はろーえぶりわん!いつもご覧いただきありがとうございます。
実は今日、Pythonデビューしちゃったんだぜ!って記事です。
前半はAIにPythonの概要とか説明してもらったのでもしよかったら見てってください!
後半は実際にできたものを紹介しようかと。
それでは「ゆっくりしていってね!」
序章：Pythonでプログラミングデビューしよう！
こんにちは！Pythonの世界へようこそ！プログラミングって聞くと難しそう...と思うかもしれないけど、Pythonなら安心して！この記事では、Pythonでプログラミングデビューする魅力と、基本から応用まで楽しく学べるコツを紹介するよ。Pythonって、読みやすくて書きやすい言語で、初心者からプロフェッショナルまで幅広く愛されているんだ。じゃあ、なんでPythonがそんなに人気なの？どうやって学び始めればいいの？心配ご無用！一緒に見ていこうぜ！
目次
- Pythonの魅力って何？
- Pythonでできること
- Pythonを学ぶための最初のステップ
- Pythonの学習リソース
- プロジェクトで実践力をつけよう
- コミュニティに参加してみよう
- AIによる感想
1. Pythonの魅力って何？
Pythonの一番の魅力は、そのシンプルさにあるよ！
コードが読みやすく、初心者にも理解しやすい構文を持っているから、プログラミングの基本的な概念をすぐに掴むことができるんだ。
さらに、多様な用途に使えるのも大きな魅力。
ウェブ開発からデータ分析、AI開発まで、Python一つで幅広い分野をカバーできるのは、まさに魔法みたいだよね！
2. Pythonでできること
Pythonは、ウェブ開発、データサイエンス、機械学習、自動化スクリプトといった様々なことができるよ。例えば、人気のウェブフレームワークDjangoやFlaskを使って、簡単にウェブアプリケーションを作ることができるし、PandasやNumPy、SciPyを使えば、データ分析や科学計算もサクサク進む。
AIや機械学習に興味があるなら、TensorFlowやPyTorchといったライブラリがPythonで利用できるよ。
3. Pythonを学ぶための最初のステップ
Pythonを学ぶ最初のステップは、Pythonの公式サイトからインストーラーをダウンロードしてインストールすること。
そして、基本的な構文から始めてみよう。変数、ループ、条件分岐など、プログラミングの基礎をしっかり理解することが大切だよ。
Pythonのインタラクティブシェルを使って、小さなコードを書いてみて、実行結果を確認するのがオススメ。
4. Pythonの学習リソース
Pythonを学ぶためのリソースはネット上にいっぱいあるよ！
公式ドキュメントはもちろん、CodecademyやUdemy、Courseraなどのオンラインコースが初心者にも分かりやすくて人気だね。
また、YouTubeには無料のチュートリアルビデオがたくさんあるから、視覚的に学びたい人にはぴったりだよ。
5. プロジェクトで実践力をつけよう
理論だけじゃなく、実際に手を動かしてみるのが上達の秘訣だよ。
小さなプロジェクトから始めて、徐々に難易度を上げていくのがオススメ。
例えば、簡単な計算機を作る、ウェブスクレイピングでデータを収集する、小さなウェブアプリを作ってみるなど、やりたいことを見つけてチャレンジしてみよう！
6. コミュニティに参加してみよう
Pythonの学習には、コミュニティのサポートも大事。RedditやStack Overflow、そして地元のPythonユーザーグループに参加して、質問したり、他の人のコードを読んだりしてみよう。同じ目標を持つ仲間と交流することで、モチベーションが上がるし、新しい知識も得られるよ！
7. 感想
Pythonでプログラミングデビューするのは、新しい扉を開くようなもの。論理的思考が鍛えられるし、クリエイティブなアイデアも形にできるんだ。この記事をきっかけに、Pythonの世界に飛び込んでみてね。失敗を恐れずに、楽しみながら学んでいこう！Pythonと一緒に、未知の世界を探検してみようじゃないか！
デビュー1日目で作れちゃったゲーム!
CとかJavaの基礎はなんとなくできる私。Pythonは触ったことございません。
実は最近AIにハマっておりましてかねてより話題になっているプログラミング作業をAIにお願いしてみました。
今回作るのはずばり「ライフゲーム」だ!
早速ですがChatGPT(4.0)に次の質問をぶん投げます
ライフゲームを作って
#条件
linuxのpython3で動作。
コンソール形式。
最初にグリッドサイズ(正方形)と更新速度(ms)を無制限に指定可能にしてスタートボタンでゲームをスタートできるようにして。 最初に50パーセントの割合でセルを配置。
何もなければリセット。
その答えがこちら
ライフゲーム（Conway's Game of Life）は、セルの「生」と「死」をシミュレートすることで進化するセルオートマトンの一種です。このゲームでは、グリッド上に配置されたセルが一定のルールに基づいて次世代へと進化します。セルの状態はその周囲のセルによって決定されます。
Pythonでコンソールベースのライフゲームを作成し、以下の要件を満たします：
- LinuxのPython3で動作。
- コンソール形式で実行。
- グリッドサイズ（正方形）と更新速度（ミリ秒）を最初に指定可能。
- スタートボタン（実際にはコマンド入力）でゲームを開始。
- 最初にセルを50%の割合でランダムに配置。
- セルが一つもなくなったら自動的にリセット。
まずは、基本的なライフゲームのロジックを実装し、その後、ユーザー入力を受け付ける部分を作成します。以下に、基本的なライフゲームの実装例を示します。
import numpy as np
import time
import os
def initialize_grid(size):
return np.random.choice([0, 1], size=size*size, p=[0.5, 0.5]).reshape(size, size)
def update_grid(grid):
new_grid = grid.copy()
for row in range(grid.shape[0]):
for col in range(grid.shape[1]):
alive_neighbors = np.sum(grid[row-1:row+2, col-1:col+2]) - grid[row, col]
if grid[row, col] == 1 and (alive_neighbors < 2 or alive_neighbors > 3):
new_grid[row, col] = 0
elif grid[row, col] == 0 and alive_neighbors == 3:
new_grid[row, col] = 1
return new_grid
def print_grid(grid):
os.system('clear') # Linux/OS X
for row in grid:
print(' '.join(['■' if cell else '□' for cell in row]))
def run_game(size, update_speed):
grid = initialize_grid(size)
while np.any(grid):
print_grid(grid)
grid = update_grid(grid)
time.sleep(update_speed / 1000.0)
print("No cells are alive. Resetting...")
size = int(input("Enter grid size: "))
update_speed = int(input("Enter update speed in milliseconds: "))
run_game(size, update_speed)
このコードは、ライフゲームの基本的な実装を示しています。ユーザーがグリッドサイズと更新速度を指定し、ゲームが自動的に進行するようになっています。セルが一つもなくなった場合、ゲームは終了メッセージを表示し終了します。再開始するには、スクリプトを再実行する必要があります。
os.system('clear')はLinuxやOS Xのターミナルで画面をクリアするために使用します。Windowsを使用している場合は、'clear'を'cls'に変更してください。このコードは基本的なフレームワークを提供しますが、さらに高度な機能やユーザーインターフェースの改善を加えることができます。
で、このあとVSCodeに貼っつけたらそのまま動きました。すごいですよね〜
GPT4の場合、「ダウンロードファイル作って」とおねがいすると.py形式で出力できます!
pythonの教科書でも作ってもらおうかな...?
