プログラム初学者がPythonを学ぶための資料にする予定。とりあえず書きなぐってあとで整形する？

Pythonをゼロから学び、簡単な機械学習ができるようになることを目指す。Google Colabを使うことで環境構築をせず、ブラウザだけで実習形式で学ぶ。プログラミング言語としてはPythonを用いるが、適宜他のプログラミング言語を参照することで「ある言語の常識は他の言語の非常識」であり、やりたいことが同じでも実現方法はいろいろあること、プログラミング言語にはそれぞれ固有の哲学があることなどを実感する。読者としてはプログラムをほとんど触ったことがない学生を想定する。

とりあえず思いつくままに。

• REPLについて
  • ipythonにも触れておく
• プログラムはどのように解釈され、実行されているか (disやastでVMや抽象構文木を見せる)
• コーディングスタイル
  • PEP8の簡単な説明
  • よいプログラムを書くために
  • VCSの説明も軽くしておきたい
• 基本型と文法
  • 型」について
  • 変数とはなんだろう？
    • for i in は、「i」じゃなくて良い
    • 変数の問題はリストやタプルの時に再訪したほうが良さそう。
• 繰り返し処理
  • マンデルブロ集合
• 関数とスコープ
  • 再帰処理
  • 入れ子構造になったリストの数値の合計(ディレクトリの処理を例に)
• ファイル入出力、文字列処理
• Union Findアルゴリズムを使った迷路の自動生成
• 例外処理はどうしようかな
• Chainerやっちゃう？

• Google Colabの使い方に慣れる
• Pythonに触れてみる

• 組み込み型
• 関数の宣言と利用方法
• 繰り返し処理
• 条件分岐

• list, tupple, dict, setなど。
• 浅いコピーと深いコピー
• 参照の値渡し
• 内包表記

• 文字列処理
• 正規表現
• ファイル入出力
• コンテキストマネージャ
• 統計処理

• オブジェクト指向とは？
• クラスとオブジェクト
• ダックタイプ
• 変数とは何か？

• numpyとは？
• SVDを用いた画像圧縮

• コンピュータはなぜ動くのか？
• Pythonが動く仕組み
• 抽象構文木
• dis.dis
• 仮想マシンハック

TODO: 2回にわける？

• 計算のオーダー(ランダウ表記)
• フィボナッチとメモ化
• 貪欲法
• ナップザック問題
• 最短経路探索とダイクストラ法
• 巡回セールスマン問題

• 迷路を解く

• 熱伝導方程式
• 反応拡散方程式(Gray-Scott)でアニメーション

• 簡単な機械学習
• 画像認識
• 顔認識

昨今、ウェブに大量に情報があるため、本など買わなくてもプログラムは独習できると思うかもしれない。しかし、ある程度わかってから見ると、いかにウェブに転がっている情報がいい加減で、薄いかがわかるようになる。特にプログラム言語に関しては誤り、誤解、意味のない文章が大量にあり、それらガラクタをかき分けて重要な情報にたどり着く努力をするよりは、さっさと数千円〜1万円ほど払って古典的名著を購入したほうが早いし有用だ。もちろん本にも当たり外れはあるが、以下は筆者が良いと思った本なので、一つの参考にしてほしい。

まったくPythonなどを触ったことが無い人が読む本。

• 入門Python3 Bill Lubanovic (著), 斎藤 康毅 (監修), 長尾 高弘 (翻訳) プログラムに限らずなにかを学ぶ際、最初は「軽い、薄い」本を読みたくなるが、真面目にやろうとすると、どこかで「重い、厚い」本を読む必要が出てくる。とりあえずオライリーの本を買っておけば間違いない。
• 15時間でわかるPython 集中講座 小田切 篤 (著), 露木 誠 (著) 全体の構成の参考にした。

Pythonでだいたいプログラムが書けるようになった、もしくは複数のプログラム言語が書けるようになってきた人が読む本。

• コーディングを支える技術 ~成り立ちから学ぶプログラミング作法 (WEB+DB PRESS plus) 西尾 泰和著 プログラムを構成する要素について、様々な言語にまたがって説明することで「なぜその文法が導入されたのか、廃止されたのか」などを紐解く。一つの言語があらかたマスターできたあたりで読むといろいろ発見があるだろう。

• リーダブルコード ―より良いコードを書くためのシンプルで実践的なテクニック (Theory in practice) 文法がわかり、とりあえず「動く」プログラムがかけるようになったら、次は「どのように書くべきか」を気にするべき。この本は読みやすいコード(リーダブルコード)を書くためのテクニックが詰まった古典的名著。手元において、たまに読んでみよう。その度に新たな発見があることだろう。

上級者といっても、別にプログラムがバリバリかけるという意味ではなく、たとえばプログラム書いてご飯を食べるようになっているとか、そういう感じの人が読むと面白いかな、と思う本。

• 闘うプログラマー G パスカル ザカリー (著), 山岡 洋一 (翻訳) マイクロソフトでWindows NTを開発した伝説のプログラマー「デイヴィッド・カトラー」の伝記のような本。Windows NTは、文字通りマイクロソフトの命運をかけたプロジェクトだった。「デスマーチ」と気軽に呼ぶのもおぞましい強行軍の描写に、僕は最初吐きそうになった。複数人である程度大きなプロジェクトに携わったことがある人は必読。

• オブジェクト指向と20年戦ってわかったこと @Qiita 「オブジェクト指向」について改めて考える良いきっかけになった。
• 「例外」がないからGo言語はイケてないとかって言ってるヤツが本当にイケてない件 @Qiita 「例外」について改めて考える良いきっかけになった。
• Pythonの処理系はどのように実装され，どのように動いているのか？ 我々はその実態を調査すべくアマゾンへと飛んだ． @Slideshare PythonのVMについて参考にした。
• len が関数になっている理由 Pythonがa.len()ではなく、なぜlen(a)を採用したか(Thanks to yohhoi)。
• Pythonはどうやってlen関数で長さを手にいれているの？ Pythonのlenなどがどのように動作しているか(Thanks to yohhoi)。

Copyright (C) 2018 Hiroshi Watanabe

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