
        main()
    else:
        print("対話式使用例:")
        print("converter = DICOMToVideoConverter('./output/')")
        print("converter.convert_directory('./dicom_folder/')")

使用方法については以下の通り。

=== DICOM一括動画変換プログラム ===
フォルダ内のすべての.dcmファイルを[元ファイル名].aviに変換します        

使用方法:
python dicom_converter.py <DICOMディレクトリ> [-o 出力ディレクトリ] [-v]

例:
python dicom_converter.py ./dicom_folder/
python dicom_converter.py ./dicom_folder/ -o ./output/ -v

特徴:
- フォルダ内の.dcmファイルを再帰的に検索
- 各ファイルを個別のAVI動画に変換
- 2D画像も1フレームの動画として変換
- マルチフレームDICOMは適切なフレームレートで動画化
- 出力先未指定時は元ファイルと同じ場所に保存

学会発表に使えます。

C:\Users\aaa\AppData\Local\Programs\Python\Python310\lib\site-packages\selenium\webdriver\common\windows\selenium-manager.exe --browser chrome.
WARN    Error getting version of chromedriver 126. Retrying with chromedriver 125 (attempt 1/5)
WARN    Error getting version of chromedriver 125. Retrying with chromedriver 124 (attempt 2/5)
WARN    Error getting version of chromedriver 124. Retrying with chromedriver 123 (attempt 3/5)
WARN    Error getting version of chromedriver 123. Retrying with chromedriver 122 (attempt 4/5)
WARN    Error getting version of chromedriver 122. Retrying with chromedriver 121 (attempt 5/5)
ERROR   The chromedriver version cannot be discovered

対応するバージョンのChromeDriverがインストールされていないとのこと。

でも、SeleniumManagerを使っているので、自動でインストールされるはず。

こういうときの対処法をご紹介します。

対処法：Seleniumをアップデートする

Seleniumをアップグレードしましょう。

pip install --upgrade selenium

これだけで解決します。

upgrade後に再度プログラムを実行すると、PCにインストールされているChromeに対応した適切なバージョンのChromeDriverを自動的にインストールし、プログラムを実行してくれるようになります。

PyPDF2のインストール

今回のサンプルではPythonでPDFを扱えるライブラリ「PyPDF2」を使っていきます。

GitHub - py-pdf/pypdf: A pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF files

A pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF files - py-pdf/pypd...

github.com

pipコマンドでインストールできますので、あらかじめインストールしておきましょう。

pip install PyPDF2

PDFをパスワードで保護するには？

さっそくコードをご紹介します。

import os
from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter

# PDFファイルのパス
filepath="test.pdf"
# パスワード
password="password"

# PDFを読み込む
reader = PdfReader(filepath)
# 新しいPDFを作成する
writer = PdfWriter()

# 既存ファイルからページを取り込む
for page in reader.pages:
    writer.add_page(page)

# パスワードでファイルを暗号化
writer.encrypt(password)

# 暗号化したPDFを保存する
#   元のファイル名に_encryptedをつけたファイル名で保存する
with open(os.path.splitext(os.path.basename(filepath))[0]+"_encrypted.pdf", "wb") as f:
    writer.write(f)

スクリプトの最初でパスワードで保護したいPDFファイルのパスとパスワードを指定します。

# PDFファイルのパス
filepath="test.pdf"
# パスワード
password="password"

スクリプトを実行すると、パスワードで保護されたPDFが生成されます。ファイル名はもとのファイル名に「_encrypted」という文字列が付与されたものとなります。

大量のPDFを一気にパスワードで保護する

複数のPDFファイルを一括でパスワード保護するスクリプトもご紹介しましょう。

import os
import glob
from PyPDF2 import PdfReader, PdfWriter

# PDFファイルのパス
folderpath="C:/Users/user/Desktop/pdf"
# パスワード
password="password"


# ファイルの一覧を取得する
files=glob.glob(folderpath+"/*.pdf")
print(files)

# ファイルごとに処理する
for file in files:
                
    # PDFを読み込む
    reader = PdfReader(file)
    # 新しいPDFを作成する
    writer = PdfWriter()

    # 既存ファイルからページを取り込む
    for page in reader.pages:
        writer.add_page(page)

    # パスワードでファイルを暗号化
    writer.encrypt(password)

    # 暗号化したPDFを保存する
    outpath=os.path.join(folderpath,os.path.splitext(os.path.basename(file))[0])
    with open(outpath+"_encrypted.pdf", "wb") as f:
        writer.write(f)
    print("ファイルを暗号化しました:"+outpath)
    
print("処理終了")

上記スクリプトを実行すると、デスクトップにあるフォルダ（ここではC:/Users/user/Desktop/pdf）にあるすべてのPDFをパスワードで保護します。

PyPDF2のインストール

今回のサンプルではPythonでPDFを扱えるライブラリ「PyPDF2」を使っていきます。

GitHub - py-pdf/pypdf: A pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF files

A pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF files - py-pdf/pypd...

github.com

pipコマンドでインストールできますので、あらかじめインストールしておきましょう。

pip install PyPDF2

ページ数を取得するには？

さっそくPDFのページ数を取得してみましょう。

from PyPDF2 import PdfReader

# PDFを読み込む
reader = PdfReader("sample.pdf")
# ページ数を取得する
print(len(reader.pages))

たった3行です。

ページ数を取得することができました。

PyPDF2のインストール

今回のサンプルではPythonでPDFを扱えるライブラリ「PyPDF2」を使っていきます。

GitHub - py-pdf/pypdf: A pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF files

A pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF files - py-pdf/pypd...

github.com

pipコマンドでインストールできますので、あらかじめインストールしておきましょう。

pip install PyPDF2

そもそもPDFのメタデータとは？

PDFにはメタデータを格納することができます。

例えば、PowerPointで作成したPDFには、表題がタイトルとして格納されています。Adobe Acrobat Readerなどのアプリケーションで確認することができます。

今回はPythonでこれらのデータを取得する方法をご紹介します。

タイトルを取得するには？

メタデータからタイトルを取得してみましょう。

from PyPDF2 import PdfReader

# PDFを読み込む
reader = PdfReader("sample.pdf")

# メタデータを取得する
meta = reader.metadata

# タイトルを出力
print(meta.title)
# サブタイトルを出力
print(meta.subject)

上記PDFに対して実行すると、以下のように出力されます。

タイトルはです
None

PDFの作成者を取得するには？

メタデータに含まれている場合は、PDFを作成したユーザー名も取得することができます。

from PyPDF2 import PdfReader

# PDFを読み込む
reader = PdfReader("sample.pdf")

# メタデータを取得する
meta = reader.metadata

# 作成者を出力
print(meta.author)

PyPDF2のインストール

今回のサンプルではPythonでPDFを扱えるライブラリ「PyPDF2」を使っていきます。

GitHub - py-pdf/pypdf: A pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF files

A pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF files - py-pdf/pypd...

github.com

pipコマンドでインストールできますので、あらかじめインストールしておきましょう。

pip install PyPDF2

とりあえず抽出してみる

さっそくPyPDF2を使って、PDFファイルからテキストデータを取り出してみます。

ここでは、Pythonスクリプトと同じ階層のディレクトリ（フォルダ）にsample.pdfというPDFファイルがあるとします。

このsample.pdfの1ページ目に含まれるテキストを抽出してみましょう。以下のコードを実行します。

from PyPDF2 import PdfReader

# PDFファイルを読み込む
reader = PdfReader("a.pdf")
# 1ページ目を取得する
page = reader.pages[0]
# ページからテキストを抽出する
print(page.extract_text())

実行すると、以下のように出力されます。

Lorem Ipsum  
"Neque porro quisquam est qui dolorem ipsum quia dolor sit amet, consectetur, adipisci velit..."  
"There is no one who loves pain itself, who seeks after it and wants to have it, simply because it is pain..."  
What is Lorem Ipsum?  
Lorem Ipsum  is simply dummy text of the printing and typesetting industry. Lorem Ipsum has 
been the industry's standard dummy text ever since the 1500s, when an unknown printer took a 
...以下略

1ページ目の内容がきちんと出力されましたね。

ファイル全体のテキストを抽出するには？

上記のサンプルでは1ページ目に含まれるテキストのみ抽出しました。PyPDF2では、ページごとにテキストを抽出する必要があります。

PDFのすべてのページからテキストを抽出するには、以下のようなコードとなります。

from PyPDF2 import PdfReader

# PDFファイルを読み込む
reader = PdfReader("sample.pdf")
# 各ページからテキストを抽出する
for page in reader.pages:
    print(page.extract_text())

PDFファイルに含まれるすべてのページからテキストを抽出するには、各ページに対して、順番にテキストの抽出を行う必要があります。

上記のコードを実行すると、すべてのページのテキストを抽出することができます。

PythonでPDFに含まれるテキストを抽出するサンプルコードをご紹介しました。

PyPDF2を活用すると、仕事で必要なPDF処理をPythonで効率化することができます。ぜひお試しください。

Davinci Resolveでは出力される字幕ファイルのタイムコードがずれるバグがあります。Davinci Resolveで出力された字幕ファイルをこのスクリプトで処理することにより、ズレを修正することができます。

pysrtのインストール

Pythonからsrtを取り扱うには、pysrtというライブラリが便利です。

GitHub - byroot/pysrt: Python parser for SubRip (srt) files

Python parser for SubRip (srt) files. Contribute to byroot/pysrt development by creating an account on GitHub.

github.com

pysrtを使うと、いともかんたんにsrtファイルの内容を編集することができます。

pip install pysrt

pipでインストールしておきましょう。

タイムコードをずらすスクリプト

タイムコードを一気にずらすにはどうすればよいのでしょうか。

さっそくスクリプトをご紹介しましょう。

import pysrt
import os
import sys

print("python srtshift.py [filepath(.src)] [seconds]")

# ファイルパスを取得する
filepath=os.path.abspath(sys.argv[1])

# コンソールにファイルパスを表示
print('target file：'+filepath)
print('shift time：'+sys.argv[2])
print()

# ファイルを開いて、タイムコードをシフトする
subs = pysrt.open(filepath)
subs.shift(seconds=float(sys.argv[2]))
subs.save(filepath, encoding='utf-8')

# 完了
print('finish!')

第1引数にSRTファイルのパス、第2引数にシフトさせたい秒数を指定して実行すると、SRTファイルのすべてのタイムコードを修正することができます。

実行してみる

Windowsの方はコマンドプロンプト、MacOSの方はターミナルを開いて、以下のコマンドを実行します。

python srtshift.py "ファイルパス" "ずらす秒数"

例えば、3秒遅らせるには以下のようにします。

python srtshift.py "c:\Users\user\Desktop\字幕1.srt" +3

シフトする秒数は、少数で指定することもできます。

python srtshift.py "c:\Users\user\Desktop\字幕1.srt" +3.2

ボット制作にはTweepyがおすすめ！

Pythonからツイートしたいときに便利なライブラリが「Tweepy」です。

Tweepyを使わなくても、ツイートを投稿したり、ほかの人のツイートにリプライしたりすることができますが、Tweepyを使うことでさらにかんたんにTwitterボットを作成することができます。

pip install tweepy

今回もアクセスキーなどの設定を除けば、たった3行で完成するコードとなっています。

サンプルコード

さっそくサンプルコードをご紹介しましょう。

次のコードを実行すると、Twitterに「こんにちは」というツイートが投稿されます。

import tweepy

# Twitter APIのアクセスキー
consumer_key = ''
consumer_secret = ''
access_token = ''
access_token_secret = ''

# Tweetする
api = tweepy.Client(consumer_key=consumer_key, consumer_secret=consumer_secret,
                    access_token=access_token, access_token_secret=access_token_secret)
api.create_tweet(text='こんにちは')

keyやsecretはTwitter APIに登録したときに取得したものを入力してください。

【2023年版】Twitter APIに登録する全手順を紹介！（スクリーンショット付き）

ツイッターのボットを作成するには、TwitterAPIに登録する必要があります。Twitter APIの利用に必要なTwitter Developer Portalへの登録から、APIキーの取得までの全手順をスクリーンショット付きで紹介したいと思います。

takabus.com

2022.09.16

あとはPythonで上記コードを実行すれば、「こんにちは」とツイートされるはずです。

まとめ

実際の応用例としては、あらかじめ投稿したいコードをデータベースに登録しておき、ツイートを自動投稿してくれるようなシステムが考えられます。

cronに登録しておけば、毎日決まった時間帯にPythonからツイートすることもできます。企業の広告ボットなどでよく使われている手法ですね。

ほかにもWordPressの新着記事を自動投稿したり、さまざまな応用法が考えられます。Tweepyを使うと、Twitterボットをいとも簡単に開発できますので、ぜひお試しください！

PythonでQRコードを生成するには？

PythonでQRコードを生成するには、qrcodeというライブラリがおすすめです。

qrcode

QR Code image generator

pypi.org

qrcodeライブラリを使用することで、いともかんたんにQRコードを生成することができます。わずか数行のスクリプトだけで任意の文字列のQRコードを生成できます。

qrcodeライブラリのインストールはpipコマンドで行なえますので、あらかじめインストールしておきましょう。

pip install qrcode[pil]

QRコードを作成してみます。

import qrcode
img = qrcode.make('QRコードです！')

img.save("qr.png")

生成完了！たった3行のスクリプトでQRコードを生成できました！

ちなみにサンプルのように日本語を含むQRコードの生成にも対応しています。データはUTF-8でエンコードされているため、スマホのQRコードアプリはもちろん、OpenCVのQRCodeDecoderでも読み取ることができます。

サイズやバージョン・色を指定することもできる！

QRCodeクラスを使用すると、生成するQRコードのサイズやバージョン・背景色なども指定することができます。

import qrcode

qr = qrcode.QRCode(
    version=1,
    error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L,
    box_size=3,
    border=4,
)
qr.add_data("QRコードです！")
qr.make(fit=True)
img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white")

背景には単色だけではなく、任意の画像を埋め込むこともできます。

qr.make_image(image_factory=StyledPilImage, embeded_image_path="/path/to/image.png")

詳細は公式ドキュメントをご参照ください。

qrcode

QR Code image generator

pypi.org

QRコードを一括生成する

リスト（配列）にセットした値からQRコードを一括生成するサンプルをご紹介します。

import qrcode

# 生成したいQRコードの文字列
codes=[
    "あ","い","う"
]

# QRコードを一括作成
for i in range(len(codes)):
    img = qrcode.make(codes[i])
    img.save(codes[i]+".png")