Firestore DBからメッセージ取得と読み上げ

Firestore DBからメッセージ取得と読み上げ

import warnings
from google.cloud import firestore
import datetime
import absl.logging
import requests
import os
import glob
from playsound import playsound

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")
# Firestore クライアントの初期化
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

# VoiceVoxの設定
VOICEVOX_API_URL = "http://192.168.1.69:50021"

def synthesize_speech(text, speaker=1):
    """指定されたテキストを音声に合成してファイル名を返す関数"""
    params = {'text': text, 'speaker': speaker}
    response = requests.post(f"{VOICEVOX_API_URL}/audio_query", params=params)
    if response.status_code == 200:
        query_data = response.json()
        synthesis_response = requests.post(f"{VOICEVOX_API_URL}/synthesis", params={'speaker': speaker}, json=query_data)
        if synthesis_response.status_code == 200:
            filename = f"event_voice_{datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M%S')}.wav"
            with open(filename, "wb") as f:
                f.write(synthesis_response.content)
            return filename
    return None

def play_audio_file(filename):
    """音声ファイルを再生する関数"""
    if os.path.exists(filename):
        playsound(filename)

def read_unread_messages():
    messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
    unread_messages = messages_ref.stream()

    for message in unread_messages:
        message_data = message.to_dict()
        message_text = message_data["text"]
        # 音声合成してファイルを生成
        audio_filename = synthesize_speech(message_text)
        if audio_filename:
            # 音声ファイルを再生
            play_audio_file(audio_filename)
            # メッセージを既読に更新
            message.reference.update({"read": True})
            # 生成された音声ファイルを後でクリーンアップ
            os.remove(audio_filename)

# 特定のユーザーIDを指定してメッセージを取得して読み上げる
target_user_id = ""
read_unread_messages()

Firestoreからメッセージを取得して、未読メッセージを音声で読み上げ、
その後に音声ファイルを整理する一連の処理を実行

Linebotの既読のフラグの追加

既読のフラグの追加

Firestoreで取得したメッセージを既読に設定するために、取得した後に各メッセージのread属性をTrueに更新する処理を追加

import warnings
from google.cloud import firestore
import datetime
import absl.logging

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")

# Firestore クライアントの初期化
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

# gRPCの警告を抑制
absl.logging.set_verbosity("info")

def get_user_messages(user_id):
    messages_ref = db.collection("messages")
    now = datetime.datetime.now()
    
    # 24時間以内のメッセージを取得するクエリ
    query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", now - datetime.timedelta(days=1))
    # 24時間以上前のメッセージを削除するクエリ
    old_messages_query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", "<", now - datetime.timedelta(days=1))

    # メッセージを取得してリストに格納
    user_messages = []
    for doc in query.stream():
        user_messages.append(doc.to_dict())
        # メッセージを既読に設定
        doc.reference.update({"read": True})
    
    # 古いメッセージを削除
    for doc in old_messages_query.stream():
        doc.reference.delete()

    return user_messages

# 特定のユーザーIDを指定してメッセージを取得
user_id = ""
messages = get_user_messages(user_id)

for message in messages:
    print(f"メッセージ: {message['text']}, タイムスタンプ: {message['timestamp']}")

以下GPTの解説
メッセージの取得時にそのメッセージをread属性をTrueに設定する処理を追加したことです。

これにより、メッセージを取得すると同時にそれらを既読としてマークし、
次回のクエリではそれらが含まれないようにします。
これは、アプリケーションで未読メッセージを効率的に処理するために有効です。

Linebot の24時間経過したメッセージの削除

24時間経過したメッセージの削除

import warnings
from google.cloud import firestore
import datetime
import absl.logging

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")

# Firestore クライアントの初期化
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

# gRPCの警告を抑制
absl.logging.set_verbosity("info")

def get_user_messages(user_id):
    messages_ref = db.collection("messages")
    
    # 複数条件のクエリを設定
    query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1))
    
    # メッセージを取得してリストに格納
    user_messages = []
    for doc in query.stream():
        user_messages.append(doc.to_dict())

    return user_messages

# 特定のユーザーIDを指定してメッセージを取得
user_id = ""
messages = get_user_messages(user_id)

for message in messages:
    print(f"メッセージ: {message['text']}, タイムスタンプ: {message['timestamp']}")

では24時間以内のメッセージのみ取得して表示している

ストレージの確保のため
24時間経過したメッセージは削除する

import warnings
from google.cloud import firestore
import datetime
import absl.logging

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")

# Firestore クライアントの初期化
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

# gRPCの警告を抑制
absl.logging.set_verbosity("info")

def get_user_messages(user_id):
    messages_ref = db.collection("messages")
    now = datetime.datetime.now()
    
    # 24時間以内のメッセージを取得するクエリ
    query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", now - datetime.timedelta(days=1))
    # 24時間以上前のメッセージを削除するクエリ
    old_messages_query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", "<", now - datetime.timedelta(days=1))

    # メッセージを取得してリストに格納
    user_messages = []
    for doc in query.stream():
        user_messages.append(doc.to_dict())
    
    # 古いメッセージを削除
    for doc in old_messages_query.stream():
        doc.reference.delete()

    return user_messages

# 特定のユーザーIDを指定してメッセージを取得
user_id = ""
messages = get_user_messages(user_id)

for message in messages:
    print(f"メッセージ: {message['text']}, タイムスタンプ: {message['timestamp']}")

として実行

/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_message.py:20: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead.
  query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", now - datetime.timedelta(days=1))
/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_message.py:22: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead.
  old_messages_query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", "<", now - datetime.timedelta(days=1))
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1732049170.984219 4556639 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
メッセージ: 本日は厳しい冷え込みだ, タイムスタンプ: 2024-11-19 20:43:21+00:00

となって24時間経過したメッセージは消えた

次にこのコードに既読フラグをつけたいが
その前になぜ前回のコードが機能しなかったのかまとめておく

from google.cloud import firestore
from datetime import datetime, timedelta, timezone
import requests
import warnings

# JSONファイルで認証情報を指定
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

# 特定のユーザーID
target_user_id = ""

# VoiceVox APIの設定
VOICEVOX_API_URL = "http://192.168.1.69:50021"
VOICEVOX_SPEAKER_ID = 1

def read_unread_messages():
    # UTCの現在時刻を取得
    current_time = datetime.now(timezone.utc)
    messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
    unread_messages = messages_ref.stream()

    for message in unread_messages:
        message_data = message.to_dict()
        message_text = message_data["text"]
        # FirestoreのタイムスタンプをUTCに変換
        message_time = message_data["timestamp"].replace(tzinfo=timezone.utc)

        print(f"Checking message: {message_text} at {message_time}, Time difference: {current_time - message_time}")
        if current_time - message_time > timedelta(hours=24):
            print(f"Deleting message: {message_text} at {message_time}")
            message.reference.delete()
        else:
            print(f"Not deleting message: {message_text} at {message_time}")

        read_message_aloud(message_text)
        message.reference.update({"read": True})

def read_message_aloud(text):
    query_response = requests.post(f"{VOICEVOX_API_URL}/audio_query", params={"text": text, "speaker": VOICEVOX_SPEAKER_ID})
    if query_response.status_code == 200:
        synthesis_response = requests.post(f"{VOICEVOX_API_URL}/synthesis", params={"speaker": VOICEVOX_SPEAKER_ID}, json=query_response.json())
        if synthesis_response.status_code == 200:
            print(f"Message read aloud: {text}")
        else:
            print("Failed to read aloud:", synthesis_response.text)
    else:
        print("Failed to generate audio query:", query_response.text)

read_unread_messages()

の場合

from datetime import datetime, timedelta, timezone

def read_unread_messages():
    current_time = datetime.now(timezone.utc)
    messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
    unread_messages = messages_ref.stream()

    for message in unread_messages:
        message_data = message.to_dict()
        message_time = message_data["timestamp"].replace(tzinfo=timezone.utc)

        if current_time - message_time > timedelta(hours=24):
            print(f"Deleting message: {message_text} at {message_time}")
            message.reference.delete()
        else:
            print(f"Not deleting message: {message_text} at {message_time}")

の場合
タイムスタンプをUTC時刻に変換してから、現在時刻との差を計算して24時間を超えていればメッセージを削除

ここでのタイムスタンプはtimestampフィールドから取得され、その値がすでにUTC時刻である必要がある

今回の場合は

import datetime

def get_user_messages(user_id):
    now = datetime.datetime.now()
    old_messages_query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", "<", now - datetime.timedelta(days=1))

    for doc in old_messages_query.stream():
        doc.reference.delete()


現在時刻から1日前の時刻を計算し、それよりも前のタイムスタンプを持つメッセージをクエリで直接検索

この場合、Firestoreのtimestampは自動的にUTCで扱われるため、時差を考慮する必要がない

GPTによれば

違い
1. タイムゾーンの扱い:
* 最初のコードでは、メッセージのタイムスタンプをUTCに明示的に変換して比較しています。
* 二番目のコードでは、タイムスタンプがUTCであると仮定して、クエリで直接比較しています。
2. クエリの利用:
* 最初のコードでは、すべての未読メッセージをストリームで取得してから条件分岐を行い、必要に応じて削除しています。
* 二番目のコードでは、24時間以上古いメッセージに対して直接クエリを発行し、その結果に基づいて削除しています。

最初のコードが削除できなかった可能性として、タイムスタンプの変換や時差の取り扱いが適切でなかったか、Firestoreの設定やデータの整合性に問題がある可能性が考えられます。また、read属性がFalseに設定されたままのメッセージが削除の条件に含まれていなかったことも影響しているかもしれません

とあるが
最後の read属性についてはハズレで
これがFalseでも削除されている

Google Cloud Firestore APIの料金

Google Cloud Firestore APIの料金

Google Cloud Firestore の料金は、以下の要素に基づいて計算されます。

1. **ドキュメントの読み取り、書き込み、削除の回数**: 各操作ごとに課金されます。
2. **インデックス エントリの読み取り数**: クエリを満たすために読み取られるインデックス エントリの数に応じて課金されます。
3. **データベースのストレージ使用量**: 保存されているデータの容量に基づいて課金されます。
4. **ネットワーク帯域幅の使用量**: データの送受信量に応じて課金されます。

これらの料金は日単位で計算されます。

**無料の使用枠**も提供されており、以下の通りです。

– **保存データ**: 1 GiB
– **ドキュメントの読み取り**: 1 日あたり 50,000 回
– **ドキュメントの書き込み**: 1 日あたり 20,000 回
– **ドキュメントの削除**: 1 日あたり 20,000 回
– **送信データ転送**: 1 か月あたり 10 GiB

無料枠を超える使用量については、課金が発生します。

詳細な料金情報や具体的な料金例については、公式ドキュメントをご参照ください。

とのこと

料金はserviceKeyでのアクセスと合算されるか調べる

Google Cloud Firestore の料金は、
アクセス方法や認証手段に関係なく、プロジェクト全体の使用量に基づいて計算されます。

したがって、サービス アカウントのキー(serviceKey)を使用してアクセスした場合でも、
その操作による使用量は他のアクセス方法と合算され、プロジェクト全体の料金として請求されます。

具体的には、Firestore の課金は以下の要素に基づいています。

– **ドキュメントの読み取り、書き込み、削除の回数**
– **インデックス エントリの読み取り数**
– **データベースのストレージ使用量**
– **ネットワーク帯域幅の使用量**

これらの使用量は、アクセス方法や認証手段に関係なく、プロジェクト全体で集計されます。

したがって、サービス アカウントを使用して行われた操作も、
他のアクセス方法で行われた操作と同様に、プロジェクト全体の使用量として合算され、
料金が計算されます。

APIアクセスもserviceKeyアクセスと同様に扱われます。

Google Cloud Firestoreの料金は、
アクセス手段(APIアクセス、serviceKey、その他)に関係なく、
プロジェクト全体の使用量に基づいて計算されます。

したがって、APIを通じたアクセスも、serviceKeyでのアクセスも、
同一プロジェクト内での使用量として合算されて課金されます。

プロジェクトごとの料金体系に基づくため、
どのアクセス手段を用いても料金計算においては一貫しています

とのこと

つまりAPIでも serviceKey でのアクセスも合算されるので
新しく課金される項目が増えることはない

無料の使用枠も提供されており、以下の通りです。
* 保存データ: 1 GiB
* ドキュメントの読み取り: 1 日あたり 50,000 回
* ドキュメントの書き込み: 1 日あたり 20,000 回
* ドキュメントの削除: 1 日あたり 20,000 回
* 送信データ転送: 1 か月あたり 10 GiB

のように無料枠さえ超えないければ問題ない

まずはAPIを有効化する

Google Cloud Consoleの「Firestore API」のページにアクセス

「APIを有効にする」ボタンをクリックしてFirestore APIを有効化

Cloud Filestore API

Google Cloud Firestore API

の違いは?

調べたら
FileStore と FireStoreの違いだった

あと原因が判明
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
を使う前提のコードになっている

これは以前設定した時に Google Cloud Vision API でうまくいかなくなったため
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
を使わず
Jsonファイルを指定する方法にしているため

なので今回もjsonファイルを指定する

認証情報の指定: f
irestore.Client.from_service_account_json(“serviceAccountKey.json”) を使用して、
serviceAccountKey.json ファイルで認証情報を指定しました。

警告の抑制:
warnings.filterwarnings() を使って、
Firestoreに関するUserWarningを無視する設定を追加しています。

コードを

from google.cloud import firestore
from datetime import datetime, timedelta
import requests
import warnings

# JSONファイルで認証情報を指定
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

# 特定のユーザーID
target_user_id = ""

# VoiceVox APIの設定
VOICEVOX_API_URL = "http://192.168.1.69:50021/speak"  # VoiceVoxのURL
VOICEVOX_SPEAKER_ID = 1  # 読み上げに使用する話者のID

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")

def read_unread_messages():
    # 現在の時刻
    current_time = datetime.now()
    # Firestoreのコレクションから未読メッセージを取得
    messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
    unread_messages = messages_ref.stream()

    for message in unread_messages:
        message_data = message.to_dict()
        message_text = message_data["text"]
        message_time = message_data["timestamp"].to_datetime()
        
        # VoiceVoxでメッセージを読み上げ
        read_message_aloud(message_text)
        
        # メッセージを既読に更新
        message.reference.update({"read": True})
        
        # 24時間経過したメッセージの削除
        if current_time - message_time > timedelta(hours=24):
            message.reference.delete()

def read_message_aloud(text):
    # VoiceVoxのAPIにリクエストを送信
    response = requests.post(
        VOICEVOX_API_URL,
        json={"text": text, "speaker": VOICEVOX_SPEAKER_ID}
    )
    if response.status_code == 200:
        print("メッセージを読み上げました:", text)
    else:
        print("読み上げに失敗しました:", response.text)

# コードを実行して未読メッセージを取得して読み上げ
read_unread_messages()

にする

しかし

python get_firestore_message.py
/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_firestore_message.py:23: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead.
  messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731443353.181065 4135517 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_firestore_message.py", line 53, in <module>
    read_unread_messages()
  File "/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_firestore_message.py", line 29, in read_unread_messages
    message_time = message_data["timestamp"].to_datetime()
AttributeError: 'DatetimeWithNanoseconds' object has no attribute 'to_datetime'

となる

DatetimeWithNanoseconds オブジェクトに to_datetime() メソッドがないため、
エラーが発生しています。

このオブジェクトはそのまま datetime として利用できるので、 to_datetime() メソッドは不要です。
コードを修正して、to_datetime() の呼び出しを削除

from google.cloud import firestore
from datetime import datetime, timedelta
import requests
import warnings

# JSONファイルで認証情報を指定
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

# 特定のユーザーID
target_user_id = ""

# VoiceVox APIの設定
VOICEVOX_API_URL = "http://192.168.1.69:50021/speak"  # VoiceVoxのURL
VOICEVOX_SPEAKER_ID = 1  # 読み上げに使用する話者のID

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")

def read_unread_messages():
    # 現在の時刻
    current_time = datetime.now()
    # Firestoreのコレクションから未読メッセージを取得
    messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
    unread_messages = messages_ref.stream()

    for message in unread_messages:
        message_data = message.to_dict()
        message_text = message_data["text"]
        message_time = message_data["timestamp"]  # to_datetime()を削除

        # VoiceVoxでメッセージを読み上げ
        read_message_aloud(message_text)
        
        # メッセージを既読に更新
        message.reference.update({"read": True})
        
        # 24時間経過したメッセージの削除
        if current_time - message_time > timedelta(hours=24):
            message.reference.delete()

def read_message_aloud(text):
    # VoiceVoxのAPIにリクエストを送信
    response = requests.post(
        VOICEVOX_API_URL,
        json={"text": text, "speaker": VOICEVOX_SPEAKER_ID}
    )
    if response.status_code == 200:
        print("メッセージを読み上げました:", text)
    else:
        print("読み上げに失敗しました:", response.text)

# コードを実行して未読メッセージを取得して読み上げ
read_unread_messages()

今度は

/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_firestore_message.py:23: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead.
  messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731443604.856422 4139038 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
読み上げに失敗しました: {"detail":"Not Found"}
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_firestore_message.py", line 53, in <module>
    read_unread_messages()
  File "/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_firestore_message.py", line 38, in read_unread_messages
    if current_time - message_time > timedelta(hours=24):
TypeError: can't subtract offset-naive and offset-aware datetimes

となる

このエラーは、current_timeが「オフセットのない(ナイーブな)datetimeオブジェクト」で、
message_timeが「オフセットのある(タイムゾーン付きの)datetimeオブジェクト」であるため、
直接引き算できないことが原因です。

この問題を解決するために、両方を同じ形式のdatetimeオブジェクトに統一します。
コードを修正して、current_timeをUTCタイムゾーン付きに変換

しかし

/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_firestore_message.py:23: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead.
  messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731443712.845077 4140502 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
読み上げに失敗しました: {"detail":"Not Found"}
読み上げに失敗しました: {"detail":"Not Found"}
読み上げに失敗しました: {"detail":"Not Found"}

となる

“読み上げに失敗しました:
{“detail”:”Not Found”}” エラーは、VoiceVox APIに送信したリクエストが見つからない
(404 Not Found)ためです。

これは、VoiceVox APIのエンドポイントや
リクエストの構造が間違っている可能性があることを示しています。

VoiceVox APIの仕様に沿ってエンドポイントとリクエストのフォーマットを確認し、
修正を加えてみましょう。

例えば、VoiceVoxでのリクエストには、
/audio_query エンドポイントを使用して音声生成クエリを作成し、
その後 /synthesis エンドポイントで音声ファイルを生成する必要がある場合があります。

from google.cloud import firestore
from datetime import datetime, timedelta, timezone
import requests
import warnings

# JSONファイルで認証情報を指定
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

# 特定のユーザーID
target_user_id = ""

# VoiceVox APIの設定
VOICEVOX_API_URL = "http://192.168.1.69:50021"  # VoiceVoxのベースURL
VOICEVOX_SPEAKER_ID = 1  # 読み上げに使用する話者のID

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")

def read_unread_messages():
    # 現在の時刻をUTCのオフセット付きで取得
    current_time = datetime.now(timezone.utc)
    # Firestoreのコレクションから未読メッセージを取得
    messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False)
    unread_messages = messages_ref.stream()

    for message in unread_messages:
        message_data = message.to_dict()
        message_text = message_data["text"]
        message_time = message_data["timestamp"]

        # VoiceVoxでメッセージを読み上げ
        read_message_aloud(message_text)
        
        # メッセージを既読に更新
        message.reference.update({"read": True})
        
        # 24時間経過したメッセージの削除
        if current_time - message_time > timedelta(hours=24):
            message.reference.delete()

def read_message_aloud(text):
    # audio_queryを生成
    query_response = requests.post(
        f"{VOICEVOX_API_URL}/audio_query",
        params={"text": text, "speaker": VOICEVOX_SPEAKER_ID}
    )
    if query_response.status_code != 200:
        print("audio_queryの生成に失敗しました:", query_response.text)
        return

    # 音声合成リクエストを送信
    synthesis_response = requests.post(
        f"{VOICEVOX_API_URL}/synthesis",
        params={"speaker": VOICEVOX_SPEAKER_ID},
        json=query_response.json()
    )
    if synthesis_response.status_code == 200:
        print("メッセージを読み上げました:", text)
    else:
        print("読み上げに失敗しました:", synthesis_response.text)

# コードを実行して未読メッセージを取得して読み上げ
read_unread_messages()

これを実行すると

/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_firestore_message.py:23: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead. messages_ref = db.collection("messages").where("user_id", "==", target_user_id).where("read", "==", False) WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR I0000 00:00:1731444164.973858 4145605 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache メッセージを読み上げました: ゴルゴ13だ。

となる

コードが正常に動作し、メッセージが読み上げられたようで良かったです!
“メッセージを読み上げました: ゴルゴ13だ。” と表示されたので、
VoiceVoxを使った音声合成が成功しています
となるが

ちょっと意味が違う
Firestoreに保存されたメッセージの取得はできているが
これをvoicevox で音声を作成し
それを再生する
が本来の目的

以前作成したモジュールから使うことにする

音声作成と作成した音声を使用後削除するモジュール
音声を作成するためのモジュールがあるので
それを使うことにする

これらのモジュールはカレンダー読み上げのプロジェクトにあるので
それを使う

firestoreDBからメッセージ取得

firestoreDBからメッセージ取得

 python main3.py      

で実行

[2024-11-10 06:45:16.017] [ctranslate2] [thread 3848107] [warning] The compute type inferred from the saved model is float16, but the target device or backend do not support efficient float16 computation. The model weights have been automatically converted to use the float32 compute type instead.
stand by ready OK
recording...
finished
認識されたテキスト: 今度はiCloud Driveに保存しますか
Firestoreに保存を開始します: 今度はiCloud Driveに保存しますか
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731188739.927080 3848107 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
Firestoreに保存されました: 今度はiCloud Driveに保存しますか
Firestoreへの保存処理が完了しました
stand by ready OK
recording...
finished
10秒間音声が入力されなかったため、ループを終了します。

入力された音声テキスト一覧:
今度はiCloud Driveに保存しますか

でDB保存された後に

import warnings
from google.cloud import firestore
import datetime

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")

# Firestore クライアントの初期化
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

def get_user_messages(user_id):
    messages_ref = db.collection("messages")
    
    # 複数条件のクエリを設定
    query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1))
    
    # メッセージを取得してリストに格納
    user_messages = []
    for doc in query.stream():
        user_messages.append(doc.to_dict())

    return user_messages

# 特定のユーザーIDを指定してメッセージを取得
user_id = ""
messages = get_user_messages(user_id)

for message in messages:
    print(f"メッセージ: {message['text']}, タイムスタンプ: {message['timestamp']}")

を実行したけど

/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_message.py:15: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead.
  query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1))
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731188828.849859 3850189 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache

となる

原因を調べるため
Firestoreへログインし
user_idの値を調べたら
user_id_example
となっていて
linebotのIDではなかった

このため

import warnings
from google.cloud import firestore
import datetime

# 警告を無視する設定
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="google.cloud.firestore_v1.base_collection")

# Firestore クライアントの初期化
db = firestore.Client.from_service_account_json("serviceAccountKey.json")

def get_user_messages(user_id):
    messages_ref = db.collection("messages")
    
    # 複数条件のクエリを設定
    query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1))
    
    # メッセージを取得してリストに格納
    user_messages = []
    for doc in query.stream():
        user_messages.append(doc.to_dict())

    return user_messages

# 特定のユーザーIDを指定してメッセージを取得
user_id = "user_id_example"


messages = get_user_messages(user_id)

for message in messages:
    print(f"メッセージ: {message['text']}, タイムスタンプ: {message['timestamp']}")

と変更し

python get_message.py

を実行

/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_message.py:15: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead.
  query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1))
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731190387.989119 3864599 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
メッセージ: 動作していますか, タイムスタンプ: 2024-11-09 21:39:35.038000+00:00
メッセージ: 今度はiCloud Driveに保存しますか, タイムスタンプ: 2024-11-09 21:45:40.490000+00:00

となった

つまり送信した時のuser_id がlinebotのものになるようにしないとダメ

user_idの値を実際のLINE botユーザーのIDに設定する

user_id の値を user_id_example ではなく linebotのユーザの値にしたい

FireStore の
user_idの値を実際のLINE botユーザーのIDに設定するには、
main2.pyのコードで、ユーザーIDを動的に取得し、Firestoreに保存する際に正しいIDを設定する必要がある

GPTによれば

修正方法
1. main2.pyのuser_idを設定する部分で、LINE botからユーザーIDを取得できるようにします。
2. 例えば、index.jsでLINEから送られてきたユーザーIDを取得し、Pythonスクリプトに渡す仕組みを構築するか、必要に応じて固定のIDを用いる方法も考えられます。

とのこと

INE botユーザーのIDを正確に反映するために、user_idをmain2.pyに渡すか、
スクリプトで直接設定する

import sounddevice as sd
from module.module_whisper import FasterWhisperModel
from module.module_recorder import Recorder
import time
from line_notify import LineNotify  # 作成したLineNotifyモジュールをインポート
from ollama_text_correction import OllamaTextCorrector  # Ollamaによる修正モジュールをインポート
from line_bot_sender import LineBotSender  # LINE bot送信用のモジュールをインポート
import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

# Firebase Admin SDKの初期化
if not firebase_admin._apps:
    cred = credentials.Certificate("path/to/serviceAccountKey.json")  # 認証ファイルのパスに置き換え
    firebase_admin.initialize_app(cred)

# Firestoreのクライアントを取得
db = firestore.client()

# LINE botユーザーIDを設定(実際のLINEユーザーIDに置き換え)
LINE_USER_ID = "実際のLINEユーザーのID"  # この部分を実際のユーザーIDに変更

def save_to_firestore(user_id, text):
    # Firestoreにメッセージを保存する関数
    try:
        message_data = {
            "user_id": user_id,
            "text": text,
            "timestamp": firestore.SERVER_TIMESTAMP,
            "read": False
        }
        db.collection("messages").add(message_data)
        print("Firestoreに保存されました:", text)
    except Exception as e:
        print(f"Firestoreに保存中にエラーが発生しました: {e}")

def main():
    recorder = Recorder()
    fasterWhispermodel = FasterWhisperModel()

    # 入力された音声テキストを格納するリスト
    recognized_texts = []

    # LINE Notifyのモジュールを初期化(config.jsonからトークンを読み込む)
    line_notify = LineNotify("config.json")
    
    # Ollamaのテキスト修正モジュールを初期化
    text_corrector = OllamaTextCorrector("config.json")
    
    # LINE bot送信用のモジュールを初期化
    line_bot_sender = LineBotSender("config.json")

    while True:
        start_time = time.time()  # 処理開始時刻を記録
        audio_data = recorder.speech2audio()

        # 処理が10秒間行われなかった場合はループを抜ける
        if time.time() - start_time >= 10:
            print("10秒間音声が入力されなかったため、ループを終了します。")
            break

        if audio_data is None:
            print("無音状態が続いたため、ループを終了します。")
            break  # 無音でループを抜ける
        
        # 音声をテキストに変換
        text = fasterWhispermodel.audio2text(audio_data)
        
        # Ollamaでテキストを構成
        corrected_text = text_corrector.correct_text(text)
        
        if corrected_text:  # Noneが返された場合はスキップ
            recognized_texts.append(corrected_text)
            print("認識されたテキスト:", corrected_text)

            # Firestoreに保存を開始
            print("Firestoreに保存を開始します:", corrected_text)
            save_to_firestore(LINE_USER_ID, corrected_text)  # LINEのユーザーIDを指定
            print("Firestoreへの保存処理が完了しました")

    # ループ終了後に、入力した音声テキストを改行付きで一覧表示
    if recognized_texts:
        message = "\n".join(recognized_texts)
        print("\n入力された音声テキスト一覧:")
        print(message)

        # LINE Notifyでメッセージを送信
        line_notify.send(f"入力された音声テキスト一覧:\n{message}")
        
        # LINE botで修正されたテキストを送信
        line_bot_sender.send_message(f"修正された音声テキスト:\n{message}")
    else:
        print("入力メッセージはありませんでした")

if __name__ == "__main__":
    main()

となるようにコード変更する

コードを新しいmain.4.pyを作成して実行する

touch main4.py

でコードを貼り付け

なおjsonファイルパスとユーザIDは修正しておく

import sounddevice as sd
from module.module_whisper import FasterWhisperModel
from module.module_recorder import Recorder
import time
from line_notify import LineNotify  # 作成したLineNotifyモジュールをインポート
from ollama_text_correction import OllamaTextCorrector  # Ollamaによる修正モジュールをインポート
from line_bot_sender import LineBotSender  # LINE bot送信用のモジュールをインポート
import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

# Firebase Admin SDKの初期化
if not firebase_admin._apps:
    cred = credentials.Certificate("serviceAccountKey.json")  # 認証ファイルのパスに置き換え
    firebase_admin.initialize_app(cred)

# Firestoreのクライアントを取得
db = firestore.client()

# LINE botユーザーIDを設定(実際のLINEユーザーIDに置き換え)
LINE_USER_ID = ""  # この部分を実際のユーザーIDに変更

def save_to_firestore(user_id, text):
    # Firestoreにメッセージを保存する関数
    try:
        message_data = {
            "user_id": user_id,
            "text": text,
            "timestamp": firestore.SERVER_TIMESTAMP,
            "read": False
        }
        db.collection("messages").add(message_data)
        print("Firestoreに保存されました:", text)
    except Exception as e:
        print(f"Firestoreに保存中にエラーが発生しました: {e}")

def main():
    recorder = Recorder()
    fasterWhispermodel = FasterWhisperModel()

    # 入力された音声テキストを格納するリスト
    recognized_texts = []

    # LINE Notifyのモジュールを初期化(config.jsonからトークンを読み込む)
    line_notify = LineNotify("config.json")
    
    # Ollamaのテキスト修正モジュールを初期化
    text_corrector = OllamaTextCorrector("config.json")
    
    # LINE bot送信用のモジュールを初期化
    line_bot_sender = LineBotSender("config.json")

    while True:
        start_time = time.time()  # 処理開始時刻を記録
        audio_data = recorder.speech2audio()

        # 処理が10秒間行われなかった場合はループを抜ける
        if time.time() - start_time >= 10:
            print("10秒間音声が入力されなかったため、ループを終了します。")
            break

        if audio_data is None:
            print("無音状態が続いたため、ループを終了します。")
            break  # 無音でループを抜ける
        
        # 音声をテキストに変換
        text = fasterWhispermodel.audio2text(audio_data)
        
        # Ollamaでテキストを構成
        corrected_text = text_corrector.correct_text(text)
        
        if corrected_text:  # Noneが返された場合はスキップ
            recognized_texts.append(corrected_text)
            print("認識されたテキスト:", corrected_text)

            # Firestoreに保存を開始
            print("Firestoreに保存を開始します:", corrected_text)
            save_to_firestore(LINE_USER_ID, corrected_text)  # LINEのユーザーIDを指定
            print("Firestoreへの保存処理が完了しました")

    # ループ終了後に、入力した音声テキストを改行付きで一覧表示
    if recognized_texts:
        message = "\n".join(recognized_texts)
        print("\n入力された音声テキスト一覧:")
        print(message)

        # LINE Notifyでメッセージを送信
        line_notify.send(f"入力された音声テキスト一覧:\n{message}")
        
        # LINE botで修正されたテキストを送信
        line_bot_sender.send_message(f"修正された音声テキスト:\n{message}")
    else:
        print("入力メッセージはありませんでした")

if __name__ == "__main__":
    main()

これで

python main4.py

を実行

[2024-11-11 05:19:46.714] [ctranslate2] [thread 3933364] [warning] The compute type inferred from the saved model is float16, but the target device or backend do not support efficient float16 computation. The model weights have been automatically converted to use the float32 compute type instead.
stand by ready OK
recording...
finished
認識されたテキスト: 少々重量過剰かもしれない
Firestoreに保存を開始します: 少々重量過剰かもしれない
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731270012.069859 3933364 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
Firestoreに保存されました: 少々重量過剰かもしれない
Firestoreへの保存処理が完了しました
stand by ready OK
recording...
finished
10秒間音声が入力されなかったため、ループを終了します。

入力された音声テキスト一覧:
少々重量過剰かもしれない
[・shell]
となってユーザIDが反映されて保存される

python get_message.py

を実行すると

/Users/snowpool/aw10s/linebot/get_message.py:15: UserWarning: Detected filter using positional arguments. Prefer using the 'filter' keyword argument instead.
  query = messages_ref.where("user_id", "==", user_id).where("timestamp", ">=", datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=1))
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731270127.577985 3935695 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
メッセージ: 少々重量過剰かもしれない, タイムスタンプ: 2024-11-10 20:20:12.657000+00:00

でメッセージ取得も問題ない

pythonでfirestoreデータ保存

pythonでfirestoreデータ保存

import sounddevice as sd
from module.module_whisper import FasterWhisperModel
from module.module_recorder import Recorder
import time
from line_notify import LineNotify
from ollama_text_correction import OllamaTextCorrector
from line_bot_sender import LineBotSender
import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

# Firebase Admin SDKの初期化
if not firebase_admin._apps:
    cred = credentials.Certificate("serviceAccountKey.json")  # 認証ファイルのパスに置き換え
    firebase_admin.initialize_app(cred)

# Firestoreのクライアントを取得
db = firestore.client()

def save_to_firestore(user_id, text):
    # Firestoreにメッセージを保存する関数
    message_data = {
        "user_id": user_id,
        "text": text,
        "timestamp": firestore.SERVER_TIMESTAMP,
        "read": False
    }
    db.collection("messages").add(message_data)

def main():
    recorder = Recorder()
    fasterWhispermodel = FasterWhisperModel()
    recognized_texts = []

    line_notify = LineNotify("config.json")
    text_corrector = OllamaTextCorrector("config.json")
    line_bot_sender = LineBotSender("config.json")

    while True:
        start_time = time.time()
        audio_data = recorder.speech2audio()

        if time.time() - start_time >= 10:
            print("10秒間音声が入力されなかったため、ループを終了します。")
            break

        if audio_data is None:
            print("無音状態が続いたため、ループを終了します。")
            break

        # 音声をテキストに変換
        text = fasterWhispermodel.audio2text(audio_data)
        
        # Ollamaでテキストを構成
        corrected_text = text_corrector.correct_text(text)
        
        if corrected_text:
            recognized_texts.append(corrected_text)
            print(corrected_text)

            # Firestoreにメッセージを保存
            save_to_firestore("user_id_example", corrected_text)  # user_idを適切に設定

    if recognized_texts:
        message = "\n".join(recognized_texts)
        print("\n入力された音声テキスト一覧:")
        print(message)

        # LINE Notifyでメッセージを送信
        line_notify.send(f"入力された音声テキスト一覧:\n{message}")
        
        # LINE botで修正されたテキストを送信
        line_bot_sender.send_message(f"修正された音声テキスト:\n{message}")
    else:
        print("入力メッセージはありませんでした")

if __name__ == "__main__":
    main()

として
Firestoreでデータ保存するようにしたけど

[2024-11-10 06:39:11.240] [ctranslate2] [thread 3843030] [warning] The compute type inferred from the saved model is float16, but the target device or backend do not support efficient float16 computation. The model weights have been automatically converted to use the float32 compute type instead.
stand by ready OK
recording...
finished
動作していますか
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731188374.394713 3843030 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
stand by ready OK
recording...
finished
10秒間音声が入力されなかったため、ループを終了します。

入力された音声テキスト一覧:
動作していますか

となるが保存されているかわからない

対応策をGPTで調べる

このメッセージは、音声テキストが「動作していますか」と認識され、表示されていることを示しています。
ただし、Firestoreに保存されたかどうかについての情報が表示されていません。
Firestoreに保存されない原因と確認すべきポイントについて以下に示します。

### 確認ポイント

1. **Firestoreの保存関数の確認**
Firestoreへの保存処理が正常に機能しているか確認するため、
以下のようにFirestore保存関数に`try-except`ブロックを追加して、エラーメッセージが出力されるようにします。

“`python
def save_to_firestore(user_id, text):
try:
message_data = {
“user_id”: user_id,
“text”: text,
“timestamp”: firestore.SERVER_TIMESTAMP,
“read”: False
}
db.collection(“messages”).add(message_data)
print(“Firestoreに保存されました:”, text)
except Exception as e:
print(f”Firestoreに保存中にエラーが発生しました: {e}”)
“`

`main2.py`の実行中にエラーメッセージが出力されるか確認してください。

2. **Firestoreへの接続確認**
– `firebase_admin.initialize_app()`の認証情報が正しいか確認します。
    特に、`serviceAccountKey.json`のファイルパスが正しいかを再度確認してください。
– Firestore Consoleで「messages」コレクションが生成されているか確認し、
データが追加されていない場合は、アクセス権限やネットワーク接続を再確認します。

3. **Firestoreルールの設定確認**
Firebase ConsoleのFirestoreルールで読み書きが許可されているかを確認します。ルールの設定はテスト目的で以下のように設定し、保存されるか確認してみてください。

“`plaintext
service cloud.firestore {
match /databases/{database}/documents {
match /{document=**} {
allow read, write: if true;
}
}
}
“`

4. **デバッグ出力の追加**
Firestoreにデータが保存される直前と保存後に、以下のようなデバッグメッセージを出力すると、保存処理のどの段階で問題が発生しているか確認しやすくなります。

“`python
print(“Firestoreに保存を開始します:”, text)
save_to_firestore(“user_id_example”, corrected_text)
print(“Firestoreへの保存処理が完了しました”)
“`

これらの手順を試してみて、Firestoreにデータが保存されるかどうかを確認してください。

とのこと

import sounddevice as sd
from module.module_whisper import FasterWhisperModel
from module.module_recorder import Recorder
import time
from line_notify import LineNotify  # 作成したLineNotifyモジュールをインポート
from ollama_text_correction import OllamaTextCorrector  # Ollamaによる修正モジュールをインポート
from line_bot_sender import LineBotSender  # LINE bot送信用のモジュールをインポート
import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

# Firebase Admin SDKの初期化
if not firebase_admin._apps:
    cred = credentials.Certificate("serviceAccountKey.json")  # 認証ファイルのパスに置き換え
    firebase_admin.initialize_app(cred)

# Firestoreのクライアントを取得
db = firestore.client()

def save_to_firestore(user_id, text):
    # Firestoreにメッセージを保存する関数
    try:
        message_data = {
            "user_id": user_id,
            "text": text,
            "timestamp": firestore.SERVER_TIMESTAMP,
            "read": False
        }
        db.collection("messages").add(message_data)
        print("Firestoreに保存されました:", text)
    except Exception as e:
        print(f"Firestoreに保存中にエラーが発生しました: {e}")

def main():
    recorder = Recorder()
    fasterWhispermodel = FasterWhisperModel()

    # 入力された音声テキストを格納するリスト
    recognized_texts = []

    # LINE Notifyのモジュールを初期化(config.jsonからトークンを読み込む)
    line_notify = LineNotify("config.json")
    
    # Ollamaのテキスト修正モジュールを初期化
    text_corrector = OllamaTextCorrector("config.json")
    
    # LINE bot送信用のモジュールを初期化
    line_bot_sender = LineBotSender("config.json")

    while True:
        start_time = time.time()  # 処理開始時刻を記録
        audio_data = recorder.speech2audio()

        # 処理が10秒間行われなかった場合はループを抜ける
        if time.time() - start_time >= 10:
            print("10秒間音声が入力されなかったため、ループを終了します。")
            break

        if audio_data is None:
            print("無音状態が続いたため、ループを終了します。")
            break  # 無音でループを抜ける
        
        # 音声をテキストに変換
        text = fasterWhispermodel.audio2text(audio_data)
        
        # Ollamaでテキストを構成
        corrected_text = text_corrector.correct_text(text)
        
        if corrected_text:  # Noneが返された場合はスキップ
            recognized_texts.append(corrected_text)
            print("認識されたテキスト:", corrected_text)

            # Firestoreに保存を開始
            print("Firestoreに保存を開始します:", corrected_text)
            save_to_firestore("user_id_example", corrected_text)  # user_idを適切に設定
            print("Firestoreへの保存処理が完了しました")

    # ループ終了後に、入力した音声テキストを改行付きで一覧表示
    if recognized_texts:
        message = "\n".join(recognized_texts)
        print("\n入力された音声テキスト一覧:")
        print(message)

        # LINE Notifyでメッセージを送信
        line_notify.send(f"入力された音声テキスト一覧:\n{message}")
        
        # LINE botで修正されたテキストを送信
        line_bot_sender.send_message(f"修正された音声テキスト:\n{message}")
    else:
        print("入力メッセージはありませんでした")

if __name__ == "__main__":
    main()

へ修正する

実行すると

[2024-11-10 06:45:16.017] [ctranslate2] [thread 3848107] [warning] The compute type inferred from the saved model is float16, but the target device or backend do not support efficient float16 computation. The model weights have been automatically converted to use the float32 compute type instead.
stand by ready OK
recording...
finished
認識されたテキスト: 今度はiCloud Driveに保存しますか
Firestoreに保存を開始します: 今度はiCloud Driveに保存しますか
WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1731188739.927080 3848107 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
Firestoreに保存されました: 今度はiCloud Driveに保存しますか
Firestoreへの保存処理が完了しました
stand by ready OK
recording...
finished
10秒間音声が入力されなかったため、ループを終了します。

入力された音声テキスト一覧:
今度はiCloud Driveに保存しますか

となる

これで firestoreへの保存はOK

次はこのメッセージを取得する

Firestore DBの作成

Firestore DBの作成

import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

# サービスアカウント JSON ファイルのパスに置き換える
cred = credentials.Certificate("serviceAccountKey.json")
firebase_admin.initialize_app(cred)

# Firestore クライアントの取得
db = firestore.client()

# Firestore の 'messages' コレクションからデータを取得
def get_messages():
    messages_ref = db.collection("messages")
    docs = messages_ref.stream()
    
    for doc in docs:
        print(f"{doc.id} => {doc.to_dict()}")

# 動作確認のためにメッセージを取得
get_messages()

print("Firestore に接続しました。")

を実行し

WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR
I0000 00:00:1730742741.766654 3504035 config.cc:230] gRPC experiments enabled: call_status_override_on_cancellation, event_engine_dns, event_engine_listener, http2_stats_fix, monitoring_experiment, pick_first_new, trace_record_callops, work_serializer_clears_time_cache
Firestore に接続しました。

となった

warning のためGPTで調べる

このメッセージは、**正常に Firestore に接続され、`get_messages()` 関数が実行されている**ことを示しています。
具体的には、次の点が確認できます。

1. **「Firestore に接続しました。」の表示**:
– このメッセージが表示されているため、Firestore への接続と初期化が正常に行われたことが確認できます。

2. **警告メッセージについて**:
– `WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR` といった警告は、Firestore API を使用する際に出力される一般的なメッセージです。接続や操作には影響がないため、無視して構いません。

3. **データの取得**:
– 実行結果で `get_messages()` 関数が特定のデータを表示していない場合、これは `messages` コレクションが空であることを示しています。データがあれば、`doc.id => doc.to_dict()` の形式で出力されます。
– Firestore にデータが入っているか確認したい場合は、Firestore Console から `messages` コレクションにサンプルデータを追加して、再度コードを実行してください。

### 結論
この表示結果から判断すると、**問題なく Firestore に接続できている**ため、設定や接続には問題がありません。

ということなので問題はない

次にDBの作成

これをchat GPTで調べる
以下は回答

Firestore を利用するためには、**DB(データベース)の作成**が必要です。
以下の手順で、Firestore データベースを作成し、利用できる状態に設定してください。

### Firestore データベースの作成手順

1. **Firebase Console にアクセス**:
– [Firebase Console](https://console.firebase.google.com/) でプロジェクトに移動します。

2. **Firestore のセットアップ**:
– 左側メニューで「Firestore Database」を選択し、「データベースの作成」をクリックします。

3. **データベースモードの選択**:
– 「Firestore ネイティブモード」を選択することをおすすめします。

4. **リージョンの選択**:
– データの保存場所(リージョン)を選択します。日本の場合は、`asia-northeast1`(東京)を選択するのが一般的です。

5. **Firestore セキュリティルールの設定**:
– **本番環境ルール**(`allow read, write: if false;`)を選択してアクセスを制限し、必要に応じてルールをカスタマイズしてください。
– ルールは Firebase Console の「ルール」タブから後で編集できます。

### `messages` コレクションの準備

コードが正しく動作するようにするため、次の準備が必要です。

1. **`messages` コレクションの作成**:
– Firestore Console で「コレクションを開始」ボタンをクリックし、`messages` という名前のコレクションを作成します。

2. **ドキュメントの追加**:
– `messages` コレクション内にドキュメントを追加し、次のフィールドを含めます。
– `user_id`: メッセージを送信したユーザーの ID
– `text`: メッセージの内容
– `timestamp`: メッセージのタイムスタンプ(Firestore のタイムスタンプ形式を利用)

### 注意点

– Firestore はスキーマレスのデータベースなので、フィールド名とデータ型が一致していれば自由にデータを追加できますが、コードとデータ構造が一致するように注意してください。
– セキュリティルールの設定を適切に行い、本番環境でのアクセス制限を確保してください。

これで、Firestore データベースの準備が整い、コードが正しく動作するはずです。

とのこと

次に
FireStoreの管理画面から
DBの default を選択し
コレクションを開始
をクリック

messages という名前のコレクションを作成するため
コレクションIDを
messages
にする

最初のドキュメントの追加で
messages コレクション内にドキュメントを追加し、次のフィールドを含めます。
* user_id: メッセージを送信したユーザーの ID
* text: メッセージの内容
* timestamp: メッセージのタイムスタンプ(Firestore のタイムスタンプ形式を利用)

なおドキュメントIDが自動で振られるけど問題ないらしい

GPTで調べたら

Firestore でドキュメント ID が自動で振られるのは、通常問題ありません。
Firestore はドキュメントごとにユニークな ID を自動生成する機能を持っており、
ほとんどのケースでこの自動生成された ID をそのまま使用して問題ありません。

### 自動生成されたドキュメント ID が問題ない理由

1. **ユニーク性の保証**: Firestore の自動生成された ID は、
各ドキュメントがユニークになるように設計されています。
同じコレクション内で ID が重複することはありません。

2. **スケーラビリティとパフォーマンス**:
自動生成された ID は Firestore に最適化されており、大量のデータ操作にもスケーラブルです。

3. **データ構造の柔軟性**:
自動生成された ID を使用しても、クエリやアクセス制御に影響はありません。
フィールド `user_id` などを使ったフィルタリングも可能です。

### ただし、カスタム ID を使用したほうが良い場合

もし、特定のルールに基づいてドキュメントを一意に識別したい場合
(例: ユーザーごとにユニークな ID が必要な場合)には、
カスタム ID を設定することも可能です。
しかし、自動生成された ID で問題がない限り、そのままで問題ありません。

### 結論

自動生成されたドキュメント ID は Firestore の一般的な設計に適しているため、そのまま利用して問題ありません。

次にフィールドの設定をする
これは後で変更可能なので
1. user_id
* フィールド名: user_id
* フィールドタイプ: String(文字列)
* フィールド値: メッセージを送信したユーザーの ID(例: “user123″)
* 例: ユーザーごとのユニークな ID。LINEbot の場合、LINE ユーザー ID などが適しています。
2. text
* フィールド名: text
* フィールドタイプ: String(文字列)
* フィールド値: メッセージの内容(例: “こんにちは”)
* 例: メッセージのテキスト内容を保存します。
3. timestamp
* フィールド名: timestamp
* フィールドタイプ: Timestamp(タイムスタンプ)
* フィールド値: メッセージの送信日時(Firestore のタイムスタンプ形式)
*
とした

なお本番環境では
ユーザIDを変える

次は特定ユーザのメッセージを取得する

Firestore データベースの作成

Firestore データベースの作成

Google Cloud Console
へアクセス
「Firestore の開始」または「データベースの作成」ボタンをクリック

Firestore モード」を選択
この時
ネイティブ モード
Datastore モード
の2つがある

APIを使うということで
ネイティブモードを選択

このデータベースには無料枠の割り当てがあります。
各プロジェクトには「(default)」という名前の単一のデータベースがあり、
無料枠割り当ての対象になります。
この割り当てを使い切ると、オペレーション、ストレージ、ネットワークの使用量に基づいて課金されます¹。
ロケーションは料金に影響します

とのこと

(default)
がデータベースIDになっている

次にロケーション

ロケーション タイプには

リージョン
99.99% の可用性 SLA、単一リージョン内で比較的低いレイテンシ

マルチリージョン
99.999% の可用性 SLA、最大の領域にわたり最も高い可用性

コストの違いをGPTで調べたらマルチにすると倍になるらしいので
リージョンを選択する

次にリージョンの設定をする

Firebase のセットアップ画面でリージョンを選ぶ際に、
「asia-northeast1(東京)」を選択すると、日本国内向けに最適なパフォーマンスが得られるらしい

選択したリージョンがユーザーに近いほど、レイテンシが低くなります

とあるので調べた

レイテンシ(Latency) は、ユーザーがデータのリクエストを送ってから、
そのデータが返ってくるまでの遅延時間のことを指します。

具体的には、アプリケーションやサービスに対してユーザーが操作した際に、
その応答が表示されるまでの時間差です。

レイテンシは「応答時間」とも呼ばれることがあり、通常ミリ秒(ms)単位で測定されます。

レイテンシの例
たとえば、LINEbot が Firestore に保存されたメッセージを取得してユーザーに表示する場合、
レイテンシが低いと、メッセージの取得がスムーズで、
ユーザーは素早く応答を受け取ることができます。
しかし、レイテンシが高いと、データの取得や表示が遅れてしまい、ユーザーにとって待ち時間が長く感じられます。

レイテンシが重要な理由
* ユーザー体験の向上: レイテンシが低いほど、アプリの操作がスムーズで、ユーザーは快適に利用できます。
* リアルタイムアプリに重要: リアルタイムでの更新が必要なアプリ
(例: チャットアプリやオンラインゲーム)では、レイテンシが低いことが特に重要です。

どのようにレイテンシを低くするか?
* 近くのリージョンを選択することで、データのリクエストが物理的に近い場所で処理されるため、
レイテンシが低くなります。
* ネットワーク最適化やキャッシュの活用などもレイテンシの低減に役立ちます。
例えば、日本のユーザーが多い場合は、データベースのリージョンを asia-northeast1(東京)にすると、
データの取得時間が短くなり、レイテンシが低くなります。

次に暗号化

「Google が管理する暗号鍵」を選ぶ理由
1. 管理がシンプル: 鍵の生成・ローテーション・バックアップなどがすべて
Google によって自動的に管理されるため、暗号鍵の管理負担が軽減されます。

2. 追加コストなし: Google 管理の暗号鍵はデフォルトで提供されており、追加料金がかかりません。

3. 標準的なセキュリティ: 多くのプロジェクトでは、Google が管理する暗号化で十分なセキュリティが提供されます。

なので
デフォルトのままでOK

次に
セキュリティ ルール
セキュリティ ルールはアクセス制御とデータ検証を提供します。
2 つのプリセット ルールのいずれかから始めて、後でカスタマイズしてください。

本番環境ルール
データはデフォルトで限定公開になります。
モバイルおよびウェブ クライアント ライブラリ アクセスは、
セキュリティ ルールで指定された内容に従ってのみ許可されます。

rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents {
    match /{document=**} {
      allow read, write: if false;
    }
  }
}


rules_version = '2';
service cloud.firestore {
  match /databases/{database}/documents {
    match /{document=**} {
      allow read, write: if false;
    }
  }
}

サードパーティによる読み取りと書き取りはすべて拒否されます

テストルール
データはデフォルトでオープン状態になります。
ただし、長期にわたりモバイルおよびウェブ クライアント ライブラリ アクセスを有効にするには、
30 日以内にセキュリティ ルールを更新する必要があります。

これについては本番環境を選択

なお
firebase第1世代だけど rules_version = ‘2’; でOKか気になったので調べる

chatGPTの回答は
**Firebase 第1世代でも `rules_version = ‘2’;` を使用して問題ありません**。

`rules_version = ‘2’` は、最新のセキュリティルール構文で、
Firestore の第1世代と第2世代の両方で利用可能です。
このバージョンでは、より細かいアクセス制御やデータ検証の機能が提供されており、セキュリティルールの記述がシンプルかつ強力になります。

そのため、第1世代の Firebase プロジェクトでも `rules_version = ‘2’;` を指定してルールを作成することを推奨します。

って答えだけどGPTなのでとりあえず試すことにする
全面的な信頼はせず自分で検証も重要
たまに存在しないバージョン指定とかもするので

とりあえずこのルールでDBを作成する