初心者向けPythonの課題を考える for MacOS

概要

会社の人材育成を目的にPython初学者への学習課題を考える。
課題は提示しますが、自分の好きなように実装してOKです。自分が面白いと思うこと、学びたいことを行ってください。

準備

• 私用PC(Mac)でPythonを使えるようにする
• コードを書くエディタを用意する
• 生成したコードはGitHubで公開するので、GitHubアカウントを作る。
• 生成AIのアカウントを作る。コードの書き方が分からないときはまずここに聞く!!
• Pythonの学習教材（任意）
  • 現場ですぐに使える！ 最新Pythonプログラミング逆引き大全450の極意 単行本（ソフトカバー） – 2023/12/9
• スケジュールを作る（任意）。希望があれば一緒に作ります。

7/27-8/11 課題1
8/11-8/30 課題3

課題1）Macのコマンドで得た情報を加工する

目的

Macのsystem_profilerコマンドを使ってシステム情報を取得し、その情報をPythonで加工して見やすく表示します。
この課題を通じて、Macのコマンドラインツールの使い方と、それをPythonで活用する方法を学ぶことができます。

手順

1. システム情報の取得

   • system_profilerコマンドを使ってシステム情報を取得します。
   • 必要な情報（例: ハードウェア概要）を抽出します。

2. Python環境の設定
   必要なライブラリをインストールします（特に追加ライブラリは必要ありませんが、subprocessライブラリを使用します）。

3. コマンドの実行とデータ取得
   Pythonのsubprocessライブラリを使ってsystem_profilerコマンドを実行し、その出力を取得します。

4. データの加工
   取得したシステム情報の中から、必要な項目（例: プロセッサ名、メモリ、シリアル番号など）を抽出します。

5. データの表示
   抽出したデータをユーザーに見やすい形式で表示します。

課題のポイント

1. コマンドの実行: subprocessライブラリを使ってシステムコマンドを実行し、結果を取得する方法を学ぶ。
2. データ加工: 取得したテキストデータを解析して必要な情報を抽出する方法を学ぶ。
3. データの表示: 抽出した情報をユーザーにわかりやすい形式で表示する方法を考える。

応用課題（任意）

1. その他のシステム情報の取得

   • system_profilerコマンドを使って他のシステム情報（例: ネットワーク情報、ストレージ情報など）を取得し、同様に解析して表示する。

2. データの保存:

   • 取得したシステム情報をテキストファイルやJSONファイルに保存する。

3. GUIの作成:

   • tkinterライブラリを使って、取得したシステム情報を表示する簡単なGUIアプリケーションを作成する。

完成したら

1. コードにコメントを書く

2. コードの静的解析ツールを使って、コードを綺麗にします

3. GitHubに作成したコードを登録する。追加でコマンドの機能、使い方をREADMEに書く。見た人が実行できることを意識して書く。動作環境も書いておく（MacOSのバージョン、Pythonのバージョン等、関係ありそうなもの）。実行結果の画像もあると良い

4. 講師や同期にGitHubのURLをドヤ共有する

5. 課題を作った人に缶ビールを2缶送る

課題2）天気予報APIを使ったデータ取得と分析

目的

OpenWeatherMap APIを使って、指定した都市の天気情報を取得し、そのデータを加工・分析して、ユーザーに見やすい形式で出力します。

この課題を通じて、APIの基本的な使い方とデータ処理のスキルを身につけることができます。
私の経験上、課題１と課題２を組み合わせてデータを処理することが業務効率化に役立っています。

手順

1. APIキーの取得:
   OpenWeatherMapのウェブサイトで無料アカウントを作成し、APIキーを取得します。
   OpenWeatherMap API でアカウントを作成してAPIキーを取得します。

2. Python環境の設定:
   必要なライブラリをインストールします。

   pip install requests # 環境によってはpip3ね
   

3. APIリクエストの作成:

   • Pythonのrequestsライブラリを使って、OpenWeatherMap APIから天気データを取得します。
   • APIエンドポイント: http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather
   • パラメータ: 都市名、APIキー、レスポンス形式（JSON）。都市名は対話的入力できると面白そう

4. データの加工:
   取得したJSONデータから、必要な情報（例: 気温、湿度、天気の説明など）を抽出します。

5. データの表示:
   抽出したデータをユーザーに見やすい形式で表示します。

課題のポイント

• APIの理解: APIとは何か、どのようにリクエストを送信し、レスポンスを受け取るかを理解する。
• データ加工: JSONデータの扱い方、必要な情報の抽出方法を学ぶ。
• エラーハンドリング: APIリクエストが失敗した場合の対処方法を考える。
• ユーザーインターフェース: 取得したデータをユーザーにわかりやすく表示する方法を考える。

応用課題（任意）

1. 複数都市の天気情報取得:
   リストで指定された複数の都市の天気情報を一度に取得し、一覧表示する。

2. データの保存:
   取得した天気情報をCSVファイルに保存する。

3. グラフの作成:
   matplotlibライブラリを使って、取得した天気データをグラフ化する。

   例1: 時系列データの気温変化
   もし複数の都市の気温を時系列で取得できる場合、横軸を時間、縦軸を気温としてグラフ化することが考えられます。

   例2: 都市ごとの気温比較
   複数の都市の気温を比較する場合、横軸を都市名、縦軸を気温として棒グラフを作成することが考えられます。

完成したら

これまでと同じことをしてください。

課題3）SQLiteデータベースに接続してSQLを実行

目的

SQLiteデータベースに接続し、SQLクエリを実行してデータの操作を学びます。

• ローカル環境で動作する軽量データベース。
• インターネット接続不要で、簡単にセットアップ可能。

この課題を通じて、基本的なデータベース操作とSQLクエリの使い方を学ぶことができます。

手順

1. Python環境の設定
   sqlite3モジュールはPythonに標準で付属しているため、追加のインストールは不要です。

2. データベースの作成と接続:
   SQLiteデータベースを作成し、接続します。
   ※データベースは頻繁に作るものではないので、データベースは事前に作っておいて、接続するだけでもいいと思います。

3. テーブルの作成
   SQLクエリを使用してデータベース内にテーブルを作成します。

4. データの挿入
   作成したテーブルにデータを挿入します。

5. データの取得
   SQLクエリを使用してデータを取得し、表示します。

課題のポイント

• データベース接続: SQLiteデータベースへの接続方法を学ぶ。
• テーブルの作成: SQLを使ってテーブルを作成する方法を学ぶ。
• データ操作: データの挿入、更新、削除、取得の基本的なSQL操作を学ぶ。
• エラーハンドリング: データベース操作中のエラーハンドリング方法を学ぶ。

応用課題（任意）

1. データの更新と削除:
   ユーザー情報を更新するSQLクエリと、ユーザー情報を削除するSQLクエリを追加して実行する。

2. 検索機能の追加:
   特定の条件に基づいてユーザー情報を検索するSQLクエリを追加する（例: 年齢が30以上のユーザーを取得）。

3. インデックスの作成:
   大規模なデータセットの効率的な検索をサポートするために、テーブルのカラムにインデックスを作成する。

課題4）Lineのメッセージを送受信してみよう

目的

タイトルの通り

手順

全部自分で調査して実現しましょう。これができれば大したものだと思います
https://search.yahoo.co.jp/search?p=LINE+Messaging+API+python&x=wrt&aq=-1&ai=61265f2f-d76b-41cc-899a-8d674ebaa980&ts=1837&ei=UTF-8&fr=top_ga1_sa

チャレンジ課題です。Macだけではできないと思います

完成したら

これまでと同じことをしてください。ビールは6缶にしてください

回答

プログラムが動けばOKです。
困ったら私も実装するので聞いてください。AIも活用してね