この記事は、オープンソースまたは教育用でPythonを利用する場合に、すでにWindows機材があり、どうしてもWindowsにPythonを導入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。
「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
今回は、第三版です。決定版かも。次のWindowsには最初からPythonが入っているに違いないかも。あるいは、M.S. OfficeにPythonが同梱しているかも。
WindowsにPython同梱に１票
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bc854498f4f06b30b783
<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.
目次
罠１ Python導入
方法１ TOOLと一緒に入っているPythonを使う
方法２ ブラウザでPython（Play with docker）
方法３ Windows に dockerを導入する。
罠２ Linux導入
方法４ 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. 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。
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が入っている, LinuxもほとんどがPythonが入っている。
方法 2. ブラウザでPython（Play with docker）
Pythonを導入しなくても、WebでPhthonプログラムを走らせることができる。
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。
>>> print("stressed"[::-1])
desserts
>>> 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。
$ 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。
$ 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。
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 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
Linux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。
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。
＞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。
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。
関連記事一覧
ここまでに参照した自己記事のViews数の紹介です。Viewsは、記事を書いた本人には表示しています。自分にしか表示しないので表にして、関連記事をViews順にしてみました。
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
— a_tw (@atw70008450) January 9, 2024
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
【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
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
CountDownCalendar月間 いいねをいただいた記事群 views 順
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/583c5cbc225dac23398a
1年間をまとめた「振り返りページ」＠２０２３
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/bcd1ebd49d3a9e8c7a90
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20240107
ver. 0.02 7つの方法追記 20240108
ver. 0.03 方法比較表作成中 20240109
ver. 0.04 項目、URL追記 20240114
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