メディアライブラリを作ろう
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(00:00:18) メディア用ライブラリですね。そのパイプライン処理をですね。やってみたいと思います。
(00:00:30) まずこの画面にですね。画像が入っているフォルダーがあります。
(00:00:37) 1つこれはChatGPTで作った画像ですけれどもこの画像ですね。pmediaフォルダにコピーします。
(00:00:54) 実はもうコピーしてあります。このように「鳥の群れ」のですね。写真が入ってます。
(00:01:05) 次にこのファイルの上でメディアライブラリ作成を行います。
(00:01:12) データがPythonによってGASへ送られます。
(00:01:24) ちょっと待つのですがGASへ送られました。GASにデータが正常に送信されました。
(00:01:37) OKを押します。
(00:01:40) この状態ですとどうなってるかと言うとSpreadsheetを持ってきます。
(00:01:50) そうするとですね。Spreadsheetの1番上段にですね。もう、ChatGPT今のファイルですね。それが登録されてます。
(00:02:06) 同時にこれに登録されていれば当然なんですが、
(00:02:14) メディアライブラリですね。
(00:02:16) AppSheetで作ったメディア用ライブラリの先頭にもですね。ChatGPTの画像が入ってきます。
(00:02:34) これ今現在、処理が少し時間がかかるので、
(00:02:43) 「エラー:指定されたIDのデータが見つかりません」となりますが、少し待ちます。
(00:02:51) どうでしょうか。はい再生URLから「鳥の群れ」の画像が表示されました。
(00:03:04) これは実はいくつかの再生サーバーに置いてあるんですけれども、
(00:03:11) Dropboxリンクからはこのように再生されます。
(00:03:18) それからもう一つWPエンコード後URL、これはWordPressサーバーですが、そこからもしっかり再生されます。
(00:03:32) いくつか再生サーバーがあるんですけれども、それを選択をするようになってまして、
(00:03:38) 選択番号3っていうのはですね。このWordPressサーバーから引っ張ってくることになっています。
(00:03:50) これですね。この再生URLこれをクリックするとWordPressサーバーから引っ張ってくるようになっています。今3番を選んでますからですね。
(00:04:07) このような形で処理が行われます。
(00:04:14) それでは次ですね。もう一つの改良点についてですね。説明します。
(00:04:22) 今の1つのファイルを登録したわけですね。
(00:04:28) このChatGPTimage..pngを登録したわけですけれども、
(00:04:34) このChatGPTimage..と言う抽象的な名前ですと、何のことかわからんわけですね。
(00:04:42) それでファイル名の中に具体的な例えば何の映像だとかそういうことをですね。書いておいたほうがいいですよね。
(00:04:54) ファイルの名前を変えるわけです。その場合。
(00:05:00) 名前を変えます。
(00:05:07) 具体的には日付、これはですね。これは「鳥の群れ」とします。名前を変えました。
(00:05:33) そうするとですね。中で自動処理が進んでまして、
(00:05:41) 名前を変更する前のファイルパスそれから名前を変更した後のファイルパスをデータとして保存してます。従ってそれで置き換えができるようになってます。
(00:05:56) 例えば今、ここにあるファイルですけどもしばらく放置しておきます。
(00:06:09) 実際、5分に1回の処理なんですが、ちょっと5分待つことにはなるんですが、
(00:06:17) 何もしなくていいです
(00:06:20) そうするとここがですね変わってきますので、少々お待ちください。
(00:06:31) 名前が変わりました「鳥の群れ」ですね。名前が変わってます。
(00:06:40) 名前は変わりましたが再生URLの番号ですね。識別番号は変わってません。
(00:06:50) 従って、実際このURLを使ってWordPressに記述したとしてもですね。全然それは変更しなくてもいいわけですね。
(00:07:05) こういったことが行えるようになってます。
ポイント解説:
スクリプトの作成は、結構、分量があります。ChatGPTを使い、ゆっくり進めるのがいいです。以下のスクリプトをChatGPTへコピペして、(1)まず解説をしてもらう(2)その解説の中で、自分向けに修正する箇所を指摘してスクリプトの記述を指示する、というやり方が効率的です。表の右欄に、スクリプトをリンクします。
パイプライン処理(画面入力をトリガーに、一品料理で一連の処理を行う) | |
⬇️画面入力(DropboxアプリによるDropboxリンクは取得せず、直接にクイックアクション) | AppleScript(クイックアクション) |
⬇️DropboxAPIによりトークン取得/MacとGAS(Spreadsheet)のデータ交換 | Python |
⬇️メディアライブラリ生成 | GAS |
⬇️JSONファイルをXserverへ送り込む処理 (rsync バックグラウンド処理を利用 毎分) | ShellScript |
⬇️実メディアデータをXserverへ送り込む処理 (rsync バックグラウンド処理を利用 毎分) | ShellScript(上のスクリプトに統合) |
⬇️実メディアデータを自宅サーバーへ送り込む処理 | CloudSync (SynologyNASのアプリ。自宅サーバーもSynologyNASを使っている。Dropboxの同期を介して連携する。) |
⬇️WordPress(Xserver)内のURL再生が可能な状態にする(rd.php、再生用振り分けスクリプト) | php |
更新状況を確認 | AppSheetおよびSpreadsheet,GAS |
バックグラウンド処理(常時監視する) | |
ファイルパス、ファイル名の変更前と変更後を記録する(毎2秒)。 ファイルパス、ファイル名に変更があった場合は、フォルダーのコピーおよびクラウド同期により、メディアフォルダは自動的に更新される。 | Automatorの中でShellScriptを記述 GAS |
上の処理はMacを使った処理ですが、ChatGPTの分析では、Windowsへの移植には、以下が変更点になります。Mac、Windowsで共通して使えるGAS、AppSheetを中心に据える作り方がベターと言えます。
Windowsへの変更点 | ||
処理 | Mac | Windoowsでの代替 |
GUI自動処理 | AppleScript | PowerShell or Python GUI |
クリップボード | the clipboard | pyperclip (Python) |
パス処理 | POSIXパス | os.path (Python) |
sed/basename | shellコマンド | Pythonの標準ライブラリ |
GAS通信 | requests.post | そのままOK |
フォルダ監視 | shell + find/comm | PowerShell + Compare-Object |
自動同期 | rsync | robocopy / WinSCP |
タスク自動実行 | Automator or cron | Windowsタスクスケジューラ |
次回予告:
第3章では、「YouTube(大手)に依存しないで配信する」についてご紹介します。
➡ 第3章を読む