【下4桁は0101】マルイのロゴとキャンペーンの関係。1つ前のロゴは昭和を感じる。

ご存知でしたか？

「OIOI」こと、マルイ（丸井）。
そのロゴのこと。

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※イメージ

マルイというお店の存在を知らないときは、「オイオイ」とか読んじゃうこのロゴ。

存在を知っても、「なるほど」とは思うが、100%納得はできない。

なぜなら2回繰り返しているから。

"O"が「まる」ってことなら、「OI」でいい。
2つ並べると「マルイマルイ」になるじゃんって。

ってことで気になったので調べてみたら、どうやら1974年に行ったキャンペーンが関係しているらしい。

そのキャンペーンとは、「0101（まるいまるい）キャンペーン」で、マルイの全店舗の電話番号を変更すること。

全店舗の電話番号の下4桁を、0101にすること！
そのイメージ戦略の一環としてそれをそのままロゴにした。らしい。

まじか！
あのロゴにそんな秘密があったのか！

よし、確認してみよう。
今の時代、Webで見れば一発だろう。

こちらにアクセスして確認する。
マルイ店舗一覧｜マルイ

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引用：マルイ・モディ店舗一覧 (HP)

あれ？

これ、各店舗1つ1つクリックしてアクセスしないと確認できない？

電話番号ズバッと一覧ってないの？

さすがに1つ1つ確認するのはめんどい。

一応エンジニアなんだから、ここで面倒くさいと思うことは正常な感覚のハズ。

ということで（自称）エンジニアなんだから、Pythonのプログラムにやらせた。

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素晴らしい！

CSVにも出力できた！
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一部の「なんとかモディ」っていう店舗の番号は違かったけど、ほんとに全国の店舗の電話番号下4桁が「0101」だった。

ではエンジニアブログなので、今回学んだコードの一部を備忘録として記述しよう。
すべてのコードを記述しないけど（※）、Pythonでの正規表現とか学んだので、そこらへんを少し。
Webスクレイピングについては他の記事に譲るとする。
※法律的にとか、先方に迷惑かかっちゃいけないとかの理由とかとか

Pythonはライブラリをインポートしないと使えないメソッドがあったりするので、必要なインポートも併せて記述していく。

ざっとこんな感じ

1. 途中でプログラムを終了する
2. スリープ
3. 改行を空白に置換
4. リストの重複削除
5. リストのリストで2つ目の要素でソートする
6. 取得した文字列の中から電話番号だけ抽出する（正規表現）
7. 各辞書をSeries経由して、DataFrameに入れてCSVに出力
おまけ：昔のロゴ（昭和を感じる）

1. 途中でプログラムを終了する

import sys
sys.exit()

途中で強制終了させて、一部のコードを確認することあるよね。

2. スリープ

import time
time.sleep(10) # 10秒待つ

間隔を空けたいときなど

3. 改行を空白に置換

import os
address = address.replace(os.linesep, " ")

※改行はOSによって変わるので、OS依存に対応する（os.linesep）

4. リストの重複削除

stores = list(set(stores))

※set()で集合にして、リストにする（集合は重複なしなので削除される）

5. リストのリストで2つ目の要素でソートする

stores.sort(key=lambda x: x[1])

[[name, url], [name, url], ・・・]であれば、"url"の方でソート
無名関数（ラムダ関数）というのを使っている

6. 取得した文字列の中から電話番号だけ抽出する（正規表現）

mo = re.compile(r"([\d()\-（）ー]{10,12})").search(text)
if mo is not None:
    tel = mo.group(0)
    tel = re.compile(r"\D").sub("", tel)  # 数値以外削除

変数textの文字列から、数値と半角か全角のハイフンとカッコの集まりで10〜12文字分抽出。
※ハイフンやカッコがあったりなかったり、全角だったりする可能性もあるので。
最後に数値以外を削除で、すべて数値のみで統一させる。

例：

お問い合わせはこちら
03(1234)0101

営業時間は・・・・

↓

0312340101

最初に文字列あろうが、電話番号から来ようが、途中改行あろうが大丈夫

7. 各辞書をSeries経由して、DataFrameに入れてCSVに出力

（意味不明かもしれないが、CSVに出力するにはこれが一番ラクそうだったので）

# tel_dict : {store_a: 1234567890, store_b: 1234567890, ・・・}
# address_dict : {store_a: '東京都...', store_b: '神奈川県...', ・・・}
# url_dict : {store_a: 'https://...', store_b: 'https://...', ・・・}
store_df = pd.DataFrame({"TEL": pd.Series(tel_dict),
                         "ADDRESS": pd.Series(address_dict),
                         "URL": pd.Series(url_dict)})
store_df.to_csv("store.csv", encoding="shift-jis")

※MacのExcelで開く場合、デフォルトのUTF-8保存すると文字化けするのでshift-jisにエンコード