#python入門

[jouhounokatachi]

プログラミング初心者でも安心して参加できる「テックジム」のPython入門講座を徹底レビュー。ChatGPTを活用した学習方法で、効率的かつ楽しくPythonをマスターできます。

[guangyaw]

Python 基礎：變數與基本運算

之前介紹了將 Python 程式製作為執行檔， 今天則是要來介紹關於變數的概念與基本的運算， 給剛入門的朋友一些基本的概念 Python 基礎：變數與基本運算 變數是一個暫存資料的地方， Python 屬於一種動態語言， 跟 C/C++ 語言不同的是變數不需要經過事先宣告， 在C語言這類的靜態語言中， 變數宣告之後編譯器就會在記憶體中給予一個空間， 不同的變數通常都擁有不同的記憶體位址來儲存 但在 Python 這類的動態語言中， 變數相當於一個標誌， 這個標誌指向到一個記憶體位址內容為 10 ， 若另外有一個變數內容也為…

[se-emily]

【総集編】Python入門講座｜Pythonの基礎を3時間でしっかり学べます！高校生・プログラミング初心者向け

[aiandemily]

生成AI時代にプログラミング学習は必要か | ホリエモンAIのおすすめ

[kennak]

ここ数か月は、サプライ チェーン攻撃の急増 に関する（おそらく大げさな）懸念 、ユビキタス図書館 、あるいは責任の重い EU サイバーレジリエンス法 など、オープンソースのセキュリティにとって厳しい状況でした。 Open Source Security Foundation (OpenSSF) の新しい Malicious Packages Repository は、 「オープン ソース パッケージ リポジトリで公開されている悪意のあるパッケージのレポートをまとめた、包括的で高品質なオープン ソース データベース」として、こうした外部の不安への対応の一部として見ることができます。 OpenSSF の悪意のあるパッケージ リポジトリ このデータベースは主に、開発者が悪意のある依存関係が CI/CD パイプラインを通過するのを阻止し、検出エンジンを改良し、環境内での使用をスキャンして防止し、インシデント対応を迅速化することを支援することを目的としており、すでに約 15,000 件の悪意のあるパッケージのレポートが登録されています。 現在、各オープンソース パッケージ リポジトリには、悪意のあるパッケージを処理するための独自のアプローチがあります。 悪意のあるパッケージがコミュニティによって報告されると、パッケージ リポジトリのセキュリティ チームはパッケージとその関連メタデータを削除する可能性がありますが、すべてのリポジトリがパッケージの公開記録を作成するわけではありません。 これは、記録が多くの異種の公共ソース上、または独自の脅威インテリジェンス フィードを通じてのみ存在することを意味します。 OpenSSF は、業界横断的な財団として一定の管理者のような正当性を享受しており、そのメンバーには AWS、Alphabet (旧 Google)、GitHub、Dell、IMB、Meta (旧 Facebook)、Microsoft などのテクノロジー大手が含まれているという事実があります。これは、集中リポジトリへのこの取り組みが重要になる可能性があることを意味します。 背景のカオス Google オープンソース セキュリティ チームの Caleb Brown 氏と Checkmarx のソフトウェア サプライ チェーン セキュリティ部門の Jossef Harsh Kadouri 氏によると、このリポジトリは、システムに対する悪意のあるパッケージ攻撃の増加に直接対応して構築されたものであるとのことです。 「今年初め、Lazarus Group（北朝鮮国家支援の多大なハッキンググループ）がブロックチェーンと仮想通貨セクターを標的にした。このグループは、欺瞞的なnpmパッケージを含む高度な手法を使用して、さまざまなソフトウェアサプライチェーンを侵害した。共有インテリジェンスの集中リポジトリは、コミュニティに攻撃についてより早く警告し、オープンソース コミュニティが脅威の全範囲を理解できるように支援しました」と二人は OpenSSF ブログ投稿 で書いています。 によると、つい先月、Telegram、AWS、Alibaba Cloud のユーザーが、悪意のあるパッケージを使用した独自のオープンソース サプライ チェーン攻撃の標的になりました Checkmarx のレポート 。 攻撃者は「kohlersbtuh15」という仮名で活動し、一連の悪意のあるパッケージを PyPi パッケージ マネージャーにアップロードすることで、オープンソース コミュニティを悪用しようとしました。 (「これらのパッケージ内の悪意のあるコードは、自動実行を実行するのではなく、関数内に戦略的に隠蔽され、これらの関数が呼び出された場合にのみトリガーされるように設計されていた」と Checkmarx 氏は指摘しています。) 悪意のあるパッケージ リポジトリ : 入手方法 Malicious Packages リポジトリのレポートでは、オープン ソース プロジェクトの脆弱性を指定するために使用される JSON 形式であるオープン ソース脆弱性 (OSV) が使用されます。 悪意のあるパッケージに OSV 形式を使用すると、osv.dev API、osv-scanner ツール、deps.dev などの既存の統合を利用できます。 OSV 形式は拡張可能でもあり、侵害の兆候や分類データなどの追加データを記録できます。 へのリポジトリについてコメントし、 The Stack セキュリティ研究者である Henrik Plate 氏は、電子メールで アプリケーションセキュリティスタートアップのEndor Labs の 次のように述べています。「特に学術研究者にとって、これはマルウェア検出への新しいアプローチを調査しテストする良い機会を提供します。基本的な作業を何���もやり直します。たとえば、PyPI や npm などのさまざまなパッケージ レジストリでの新しいパッケージの公開の監視などです。 「ありがたいことに、この部分は関連する OpenSSF パッケージ フィード プロジェクトと連携しています OpenSSFパッケージ分析 プロジェクトでカバーされており、ブログ投稿で言及されているデータベースにデータを取り込む に匹敵する AI/ML トレーニング用の貴重なデータセットになる可能性があります Backstabber's Knife Collection 。 このデータベースは、実際のマルウェア (Python ホイールや tarball など) も公開していれば、 。 これが将来的に変わることを願っています。 「技術的な観点から見ると、これは主に悪意のある動作の動的検出に依存しているようです。 この目的のために、彼らは gVisor サンドボックスにパッケージをインストールし、潜在的に悪意のあるアクティビティを監視します。 注目に値するのは、少なくとも Python の場合、実際に悪意のあるコードをトリガーするのに大いに役立っているということです。 たとえば、特定のパッケージに存在する Python モジュールをインポートし、その関数を呼び出そうとします...」 「このアプローチは、悪意のあるコードの実行条件が満たされないため、悪意のあるアクティビティを検出できないという動的検出の典型的な問題を克服��ようとします。」

無料の悪意のあるパッケージ リポジトリは強力な資産です

[moko1590m]

、「知の逆転・陳腐化」の問題、つまり 「かつて高度で洗練された技法が、後の技術革新によって一瞬で無意味になった」 という現象(コンピューター関連)

◎ 1. パソコン時代以前の洗練技法の無意味化

◉ 手作業による写植・版下作業 → DTPの登場で無意味化

背景： 精密な活字組版、写植技術、レイアウト設計には熟練の職人芸が必要だった。

転換： MacとAdobeによるDTP（デスクトップパブリッシング）の登場（1980年代末〜）

結果： 印刷デザインは誰でも簡単にできるようになり、写植職人は消滅。

◉ Z80アセンブラによる極限プログラミング技法 → 現代の高級言語と最適化コンパイラで無意味化

背景： 8ビット時代には、1バイトを削るために天才的な命令再配置が必要だった。

転換： メモリ・CPU資源が潤沢になり、C/C++やPythonでの記述が常識に。

結果： 高度なアセンブリの「魔術」は原始技法として博物館入り。

◉ 数学的アルゴリズムによる画像圧縮 → 無制限ストレージと回線速度で形骸化

背景： 天才たちがJPEGやMP3のような圧縮アルゴリズムを最適化していた。

転換： 5G/SSD/クラウドにより「非圧縮」や「ロスレス」が一般化。

結果： 計算資源を惜しんだ圧縮技術が「いらない努力」に。

◎ 2. インターネット以後の無意味化現象

◉ 手動HTMLコーディング → CMS・ノーコードの登場

背景： かつてはHTML/CSSを手で書いて見栄えを整える技術が不可欠だった。

転換： WordPress、Wix、Squarespace、さらにはNotionなどの台��。

結果： HTMLを書く技能は一部のニッチ用途以外では不要に。

◉ Googleの検索演算子術 → LLM（大規模言語モデル）とChatGPTの登場で激減

背景： 「filetype:pdf」「site:」など、検索の達人だけが使える技法があった。

転換： AIチャット型インターフェースではキーワード検索自体が減少。

結果： 熟練検索者の技法が、AIによって一般化・陳腐化。

◎ 3. スマホ時代での無意味化

◉ ガラケー用のUI設計・キー操作ハック

背景： 限られたキーでメールを高速に打つ、日本語変換の予測精度を高める技法

転換： スマホのタッチスクリーン・予測変換・音声入力

結果： 「ケータイ打ち」や予測変換カスタマイズの達人芸が全滅。

◉ GPSなしでの地図読解技法 → Googleマップの登場で消滅

背景： 紙地図からルートを割り出し、地形を頼りに位置を推定する。

転換： GPS連動ナビの精度が向上し、徒歩・車問わず誰でも現在地把握可能に。

結果： 地図読解の訓練や訓練者の存在意義が希薄に。

◎ 4. AI時代（現在）の無意味化・崩壊現象

◉ 高度な画像・音声編集技術 → AI生成による一発処理

背景： Photoshopでのレイヤー調整、トーン補正、ノイズ除去の精緻な技法

転換： 画像AI（Adobe Firefly, Midjourney）や音声AI（Adobe Podcast）

結果： 「人が調整する意味」は一気に減退

◉ プログラミング問題の手解き力 → AIコード補完で崩壊

背景： 自分でアルゴリズムを思考・設計・実装することがエリートの証だった。

転換： Copilot、ChatGPTのコード生成により初学者でも短時間で実現。

結果： ソフトウェア開発における「考える力」の評価構造が転倒。

◉ 自然言語処理（NLP）の専門的モデル設計 → LLMが「全部飲み込んだ」

背景： Word2Vec、TF-IDF、形態素解析器、辞書設計などが必要だった。

転換： GPTなどの大規模事前学習モデルの登場で、個別設計が無意味に。

結果： 数十年かけて研磨されたNLP技法が、LLMに「食われた」。

◎ 5. 量子コンピューター登場による予見される無意味化

◉ RSA暗号の数学的堅牢性 → 量子アルゴリズム（Shor）によって崩壊の可能性

背景： 素因数分解の困難性を前提にした世界標準の暗号方式

予測： 量子コンピューターの実用化で数秒で破られる可能性

予見される結果： 現代の��暗号技術体系が刷新を迫られる（ポスト量子暗号へ）

◎ まとめ：この現象の哲学的意味

ニーチェ的観点： 「すべての高度なものは、力への意志によって創造されるが、その力はやがて自己を凌駕する構造を生む」

ドゥルーズ＝ガタリ的観点： 「機械的集合体は生成変化を繰り返し、従来の分節化（知の構造）を逸脱・無効化する」

ご要望があれば、これを図表化したり、より特定の分野（例：音楽制作、医学、教育など）に特化して掘り下げることも可能です。どうしますか？

[gajetttt]

徹底比較高収入が狙える副業ランキン

【徹底比較】高収入が狙える副業ランキン２０２５ https://ift.tt/frHpOJs 「副業で本気で稼ぎたい」 「月10万円以上の副収入を得るにはどんな選択肢があるのか」 「高収入が狙える副業にはどんなリスクや必要なスキルがあるのか   こような疑問をお持ち方は多いのではないでしょうか。2025年現在、副業を通じて高入を得ている人は増えていますが、その一方で「思ったほどげない」と挫折する人も少なくありません。   本記事では、**月収10万円以上を目指せる副業**を徹底比較、それぞれの特徴、必要なスキル、リスク、成功事例などを詳しく解説       * はじめに：副業で高収入を得るための現実   ** 高収入副業の定義   本記事では「高収入副業」を**月収10万円以を安定的に得られる副業**と定義します。これは一般的副業の平均収入（月3〜5万程度）をきく上回る水準です。   ただし、高収入を得るためには相応投（・お金・労力が必要であることを理解しておく必要があります。「楽して稼げる」という甘い誘惑には要注意です。   ** 高収入を得るために必要な3つの要素   副業で高収入を得るためには、以の3つの要素が重要です：   1. **専門性・スキル**: 市場価値の高いスキルや知識を持っていること 2. **時間投資**: 特にー時相当の時投資が必要 3. **継続力・成長意欲**: 挫折せずに継続し、常にスキルアップす姿勢   これらの要素のバランスが取れていると、高収入を得られる能性が高まります   ** 入とリス・時間投資のバランス   高収入が期待きる副業ほど、一般的にリスクや必要な時投資も大きくなる傾向があります。例えば：   - **低リスク・低時間資**: 収入は限定的だが、失敗のリスクも小さい（：クラウドーシング） - **中リスク・中時間投資**: それなりの収入が期待できるが、ある程度の時間とスキルが必要（例：Webライティグプラミン） - **高リスク・時投**: 高収入の可能性があるが、失敗のリスクも大きい（例：投資系副業、EC事業   自分のリスク許容やえ間間を考慮して、バランスの取れた選択をすることが重要です。   * 高収副業の選び方   ** 自分スキル・経験の棚卸し方   高収入業を選際ま自スキや験を観的に評るることが重要です：   1. **��務験**: 本業で培ったスキルや知識は何か 2. **資格・専知**: 持ってる資格や専門的な知識は何か 3. **趣味・関心**: 趣味や関心事で年りでいことか 4. **人脈・ットーク**: 活用でる人脈ネトークはあるか   これらを書き出してると意な強みが見つかることがあります。既存のスキルを活かせる副業から始めると、成功確率が高まります。   ** 時間投資と収入のバランス   副業に投資でき間と期待する収入のバランスを考ることも重要す：   - **週5時間未満**: 月5万円程度が現実的な目標 - **週10時程度**: 月10万程を目指る可能性あり - **週20時間以上**: 月20万円以上の高収入も視野   ただし、れあくまで目安であ、スルや効率によって大きく変わります。特に初期段階では、収入よりもスキルアップや実績作りを優先するこも大切です。   ** 短期的収入と長期産成の違い   副業には大きく分けて2つのタイプがあります：   1. **フロー型**: 労働時間に比例して収入が発生する（例：フリーランス業務） 2. **ストック型**: 一度作ったものが継続的に収入を生む（例：投資、コンテンツ販売）   高収入を持続的に得るためには、この2つをバランスよく組み合わせることが理想的です。短期的にはフロー型で安定収入を確保しなが、長的はストック型の産成を目指すう略が効果的です。   * 【キ用収入る副副業ンキング   ** 1. ITエンジニア・プログラミング   *** 概要と市場ニーズ   ITエンジニアやプログラマーとしてのスキルを活かし、ステムやWebサイト制なを請け負う副業です。2025年現在、IT人材の需要は依然として高く、特にAI、クラウド、セキュィなど分野では材いい。   - **収入安**: 月10万円〜50万円以上 - **必要時間**: 週10〜20時間程度 - **リスク**: ★★☆☆☆（比較的低い - **成長性**: ★★★★★（非常に高い）   *** 必要スキルと習得方法   必要なスキルは専門分野によっ異り一以下よようなスキルが求められます：   - プログラミング言語（JavaScript、Python、Rubyなど） - フレームワーク（React、Vue.js、Railsなど） - データベース（SQL、NoSQLなど） - バージョン管理（Git）   これらのスキルは、以下方で習得できます：   1. オンライン学習プラットフォーム（Udemy、Progateなど） 2. 技術書や公ドキュメト 3. 実際にプロジェクトを作りながら学ぶ   未経験からでも1年度の学習案件を受注できるレベルに達することも可能ですが、本格的高単価案件を獲得するに2〜3年の経必なースが多いです。   *** 案件の探し方と単価場   案件は以下の方法で見つけることでます：   1. クラウドソーシングサイト（Lancers、CrowdWorksなど） 2. フリーランスージェント（レバテックフリーランス、PEなど） 3. SNSやコミュニティでの人脈   単価相場は以のす   - 初心レベル: 時給1,500円〜3,000円 - 中級者レベル: 時給3,000円〜5,000円 - 上級者レベル: 時給5,000円〜10,000円以上   *** 収入アップのステップ   収入アップのためは以下のステップを踏むことが効果的です：   1. 小規模な案件から始め、実績積む 2. 特定技業に特し性高 3. ポートフォリオ充せる 4. 直接クライントと契約し、中間マージンをカットする 5. 継続的な案件を獲得する   *** 実際の成功事例   「本のSEの験を活かして、副業でWebアプリケーション開発を始めました。最はクラウドソーシングで小さな案件を受注していましたが、実績を積むうちに直接依頼が来るようになりました。現在は月に60時間程度の作業で、月30万円ほどの収入があります。特にAI関連の技術に特化したことで、単価アップにつなが（30代男）   ** 2. Webデザイ・UI/UXデザイン   *** 概要市ニ   WebサイトやリデインUI/UXデザインを請け負う業覚的に的なだけなく、使いやすさや目的達成に効果的なデザインが求められる分野す   - **収入目安**: 月10万円〜30万円以上 - **必要時間**: 週10〜20時間程度 - **リスク**: ★★☆☆☆（比較的低い） - **成長性**: ★★★★☆（高い）   *** 必要スキルと習得方法   必要なスキルは以下の通りです：   - デザインツール（Adobe XD、Figma、Photoshopなど） - HTML/CSSの基礎知識 - UI/UXの原則理解 - レスポンシブデザインの知識   これらスキルは、以下の方法で習得きます：   1. オンラインコース（Udemy、Skillshareなど） 2. デザインチュトリルやブロ 3. 実際にデザインを作成してポートフォリオを構築   未経験からでも半年〜1年程度の学習と実で、案件を受注できるレベルに達することが可能です。します。単なる「稼げる副業リス」ではなくあなたの状況に合った高収入副をぶための判断材料を提供します via 人気の副業を考察 https://ift.tt/3s2BVSD May 28, 2025 at 05:03AM

[swagcollectivecomputer]

在量化交易和算法策略開發中，數據的精度和實時性直接影響策略的表現。Tick數據（逐筆成交數據）和分鐘數據（K線數據）是最常見的兩種數據形式，但它們在細節、速度和適用場景上存在顯著差異。那麼，專業交易者為何更傾向於使用Tick數據？而Alltick API又如何成為他們的首選工具？

Tick數據 vs 分鐘數據：關鍵區別 對比維度Tick數據分鐘數據數據粒度每一筆成交記錄（價格、成交量、時間戳）每分鐘的OHLC（開盤、最高、最低、收盤）更新頻率毫秒級（實時）分鐘級（延遲）信息量完整市場微觀結構（訂單流、買賣方向）僅保留關鍵價格信息適用場景高頻交易、做市策略、訂單流分析中低頻趨勢跟踪、技術分析

為什麼Tick數據更受專業交易者青睞？ 更精準的回測：Tick數據能還原真實市場環境，避免分鐘數據的「平滑效應」。 捕捉微觀市場行為：可用於分析訂單流、流動性變化、大單衝擊等。 低延遲交易：高頻策略依賴Tick數據的實時性，分鐘數據無法滿足需求。

獲取Tick數據的挑戰 儘管Tick數據價值極高，但普通投資者和開發者往往面臨以下問題：

✅ 數據來源少：交易所通常只提供分鐘數據，Tick數據需通過特定渠道獲取。

✅ 存儲成本高：Tick數據量龐大，長期存儲需要高性能數據庫。

✅ API穩定性：實時Tick數據對API的穩定性和低延遲要求極高。

為什麼選擇Alltick API？ Alltick 是一家專注於金融數據服務的提供商，其股票API在專業交易者中廣受好評，主要優勢包括：

🔹 全市場Tick數據覆蓋 支持A股、港股、美股、期貨、加密貨幣等市場的實時Tick數據。 提供歷史Tick數據下載，便於回測和研究。 🔹 低延遲 & 高穩定性 專線接入交易所，數據延遲控制在毫秒級。 99.9% API可用性，適合高頻交易場景。 🔹 靈活的訂閱模式 按需訂閱，支持單隻股票或全市場數據。 提供免費試用，降低開發者入門門檻。 🔹 強大的開發者支持 提供Python、C++、Java等主流語言的SDK。 完善的文檔和社區支持，快速解決接入問題。

誰適合使用Alltick API？ ✔ 量化對沖基金——依賴Tick數據構建高頻策略。

✔ 做市商 & 算法交易團隊——需要實時訂單流分析。

✔ 個人量化開發者——尋求低成本、高質量的Tick數據源。

結論：Tick數據是專業交易的未來 對於中低頻交易者，分鐘數據可能足夠；但對於追求極致性能的專業團隊，Tick數據是不可替代的。而Alltick API憑藉其高精度、低延遲、全市場覆蓋的特點，已成為許多機構和個人開發者的首選數據解決方案。

立即訪問Alltick申請試用，體驗機構級Tick數據服務！

[se-emily]

【永久保存版】Python入門完全攻略

[lutai256rokuta]

【Python】『スッキリわかるPython入門第2版』で始めるプログラミングと活用方法

Pythonは初心者にも扱いやすく、かつ実用性の高いプログラミング言語として人気を集めています。 特に業務効率化や自動化を実現したい方にとって、Pythonは強力な味方となるでしょう。 そんなPythonを「スッキリ」学ぶための優れた入門書として、今回は『スッキリわかるPython入門 第2版』をご紹介します。 スッキリわかるPython入門…

[webengineer-tenshoku]

UdemyのおすすめPython/Django・AI/人工知能/機械学習入門講座まとめ

[honyakusho]

2025年1月20日に発売予定の翻訳書

1月20日（月）には18点の翻訳書が発売予定です。

誰も知らない昨日の噓

メアリー・スチュアート／著 木村浩美／翻訳

論創社

CQという異文化適応力

デイヴィッド・リヴァーモア／著 下村冬彦／翻訳

春風社

史録　スターリングラード

ヨッヘン・��ルベック／著 半谷史郎／訳 小野寺拓也／訳

人文書院

モンキーダンス横丁の少年

ハンス・ブリンクマン／著 溝口広美／翻訳

西田書店

課税と脱税の経済史 : 古今の（悪）知恵で学ぶ租税理論

マイケル・キーン／著 ジョエル・スレムロッド／著 中島由華／翻訳

みすず書房

榮養

佐伯矩／著 片山一男／監修・翻訳

第一出版

〈生きる意味〉を求めて

ヴィクトール・Ｅ・フランクル／著 諸富祥彦／監修 上嶋洋一／翻訳 松岡世利子／翻訳

春秋社

［2］エジプトの神話と秘儀

ルドルフ・シュタイナー／著 高橋巖／翻訳 飯塚立人／編集

春秋社

〈動物のいのち〉と哲学

コーラ・ダイアモンド／著 スタンリー・カヴェル／著 ジョン・マクダウェル／著 イアン・ハッキング／著 ケアリー・ウルフ／著 中川雄一／翻訳

春秋社

くんちゃんのはじめてのがっこう

ドロシー・マリノ／著・イラスト 間崎ルリ子／翻訳

ペンギン社

くんちゃんとふゆのパーティー

ドロシー・マリノ／著・イラスト あらいゆうこ／翻訳

ペンギン社

まいごになった きょうりゅうぼうや

ドーリング・キンダースリー／著・イラスト 大日本絵画／翻訳

大日本絵画

とびだすディズニープリンセス プリンセスとうじょう！

ドーリング・キンダースリー／著・イラスト 大日本絵画／翻訳

大日本絵画

とびだしえほん プーさんと はちみつさがし！

ドーリング・キンダースリー／著・イラスト 大日本絵画／翻訳

大日本絵画

Pythonで学ぶ統計学入門　第２版

T. Haslwanter／著 小寺正明／翻訳

東京化学同人

ライオン

ウィリアム・ペーン・デュボア／著・イラスト まさきるりこ／翻訳

瑞雲舎

クラウディオ・アバド : 静かな革命家

ヴォルフガング・シュライバー／著 杉山有紀子／翻訳

春秋社

STAR WARS マンダロリアンとグローグー

ジェフリー・ブラウン／著 とみながあきこ／翻訳

実務教育出版

[jp12wqst]

プログラミングに興味があるけれど、どこから始めたらいいのか分からない…そんな方にぴったりの一冊が、「1日で学ぶ！超初心者のためのPython入門①: 変数/データ型/制御構文」です。 この本は、まさ...

[moko1590m]

コンピューターサイエンス、を、基礎から学ぼうと思い、高校「情報Ⅰ」の概説書を買ってきました。ここから始めて、コンピューターサイエンスを基礎から学ぶには、どのような知識をどのような順序で学んでいけばいいか、中学生でもわかるように教えてください。

ChatGPT said:

すばらしいスタートですね！✨ 「情報Ⅰ」の本を手に取った時点で、もうかなりいい方向に進み始めています。 では、中学生でもわかるように、コンピューターサイエンスを基礎から学ぶ順番を、やさしく整理してお伝えしますね！

🌟 コンピューターサイエンスを学ぶ道すじ

① コンピューターの基本を知る（いまの「情報Ⅰ」でやること）

まずは、「コンピューターってどうやって動いているの？」という基礎を知ります。

ハードウェア（機械の部分）とソフトウェア（動かすためのプログラム）って何？

情報はどうやって0と1（ビット）で表されるの？

ネットワーク（インターネットをふくむ）はどうつながっているの？

セキュリティ（安全に使う工夫）はどうするの？

→ これは「情報Ⅰ」でしっかり学べるので、まずこの本をじっくりやるだけでOKです！📖

② プログラミングを体験する

コンピューターは「命令」で動いています。 だから、自分でプログラムを書いてみると、仕組みがぐっとよくわかります。

🔹 この段階で学びたいこと

変数（へんすう）：数字や文字を箱に入れる

条件分岐（じょうけんぶんき）：もし○○なら、こうする！

繰り返し（ループ）：同じことを何回もする

関数（かんすう）：命令をまとめる

🔹 はじめに使いやすい言語

Python（パイソン） 🐍

→ かんたんなミニゲームや計算プログラムを作るところから始めると楽しいですよ！

③ データとアルゴリズムの考え方を知る

次に、「コンピューターはどうやって速く正しく問題を解くのか」を学びます。

🔹 ここで学びたいこと

データ構造（でーたこうぞう）：データをきれいに整理する方法（リスト、配列、ツリーなど）

アルゴリズム：問題を解く手順や工夫（たとえば「一番小さい数を見つける方法」とか）

→ パズルや迷路を解くみたいな気分で学べます！🧩

④ コンピューターの中の仕組みを知る

「なぜプログラムを書いたら本当に動くのか？」という、もっと深いところに入ります。

🔹 学びたいこと

コンピューターはどうやって計算しているのか？（CPUのしくみ）

メモリはどう使われるのか？

0と1だけで、どうやって音楽や絵をあつかうのか？

→ ここでは「論理回路（ろんりかいろ）」という、電気のスイッチの考え方も出てきます。💡

⑤ 本格的な応用にチャレンジする！

ここまでくると、 「じゃあ、AI（人工知能）ってどう動いてるの？」とか、 「ゲームやアプリを作りたい！」とか、 好きな方向にどんどん進めます。

たとえば：

ウェブアプリを作る（HTML、CSS、JavaScript）

スマホアプリを作る（FlutterやSwift）

AI・機械学習を使ってみる（Python＋ライブラリ）

🛤️ まとめ：「今どこ？」→「次に何をする？」

いまやってること次にやるといいこと情報Ⅰで基本を知るかんたんなプログラミングを始める（Pythonがおすすめ）プログラミングに慣れるデータ構造とアルゴリズムを学ぶさらに深く知りたくなるコンピューターの中身（論理回路など）に挑戦する

✨ 最後に

コンピューターサイエンスは、「まず手を動かしてみる」「わからなくても楽しむ」ことがとても大切です！ 学校の教科みたいにカッチリやるより、ちょっとゲーム感覚で挑戦するほうが、ぐんぐん伸びます。🚀

いつでも、わからないことが出てきたら聞いてくださいね！🌟 応援してます！

もし「Pythonの簡単なスタート方法を教えて！」とか、 「おすすめの問題集ない？」とかも、知りたかったら教えてください😊

4o

You said:

Pythonの簡単なスタート方法を教えてください。おすすめの問題集を教えてください。

ChatGPT said:

いいですね！✨ 「Pythonのスタート方法」と「おすすめの問題集」、中学生でも無理なくできるように、わかりやすく紹介しますね！

🐍 Pythonの簡単なスタート方法

① まずはPythonを使えるようにしよう！

パソコンにインストールするのはちょっと面倒… だから最初は、インターネット上でPythonが使えるサイトを使うとラクです！

おすすめは：

【Google Colab（グーグル コラボ）】 　→ https://colab.research.google.com/

ここは、無料で使えて、ログインすればすぐPythonが書けます！✍️ スマホでも動くけど、パソコンがあったほうがやりやすいです。

② 超シンプルなプログラムを書いてみよう！

たとえば、Colabを開いたら、こんなコードを書いてみてください。

python

CopyEdit

print("こんにちは！Pythonのせかいへようこそ！")

▶️ボタンを押すと、画面に こんにちは！Pythonのせかいへようこそ！ と出ます！

これだけでも「コンピューターに命令できた！」っていう大事な一歩です。🚶

③ 次に覚えると楽しい基本ワザ

この順番で練習すると、とてもスムーズです：練習することかんたんな例計算するprint(3 + 5)（→ 8と表示される）文字を使うname = "たろう"もし○○なら（条件分岐）if score > 80:繰り返す（ループ）for i in range(5):関数を作るdef say_hello():

これらをマスターするだけで、かなり自由にプログラムが書けるようになります！

📚 おすすめの問題集・本

1. 【超やさしい】

���スッキリわかるPython入門』（インプレス）

中学生にも読みやすい。

図やイラストが多くて、かたくない。

「なぜこう書くのか」までちゃんと説明してくれる。

リンク（参考）： スッキリわかるPython入門 - インプレス

2. 【ゲーム感覚で練習】

『たのしいプログラミング Pythonではじめよう！』（オライリー）

英語版もあるくらい有名な本。

最初は「カメさんを動かす」ゲームみたいなところから入る。

難しい数式なしで、楽しみながら学べる！

リンク（参考）： たのしいプログラミング Pythonではじめよう！ - オライリー

3. 【無料で練習サイト】

Progate（プロゲート）Pythonコース

スマホでもできる。

スライドでやさしく教えてくれる → その場で練習できる！

初級編は無料でできる。

リンク： Progate Pythonコース

✨まとめ

ColabですぐPythonを書いてみよう！

簡単な計算、条件分岐、繰り返しからマスターしよう！

本やサイトを使って、すこしずつステップアップ！

🌱 ちいさな一歩でも、毎日続けるとびっくりするほど力がつきますよ！ 「どんな練習問題からやろうかな？」とか、「Pythonで何を作りたいかな？」っていうのも、もし考えたらぜひ教えてくださいね！😊

つぎに、Pythonで作れる「かんたんなミニゲーム例」とかも知りたかったりしますか？🎮✨

[tumnikkeimatome]

30行のPythonコードで作る人工生命シミュレーター入門

シミュレーターの基本設計 シンプルな人工生命シミュレーターをPythonで実装します。 生命体のエネルギー管理と基本的な行動をモデル化します。 必要なライブラリをインポートするところから始めましょう。 import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class ArtificialLife: def __init__(self, energy=20): self.energy = energy def act(self): action = random.choice(['eat', 'move', 'reproduce']) if action == 'eat': self.energy += 5 elif action == 'move': self.energy -= 2 elif action…