標準ないし準標準 (golang.org/x/image/webp みたいな) にはないので面倒っぽそうだなあとなんとなく思ってたけど意外にも簡単に対応できた。

CGo を許容するかで今のところ2択っぽい

1. _ "github.com/vegidio/avif-go" CGo
2. _ "github.com/gen2brain/avif" libavif を WASM にコンパイルし、wazero で実行

どっちもブランクインポートするだけでつかえる。ベンチ的には CGo のほうが10倍早い

こういう検証とベンチをむちゃくちゃサクっとやれるのすごいいいよなあ。Agentic Coding。脳の負荷が位置が変わっているのを感じる。

検証

vegidio/avif-go

# register_vegidio_test.go
package main

import (
	"bytes"
	"image"
	"os"
	"testing"

	_ "github.com/vegidio/avif-go"
)

func TestRegisterVegidio(t *testing.T) {
	data, err := os.ReadFile("../../static/fixtures/sample.avif")
	if err != nil {
		t.Fatal(err)
	}

	img, format, err := image.Decode(bytes.NewReader(data))
	if err != nil {
		t.Fatalf("Vegidio registration failed: %v", err)
	}

	t.Logf("Successfully decoded %dx%d %s image using vegidio", img.Bounds().Dx(), img.Bounds().Dy(), format)
	if format != "avif" {
		t.Errorf("Expected format avif, got %s", format)
	}
}

go test -v register_vegidio_test.go   
=== RUN   TestRegisterVegidio
    register_vegidio_test.go:23: Successfully decoded 2886x2164 avif image using vegidio
--- PASS: TestRegisterVegidio (0.08s)
PASS
ok      command-line-arguments  0.313s

github.com/gen2brain/avif

# register_gen2brain_test.go
package main

import (
	"bytes"
	"image"
	"os"
	"testing"

	_ "github.com/gen2brain/avif"
)

func TestRegisterGen2brain(t *testing.T) {
	data, err := os.ReadFile("../../static/fixtures/sample.avif")
	if err != nil {
		t.Fatal(err)
	}

	img, format, err := image.Decode(bytes.NewReader(data))
	if err != nil {
		t.Fatalf("Gen2brain registration failed: %v", err)
	}

	t.Logf("Successfully decoded %dx%d %s image using gen2brain", img.Bounds().Dx(), img.Bounds().Dy(), format)
	if format != "avif" {
		t.Errorf("Expected format avif, got %s", format)
	}
}

go test -v register_gen2brain_test.go 
=== RUN   TestRegisterGen2brain
    register_gen2brain_test.go:23: Successfully decoded 2886x2164 avif image using gen2brain
--- PASS: TestRegisterGen2brain (0.73s)
PASS
ok      command-line-arguments  1.119s

容量的には 10GB までは無料で、そのあと従量課金になってもそれほど高額ではなさそう。

ただクラスB操作(参照系)がコントロールしにくいのでちょっと怖い。CDN経由のキャッシュミスだけが問題なのでファイル数が十分に少なければ恐るることはなさそう。現状ではこのサイトの全GETリクエスト(ほとんどクローラーだけど)がR2に飛んだとしても無料枠に収まる。

まず新規アップロードを R2 にするようにしてある。様子を見つつ過去分もアップロードするつもりではあるけど、その前に JPEG ファイルを全ファイル AVIF にするということをしたいのでまだやれてない。

もともと Cloudflare Registrar 契約してるので使いはじめに抵抗がない感じ。

半年以上前に Cloudflare Workers上で Honoフレームワーク使いつつ懐しい構成のサイトを作ってみたやつ、日記に書いてなかった。

• https://github.com/cho45/cf-neocities

中身がシーディーエンヌのエッジのワーカーで動いてるけど見てくれがジオシティーズだったら面白いなと思って、当時は Github Copilot 使いながら作った記憶。

いわゆる6hotサイトみたいのは現状の Worker の無料枠で全然問題なかろうという気がするし、そういう意味では現代のジオシティーズなんじゃと思ったのだった。

Durable Objects まわり仕様が変化していくのでエーアイに書かせて困った思い出がある。作りっぱなし

過去のをちまちま変換してるけど、1/10 になってかつ見た目がまったく変わらないのも多い。JPEGはやめよう!

以下をコピーして pbpaste | python する

import matplotlib
import shutil
import os

# キャッシュディレクトリの場所を取得
cache_dir = matplotlib.get_cachedir()
print(f"キャッシュディレクトリ: {cache_dir}")

# キャッシュディレクトリ内の fontlist 関連ファイルを削除
for file in os.listdir(cache_dir):
    if file.startswith("fontlist") and file.endswith(".json"):
        path = os.path.join(cache_dir, file)
        print(f"削除中: {path}")
        os.remove(path)

print("削除完了。Jupyter Notebookやスクリプトを再起動してください。")

類似画像検索まわりをだいぶいじった。Perl の実装では Libpuzzle を適当に使ったやつだったが、独自実装に変えてみた。↑ の画像は管理画面