k2-ornata（個人的「やってみたこと」ブログ）

以下の３つのファイルを１つのJSONデータにするPythonプログラムをChatGPTに作成してもらいました。

mail-src,mail-subject
aaa@yyy.com,"test ay1"
aaa@yyy.com,"test ay2"
aaa@zzz.com,"test az1"
bbb@yyy.com,"test by1"
bbb@zzz.com,"test bz1"
ccc@yyy.com,"test cy1"
ccc@zzz.com,"test cz1"

uid,mail-src
user-a,"aaa@yyy.com,aaa@zzz.com"
user-b,"bbb@yyy.com,bbb@zzz.com"
user-c,"ccc@yyy.com,ccc@zzz.com"

dest,state,category,black,pc,uid,mail
https://aaa.com:9001/aaa,pass,phishing,no,pc-a,user-a,aaa@xxx.com
https://bbb.com:9001/bbb,block,c2,yes,pc-b,user-b,bbb@xxx.com
https://ccc.com:9001/ccc,pass,c2,yes,pc-c,user-c,ccc@xxx.com

出来上がりのJSONイメージは以下の通りです。

[
  {
    "dest": "https://aaa.com:9001/aaa",
    "state": "pass",
    "category": "phishing",
    "black": "no",
    "pc": "pc-a",
    "uid": "user-a",
    "mail": "aaa@xxx.com",
    "mail-src": {
      "aaa@yyy.com": [
        "test ay1",
        "test ay2"
      ],
      "aaa@zzz.com": [
        "test az1"
      ]
    }
  },
  {
    "dest": "https://bbb.com:9001/bbb",
    "state": "block",
    "category": "c2",
    "black": "yes",
    "pc": "pc-b",
    "uid": "user-b",
    "mail": "bbb@xxx.com",
    "mail-src": {
      "bbb@yyy.com": [
        "test by1"
      ],
      "bbb@zzz.com": [
        "test bz1"
      ]
    }
  },
  {
    "dest": "https://ccc.com:9001/ccc",
    "state": "pass",
    "category": "c2",
    "black": "yes",
    "pc": "pc-c",
    "uid": "user-c",
    "mail": "ccc@xxx.com",
    "mail-src": {
      "ccc@yyy.com": [
        "test cy1"
      ],
      "ccc@zzz.com": [
        "test cz1"
      ]
    }
  }
]

そして実際にChatGPTに作成してもらった Pythonプログラムは以下の通りです。（すこし自分の環境に合わせて修正はしていますが。）

import csv
import json

# CSVファイルを読み込み、データを取得
# 
# 最初の部分では、mail_src.csv、mail_data.csv、url_data.csv という
# 3つのファイルをそれぞれ辞書形式に読み込みます。
# これにより、各ファイルのデータが辞書のリストとして取得されます。
# それぞれの辞書内には、CSVのヘッダーがキーとして使用され、
# 各行のデータがそれぞれの辞書として格納されます。

with open('mail_src.csv', 'r') as file:
    mail_src_data = list(csv.DictReader(file))
    
with open('mail_data.csv', 'r') as file:
    uid_data = list(csv.DictReader(file))

with open('url_data.csv', 'r') as file:
    dest_data = list(csv.DictReader(file))

# メールアドレスと件名をマッピングする辞書を作成
# 
# mail_src.csv ファイルの内容から、メールアドレスと件名のマッピングを
# 作成します。mail_subject_map という辞書を作成し、
# メールアドレスをキーにして、それに関連する件名をリストとして格納します。

mail_subject_map = {}
for entry in mail_src_data:
    mail = entry['mail-src']
    subject = entry['subject'].replace('\u201d', '').replace('\"', '')
    if mail in mail_subject_map:
        mail_subject_map[mail].append(subject)
    else:
        mail_subject_map[mail] = [subject]

# JSONデータを構築
#
# dest_data の情報を元にして新しい JSON データを構築します。
# 各行の情報を元に、dest_entry という辞書を作成し、'dest'、'state'、
# 'category'、'black'、'pc'、'uid'、'mail'というキーを持たせます。

json_data = []
for entry in dest_data:
    uid = entry['uid']
    mail = entry['mail']
    dest_entry = {
        'dest': entry['dest'],
        'state': entry['state'],
        'category': entry['category'],
        'black': entry['black'],
        'pc': entry['pc'],
        'uid': uid,
        'mail': mail,
        'mail-src': {}
    }
    # mail-src内のデータを整形
    #
    # 'mail-src' キーに関連する情報を整形します。
    # これは、mail_data.csv と mail_src.csv の情報を組み合わせ、
    # 指定された形式で'mail-src' キーの中身を構築するための処理です。

    if uid in [row['uid'] for row in uid_data]:
        mail_src = [x.strip() for x in next(row['mail-src'] for row in uid_data if row['uid'] == uid).split(',')]
        for src in mail_src:
            if src in mail_subject_map:
                dest_entry['mail-src'][src] = mail_subject_map[src]
    json_data.append(dest_entry)

# JSON形式に変換して出力
#
# json.dumps() を使用して json_output に JSON 形式のデータを出力します。
# これにより、json_output には指定された形式の JSON データが格納されます。
# そして、print(json_output) により、この JSON データが出力されます。

json_output = json.dumps(json_data, indent=2)
print(json_output)

人間が作るとなるとPythonに詳しい人でも数時間はかかりそうですが、ChatGPT は一瞬で作ってしまうところがすごいですね。

また、私はPython初心者なので、見たことないような関数を使われていると勉強になります。