python とヤフオクAPI を使って、商品のサムネイルを1枚の画像に合成し、商品説明に表示する方法

ヤフオクの商品説明に他の出品商品の画像を表示し、他の商品へ誘導しようと思いました。

しかし、imgタグを使って商品説明に表示できる画像の枚数には制限があります。

そこでpythonとヤフオクAPIを使い、複数の商品サムネイル画像を合成し1枚の画像にして商品説明に表示することにしました。

環境

MacOS Sierra
python3.5.2
(Heroku上でも動作することを確認しています）

ソース

config.ini

[yauc]
search = http://auctions.yahooapis.jp/AuctionWebService/V2/search?
appid = yourappid

[image]
# 任意のフォントファイルを指定する
font = hiragino-kaku-gothic-w3.tcc

# FTPサーバーにアップロードする場合は下記も設定する。
[ftp]
ftp_host = ftp.********.lolipop.jp
ftp_user = lolipop.jp-********
ftp_pass = ********
ftp_path = /path/to/upload/directory

[yauc]

search = http://auctions.yahooapis.jp/AuctionWebService/V2/search?

appid = yourappid

[image]

# 任意のフォントファイルを指定する

font = hiragino-kaku-gothic-w3.tcc

# FTPサーバーにアップロードする場合は下記も設定する。

[ftp]

ftp_host = ftp.********.lolipop.jp

ftp_user = lolipop.jp-********

ftp_pass = ********

ftp_path = /path/to/upload/directory

create-yauc-image.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import configparser
import codecs

import sys
import urllib
import urllib.request # opener
import urllib.parse # urlencode
import json

import io
from PIL import Image
from PIL import ImageDraw
from PIL import ImageFont

import wget
import os
import textwrap
import datetime

from ftplib import FTP

def yaucapi_search(query, category, seller, f):
    """
    指定条件でのヤフオクAPIレスポンスを取得
    @param  query 検索キーワード
    @param  category カテゴリコード
    @param  seller 出品者のヤフオクID
    @param  f 検索対象の指定
            0x2 ：「タイトル＋ストア用検索キーワード」で検索
            0x4 ：「タイトル＋本文」で検索
            0x8 ：「タイトルのみ」で検索
    @return ヤフオクAPIレスポンス
    """
    config = configparser.ConfigParser()
    # config.read('config.ini')
    config.readfp(codecs.open("config.ini", "r", "utf8"))
    url = config["yauc"]["search"]
    appid = config["yauc"]["appid"]
    params = urllib.parse.urlencode(
            {'appid': appid,
             'output':"json",
             'query':query,
             'category':category,
             'sort':'end',
             'order':'a',
             'seller':seller,
             'f':f})

    response = urllib.request.urlopen(url + params)
    return response.read().decode('utf-8').lstrip("loaded(").rstrip(")")

def add_text(imgurl, title, price, endtime):
    """
    画像にテキストを追加する
    @param  imgurl テキストを追加する元画像
    @param  title 商品名
    @param  price 現在価格
    @param  endtime 即決価格
    @return テキスト追加後の画像
    """
    config = configparser.ConfigParser()
    config.readfp(codecs.open("config.ini", "r", "utf8"))
    font = config["image"]["font"]

    #外部 URL から読み込み
    filePointer = urllib.request.urlopen(imgurl)
    data = filePointer.read()
    filePointer.close()
    # f_name = wget.download(imgurl)

    #PILで加工
    img = Image.open(io.BytesIO(data))

    #キャンバスの作成
    canvas = Image.new('RGB', (img.size[0]+40, img.size[1]+100), (255,255,255))

    #キャンバスに貼り付け
    canvas.paste(img,(20,10))
    img = canvas

    #テキストの挿入
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    draw.font = ImageFont.truetype(font, 10)
    title = textwrap.fill(title, 25)
    text_height = img.size[1]-80
    def textHeight(line):
        return text_height + 14*line
    draw.text((5, textHeight(0)), title, (0, 176, 240))

    draw.text((5, textHeight(3)), "現在価格：", (0, 0, 0))
    draw.text((55, textHeight(3)), "{0:,d}".format(int(price.replace(".00","")))+"円", (254,103,135))

    endtime = datetime.datetime.strptime(endtime, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S+09:00')
    draw.text((5, textHeight(4)), "終了時刻：", (0, 0, 0))
    draw.text((55, textHeight(4)), endtime.strftime('%y/%m/%d/ %H:%M:%S'), (254,103,135))

    return img

def merge_image(imgs, column, row):
    """
    複数の画像をcolumn x row のレイアウトで合成する
    @param  imgurl テキストを追加する元画像
    @param  column 列の数
    @param  row 行の数
    @return 合成後の画像
    """
    if len(imgs) != 0:
        width = imgs[0].size[0]
        height = imgs[0].size[1]
        canvas = Image.new('RGB', (width*column, height*row), (255,255,255))
        print(width, height)
    else:
        canvas = Image.new('RGB', (173*column, 200*row), (255,255,255))

    for i, img in enumerate(imgs):
        w = (width * i) % (width * column)
        h = height * int(i / column)
        print(w,h)
        canvas.paste(img,(w,h))

    return canvas

def do_json(s, column, row):
    """
    ヤフオクAPIレスポンスからcolumn x row個の商品データを取得し、1枚の画像を生成する
    @param  s ヤフオクAPIレスポンス
    @param  column 列の数
    @param  row 行の数
    @return 画像データ
    """
    data = json.loads(s)

    item_list = []

    numofitem = int(data["ResultSet"]["@attributes"]["totalResultsAvailable"])
    # 検索結果の商品数が２つ以上ならListでレスポンスが得られるので、場合分け
    if numofitem > 1:
        item_list = data["ResultSet"]["Result"]["Item"]
    elif numofitem == 1:
        item_list.append(data["ResultSet"]["Result"]["Item"])
    else:
        item_list = []

    #空のディクショナリを作る
    imgs = []

    for item in item_list:
        try:
            title = item["Title"]
            imgurl = item["Image"]
            price = item["CurrentPrice"]
            endtime = item["EndTime"]
            imgs.append(add_text(imgurl, title, price, endtime))

            # 必要な商品数に達したらbreak
            if len(imgs) >= row * column:
                break;

        except Exception as e:
            print('=== エラー内容 ===')
            print('type:' + str(type(e)))
            print('args:' + str(e.args))
            print('message:' + e.message)
            print('e自身:' + str(e))

            return None

    # 個々の画像を clumn x row で並べて1枚の画像に合成
    img = merge_image(imgs, column, row)
    return img

def upload_image_ftp(imgdict):
    """
    画像をFTPサーバーにアップロードする
    @param  imgdict 画像のファイル名と画像の辞書 {imgname:imgdata, ...}
    """
    config = configparser.ConfigParser()
    config.readfp(codecs.open("config.ini", "r", "utf8"))
    ftp_host = config["ftp"]["ftp_host"]
    ftp_user = config["ftp"]["ftp_user"]
    ftp_pass = config["ftp"]["ftp_pass"]
    ftp_path = config["ftp"]["ftp_path"]

    ftp = FTP(ftp_host) #ホスト名
    ftp.set_pasv("true")
    ftp.login(ftp_user, ftp_pass)  #ログインIDとパス

    for imgname,img in imgdict.items():
        if img is None:
            continue
        fp = io.BytesIO()
        img.save(fp, format='JPEG', quality=100, optimize=True)
        fp.seek(0)
        ftp.storbinary("STOR "+ftp_path+imgname, fp) #ホスト側のディレクトリ
        fp.close()

    ftp.close()

if __name__ == '__main__':
    json_str = yaucapi_search("ノートパソコン", 2084039759, "yoursellerID", "0x04")
    img = do_json(json_str, 4, 2)
    img.save('img1.jpg')

    # FTPにアップロードする場合 は下記のコメントアウトを解除
    # imgdict = {}
    # imgdict['img1.jpg'] = img
    # json_str = yaucapi_search("デスクトップ", None, "yoursellerID", "0x08")
    # img = do_json(json_str, 4, 2)
    # imgdict['img2.jpg'] = img
    # upload_image_ftp(imgdict) # 複数画像をアプロード可能

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# -*- coding: utf-8 -*-

import configparser

import codecs

import sys

import urllib

import urllib.request # opener

import urllib.parse # urlencode

import json

import io

from PIL import Image

from PIL import ImageDraw

from PIL import ImageFont

import wget

import os

import textwrap

import datetime

from ftplib import FTP

def yaucapi_search(query, category, seller, f):

"""

指定条件でのヤフオクAPIレスポンスを取得

@param query 検索キーワード

@param category カテゴリコード

@param seller 出品者のヤフオクID

@param f 検索対象の指定

0x2 ：「タイトル＋ストア用検索キーワード」で検索

0x4 ：「タイトル＋本文」で検索

0x8 ：「タイトルのみ」で検索

@return ヤフオクAPIレスポンス

"""

config = configparser.ConfigParser()

# config.read('config.ini')

config.readfp(codecs.open("config.ini", "r", "utf8"))

url = config["yauc"]["search"]

appid = config["yauc"]["appid"]

params = urllib.parse.urlencode(

{'appid': appid,

'output':"json",

'query':query,

'category':category,

'sort':'end',

'order':'a',

'seller':seller,

'f':f})

response = urllib.request.urlopen(url + params)

return response.read().decode('utf-8').lstrip("loaded(").rstrip(")")

def add_text(imgurl, title, price, endtime):

"""

画像にテキストを追加する

@param imgurl テキストを追加する元画像

@param title 商品名

@param price 現在価格

@param endtime 即決価格

@return テキスト追加後の画像

"""

config = configparser.ConfigParser()

config.readfp(codecs.open("config.ini", "r", "utf8"))

font = config["image"]["font"]

#外部 URL から読み込み

filePointer = urllib.request.urlopen(imgurl)

data = filePointer.read()

filePointer.close()

# f_name = wget.download(imgurl)

#PILで加工

img = Image.open(io.BytesIO(data))

#キャンバスの作成

canvas = Image.new('RGB', (img.size[0]+40, img.size[1]+100), (255,255,255))

#キャンバスに貼り付け

canvas.paste(img,(20,10))

img = canvas

#テキストの挿入

draw = ImageDraw.Draw(img)

draw.font = ImageFont.truetype(font, 10)

title = textwrap.fill(title, 25)

text_height = img.size[1]-80

def textHeight(line):

return text_height + 14*line

draw.text((5, textHeight(0)), title, (0, 176, 240))

draw.text((5, textHeight(3)), "現在価格：", (0, 0, 0))

draw.text((55, textHeight(3)), "{0:,d}".format(int(price.replace(".00","")))+"円", (254,103,135))

endtime = datetime.datetime.strptime(endtime, '%Y-%m-%dT%H:%M:%S+09:00')

draw.text((5, textHeight(4)), "終了時刻：", (0, 0, 0))

draw.text((55, textHeight(4)), endtime.strftime('%y/%m/%d/ %H:%M:%S'), (254,103,135))

return img

def merge_image(imgs, column, row):

"""

複数の画像をcolumn x row のレイアウトで合成する

@param imgurl テキストを追加する元画像

@param column 列の数

@param row 行の数

@return 合成後の画像

"""

if len(imgs) != 0:

width = imgs[0].size[0]

height = imgs[0].size[1]

canvas = Image.new('RGB', (width*column, height*row), (255,255,255))

print(width, height)

else:

canvas = Image.new('RGB', (173*column, 200*row), (255,255,255))

for i, img in enumerate(imgs):

w = (width * i) % (width * column)

h = height * int(i / column)

print(w,h)

canvas.paste(img,(w,h))

return canvas

def do_json(s, column, row):

"""

ヤフオクAPIレスポンスからcolumn x row個の商品データを取得し、1枚の画像を生成する

@param s ヤフオクAPIレスポンス

@param column 列の数

@param row 行の数

@return 画像データ

"""

data = json.loads(s)

item_list = []

numofitem = int(data["ResultSet"]["@attributes"]["totalResultsAvailable"])

# 検索結果の商品数が２つ以上ならListでレスポンスが得られるので、場合分け

if numofitem > 1:

item_list = data["ResultSet"]["Result"]["Item"]

elif numofitem == 1:

item_list.append(data["ResultSet"]["Result"]["Item"])

else:

item_list = []

#空のディクショナリを作る

imgs = []

for item in item_list:

try:

title = item["Title"]

imgurl = item["Image"]

price = item["CurrentPrice"]

endtime = item["EndTime"]

imgs.append(add_text(imgurl, title, price, endtime))

# 必要な商品数に達したらbreak

if len(imgs) >= row * column:

break;

except Exception as e:

print('=== エラー内容 ===')

print('type:' + str(type(e)))

print('args:' + str(e.args))

print('message:' + e.message)

print('e自身:' + str(e))

return None

# 個々の画像を clumn x row で並べて1枚の画像に合成

img = merge_image(imgs, column, row)

return img

def upload_image_ftp(imgdict):

"""

画像をFTPサーバーにアップロードする

@param imgdict 画像のファイル名と画像の辞書 {imgname:imgdata, ...}

"""

config = configparser.ConfigParser()

config.readfp(codecs.open("config.ini", "r", "utf8"))

ftp_host = config["ftp"]["ftp_host"]

ftp_user = config["ftp"]["ftp_user"]

ftp_pass = config["ftp"]["ftp_pass"]

ftp_path = config["ftp"]["ftp_path"]

ftp = FTP(ftp_host) #ホスト名

ftp.set_pasv("true")

ftp.login(ftp_user, ftp_pass) #ログインIDとパス

for imgname,img in imgdict.items():

if img is None:

continue

fp = io.BytesIO()

img.save(fp, format='JPEG', quality=100, optimize=True)

fp.seek(0)

ftp.storbinary("STOR "+ftp_path+imgname, fp) #ホスト側のディレクトリ

fp.close()

ftp.close()

if __name__ == '__main__':

json_str = yaucapi_search("ノートパソコン", 2084039759, "yoursellerID", "0x04")

img = do_json(json_str, 4, 2)

img.save('img1.jpg')

# FTPにアップロードする場合は下記のコメントアウトを解除

# imgdict = {}

# imgdict['img1.jpg'] = img

# json_str = yaucapi_search("デスクトップ", None, "yoursellerID", "0x08")

# img = do_json(json_str, 4, 2)

# imgdict['img2.jpg'] = img

# upload_image_ftp(imgdict) # 複数画像をアプロード可能

使い方

ソースの保存

上記２つのソースをそれぞれ任意の同一フォルダに保存してください。

ファイル名は下記のとおりとします。

config.ini
create-yauc-image.py

config.ini の修正

appid

Yahoo! JAPAN WebサービスのアプリケーションIDを設定します。

アプリケーションIDの取得方法はデベロッパーネットワークトップ > ご利用ガイドを参照してください。

font

フォントファイルへのパスを指定します。

OSにはフォントファイルが保存されていますので、お好みのフォントファイルをコピーしてconfig.iniと同じフォルダに保存してください。

ファイル名に日本語（2byte文字）が含まれている場合は、半角英数字（1byte文字）に変名しておいたほうがよいかもしれません。

Mac のフォントファイル格納場所

/System/Library/Fonts/

1	/System/Library/Fonts/

ここにフォントファイルがあります。

Windows のフォントファイル格納場所

フォントのインストール（Windows 10/8/7/Vista）を参考にしてください。

ftp_host

FTPサーバーへアップロードする場合は、FTPサーバー名を設定します。

ftp_user

FTPサーバーへアップロードする場合は、FTPサーバーのユーザー名を設定します。

ftp_pass

FTPサーバーへアップロードする場合は、FTPサーバーのパスワードを設定します。

ftp_path

FTPサーバーへアップロードする場合は、FTPサーバーのアップロード先ディレクトリを設定します。

create-yauc-image.py の修正

if __name__ == '__main__':
    json_str = yaucapi_search("ノートパソコン", 2084039759, "yoursellerID", "0x04")
    img = do_json(json_str, 4, 2)
    img.save('img1.jpg')

if __name__ == '__main__':

json_str = yaucapi_search("ノートパソコン", 2084039759, "yoursellerID", "0x04")

img = do_json(json_str, 4, 2)

img.save('img1.jpg')

の部分をお好みに修正します。

json_str = yaucapi_search("ノートパソコン", 2084039759, "yoursellerID", "0x04")

1	json_str = yaucapi_search("ノートパソコン", 2084039759, "yoursellerID", "0x04")

ヤフオクAPIにリクエストし、そのレスポンスをJSON形式で取得します。

検索条件は下記の通りに指定します。

デベロッパーネットワークトップ > オークション > 検索も参考にしてください。

第一引数：検索キーワード
第二引数：カテゴリID
- カテゴリIDの調べ方はヤフオクAPIのための親カテゴリIDの調べ方を参考にしてください。
第三引数：出品者のヤフオクID
第四引数：検索範囲
- 0x2 ：「タイトル＋ストア用検索キーワード」で検索
- 0x4 ：「タイトル＋本文」で検索
- 0x8 ：「タイトルのみ」で検索

生成した画像を保存したい場合 img.save()

img = do_json(json_str, 4, 2)

1	img = do_json(json_str, 4, 2)

上記の例では、do_json で４列ｘ２行の合成画像を生成します。

img.save('img1.jpg')

1	img.save('img1.jpg')

これで img1.jpg というファイル名で保存されます。

生成した画像を表示したい場合 img.show()

img.show()

1	img.show()

これで生成した画像が表示されます。

FTPサーバーにアップロードする場合

if __name__ == '__main__':
    json_str = yaucapi_search("ノートパソコン", 2084039759, "yoursellerID", "0x04")
    img = do_json(json_str, 4, 2)
    img.save('img1.jpg')

    # FTPにアップロードする場合 は下記のコメントアウトを解除
    imgdict = {}
    imgdict['img1.jpg'] = img
    json_str = yaucapi_search("デスクトップ", None, "yoursellerID", "0x08")
    img = do_json(json_str, 4, 2)
    imgdict['img2.jpg'] = img
    upload_image_ftp(imgdict) # 複数画像をアプロード可能

if __name__ == '__main__':

json_str = yaucapi_search("ノートパソコン", 2084039759, "yoursellerID", "0x04")

img = do_json(json_str, 4, 2)

img.save('img1.jpg')

# FTPにアップロードする場合は下記のコメントアウトを解除

imgdict = {}

imgdict['img1.jpg'] = img

json_str = yaucapi_search("デスクトップ", None, "yoursellerID", "0x08")

img = do_json(json_str, 4, 2)

imgdict['img2.jpg'] = img

upload_image_ftp(imgdict) # 複数画像をアプロード可能

imgdict = {}

1	imgdict = {}

FTPへアップロードするための情報を保存する辞書オブジェクトを定義します。

imgdict["img1.jpg"] = img

1	imgdict["img1.jpg"] = img

辞書オブジェクトは、{ “画像ファイル名” : 画像オブジェクト } となるように保存します。

upload_image_ftp(imgdict)

1	upload_image_ftp(imgdict)

FTPサーバーにアップロードします。

実行

python create-yauc-image.py

1	python create-yauc-image.py

ターミナルから create-yauc-image.py を実行してください。

おわりに

私は、Herokuにデプロイして、１時間毎に実行するようにしています。そうすることで、常に最新の情報を商品説明に表示することができます。

yaucapi_searchをカスタマイズすることで、検索条件を増やすことができます。お試しいただけたらと思います。

参考

下記のサイトを参考にさせていただきました。ありがとうございます。

python と ヤフオクAPI を使って、商品のサムネイルを1枚の画像に合成し、商品説明に表示する方法

環境

ソース

config.ini

create-yauc-image.py

使い方

ソースの保存

config.ini の修正

appid

font

Mac のフォントファイル格納場所

Windows のフォントファイル格納場所

ftp_host

ftp_user

ftp_pass

ftp_path

create-yauc-image.py の修正

生成した画像を保存したい場合 img.save()

生成した画像を表示したい場合 img.show()

FTPサーバーにアップロードする場合

実行

おわりに

参考

python とヤフオクAPI を使って、商品のサムネイルを1枚の画像に合成し、商品説明に表示する方法