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Python学習の第一歩、先輩が教えるPythonの学び方

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2018-03-05 14:44:511775ブラウズ

Python学習の第一歩、先輩が教えるPythonの学び方

友達のサークルから転送された Python 学習チュートリアルがお気に入りに忘れられていませんか?元の著者である William Koehrsen は、応用データ サイエンスの研究者であり、ウルトラマラソンの準優勝者でもあります。この記事は、まだ行動を起こしていない人に役立つかもしれない Python 学習の入門的な体験です。

初めての Python プログラムの思い出

懐かしさのために、2 年前の最初の Python プログラムを共有したいと思います。私が初めて Python を学んだのは、航空宇宙工学の学生だったときで、スプレッドシートの学習を避けたかったのですが、なぜ Python を選んだのかわかりませんでした。

私の Python 教育は、Al Sweigart の著書「Automated the Boring Stuff with Python」から始まりました。この本は、簡単なプログラムを使用して便利なタスクを完了する方法を教える、プログラミングに関する優れた入門書です。新しいコースを受講するときは、それを使用する機会を探して、Python で新しい問題を解決しようとします。

最初の任務の前、私はこの 200 ドルの本を手に入れることにとても熱心でしたが、20 ドルの家賃さえ払えませんでした。 Amazon に 1 週​​間の無料お試し機会があることを知り、Amazon を通じてこの本を 1 週間使用する権利を取得し、宿題を完了しました。必要になるたびに新しいアカウントを作成することもできますが、面倒です。 Python を使用してプログラミングを実行するより効率的な方法を考え出しました。

Automate the Boring Stuff にある数多くの便利なライブラリの 1 つが pyautogui で、これを使用すると、Python を介してキーボードとマウスを制御できます。ハンマーを持っていると、あらゆる問題が釘のように見えると言う人もいます。

Python と pyautogui を使用すると、矢印キーを押してスクリーンショットを撮ることができるようになり、「書籍が無制限に無料で閲覧できる問題」が解決されます。

私は、本の各ページを自動的にめくってスクリーンショットを撮る最初のプログラムを書きました。たった10行ですが、とても誇りに思います!

以下は、このコードの内容全体です:

Import pyautogui

Import time

#本を開くことができるように5秒間スリープします

sleep.leep (5)

#範囲はベースにすることができますページ数 (1000) に変更を加えます:

for i in range(1000):

#turn page

pyautogui.keyDown('right')

pyautogui.keyUp('right')

#saveスクリーンショット

pyautogui.screenshot ('images/page_%d.pdf' %i)

time.sleep (0.05)

プログラムの実行は非常に簡単です (誰でも試してみることをお勧めします)。スクリプトを book_screenshot.py として保存し、同じフォルダー内のコマンド プロンプトを起動して次のように入力しました。

python book_screenshot.py

その後、5 秒以内に本を裏返して全画面表示します。残りの作業はプログラムが実行し、各ページを確認してスクリーンショットを撮り、PDF として保存します。そうすれば、すべての PDF ファイルを 1 つのファイルに結合して、(合法性は疑わしいものの) 本のコピーを手に入れることができます。確かに、これは著作権を十分に尊重していないコピーですが、本を読むためにはこの方法を使わなければなりません。

この例は、新しいスキルを学ぶための 2 つの重要なポイントを示しています:

1. 新しいスキルを学ぶための最良の方法は、解決する必要がある問題を見つけることです。

2. スキルを活用する前に、スキルを完全に習得する必要はありません。

わずか数行のコードと無料のオンライン書籍を使って、実際に使用するプログラムを作成しました。データ構造やループにはまってしまうと、基本を学ぶのが面倒になることがあります。 Python を学習しようとした私の最初の試みは数時間以内に失敗しました。しかし、戦略を変更して現実世界の問題に対する解決策の開発を開始すると、最終的にいくつかの基本原則を学ぶことになりました。

プログラミングとデータサイエンスの世界では習得すべきことがたくさんありますが、一度にすべてを学ぶ必要はありません。解決する必要がある問題を選択して、始めましょう。

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