Python | You Look Too Cool

RPAの代替としてのPyAutoGUI

stabucky — Tue, 11 Nov 2025 09:07:40 +0000

PythonのPyAutoGUIを使うと、マウス移動、クリック、キーボード操作、画像認識が可能です。これにより、パソコン操作のほとんどすべてを自動化できます。
RPAの代替として使えます。

インストール

pip install pyautogui

基本

次のようにして使用します。
import pyautogui

マウス

マウス移動（絶対）

pyautogui.moveTo(x, y)

マウス移動（相対）

pyautogui.move(x, y)
pyautogui.moveRel(x, y)

移動時間

「duration」で移動時間（秒）を指定できます。
pyautogui.moveTo(x, y, duration=num_seconds)

マウスドラッグ

ドラッグします。相対座標です。
pyautogui.dragTo(x, y, button=’left’)

クリック

クリックします。絶対座標です。引数なしの場合はその場でクリックします。
pyautogui.click()
pyautogui.click(x, y)
pyautogui.rightClick(x, y)
pyautogui.doubleClick(x, y)

画像をクリック

画像検索には「locateOnScreen」などを使用しますが、「click」の引数に画像ファイルを指定するとその中心をクリックします。
pyautogui.click(image_path)

ダウン、アップ

pyautogui.mouseDown(x, y)
pyautogui.mouseUp(x, y)

キーの入力

通常

順にキーを押します。日本語の場合はうまくいかないことがありますので、クリップボードに入れて貼り付けるのが良い方法です。
pyautogui.typewrite([‘a’, ‘b’, ‘c’])

ホットキー

同時にキーを押します。
pyautogui.hotkey(‘ctrl’, ‘v’)

ダイアログ

アラート

pyautogui.alert(‘文字列表示’)

コンファーム

pyautogui.confirm(‘OKとキャンセル’)

プロンプト

キャンセルを押した場合は「None」が返ります。
pyautogui.prompt(‘文字列入力’)

スクリーンショット

通常

画面全体のスクリーンショットを撮り、Pillowのイメージオブジェクトを返します。
im = pyautogui.screenshot()

「region」を使用すると範囲を指定できます。
im = pyautogui.screenshot(region=(x0, y0, x1, y1))

保存

画面全体のスクリーンショットを撮り、ファイル名を付けて保存します。拡張子に応じた形式で保存されます。
pyautogui.screenshot(“all.png”)
pyautogui.screenshot(“all.jpg”)

画像検索

画面上にあるボタンなどをクリックする場合などに使用できます。
ボタンなどのスクリーンショットを画像として保存しておき、これを指定することでクリックが可能です。
通常は最初に見つけた画像が対象となります。

画像の座標を取得

指定した画像ファイルと同じ画像を画面上から探し、上下左右の座標を返します。
location = pyautogui.locateOnScreen(image_path)
x, y = pyautogui.center(location)

画像の中心座標を取得

中心の座標を返します。クリックする場合はこれを使用します。
x, y = pyautogui.locateCenterOnScreen(image_path)

画像の中心をクリック

画像の中心をクリックします。シンプルな記述方法です。
pyautogui.click(image_path)

画像検索の挙動

次のようにすると上下左右の座標を取得できます。
location = pyautogui.locateOnScreen(“button.png”)
print(location) # Box(left=106, top=185, width=96, height=50)
次のようにすると中心座標を取得できます。
location = pyautogui.locateCenterOnScreen(“button.png”)
print(location) # Point(x=154, y=210)
次のようにすると合致する画像全てを取得します。
location = pyautogui.locateAllOnScreen(“button.png”)
print(location) #
print(list(location)) # [Box(left=106, top=185, width=96, height=50)]

テクニック

待機

処理が早すぎるとボタンのクリックを「空振り」してしまうことがありますので、「sleep」を使用して待機します。
import time
time.sleep(3)
画像を検索してクリックするような処理の場合は、以下のような関数を使用すると「sleep」不要で素早く処理できます。

def click_image(image_path, timeout=10, interval=0.5):
"""
指定された画像を探索し、見つかったらクリックする。
タイムアウトまでに画像が見つからなければ処理終了。
"""
start_time = time.time()
print(f"画像探索開始: {image_path}")
while time.time() - start_time < timeout:
try:
location = pyautogui.locateOnScreen(image_path) # 画像探索 (例外対策)
if location: # 画像が見つかった場合
center = pyautogui.center(location) # 中心座標を取得
pyautogui.click(center) # 中心をクリック
print(f"画像が見つかりました。クリックしました: {center}")
return # 処理成功で終了
except pyautogui.ImageNotFoundException as e:
print(f"画像探索失敗: {e}") # エラーを通知
time.sleep(interval) # 再探索まで待機
print(f"タイムアウトで画像が見つかりませんでした: {image_path}")

文字列の入力

「typewrite」を使用すると文字の入力ができますが、日本語だとうまくいかないことがあります。クリップボードに入れてペーストすると良いでしょう。

import pyautogui
import time
import pyperclip
text = "こんにちは"
pyperclip.copy(text)
time.sleep(3)
pyautogui.hotkey('ctrl', 'v')

APIでGPT4.1を使う方法

stabucky — Sat, 17 May 2025 02:37:06 +0000

PythonでAPIを使ってGPT4.1を使う方法については公式がサンプルコードを載せているので簡単にできます。

Just a moment...

準備
コード
使用例

準備

ライブラリOpenAIを使います。次の通りインストールします。

pip install openai

APIキーは取得済みのものがそのまま使えます。
ターミナルで次のように入力しておきます。

export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx

コード

少しアレンジしました。

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

prompt = input("prompt:")

completion = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[
{
"role": "user",
"content": prompt
}
]
)

print(completion.choices[0].message.content)

使用例

「日本の首相を教えて」と入力してみました。

2024年6月時点での日本の首相（内閣総理大臣）は、**岸田文雄（きしだふみお）**さんです。岸田氏は2021年10月4日に首相に就任しました。

情報は相変わらず古いようです。

SymPyで方程式を解く方法

stabucky — Sat, 11 Jan 2025 04:10:28 +0000

Pythonで方程式を解く方法は色々ありますが、今回はSymPyを使ってみます。

基本
解が複数ある場合
虚数解がある場合
複雑な数式の場合
1. 式がどうなっているか
2. 実際の値を求めたい場合

基本

x^2-2*x+1=0を解いてみます。
結果は配列で出力されます。解が複数ある場合に対応しています。

import sympy
x = sympy.symbols("x")
equation = x**2 - 2 * x + 1
solution = sympy.solve(equation, x)
print(solution)

結果
[1]

解が複数ある場合

import sympy
x = sympy.symbols("x")
equation = x**2 - 1
solution = sympy.solve(equation, x)
print(solution)

結果
[-1, 1]

虚数解がある場合

虚数は「I」で表されます。

import sympy
x = sympy.symbols("x")
equation = x**2 + 1
solution = sympy.solve(equation, x)
print(solution)

結果
[-I, I]

複雑な数式の場合

下のような複雑な数式の場合は、ループを使って書けます。

import sympy

x = sympy.symbols("x")
y = x
for i in range(10):
y = x + 1 / y
solution = sympy.solve(y, x)
print(solution)

結果
[-sqrt(-2 – sqrt(3)), sqrt(-2 – sqrt(3)), -sqrt(-2 + sqrt(3)), sqrt(-2 + sqrt(3))]

式がどうなっているか

式は出力できます。

print(y)

結果
x + 1/(x + 1/(x + 1/(x + 1/(x + 1/(x + 1/(x + 1/(x + 1/(x + 1/(x + 1/x)))))))))

実際の値を求めたい場合

上の結果はsqrtが使われていて実際の値が分かりません。
evalfを使うと実際の値が求まります。

for s in solution:
print(s.evalf())

結果
-1.93185165257814*I
1.93185165257814*I
-0.517638090205041*I
0.517638090205041*I

MoviePyを使いGIFをMP4に変換する方法

stabucky — Mon, 06 Jan 2025 03:18:58 +0000

概要
準備
サンプルコード

概要

MoviePyというPythonのライブラリがあります。
これを使ってアニメーションGIFを動画ファイルMP4に変換します。

MoviePy documentation — MoviePy documentation

準備

ターミナルで次のようにします。

pip install moviepy

サンプルコード

src.gifをdst.mp4に変換します。

from moviepy import *
movie_file = VideoFileClip("src.gif")
movie_file.write_videofile("dst.mp4")
movie_file.close()

AIエージェントとブラウザの連携を簡単に ‐ Browser Use を使ってみた

stabucky — Wed, 25 Dec 2024 14:05:29 +0000

Pythonのライブラリbrowser_useを使ってみました。

browser-use/README.md at main · browser-use/browser-use

🌐 Make websites accessible for AI agents. Automate tasks online with ease. - browser-use/browser-use

Browser use は、AIエージェントをブラウザと接続する最も簡単な方法です。

導入
サンプル
実行結果
gpt-4o-miniの場合

導入

OpenAIのアカウントがあるのが大前提です。

Macの場合、ターミナルで次のようにします。
公式サイトには「playwrightはオプショナル」と書かれていますが必須のようです。

pip install browser-use
playwright install

また次のように環境変数のセットをします。

export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx

サンプル

次のようにします。
レプリコンワクチンに関しては、今日（12月25日）、製薬会社が国会議員を提訴したというニュースがありました。
これが反映されるかどうか確認したいと思います。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from browser_use import Agent
import asyncio

async def main():
agent = Agent(
task="レプリコンワクチンに関する最新情報をまとめて。日本語で。",
llm=ChatOpenAI(model="gpt-4o"),
)
result = await agent.run()
print(result)

asyncio.run(main())

実行結果

結果は次の通りMarkdown形式で出力されます。
国会議員が提訴されたニュースも反映されています。
生成AIは情報が古いという弱点がありましたが、それを克服しています。
これはブラウザを起動しニュースをスクレイピングしているからだと思われます。

最新のレプリコンワクチンに関する情報は以下の通りです。

1. **法的問題**: 製薬会社がレプリコンワクチンをめぐり、立憲民主党の原口議員を誹謗中傷で提訴しています。これは複数のニュースソース（NHK、朝日新聞デジタル、Yahoo!ニュース）で報じられています。

2. **製造販売承認**: 明治製菓ファルマが、次世代mRNAワクチンであるレプリコンワクチンの製造販売承認を世界で初めて取得しました。これは2023年11月に行われたと報じられています。

3. **ワクチンの特徴と安全性**: レプリコンワクチンは自己増幅型mRNAワクチンで、細胞内で大量に複製することが特徴です。安全性に関しては、日本で初めて承認されたため、情報が限られていますが、これまでのmRNAワクチンよりも少ない接種者数が報告されています。

gpt-4o-miniの場合

上述のサンプルはモデルとしてgpt-4oを使っています。
これをgpt-4o-miniにしてみました。

最新のレプリコンワクチンに関する情報は以下の通りです：

– **訴訟の内容**: 2024年12月25日、Meiji Seika Pharma社が立憲民主党の原口一博衆院議員を訴えました。訴訟の理由は、原口議員が同社のワクチンを「生物兵器」と呼び、戦時中の人体実験部隊「731部隊」に例えたことによる名誉毀損です。
– **損害賠償**: 同社は、原口氏に対して1千万円の損害賠償を求めています。
– **影響**: 原口氏の発言により、同社には抗議の電話が多数寄せられ、120万円の損害が発生したとされています。また、ワクチンの売上で得られるはずだった55億円超の利益が失われたと主張しています。
– **会社の見解**: 同社は、訴訟は原口氏の主張の科学的根拠を問うものではなく、国から承認されたワクチンに対する一連の発言は「意見や論評の範囲を超えている」と述べています。

Word、ExcelをMarkdownに変換するPythonライブラリ「MarkItDown」を使ってみた

stabucky — Sun, 15 Dec 2024 12:36:21 +0000

MarkItDownというPythonのライブラリがあります。
WordやExcelなどをMarkdown形式に変換します。

導入
サンプルコード
Word
Excel

導入

Macの場合、ターミナルで次の通り入力します。

pip install markitdown

詳細は次のとおりです。

GitHub - microsoft/markitdown: Python tool for converting files and office documents to Markdown.

Python tool for converting files and office documents to Markdown. - microsoft/markitdown

サンプルコード

基本的にこれだけでMarkdown形式のテキストが出力されます。
smple.xxxのところを適宜書き換えます。

from markitdown import MarkItDown
markitdown = MarkItDown()
result = markitdown.convert("sample.xxx")
print(result.text_content)

Word

将軍について説明したWordファイルを作成しました。
タイトルを「将軍」、見出し1を「将軍とは」「各時代」としています。
これを変換するとタイトルは見出しとは認識されず一般のテキストになっています。

将軍

# 将軍とは

将軍とは、日本の封建時代において、天皇から軍事と政治の最高権力を委任された武家の指導者のことです。実質的な国の支配者として、約700年にわたり日本の政治を統治しました。

# 各時代

## 鎌倉幕府

鎌倉幕府の将軍源頼朝により開かれた鎌倉幕府の初代将軍。武家社会の基礎を築き、武士階級の政治支配の礎を確立した歴史的な人物です。

## 室町幕府

室町幕府の将軍足利尊氏が開いた幕府で、天皇と武家の権力バランスが特徴的でした。文化や芸術の発展にも大きな影響を与えた時代の指導者です。

## 江戸幕府

江戸幕府の将軍徳川家康が創設した幕府で、260年以上続く平和な統治を実現。鎖国政策を敷き、安定した封建社会を長期間維持しました。

Excel

一つのシートに足利15代、別のシートに徳川15代の一覧を載せたExcelファイルを変換してみました。
各シートが見出し2となり、表はテーブルに変換されます。

## 徳川
| 代 | 漢字 | かな |
| --- | --- | --- |
| 1 | 家康 | いえやす |
| 2 | 秀忠 | ひでただ |
| 3 | 家光 | いえみつ |
| 4 | 家綱 | いえつな |
| 5 | 綱吉 | つなよし |
| 6 | 家宣 | いえのぶ |
| 7 | 家継 | いえつぐ |
| 8 | 吉宗 | よしむね |
| 9 | 家重 | いえしげ |
| 10 | 家治 | いえはる |
| 11 | 家斉 | いえなり |
| 12 | 家慶 | いえよし |
| 13 | 家定 | いえさだ |
| 14 | 家茂 | いえもち |
| 15 | 慶喜 | よしのぶ |

## 足利
| 代 | 漢字 | かな |
| --- | --- | --- |
| 1 | 尊氏 | たかうじ |
| 2 | 義詮 | よしあきら |
| 3 | 義満 | よしみつ |
| 4 | 義持 | よしもち |
| 5 | 義量 | よしかず |
| 6 | 義教 | よしのり |
| 7 | 義勝 | よしかつ |
| 8 | 義政 | よしまさ |
| 9 | 義尚 | よしひさ |
| 10 | 義材 | よしき |
| 11 | 義澄 | よしずみ |
| 12 | 義晴 | よしはる |
| 13 | 義輝 | よしてる |
| 14 | 義栄 | よしひで |
| 15 | 義昭 | よしあき |

Pythonで複数の画像をGIFに変換する方法

stabucky — Sun, 24 Nov 2024 10:31:15 +0000

PythonのPillowを使って万華鏡画像を大量に作りました。
動画にして見るためにPythonでGIFに変換してみました。

サンプルコード
出力例

サンプルコード

imgというフォルダに000.pngから127.pngまでの画像が保存されています。
これを繋いで、一つのGIFファイルdst.gifを生成します。

from PIL import Image
fn_gif = "dst.gif"
images = []
for i in range(128):
number = str(i).zfill(3)
fn_img = f"img/{number}.png"
im = Image.open(fn_img)
images.append(im)
images[0].save(
fn_gif, save_all=True, append_images=images[1:], optimize=False, duration=100, loop=0
)

リストimagesに画像を格納します。
images[0]で最初の画像を指定します。
append_imagesで二枚目以降の画像を指定します。

出力例

海鮮丼

ケーキ

ピザ

二つのコップの問題をPythonで解いてみた

stabucky — Sat, 09 Nov 2024 15:33:22 +0000

問題と経緯
コード
実行結果

問題と経緯

以前、二つのコップの問題をプログラムで解きました。

3デシリットルのコップと5デシリットルのコップがあります。これらを使って1デシリットルの水をはかりとるにはどうしたらいいですか。

水差し問題とも呼ばれるそうです。
以前、解いたときは、水の移し替えなどの操作をランダムに行い、目的の量になったら終了、これを何度も繰り返し、最小の手順を答えとするものでした。
厳密には最小かどうかは怪しいです。

ところが「だんご屋のひまつぶし」をPythonで解いたところ、二つのコップの問題も同様に解けることに気付きました。

コード

import copy

def main():
cup_capacities = [3, 5]
target = 1

print("問題", cup_capacities, target)
steps = solve_cup(cup_capacities, target)
print("正解", steps)
print("️手順再現")
show_steps([0, 0], cup_capacities, steps)

def solve_cup(cup_capacities, target):
moves = [
"left_spill",
"right_spill",
"left_pour",
"right_pour",
"left_right",
"right_left",
]
state = [0, 0]
states = [state]
states_done = [state]
steps = {}
steps[str(state)] = []
for i in range(20):
states_new = []
for state in states:
if len(steps[str(state)]) < i:
continue
for step in moves:
state_next = transition_state(state, cup_capacities, step)
if state_next == []:
continue
if not state_next in states_done:
steps[str(state_next)] = steps[str(state)][:]
steps[str(state_next)].append(step)
states_new.append(state_next)
else:
pass
if state_next[0] == target or state_next[1] == target:
return steps[str(state_next)]
states_done += states_new
states = states_new

def transition_state(state_previous, cup_capacities, step):
state = copy.deepcopy(state_previous)
if step == "left_spill":
state[0] = 0
elif step == "right_spill":
state[1] = 0
elif step == "left_pour":
state[0] = cup_capacities[0]
elif step == "right_pour":
state[1] = cup_capacities[1]
elif step == "left_right":
if state[0] + state[1] > cup_capacities[1]:
state[0] = state[0] + state[1] - cup_capacities[1]
state[1] = cup_capacities[1]
else:
state[1] = state[0] + state[1]
state[0] = 0
elif step == "right_left":
if state[0] + state[1] > cup_capacities[0]:
state[1] = state[1] + state[0] - cup_capacities[0]
state[0] = cup_capacities[0]
else:
state[0] = state[0] + state[1]
state[1] = 0
return state

def show_steps(state_from, cup_capacities, steps):
state = copy.deepcopy(state_from)
print("初期状態", state)
for step in steps:
print("移動", step)
state = transition_state(state, cup_capacities, step)
print("状態", state)
print("回数", len(steps))

if __name__ == "__main__":
main()

実行結果

問題 [3, 5] 1
正解 [‘left_pour’, ‘left_right’, ‘left_pour’, ‘left_right’]
️手順再現
初期状態 [0, 0]
移動 left_pour
状態 [3, 0]
移動 left_right
状態 [0, 3]
移動 left_pour
状態 [3, 3]
移動 left_right
状態 [1, 5]
回数 4

left_spillは左のコップを空にする。
left_pourは左のコップをいっぱいにする。
left_rightは左のコップから右のコップに移し替える。
という意味です。

だんご屋のひまつぶしをPythonで解いてみた

stabucky — Sat, 09 Nov 2024 04:19:51 +0000

だんご屋のひまつぶしというパズルがあるそうです。
三本の串に刺さった、ある状態の赤、白、緑の団子を別の状態に移します。

このパズルを完全に解析したという記事がありました。

難しくて理解できなかったので、自分でも考えてみることにしました。
Pythonで与えられた状態から状態への最短手順を返します。

考え方
コード
実行結果
答え合わせ

考え方

はじめは、最初の状態から最後の状態になるまで、ひたすらランダムに団子を動かすということをやっていました。一応、答えは出ますが、時間がかかりますし、最短ではありません。
この手の問題はダイクストラ法というのを使うらしいのですが、全く理解できなかったので自分で考えました。

最初の状態から動かすのは6パターンあります。団子は一本に三個までなので動かせない場合があり、そのパターンは無視します。動かした後の状態を全て保存します。
次の状態から動かすのは6通りあります。同様に動かせないパターンを無視し、また過去にあった状態も無視します。動かした後の状態を全て保存します。
これを最後の状態になるまで繰り返します。

コード

上の記事で最短手順が長いと紹介されていた問題を解いてみました。
赤白緑緑白赤なし → なし赤緑緑白赤白

import copy

def main():
state_from = [[1, 2, 3], [3, 2, 1], []]
state_to = [[], [1, 3, 3], [2, 1, 2]]

print("問題", state_from, ">>>", state_to)
result = solve_dango(state_from, state_to)
print("正解", result)
print("️手順再現")
print(state_from, ">>>", state_to)
show_steps(state_from, result)

def solve_dango(state_from, state_to):
moves = [[0, 1], [0, 2], [1, 2], [1, 0], [2, 0], [2, 1]]
steps = {}
state_list_done = []
state = state_from
state_list_done.append(state)
state_list = [state]
steps[str(state)] = []
for i in range(100):
state_list_new = []
for state in state_list:
if len(steps[str(state)]) < i:
continue
for step in moves:
state_next = move_dango(state, step)
if state_next == []:
continue
if not state_next in state_list_done:
steps[str(state_next)] = steps[str(state)][:]
steps[str(state_next)].append(step)
state_list_new.append(state_next)
else:
pass
if state_next == state_to:
return steps[str(state_next)]
state_list_done += state_list_new
state_list = state_list_new

def move_dango(state_moto, step):
state = copy.deepcopy(state_moto)
if len(state[step[0]]) == 0 or len(state[step[1]]) == 3:
return []
ball = state[step[0]].pop(0)
state[step[1]].insert(0, ball)
return state

def show_steps(state_from, steps):
state = copy.deepcopy(state_from)
print("初期状態", state)
for step in steps:
print("移動", step)
state = move_dango(state, step)
print("状態", state)
print("回数", len(steps))

if __name__ == "__main__":
main()

実行結果

問題 [[1, 2, 3], [3, 2, 1], []] >>> [[], [1, 3, 3], [2, 1, 2]]
正解 [[1, 2], [1, 2], [0, 1], [2, 1], [2, 0], [1, 2], [1, 2], [1, 2], [0, 1], [0, 1], [0, 1], [2, 0], [1, 0], [1, 2], [0, 1], [0, 1]]
️手順再現
[[1, 2, 3], [3, 2, 1], []] >>> [[], [1, 3, 3], [2, 1, 2]]
初期状態 [[1, 2, 3], [3, 2, 1], []]
移動 [1, 2]
状態 [[1, 2, 3], [2, 1], [3]]
移動 [1, 2]
状態 [[1, 2, 3], [1], [2, 3]]
移動 [0, 1]
状態 [[2, 3], [1, 1], [2, 3]]
移動 [2, 1]
状態 [[2, 3], [2, 1, 1], [3]]
移動 [2, 0]
状態 [[3, 2, 3], [2, 1, 1], []]
移動 [1, 2]
状態 [[3, 2, 3], [1, 1], [2]]
移動 [1, 2]
状態 [[3, 2, 3], [1], [1, 2]]
移動 [1, 2]
状態 [[3, 2, 3], [], [1, 1, 2]]
移動 [0, 1]
状態 [[2, 3], [3], [1, 1, 2]]
移動 [0, 1]
状態 [[3], [2, 3], [1, 1, 2]]
移動 [0, 1]
状態 [[], [3, 2, 3], [1, 1, 2]]
移動 [2, 0]
状態 [[1], [3, 2, 3], [1, 2]]
移動 [1, 0]
状態 [[3, 1], [2, 3], [1, 2]]
移動 [1, 2]
状態 [[3, 1], [3], [2, 1, 2]]
移動 [0, 1]
状態 [[1], [3, 3], [2, 1, 2]]
移動 [0, 1]
状態 [[], [1, 3, 3], [2, 1, 2]]
回数 16

答え合わせ

上の記事では16手とあったので正解が出せました。

Pythonで読めるJSONを生成する方法

stabucky — Fri, 18 Oct 2024 03:55:38 +0000

JSONは扱いやすい形式ですが、文字列はUTF-8でエンコードされるため読めません。
読めるJSONを生成する方法を考えてみました。

import json

def main():
recs = {
"date": "2020-1-15",
"data": [{"id": 1, "name": "アフリカゾウ"}, {"id": 2, "name": "イノシシ"}],
}
json_pure = json.dumps(recs)
print("正しいJSON")
print(json_pure)
json_readable = json_dumps_readable(recs)
print("読めるJSON")
print(json_readable)
recs_new = json.loads(json_readable)

def json_dumps_readable(recs):
json_pure = json.dumps(recs)
json_readable = json_pure.encode().decode("unicode_escape")
json_readable = (
json_readable.replace(" ", "")
.replace(",", ",\n")
.replace("{", "{\n")
.replace("},\n{", "},{")
)
return json_readable

if __name__ == "__main__":
main()

実行結果

正しいJSON
{“date”: “2020-1-15”, “data”: [{“id”: 1, “name”: “\u30a2\u30d5\u30ea\u30ab\u30be\u30a6”}, {“id”: 2, “name”: “\u30a4\u30ce\u30b7\u30b7”}]}
読めるJSON
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