PythonAdvent Calendar 2024

M.S.WindowsでPython3を利用する（７つの方法、7つの罠）2025年版

Last updated at 2024-12-21Posted at 2024-12-21

Python Calendar 2024
https://qiita.com/advent-calendar/2024/python
参加記事です。空きが１７日にありました。２１日作成記事です。遅くなってごめんなさい。

この記事は、オープンソースまたは教育用でPythonまたは人工知能、機械学習を利用する場合に、すでにWindows機材があり、どうしてもWindowsでPythonを利用したい方向けの記事です。2017年に、その趣旨で、

M.S.WindowsにPython3(Anaconda3)を導入する（7つの罠）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679

を書きました。
@kaizen_nagoyaが書いた記事で、過去一番閲覧数（Views）が多い。

深層学習の読書会の参加者で、自宅で環境構築ができなかったり、ついていけなかった方の半分以上がWindowsにうまくPythonが導入できていませんでした。読書会ではDefaultでPythonが入っているmacOSを利用し、pythonの導入は演習しませんでした。

「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

WindowsのNotePCを持ってきていただいて一緒に導入しながら書いた記事です。
「ゼロから作るDeep Learning」読書会1, 2 はどちらも、講師は斉藤直希、機材はmacOSでした。

2019年、細かい部分を更新しました。

M.S.Windows にAnaconda3(python3)を　2019年版
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534

量子コンピュータの利用でもPythonを利用できたからでもあります。

量子コンピュータプログラムへの道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71

2024年に、ソフトウェアのバージョンアップに対応した記事に更新しました。

M.S.WindowsにPython3(3)を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版 Syntax Error(109) Missing parentheses in call to 'print'.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e

今回は、第四版です。決定版ではありません。次のWindowsには最初からPythonが入っているかも。M.S. OfficeでのPython利用が進んでいます。

WindowsにPython同梱に１票
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc854498f4f06b30b783

東大松原研LLM勉強会に参加しました。Google Colabを利用していました。
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e

会社には会社名を記載して申し込む許可は得ました。すぐに仕事の資料は作れそうになく、フレックスまたは有給休暇で参加しました。
LLM に取り組む背景、目的、目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfed9b4fbb2db49c76fb

<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.

罠１　Python導入
方法1　ブラウザでPython（Google Colab, Jupyternotebook, Play with docker）
方法2　TOOLと一緒に入っているPythonを使う
方法3　Windows に dockerを導入する。
罠２　Linux導入
方法４　WindowsPCにLinuxを導入する
罠３　HYPER-V
罠４　Windowsのコマンドプロンプト（CMD)を起動して、pythonと打っても動いてくれない。
方法５　Visual Studio(Python)を導入する
罠５　Visual Studio CodeへのPythonの導入との混同
罠６　システムの設定
方法６　Pythonを導入する
方法７　Anadoncaを導入する
罠７　ディスクがいっぱい。
別の方法　Raspberry PIを使う
方法比較
関連記事一覧
雑感(CPU Simulator, 出力(output)ではなく入力(input)かも, Microsoft, Harry Potter, Twitter(X), 短歌 )
関連資料
文書履歴

罠１　Python導入

導入すること自体が罠にハマっているかもしれない。
ブラウザだけでもPythonが動く。あるいは、すでにPythonがなんらかのツールを入れた時にはいっっていて、Windowsに新たにPythonを導入する必要がない場合である。

Pythonが動くWEBにアクセス許可がなければ無理かもしれないが。

なんでこんなに一生懸命Pythonの導入に力を入れていたかというと、2011年ころに非常勤講師をしていた岐阜大学で、全学共通言語がC言語からPythonに切り替わったからです。それまで、眺めたことしかなかったPythonでしゃべらないと学生が会話してくれないかもって。

最初に覚えるプログラミング言語は何がいいですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590704e76e287707637b

プログラミング言語教育のXYZ。仮説（52）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4

JAXA/IPA クリティカルソフトウェアワークショップ WOCS言語関連発表(改定版)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4789832baf494cb74626

方法 1. ブラウザでPython（Google colab, jupyternotebook, Play with docker）

機械学習、生成AI、LLMで利用するGoogle Colabでpythonが利用できる。
Jupyternotebookで、講義の実習が一枚のページで表現している。

大規模言語モデル2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4d8ca73600267913b955

LLM 2024に参加して良かったこと１６
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/eda048301b16ea6ccb10

Google Colabを利用しました。
https://colab.research.google.com/

Pythonを導入しなくても、WebのDocker上でPhthonプログラムを走らせることができる。
http://www.play-with-docker.com/

ID登録すれば使える。
たとえば、2024年1月6日現在、Pythonは3.11.6 が最初から入っている。
導入しなくてもよい。

制約１　　４時間で消える。

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。docker(19) python(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い第1章: 準備運動
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a

の最初の部分をうごかしてみよう。

bash

>>> print("stressed"[::-1])
desserts

bash

>>> str = "stressed"
>>> str = str[::-1]
>>> print str
  File "<stdin>", line 1
    print str
    ^^^^^^^^^
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(...)?
>>> exit
Use exit() or Ctrl-D (i.e. EOF) to exit
>>> Ctrl-D
[1]+  Stopped                 python
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~

viというエディタでファイルを編集し、Pythonコマンドにファイル名を付け加えて実行する。

bash

$ vi py00.py
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~
$ python py00.py
  File "/root/py00.py", line 3
    print str
    ^^^^^^^^^
SyntaxError: Missing parentheses in call to 'print'. Did you mean print(...)?
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~

ごめんなさい。例がPython2のものだったみたい。Python3用に編集しなおして実行。

bash

$ vi py00.py
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~
$ python py00.py
desserts
[node1] (local) root@192.168.0.13 ~

ちゃんと動いた。

py00.py

str = "stressed"
str = str[::-1]
print (str)

６５歳からのプログラミング入門。docker(126)転職(16)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f

方法2. Toolに同梱でPythonを使う。

デンソーテンが開発しているクラマスというHILSをつくるために、
CPUシミュレータを使われている。
このヨーロッパ製のCPUシミュレータは、ツールのコマンドがPythonになっている。
公開講座での情報提供です。機密事項の開示ではありません。

Pythonをコマンドとして利用できるツールの一覧は順次追記します。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/questions/c4b81b2b317f07f38a2b

すでに入っていても、利用の仕方がそれぞれ癖があるかもしれない。

Windowsでも、罠５に書いたように、コマンドプロンプトでPythonてやっても動かない場合があるのと同様。ツールの種類によって、どうすればうごくかは違うかも。

macOSは原則Pythonが入っていた, LinuxもほとんどがPythonが入っていた。
Raspberry PIのRaspbianは、python2, python3両方入っていた。

方法3. Windows に dockerを導入する。

Linuxを導入するくらいなら、Dockerを導入することをお勧めします。
Linuxのどの版と、Pythonのどの版で試しに動かしても、他に影響を与えない。
１０、２０の組み合わせでの試験を容易にでき、後始末も簡単。

-v をつけて、ファイル共有すれば、WindowsとDockerで同一ファイルが利用でき、Docker側で保存すれば、Windowsファイルとして保存されている。とてもらくちん。

ーp をつけてEthernet接続をして、JupyterNotebookを使えば、Windows側のブラウザに図表を表示することもできる。

なぜdockerでpython/Rを使って機械学習するか書籍・ソース一覧作成中 (目標100) docker(18)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

「直感Deep Learning」Antonio Gulli, Sujit Pal著 dockerで機械学習(3) with anaconda(3)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32

あなたもdocker, 私もdocker。docker(130)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f2746f10f30b575d0a8

docker導入には罠がある。

docker入門の入門　9つの壁。docker(17)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e73ceab051a5556a652c

罠２　Linux導入

何が問題かというと、Linuxの世話でPythonの話題がぶっとんでしまうかもって。
ネットワーク設定、XWindows設定、各種サーバ設定などなど。

じゃ、DockerでもLinuxだから同じじゃないかと思いきや、-vでファイル共有すれば、Windowsで作ったファイルを、Docker側で動作させることができ、Linuxの知識最小限で対応可能な点が違うかも。

Linuxを学ばずに使う
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9859782bab0cf6c78a4

Linux教育１５日（３週間）を企画、運営、評価する。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6601ec31d5c7f3186b7d

方法４ WindowsPCにLinux導入。

Linux にPythonが入っているならPythonじゃなくてLinux導入すればいいじゃんっていうのが罠２

WindowsPCにLinuxを導入するには、MicrosoftのWSLか、OracleのVirtualBOXを導入しても、比較的に簡単に導入できる。
https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install

Linuxの訓練にもなるから１石２長のように思える。dockerでよく使われるのが、DebianとDebian系のUbuntu。Raspberry PIのRaspbianもDebian系でaptコマンドでソフトが導入できてとても楽ちん。

Ubuntu導入(32bit)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/67c2e69156e11a94229c

docker:ubuntu に apt でvscodeを導入
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b6023ca43a16c67f3c0

罠３　HYPER-V

WindowsにLinuxを入れようとしても、WindowsにDockerを入れようとしても罠に嵌まるのがHyper-V。
機種によって設定までに至る画面が違う可能性がある。

windows上でubuntuしたいならhyper-Vじゃね
https://qiita.com/fleming_tone/items/ffaf4febcd9f27dd19d4

自宅WinPCにコンテナを建てた作業メモ（Docker Desktop on windows）
https://qiita.com/nekokane/items/673351b1568835aaad48

罠４ Windowsのコマンドプロンプト（CMD)を起動して、pythonと打っても動いてくれない。

導入の仕方によってコマンドプロンプト（CMD）ではPathが切れていなくて動かないことがある。

Visual StudioでPythonを入れていれば、Visual Studio 開発者プロンプトにすればいい。

【Python】WindowsでPythonを始める
https://qiita.com/shirasaya0201/items/bdba71891133b7fa0ef0

どうしてもWindows10でpipコマンドを使いたい！！！
https://qiita.com/mitsu4310/items/cc64f8d1a3b4fb0ac3f8

方法５. Visual StudioのPythonを導入する。

ここまでの話で、ついてけないなと思った方には、Visual Studioの導入をお勧めします。
Visual Studio 2022を導入する際に、Pythonを選べば導入は終了。
https://visualstudio.microsoft.com/

＞Visual Studio は、組み込み型の Python 開発 および  Data Science ワークロードを利用した Python 言語用のパワフルな IDE です。 Python は、多数の無料ライブラリを使用したプログラミング言語として人気があり、簡単に習得できます。 Visual Studio で Python を使用して、Web アプリケーション、Web サービス、デスクトップアプリ、スクリプト、および科学的なコンピューティングをビルドします。これは、多くの大学、科学者、カジュアル、プロフェッショナル開発者によって同じように使用されています。

罠５　Visual Studio CodeへのPythonの導入との混同。

ときどき、Visual Studio CodeにPythonを入れなきゃ利用できないという、少し前の状態のままだと勘違いしている方がおみえになります。Windowsの最新版のVisual Studioは、Python対応になっています。最新のVisual Studio Expressを入れて、オープンソースの活動にご参加ください。

業務でVisual Studioを導入する場合でも、オープンソースへの貢献だけにお使いになる場合でしたら、無償版が利用できます。

Visual Studio CodeにPythonを導入する話とか、古いVisual StudioにPythonを導入する話と混同すると罠に嵌まるかもしれない。

macOS, Linuxでは、Visual StudioのPythonはなくなるそうで、Visual Studio CodeへのPythonへの導入になるらしい。

Windows + VSCode + Python
https://qiita.com/konomon0107/items/9938ce2834d025ca9720

Visual StudioでPython導入すれば面倒なことに巻き込まれないかも。

罠６システムの設定、

Hyper-V以外にも、関連するシステムの設定があるかもしれない。
Play with dockerまたはDocker以外で導入すると、システムに複数のPythonが入っている場合の挙動は面倒で仕方がない。お勧めしない。

Python2とPython3を同時に使う方法に始まり、Pythonの違う版を同時につかうのは至難の技。
virtualenvの設定管理にはうんざり。

なにかPythonでプログラムを作って、いろいろな版で試験をしようと思ったら、dockerでそれぞれの版を容易しておき docker run で呼び出せば終わり。

「Pythonライブラリのバージョンアップ」と「pipコマンド」
https://qiita.com/subun33/items/c493665aa4eb724d2595

なんでも万々歳とは限りません。私もM2 macを利用しています。

M1/M2 macでPython−MIPを動かすには？（Rosettaを使わない方法）
https://qiita.com/kyamaz/items/923388f2ffcdef700717

この課題は、Docker上で手をいれてみます。今、しばらくお待ちください。

方法６. Pythonの導入

仕事ではほとんど機械学習用途だったためAnaconda一択だった。その後、TOOLの自動化、ソースコード生成などでは素のPythonでもいい用事にいろいろ出くわした。
機械学習以外の用途であれば、Anacondaである必要はないかもしれない。素のPythonを導入するのもあるかもしれない。
https://www.python.org

どのバージョンを入れるか、最新ならいいのか。古いPythonプログラムを動かすにはどうしたらいいか。
複数の版をどう管理するか、DockerでPython利用する方が管理は簡単でお勧め。

TOPPERS/箱庭上でPythonで動作する物理シミュレータ pybullet を動かす
https://qiita.com/kanetugu2018/items/b4700c74206e3b73d7ee

Unity 内の箱庭ロボットを動かすPython API仕様書
https://qiita.com/kanetugu2018/items/7c7b39ff07f044582ae4

方法７. Anacondaの導入

機械学習用途であれば、Anacondaがお勧め。
https://www.anaconda.com/download/

pipでうまくインストールできなかったラインぶらりも、conddaで一発で導入できたこともある。
いろいろやり直そうとすると、DockerでAnaconda利用する方が一番お勧め。

うまくいかなければ、もっかいdocker runからやりなおせばいい。
途中でうまくいかなかったところから、やり直しが効く。

製造業における機械学習　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f　

データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07

罠７ディスクがいっぱい。

ディスクの残り容量が、自分の主記憶より小さくなったら、まず駄目だとお考えください。要らないファイルを削ってから導入をやり直してください。

別の方法　Raspberry PIを使う

Raspberry PIのRaspbianは、最初からPython2とPython3が入っていた（現在の版は未確認）。
Rとの連携もとても簡単。
データ処理を行うのなら、Excel+VBより、Python+Rの方が高度なことを簡単にできる。

学生ならWindowsじゃなくてRaspberry PIでRaspbian

教育用だし、WindowsにPython入れるくらいなら、Pythonの入ったRaspberry Piがお勧め。
dockerでよく使われるUbuntuと同様Debian系でaptコマンドが使える。

「Python 入門」の入門
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22c99c5926984ede6573

方法比較

この項は調査中です。

No.	方法	登録	保守	直感
1	同梱	個別	個別	個別
2	ブラウザ	登録	不要	短期
3	docker	登録	容易	推し
4	Linux		困難	三番
5	Visual Studio	登録	容易	次善
6	Python		困難	非推奨
7	Anaconda		困難	非推奨
別	Raspberry PI		容易	学生推奨

１：同梱ソフトの種類によって、個別に登録が必要だったり、保守が費用がかかったり、直感では語れず、個別に検討するとよい。
２：短期の利用であればブラウザで十分です。本気になったらRaspberryPIを購入するか、Docker導入することをお勧めします。
３：仕事場などでDocker導入できないところがあるかもしれません。
４：Linuxを利用してもその上でdocker動かすのを推奨します。
５：Visual Studioは、dockerr利用できない場合の次善策としてお勧めします。
６、７：WindowsにPython、Anacondaを直接導入するのはお勧めしていません。複数の版のPythonを入れたり、さまざまなライブラリが必要なものと必要のないものなどの交通整理が大変。
別としてRaspberyPIを使うことをお勧めと書かせていただきました。RaspbianならPython2, Python3が同梱していた。

No.	Title	2025Views	2025 Goods	1025stocks	2024Views	2024Goods	2024stocks	Views差	Goods差	stocks差
1	M.S.WindowsにPython3(Anaconda3)を導入する（7つの罠）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7bfd7ecdc4e8edcbd679	177481	134	170	174,529	134	171	2,952	0	-1
2	６５歳からのプログラミング入門。docker(126)転職(16)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1561f910c275b22d7c9f	50733	754	570	48,461	751	569	2,272	3	1
3	Ubuntu導入(32bit)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/67c2e69156e11a94229c	43690	6	8	38,921	6	7	4,769	0	1
4	製造業における機械学習　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f	41447	225	262	38,652	219	258	2,795	6	4
5	「直感Deep Learning」Antonio Gulli, Sujit Pal著 dockerで機械学習(3) with anaconda(3)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/483ae708c71c88419c32	38357	41	56	37,805	41	55	552	0	1
6	「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73	36654	178	190	35,237	176	168	1,417	2	22
7	データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!! https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07	32954	97	120	21,436	94	114	11,518	3	6
8	最初に覚えるプログラミング言語は何がいいですか？https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590704e76e287707637b	32952	67	59	31,699	68	56	1,253	-1	3
9	あなたもdocker, 私もdocker。docker(130)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f2746f10f30b575d0a8	30770	150	142	17,566	64	77	13,204	86	65
10	量子コンピュータプログラムへの道 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71	30769	150	142	27,863	150	137	2,906	0	5
11	M.S.WindowsにPython3を導入する（7つの方法、7つの罠）2024年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e	20540	30	38	15,836	29	36	4,704	1	2
12	なぜdockerでpython/Rを使って機械学習するか書籍・ソース一覧作成中 (目標100) docker(18)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2	16867	47	63	15,508	46	63	1,359	1	0
13	「Python 入門」の入門 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/22c99c5926984ede6573	14940	20	45	14,197	18	43	743	2	2
14	言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。docker(19) python(1)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4	14298	65	82	13,049	63	80	1,249	2	2
15	M.S.Windows にAnaconda3(python3)を　2019年版https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c05c0d690fcfd3402534	11934	12	16	11,174	12	15	760	0	1
16	プログラミング言語教育のXYZ。仮説（52）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1950c5810fb5c0b07be4	8830	8	15	7,844	8	14	986	0	1
17	言語処理100本ノック 2015(python) 落ち穂拾い第1章: 準備運動https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ee1b625b0b65cd63d42a	6618	14	15	5,993	14	14	625	0	1
18	docker入門の入門　9つの壁。docker(17)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e73ceab051a5556a652c	2723	1	4	2,219	1	3	504	0	1
19	JAXA/IPA クリティカルソフトウェアワークショップ WOCS言語関連発表(改定版)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4789832baf494cb74626	2622	3	4	1,860	3	0	762	0	4
20	docker:ubuntu に apt でvscodeを導入https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b6023ca43a16c67f3c0	2622	0	2	2,004	0	1	618	0	1
21	Linux教育１５日（３週間）を企画、運営、評価する。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6601ec31d5c7f3186b7d	1643	0	3	1,281	0	2	362	0	1
22	Linuxを学ばずに使うhttps://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9859782bab0cf6c78a4	1569	2	2	1,107	1	1	462	1	1
23	WindowsにVisual Studio: Python同梱に１票https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc854498f4f06b30b783	1052	0	1	732	0	0	320	0	1
24	Gemini まだ使いはじめれていない。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b752da037a72a12d3a3	522	2	2				522	2	2
25	言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/116476e9f7c8a4413d1a	442	2	2				442	2	2
26	strip, rstrip, lstrip 私も勘違いしていた。python(45) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2adcf4ee296c3a31c782	433	2	2				433	2	2
27	replace 違いに気づかずdiff python(46) https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/232ed90d67999b9b8fcf	427	0	1				427	0	1
28	M.S.WindowsでPython3を利用する（７つの方法、7つの罠）2025年版 https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/18f867b3d45d127724eb	65	0	1				65	0	1
合計		623,954	2,010	2,017	564,973	1,898	1,884	58,981	112	133

雑感

CPU Simulator

CPUシミュレータでのPython利用が一番最初にPythonを使った経験かもしれない。
オープンソースでCPUシミュレータが出た時には、真っ先にとは言わないが飛びついた。

箱庭

ROS対応マイコンシミュレータ athrill 颯爽と登場！
https://qiita.com/kanetugu2018/items/81713a3431482eab0f52

C言語で作ったドローン物理モデルをUnityでビジュアライズ＆制御する！TOPPERS/箱庭のドローン・シミュレーション構想と現在の開発状況
https://qiita.com/kanetugu2018/items/c3e34b35fc7afb17e196

ここまで来たという感じでしょうか。

お盆には「箱庭」記事を書きましょう「もくもく会」の題材になる（2）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3c0ceb2dcc9cf3f3fac

出力(output)ではなく入力(input)かも

記事投稿キャンペーン「2024年!初アウトプットをしよう」
https://qiita.com/official-events/ac786747ac38f76996a0

参加記事です。

出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840

自分の記事はoutputではない。上記記事では状態と言った。
本当は入力(input)の記録かもしれない。

一次情報源と参考文献

法律・条約、特許・規格をはじめとする公式文書である一次情報源を記載していない記事は技術文書とは言えない。ちまたで流行った解説サイト（キュレーションサイト）でいいかげんなところは一次情報源で確認をしていないらしい。Wikipediaでも一次情報源を記載していないところは引用せずに、一次情報源を書き足してあげよう。

一次情報源（公式文書）を記載しているか
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cacaf7d1baa47f9f2035

参考文献駆動執筆(references driven writing)デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1

Wikipediaに書く文章で気をつけていること。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/25e78e48e406f803bb55

Wikipedia : 文章書き方（学生編）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e411d2704efde863e82e

Wikipediaに追記する際に、知っているとよい記法　７つ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7b081d53c214307af75f

Microsoft

Microsoftは、Basicではじまり、MS-DOS、M.S.Windowsになって、
ExcelとVisual BASICが流行っていたことがあります。

Visual BasicのExcel,Word、Visual Studioの３種類を統合するという話は、セキュリティの事情で中止になったという記憶があります。

代わりに、C#で、Excelを操作するソフトが簡単にかけるようになりました。
Excelも、OOXMLが国際規格になったこともあり、OOXMLファイル出力が可能になりました。
C#以外の任意のプログラミング言語でExcelが操作できるようになり、PythonでのExcel操作も

Microsoftとの歴史　Basicに始まり、Cコンパイラ、Windows95、Githubまで
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d7c0cc257e99de0573cf

Harry Potter

Harry Potter１巻で出てくる蛇がpython. Anacondaも蛇の一種。
https://harrypotter.fandom.com/wiki/Python

Harry Potter and the Philosopher's Stone (First mentioned)
https://www.jkrowling.com/book/harry-potter-philosophers-stone/

ハリポタファンによるハリポタファンのための闇の魔術に対する防衛術
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9ffa23eb73e57aac7dd1

ハリーポッター「ダンブルドア軍団」に習うプログラマの組織化。仮説（19）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/85122fb88a294b81b9e8

Twitter(X)

https://t.co/irXY96AgaYにPython3を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版#Python #Windows

読み応えありました
Indexとして保存しておきたい
https://t.co/fRzMKS5ztU #Qiitaアドカレ #Qiita @naokiakutagawaから
— a_tw (@atw70008450) January 9, 2024

【Qiita】本日のすごい人 [ Python Windows Docker 小川メソッド DoCAP ]に関する記事を書いた @naokiakutagawa さん : https://t.co/lW0uZgW668
— Qiita人気記事/執筆者紹介 (@q_hayari) January 10, 2024

25いいね！ | https://t.co/R28GAud0jnにPython3を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版 by @naokiakutagawa https://t.co/i6JkdaKvBF
— Qiitaマイルストーン (@qiita_milestone) January 11, 2024

https://t.co/b6HAWGKBlBにPython3を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版 https://t.co/f5KZjN8MZq #Qiitaアドカレ #Qiita @naokiakutagawaから
— Y.Taka. (@yasunorita) January 10, 2024

短歌

３１文字抄録として、facebookなどの記事に書いた短歌を紹介。日付の後ろはいいねをくださった方の数。
Pythonが圧倒的にQiitaが多い。Rustはどっちも、それ以外はQiitaは極端にいいねが少ない。AUTOSARやっている人がfacebookの友達には多いが、Qiitaには少ないことの表れかも。

20240107, 14, 29
M.S.WindowsにPython3を導入する（７つの方法、7つの罠）2024年版
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b6e7643fb164c287f4e

20240103, 24, 0
４日間連続２０記事書いた。間にハリポタ見て休みつつ。#短歌 Amaon Primeでハリポタやってた。２時間作業して２時間ハリポタみるのを１日２回。
AUTOSAR R23-11 記憶の記録
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/701bc800b5f137e51a36

20240101, 17, 1
昨日今日、連続２０記事書いた。あとはハリポタでも見て寝よう #短歌　
Countdown Calendar 2023, 百記事目を書くにあたって。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/45185a04cfd88b71256a

20240101, 12, 2
現状の維持にも成長見出そうマイナス補うプラスあるはず #短歌 #あけおめことよろ
祝休日・謹賀新年：2024年の目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b659d922327a7dcdc898

20231231, 25, 0
１年に１０００記事書いた。来年も継続できる健康管理 #短歌昨年、今年と２年連続で入院しただけでなく、膠原病皮膚筋炎という難病治療の方向性がみえず、勤務時間以外はキーボードを触らないという対策以外は有効でない。１１月、１２月は土日寝たきり。

AUTOSAR 文書番号
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b894228a0b76c2265c7

20231229, 7, 1
YouTubeチャンネル登録伸びません。YouTuberにはなれそうにない。 #短歌
IT系のYoutubeの作り方、宣伝の仕方。 Youtube(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7d13a2a9bad6c0a4e6c9

20231218, 12, 1
今日だいぶ書き換えましたURLなにしてくれちゃうのAUTOSARやだ #短歌
Adaptive Platform Release Overview, AUTOSAR 782, R23-11, AP
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/13a104606a34fe24fcf7

20231218, 5, 4
コピペして記事を増産中でして順次追記をお待ちください。#短歌
AUTOSARのRustの取り組み
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6669aa552b6150d85350

１年間１０００記事無理になりそうだ。仕事趣味より健康大事。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d56e73bc954913129395

資料（Reference）

「女性こそエンジニアになるべきだ？」デブサミウーマン登壇記録
https://qiita.com/e99h2121/items/7c69be1b2c2f305f6a4c

@e99h2121 育児していたからこそエンジニアのお仕事に役立ったこと10選
https://qiita.com/e99h2121/items/db7e54c111ffcd3c3957

@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1

@kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da

自己資料（Self Reference）

python 自己資料のまとめ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/12b456900322aa4ff328

新人(学生)を指導するよりも新人(学生)に指導してもらった方が効率的。仮説（139）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/db993b1536055029f7c8

人間が計算機に勝てる３つのこと。忘れる、あきらめる、やめる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/49dc709d289d22846044

2023 Countdown Calendar 主催・参加一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4c2f08ac97f38d08543

小川メソッド　覚え（30点を目指して）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3593d72eca551742df68

DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/47e0e6509ab792c43327

派遣技術者の伸びる機会：Virtual Science Laboratory
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/725b73b695535ccf51b8

なんでそんなに沢山記事を書くんですか？
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e291196f9b692757f2cc

凡人の生き残り戦略〜凡人網のつくりかた〜
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8e2af61f344761c41be

「駄目だ、もう何もできない」と思った時にするかもしれないこと
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d672e461a75728dd5e74

博論の乗りで、Youtube記事を論文にするには
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/05e4d2b121b6b80a5c6b

プログラマが知っているとよい色使い(JIS安全色)https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cb7eb3199b0b98904a35

プログラムは音楽だ (A program is a music.) 仮説（54）https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/33c9f33581e6886f8ad8

アセンブラへの道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2

人生で影響を受けた本100冊。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16af53acbb147a94172e

からあげ機の発展
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/538dc2699cd37fa1f3eb

Qiita Calendar 2024

2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f

主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc

Calendar 統計
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e315558dcea8ee3fe43e

Large Language Model Related Calendar
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3beb0bc3fb71e3ae6d66

LLM 関連 Calendar 2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c36033cf66862d5496fa

LLM コミュニティ参加記録作成予定
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4840ae09437f1e9df74b

博士論文 Calendar 2024 を開催します。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0

博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78

2023 Countdown Calendar 主催・参加一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c4c2f08ac97f38d08543

自己記事一覧

Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわっることがあり、完全に削除したのではなさそう。

４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。
2025年２月末を目標にしている。

一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39

仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df

Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6

Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8

資料集 [あなたもdocker私もdocker一覧] docker(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/45699eefd62677f69c1d

C++ Support(0)　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514

Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0

Ethernet 記事一覧　Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794

Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0

線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001

一覧：携帯計画者日記（0）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/005d38c6f55c85570e74

なぜdockerで機械学習するか書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2

プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394

言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4

Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53

安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409

プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909

転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe

物理記事　上位100
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/66e90fe31fbe3facc6ff

量子(0) 計算機, 量子力学
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1cd954cb0eed92879fd4

数学関連記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d8dadb49a6397e854c6d

統計(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80d3b221807e53e88aba

図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/60440a882146aeee9e8f

品質一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2b99b8e9db6d94b2e971

言語・文学記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/42d58d5ef7fb53c407d6

医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82

自動車　記事　１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5

通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7

日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68

英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d

音楽　一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d

「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b

鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a

OSEK OS設計の基礎　OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3

coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68

官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3

「はじめての」シリーズ　ベクタージャパン　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb

AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869

プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945

LaTeX(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792

自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b

Rust(0) 一覧　
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927

M.S.WindowsでPython3を利用する（７つの方法、7つの罠）2025年版

罠１　Python導入

方法 1. ブラウザでPython（Google colab, jupyternotebook, Play with docker）

方法2. Toolに同梱でPythonを使う。

方法3. Windows に dockerを導入する。

罠２　Linux導入

方法４ WindowsPCにLinux導入。

罠３　HYPER-V

罠４ Windowsのコマンドプロンプト（CMD)を起動して、pythonと打っても動いてくれない。

方法５. Visual StudioのPythonを導入する。

罠５　Visual Studio CodeへのPythonの導入との混同。

罠６システムの設定、

方法６. Pythonの導入

方法７. Anacondaの導入

罠７ディスクがいっぱい。

別の方法　Raspberry PIを使う

学生ならWindowsじゃなくてRaspberry PIでRaspbian

方法比較

関連記事一覧

雑感

CPU Simulator

箱庭

出力(output)ではなく入力(input)かも

一次情報源と参考文献

Microsoft

Harry Potter

Twitter(X)

短歌

資料（Reference）

自己資料（Self Reference）

Qiita Calendar 2024

自己記事一覧

関連資料

Engineering Festa 2024前に必読記事一覧

文書履歴(document history)

最後までおよみいただきありがとうございました。

Thank you very much for reading to the last sentence.

M.S.WindowsでPython3を利用する（７つの方法、7つの罠）2025年版

罠１ Python導入

方法 1. ブラウザでPython（Google colab, jupyternotebook, Play with docker）

方法2. Toolに同梱でPythonを使う。

方法3. Windows に dockerを導入する。

罠２ Linux導入

方法４ WindowsPCにLinux導入。

罠３ HYPER-V

罠４ Windowsのコマンドプロンプト（CMD)を起動して、pythonと打っても動いてくれない。

方法５. Visual StudioのPythonを導入する。

罠５ Visual Studio CodeへのPythonの導入との混同。

罠６システムの設定、

方法６. Pythonの導入

方法７. Anacondaの導入

罠７ディスクがいっぱい。

別の方法 Raspberry PIを使う

学生ならWindowsじゃなくてRaspberry PIでRaspbian

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罠１　Python導入

罠２　Linux導入

罠３　HYPER-V

罠５　Visual Studio CodeへのPythonの導入との混同。

別の方法　Raspberry PIを使う