JSON Target Photo Viewer - ビジネスライクなフォトビューアーの開発

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JSON Target Photo Viewer - ビジネスライクなフォトビューアーの開発

プロジェクト概要

画像管理とJSONデータの効率的な閲覧を目的とした、Flask製Webアプリケーションです。特定フォルダ内のtarget.jsonファイルを自動検出し、関連する画像とデータを一元表示するフォトビューアーシステムを構築しました。

開発背景・目的

  • 課題: 大量の画像フォルダとそれに紐づくJSONデータの効率的な管理
  • 目標: ワンストップでの画像閲覧とデータコピー機能の実現
  • デザイン要件: 企業環境でも使用できるシックなビジネスライクなUI

技術スタック

Backend

  • Python Flask 3.0.0 - 軽量で高速なWebフレームワーク
  • 標準ライブラリ - ファイル操作、JSON処理、subprocess制御

Frontend

  • Bootstrap 5.3.0 - レスポンシブデザインフレームワーク
  • Font Awesome 6.4.0 - アイコンライブラリ
  • Vanilla JavaScript - 軽量なフロントエンド実装
  • CSS3 - カスタムデザインとアニメーション

システム連携

  • Windows Explorer API - ネイティブファイラー連携

主要機能

🔍 自動フォルダ検出

  • 指定ディレクトリを再帰的にスキャン
  • target.jsonファイル存在チェック
  • 動的なフォルダリスト生成

🖼️ 画像管理システム

  • ランダム画像選択: 各フォルダから最大5枚を自動選択
  • 画像プレビュー: モーダルウィンドウでの拡大表示
  • 多形式対応: JPG, PNG, GIF, BMP, WebPをサポート

📋 JSONデータ操作

  • 項目別表示: JSONデータを読みやすい形式で表示
  • 個別コピー: 各フィールドを単独でクリップボードにコピー
  • 一括コピー: JSON全体の構造化コピー

🔗 システム連携

  • フォルダオープン: Windowsエクスプローラーでディレクトリを開く
  • ファイル選択表示: 特定ファイル（reference_image）を選択状態で表示

技術的ハイライト

1. パス処理の最適化

# Windows/Web間でのパス区切り文字の適切な変換
image_path = unquote(image_path)
image_path = image_path.replace('/', '\\')
image_path = os.path.normpath(image_path)

2. セキュアなファイル配信

# MIMEタイプの動的判定とセキュアな配信
mimetype, _ = mimetypes.guess_type(image_path)
if mimetype is None:
    mimetype = 'application/octet-stream'
return send_file(image_path, mimetype=mimetype)

3. レスポンシブUI設計

/* CSS変数による一元的なテーマ管理 */
:root {
    --navy-dark: #1a237e;
    --navy-medium: #283593;
    --gray-dark: #424242;
    --gray-light: #e0e0e0;
}

4. 非同期ファイル操作

// Clipboard APIを使用した非同期コピー処理
navigator.clipboard.writeText(value).then(() => {
    // UI フィードバック処理
}).catch(err => {
    // エラーハンドリング
});

UI/UXデザイン

デザインコンセプト

  • カラーパレット: 紺色×グレーの上品な配色
  • タイポグラフィ: Segoe UIによる視認性重視
  • レイアウト: カードベースの情報整理

インタラクション設計

  • ホバーエフェクト: 要素の浮き上がりアニメーション
  • ステータス表示: コピー成功時の視覚的フィードバック
  • レスポンシブ対応: モバイル・デスクトップ両対応

開発プロセス

1. 要件定義フェーズ

  • クライアント要件の詳細分析
  • 技術選定とアーキテクチャ設計
  • UIモックアップの作成

2. 実装フェーズ

  • バックエンド先行開発: Flask APIの構築
  • フロントエンド統合: Bootstrap + カスタムCSS
  • 機能拡張: ユーザビリティ向上のための追加機能

3. 最適化フェーズ

  • パフォーマンス調整: 画像読み込みの最適化
  • エラーハンドリング: 堅牢性の向上
  • ユーザビリティ改善: UIフィードバックの強化

解決した技術課題

文字エンコーディング問題

課題: Windowsパスの文字化けとJavaScript間でのデータ受け渡し
解決: Jinja2フィルターとJSONエスケープによる適切な処理

クロスプラットフォーム対応

課題: Windows固有のファイルシステム操作
解決: subprocess.runによるネイティブコマンド実行

非同期UI更新

課題: ユーザーアクションに対するリアルタイムフィードバック
解決: Fetch APIとPromiseベースの非同期処理

成果・効果

定量的成果

  • 開発期間: 1日での完全実装
  • ファイル数: 4ファイルでのシンプル構成
  • 機能数: 8つの主要機能を実装

定性的効果

  • 作業効率化: 手動ファイル操作からの脱却
  • エラー削減: コピー&ペーストミスの防止
  • ユーザビリティ向上: 直感的な操作インターフェース

技術スキルの実証

フルスタック開発能力

  • Backend: Python/Flaskによるサーバーサイド開発
  • Frontend: Modern JavaScriptとCSS3の活用
  • Integration: システム間連携の実装

問題解決能力

  • 即座の課題対応: リアルタイムでの機能追加・修正
  • ユーザー中心設計: フィードバックに基づく継続的改善
  • 技術選定: 要件に最適なツール・ライブラリの選択

コード品質管理

  • 可読性重視: 自己説明的なコードとコメント
  • 保守性確保: モジュール化された設計
  • ドキュメント整備: 包括的な技術文書作成

今後の展開可能性

スケーラビリティ向上

  • データベース連携による大規模データ対応
  • Redis等によるキャッシュ機能実装
  • マルチユーザー対応とアクセス制御

機能拡張

  • 画像編集機能の統合
  • AIによる画像分析・タグ付け
  • バッチ処理機能の実装

クロスプラットフォーム対応

  • macOS/Linux対応
  • Docker化による環境構築の簡略化
  • クラウドデプロイメント対応

このプロジェクトは、限られた時間内でのフルスタック開発能力と、ユーザーニーズに応える実践的なソリューション構築力を実証する事例として位置づけています。特にビジネス環境での実用性を重視した設計思想と、継続的な改善プロセスを通じた品質向上への取り組みは、実際の開発現場で求められる能力を示すものです。

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