GASを使って、Gmailの操作を行ってみます。

Gmailの管理要素

Gmailでは受信および送信ボックスを、ThreadとMessageという要素で管理しています。

• Thread
  返信等でつながった一連のメール。
• Message
  Thread内にあるメール。

受信ボックスの取得

受信ボックスの取得を行います。

全てのメールの送信元、送信先、日付、件名、本文を表示するスクリプトは次のようになります。

[Google Apps Script]

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function main() {
   var thds = GmailApp.getInboxThreads();
   for (var i = 0; i < thds.length; i++) {
     var thd = thds[i];
     var msgs = thd.getMessages();
     for (var j = 0; j < msgs.length; j++) {
       var msg = msgs[j];
       var from = msg.getFrom();    // 送信元
       var to = msg.getTo();    // 送信先
       var date = msg.getDate();    // 日付
       var subject = msg.getSubject();    // 件名
       var body = msg.getBody();    // 本文
       Logger.log(from + " : " + to + " : " + date+ " : " + subject);
     }
   }

• 2行目
  全てのThreadを取得します。
• 5行目
  Threadごとのメールを取得します。
• 8～12行目
  各メールの送信元、送信先、日付、件名、本文を取得します。

GASを使って、GoogleSpreadSheetのデータ参照を行ってみます。

スプレッドシートのデータ構造

GoogleSpreadSheetは、３つのデータ構造に分けることができます。

• SpreadSheet
  １つのスプレッドシート・ファイルのこと。
  複数のシートを持ちます。
• Sheet
  SpreadSheet内にあるシートのこと。
• Range
  Sheet内にあるマス目の集合のこと。

一般的な表形式と同じ概念なので理解しやすいかと思います。

データ参照

データ参照を行うソースは以下の通りです。

[Google Apps Script]

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function main() {
  var id="********************************************";    // スプレッドシートＩＤ
  var spreadsheet = SpreadsheetApp.openById(id)             // スプレッドシートを取得
  var sheet = spreadsheet.getSheetByName("シート1")         // シートを取得

  // １セルのデータ取得(上から２つ、左から２つめのデータ取得)
  Logger.log(sheet.getRange(2,2).getValue());  

  // 複数セルのデータ取得(３行３列のデータ取得)
  var data = sheet.getRange(1,1,3,3).getValues();
  for (var i=0; i < 3; i++) {   // 横ループ
    for (var j=0; j < 3; j++) { // 縦ループ
      Logger.log(i + " " + j + " " + data[i][j]);  
    }
  }
}

• 2行目
  操作するスプレッドシートのIDを設定します。
  スプレッドシートIDは、ブラウザでスプレッドシートを開いたときのURLの“spreadsheets/d/“の後ろから“/edit”の前の文字列です。
• 7行目
  １つのセルのデータを取得します。
  getRange関数でセル位置を指定し、getValue()関数をデータを取得しています。
• 10行目
  複数のセルデータを取得します。
  １行目から３行目、１列目から３列目のデータをgetValues()関数を使ってまとめて取得し、配列に格納しています。
  複数のデータを参照したい場合は、まとめて取得したほうが処理が高速になります。

GAEで書いたスクリプトをWebAPIとして公開してみます。

WebAPI用のスクリプト作成

メールの未読件数を返すスクリプトを作成します。

ポイントは以下の通りです。

• 1行目
  GETアクセスがきたらdoGet()関数がコールされます。
• 3行目
  Gmailの未読件数を取得します。
• 8行目
  JavaScriptオブジェクトをJSONに変換する関数になります。

[Google Apps Script]

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function doGet(e){
  // 未読件数を取得
  var cnt = GmailApp.getInboxUnreadCount();
  return createJson({count: cnt});
}

// JavaScriptオブジェクトをJSONに変換
function createJson(data){
  var json_str = JSON.stringify(data);
  var mime_type = ContentService.MimeType.JSON;
  var json = ContentService.createTextOutput(json_str).setMimeType(mime_type);
  return json;
}

デプロイ

WebAPIとして公開するためには、作成したスクリプトをデプロイする必要があります。

①画面右上の[デプロイ]⇒[新しいデプロイ]を選択します。

②[歯車マーク]⇒[ウェブアプリ]を選択します。

③[説明][次のユーザとして実行][アクセスできるユーザ]を設定し、[デプロイ]ボタンを押します。

今回はテスト用なので、[説明]なし、[次のユーザとして実行]自分（開発ユーザ）、[アクセスできるユーザ]自分のみ としました。

④デプロイが正常に完了するとアクセス用のURLが表示されます。

動作確認

デプロイ時④に表示されたURLをブラウザで表示します。

[実行結果]

json形式でメールの未読件数が表示されました。

サーバを準備することなくこんなに簡単にWebAPIを開発できるのは少し感動します。

ただ無料枠での利用ですと回数制限や突然のサービス停止などのリスクはあると思いますが。。。

気象庁の天気予報WebAPI

気象庁の天気予報WebAPIを使うと、json形式の天気予報データが取得できます。

JSONデータのフォーマットは下記の通りです。

• publishingOffice
  データ配信元。 基本的に「気象庁」となっています。
• reportDatetime
  報告日時。「+09:00」という部分はタイムゾーン。
• targetArea
  対象の地域。130000.jsonは基本的に「東京都」。
  13が東京なのは、都道府県コードがそうなっているためです。
• headlineText
  ヘッドラインです。
• text
  詳細な概要情報です。
  改行は「\n\n」なので、ブラウザなどに表示するときはbrタグに変更する必要があります。

エリアコードは下記のjsonで確認できます。

エリアコード一覧 - https://www.jma.go.jp/bosai/common/const/area.json

JSONデータ取得

気象庁から東京(エリアコード：130000)の天気予報JSONデータを取得するソースコードは次の通りです。

[Google Apps Script]

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// メイン関数
function main() {
  var response = UrlFetchApp.fetch("https://www.jma.go.jp/bosai/forecast/data/overview_forecast/130000.json");
  var json = JSON.parse(response.getContentText())
  Logger.log(json)                                  // jsonデータ全体。
  Logger.log("targetArea:" + json.targetArea)       // jsonデータ内の一部(trgetArea)を参照。
  Logger.log("ヘッドライン:" + json.headlineText)   // jsonデータ内の一部(headlineText)を参照。
}

[実行結果]

正常に、東京の天気予報データを取得することができました。

GASで外部サイトにアクセスします。

外部サイトにアクセス

外部サイトにアクセスするソースは以下のようになります。

[Google Apps Script]

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// メイン関数
function main() {
  // 外部サイトにアクセス
  var response = UrlFetchApp.fetch("https://ailog.site/2021/10/30/2021/1030/");
  Logger.log(response.getContentText());
}

初回実行時に、Googleアカウントの認証が必要になります。

正常に実行されるとサイトのソースがログに表示されます。

[実行結果]

外部サイトにアクセスできるということは、いろいろな情報にアクセスできるということです。

取得した情報を定期的にまとめたり、その情報に応じてメールを送ったりといろいろなサービスを構築することができるようになります。

GASでGoogleカレンダーに予定を追加します。

カレンダーに予定追加

GASでカレンダーに予定を追加するソースは以下のようになります。

[Google Apps Script]

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// メイン関数
function main() {
  createSchedule("予定（テスト）", 2021, 10, 31)
}

// スケジュールを追加する関数
function createSchedule(title, year, month, day) {
  // カレンダーIDからカレンダーを取得
  var calendar = CalendarApp.getCalendarById("xxxxxxxx@gmail.com");
  // カレンダーに終日のスケジュールを追加
  calendar.createAllDayEvent(title, new Date(year, month - 1, day))
}

初回実行時に、Googleアカウントの認証が必要になります。

9行目に、予定を追加するGoogleアカウントを設定します。

GASでは、Googleカレンダーに対して下記のような操作を行うこともできます。

• 時間指定した予定を作る
• 予定を調べる（読み込む）
• 予定の削除

他の機能に関しては、下記の公式リファレンスをご参照下さい。

CalendarAppのリファレンス - https://developers.google.com/apps-script/reference/calendar/calendar-app

GASでメール送信を行ってみます。

メール送信

GASでメールを送信するソースは以下のようになります。

１行で簡単に書けます。

[Google Apps Script]

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function test() {
  GmailApp.sendEmail("xxxxxxxxx@ailog.site", "タイトル", "本文");
}

初回実行時に、Googleアカウントの認証が必要になります。

他のプログラミング言語でメールの送信を行う場合、smtpやポート番号や認証情報などいろいろと設定が必要で面倒ですが、GASであればGoogleアカウントを使って簡単に送信できるのでとても楽ちんです。

Google Apps Scriptを使うと、日常的な作業を自動化することができます。

またパソコンを起動していなくても、自動起動することができるのでとても便利です。

今回からはGASのサンプルをいろいろ実行してみてその可能性を探っていきたいと思います。

ログ出力

まずは最も基本的な処理としてログの出力を行ってみます。

[Google Apps Script]

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function test() {
    Logger.log("Hello World");
}

ログの出力は、処理内容の確認やデバッグでよく使用しますのでとても大切な処理になります。

今回は日本語音声データセットJSUTの読み上げ音声を、音声合成フレームワークのNVIDIA/tacotron2の読み上げ音声に変換します。

必要ライブラリのインストール

読み上げ音声の変換を行うためには以下のライブラリをインストールします。

[WSLコンソール]

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pip install librosa==0.8.0
pip install PySoundFile==0.9.0.post1

読み上げ音声の変換

JSUTの読み上げ音声を、NVIDIA/tacotron2の読み上げ音声に変換するソースコードは次のようになります。

[ソースコード]

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import os
import librosa
import soundfile as sf

# パス
in_paths = [
    'jsut_ver1.1/basic5000/',
    'jsut_ver1.1/countersuffix26/',
    'jsut_ver1.1/loanword128/',
    'jsut_ver1.1/onomatopee300/',
    'jsut_ver1.1/precedent130/',
    'jsut_ver1.1/repeat500/',
    'jsut_ver1.1/travel1000/',
    'jsut_ver1.1/utparaphrase512/',
    'jsut_ver1.1/voiceactress100/']
out_path = 'wav/'

# 出力フォルダの準備
os.makedirs(out_path, exist_ok=True)

# wavを22KHzに変換
def convert(in_path, filename):
    y, sr = librosa.core.load(in_path + 'wav/' + filename, sr=22050, mono=True)
    sf.write(out_path + filename, y, sr, subtype="PCM_16")

# wavの変換
count = 0
for in_path in in_paths:
    filenames = os.listdir(in_path + 'wav/')
    for filename in filenames:
        print(str(count) + '/7696')
        count += 1
        convert(in_path, filename)

上記のソースコードを実行すると次のようなログが表示されます。

[実行結果]

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・・・（途中略）・・・
7689/7696
7690/7696
7691/7696
7692/7696
7693/7696
7694/7696
7695/7696

wavフォルダが作成されその中にNVIDIA/tacotron2用の読み上げ音声が出力されます。

フォルダ容量は1.53GBほどになりました。

次回は、音声合成の学習を行い・・・・たかったのですが、どうしてもうまくいかなかったのでまた別内容の記事を書き始めようと思います。<(_ _)>

日本語音声データセットJSUTを転移学習し、音声合成フレームワークのNVIDIA/tacotron2で日本語の音声合成を行います。

今回はNVIDIA/tacotron2用の台本を作成します。

JSUTデータセットの準備

下記サイトのJSUTの「台本」と「読み上げ音声データ」のデータセットを利用します。

JSUT - https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/publication/jsut

WSLコンソールで下記のコマンドを実行し、ダウンロードと解凍を行います。

[WSLコンソール]

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wget http://ss-takashi.sakura.ne.jp/corpus/jsut_ver1.1.zip
unzip jsut_ver1.1.zip

NVIDIA/tacotron2用の台本作成

ダウンロードしたJSUT用の台本をNVIDIA/tacotron2用の台本に変換するソースコードは以下の通りです。

[ソースコード]

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import os
import pyopenjtalk

# パス
in_paths = [
    'jsut_ver1.1/basic5000/',
    'jsut_ver1.1/countersuffix26/',
    'jsut_ver1.1/loanword128/',
    'jsut_ver1.1/onomatopee300/',
    'jsut_ver1.1/precedent130/',
    'jsut_ver1.1/repeat500/',
    'jsut_ver1.1/travel1000/',
    'jsut_ver1.1/utparaphrase512/',
    'jsut_ver1.1/voiceactress100/']
out_path = 'filelists/'

# 出力フォルダの準備
os.makedirs(out_path, exist_ok=True)

# NVIDIA/tacotron2用の書式に変換
def convert(line):
    strs = line.split(':')
    strs[1] = pyopenjtalk.g2p(strs[1], kana=False)
    strs[1] = strs[1].replace('pau',',')
    strs[1] = strs[1].replace(' ','')
    strs[1] = strs[1] + '.'
    return 'wav/' + strs[0] + '.wav|' + strs[1] + '\n'

# transcriptの変換
with open(out_path + 'transcript_utf8.txt', 'w') as wf:
    for in_path in in_paths:
        with open(in_path + 'transcript_utf8.txt', 'r') as rf:
            lines = rf.readlines()
            for line in lines:
                wf.write(convert(line))

上記の処理を実行すると、filelists/transcript_utf8.txtというファイルが作成されます。

このファイルがNVIDIA/tacotron2用の台本となります。

次回は、読み上げ音声の作成を行います。