第14回：まとめ¶

前回は Web スクレイピングで、インターネット上のページから欲しい情報を取り出した。これで、プログラミング言語 I の復習から始まった本科目の内容は一通り出そろった。最終回の今回は、この半期に学んだことをかるく振り返り、最後に総まとめの課題に取り組む。

この半期で学んだことを、あとから見返せるように順に振り返る。各テーマの「代表的な書き方」と「つまずきやすい点」を思い出しながら読んでほしい。

リスト・タプルと基本型（第 2 回）¶

複数の値をまとめて扱う入れ物として、リスト（[]、あとから中身を変更できる）と タプル（()、一度作ったら変更できない）を学んだ。

scores = [80, 55, 91]     # リスト：追加・変更できる
scores.append(62)         # → [80, 55, 91, 62]
point = (135, 240)        # タプル：座標などの「変えない組」に向く

リストは append（追加）・scores[0]（番号で取り出し）・len(scores)（個数）が基本
「変更してよいか」でリストとタプルを使い分ける
int（整数）・float（小数）・str（文字列）・bool（真偽）といった基本型と、int() / str() による型変換もここで確認した

ユーザ定義関数（第 3・4 回）¶

同じ処理を何度も書かずに済むよう、処理をひとまとめにして名前を付けるのが関数。def で定義し、引数で値を受け取り、return で戻り値を返す。

def add(a, b):        # a, b が引数
    return a + b      # 計算結果を返す

goukei = add(80, 62)  # goukei に 142 が入る

return した値は、呼び出した側で受け取って使える
return を書かない関数は None を返す（画面表示の print と、値を返す return は別物）
引数には初期値を付けられる（def f(x, n=1):）

高階関数とラムダ式（第 5 回）¶

関数そのものを引数として渡す関数を高階関数という。渡す相手として、その場で使い捨ての短い関数を書けるのが ラムダ式。

def apply_list(func, items):
    return [func(x) for x in items]

print(apply_list(lambda x: x * 2, [1, 2, 3]))   # → [2, 4, 6]

書き方は lambda 引数: 戻り値。def を使わず 1 行で書ける
sorted(データ, key=lambda x: x[1]) のように、並べ替えの基準を関数で渡す使い方が代表的

クラス・メソッド・継承（第 6〜8 回）¶

データと処理をひとまとめにする設計図が クラス。__init__ で初期値を用意し（第 6 回）、クラスの中に書く関数＝メソッドで動きを持たせる（第 7 回）。第 1 引数の self は「自分自身」を指す。

class Character:
    def __init__(self, name, hp):
        self.name = name          # インスタンスごとのデータ
        self.hp = hp
    def show(self):               # メソッド
        print(self.name, 'HP:', self.hp)

hero = Character('勇者', 100)      # インスタンスを作る
hero.show()                        # 勇者 HP: 100

継承（第 8 回）は、既存のクラスを土台に新しいクラスを作るしくみ。共通部分を親クラスにまとめ、違う部分だけ子クラスで書く。

class Hero(Character):             # Character を継承
    def attack(self):             # Hero だけの動きを追加
        print(self.name, 'の攻撃！')

インスタンス.メソッド() の形で呼ぶ。メソッドの中では自分のデータを self.〇〇 で参照する
子クラスで同じ名前のメソッドを書くと、親の動きを上書きできる

例外処理（第 9 回）¶

エラーが起きてもプログラムを止めずに対処するのが try / except。想定できる失敗を種類ごとに受け止める。

try:
    n = int(input('数を入力: '))
    print(10 / n)
except ValueError:
    print('数字を入れてください')     # 数に変換できないとき
except ZeroDivisionError:
    print('0 では割れません')         # 0 で割ったとき

try の中でエラーが出ると、対応する except に飛ぶ
finally に書いた処理は、エラーの有無にかかわらず必ず実行される（後片付けに使う）

ファイル操作（第 10 回）¶

プログラムを閉じると変数の中身は消える。残したいデータはファイルに保存し、次回読み込む。with open(...) as f: で開くと、閉じ忘れがない。

# 書き込み（セーブ）：改行 \n は自分で付ける
with open('save.txt', 'w', encoding='UTF-8') as f:
    f.write('勇者' + '\n')
    f.write('100' + '\n')

# 読み込み（ロード）：1 行ずつ処理する
with open('save.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
    for line in f:
        print(line.strip())      # strip() で行末の改行を落とす

モードは 'w'（書き込み・上書き）と 'r'（読み込み）
読み込んだ 1 行には末尾に改行が付くので、strip() で落とすことが多い
今回の課題の seiseki_data.txt も、この「1 行ずつ読む」処理が土台になる

データの集計とグラフ描画（第 11 回）¶

集めた数値は、表にするだけでなくグラフにすると傾向が見える。外部ライブラリ matplotlib を使う。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'Yu Gothic'   # 日本語が化けない対策（描画より前に書く）
plt.bar(['月', '火', '水'], [3, 7, 2])       # 棒グラフ
plt.show()

plt.bar(ラベル, 値) が棒グラフ、plt.plot(値のリスト) が折れ線グラフ
plt.show() で表示、plt.savefig('graph.png') でファイルに保存
plt.xlabel(...) や plt.legend()（凡例）で見た目を整えられる

画像処理（第 12 回）¶

写真も、プログラムなら大量にまとめて加工できる。外部ライブラリ OpenCV（import cv2）を使う。

import cv2
img  = cv2.imread('block.jpg')                     # 読み込み
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)       # 白黒に変換
cv2.imwrite('gray.jpg', gray)                      # 保存

cv2.imread で読み込み、cv2.imwrite で保存
cv2.resize(img, (幅, 高さ)) でサイズ変更、cv2.cvtColor(..., cv2.COLOR_BGR2GRAY) で白黒化、cv2.Canny(img, 50, 100) で輪郭抽出
画面に出すときは cv2.imshow のあと cv2.waitKey(0) を忘れない

Web スクレイピング（第 13 回）¶

インターネット上のページから欲しい情報を取り出す。ページの取得は requests、中身の解析は BeautifulSoup。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

result = requests.get('https://www.shoeisha.co.jp/book/ranking')
soup = BeautifulSoup(result.text, 'html.parser')

for sec in soup.select('section'):        # 該当タグをすべて回す
    if sec.select_one('h2'):              # 先頭の1つを取り出す
        print(sec.select_one('h2').text)  # .text で中の文字列だけ

select('タグ名') は該当要素をすべて（リスト）、select_one('タグ名') は先頭の 1 つを返す
.text を付けるとタグを外して「中の文字列だけ」になる
欲しい情報が「どのタグの中にあるか」を見つけるのがコツ

総まとめの課題について¶

最終回の課題は、ファイルからデータを読み込み、条件で選び出して集計するという、この半期の土台になった処理の総復習である。seiseki_data.txt を題材にする。上のリンクからダウンロードし、プログラムと同じフォルダに置くこと。

seiseki_data.txt は、氏名と 4 科目（国語・算数・理科・社会）の科目名と点数が、順に改行で並んだデータになっている。

羽柴 秀吉
国語
24
算数
80
理科
88
社会
23
田中 龍之介
国語
15
算数
55
…

つまり 1 人分は 9 行（氏名 → 「国語」→ 点数 → 「算数」→ 点数 → 「理科」→ 点数 → 「社会」→ 点数）で、これがくり返される。

人数分のリストは作らない

基本・応用ともに、全員のデータをリストに溜めてはいけない。一人分を読んで処理したら次へ進む、という書き方にすること（1 人分だけ変数に持てば十分）。

授業内演習¶

seiseki_data.txt を読み込み、実行例のとおり、先頭 1 人分の氏名と 4 科目の点数を表示するプログラムを作成しなさい（課題に進む前のウォームアップ）。

実行例:

氏名: 羽柴 秀吉
国語: 24
算数: 80
理科: 88
社会: 23

確認の観点:

with open('seiseki_data.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f: で開く
1 人分は 9 行。f.readline() で 1 行ずつ読むか、for で読みながら数える
点数は文字列で読まれる。数として使うときは int() で変換する（今回は表示だけなのでそのままでもよい）

基本課題¶

seiseki_data.txt を読み込んで、算数が 85 点以上、かつ国語が 85 点以上の人だけを抽出し、実行例のとおり、該当する氏名と合計人数を、画面とファイルの両方に出力するプログラムを作成しなさい。

なお、人数分のリストは作成しないプログラムとすること（一人分のデータを処理したら次に進めばよいので、全員のデータをリストにとっておく必要はない）。

実行例:

算数と国語が85点以上の生徒の氏名
藤村 まなみ
楠 三郎
シャア アズナブル
小幡 信輔
高田 美月
山岡 竜次
亀田 理紗
松沢 完爾
末吉 遥
阪口 俊二
田中 和久
合計人数: 11

ヒント:

1 人分は 9 行。「氏名 → 国語 → 点数 → 算数 → 点数 → 理科 → 点数 → 社会 → 点数」の順で並んでいる
点数の比較は数として行う。読み込んだ点数は int() で数に変換してから比べる
条件（算数 ≥ 85 かつ国語 ≥ 85）を満たしたら、氏名を表示し、数える用の変数を 1 増やす
最後に合計人数を出す
「画面とファイルの両方」に出す。ファイルへは、画面に print するのと同じ内容を f.write() で書けばよい（print した文字列をそのまま書き込む）

応用課題¶

seiseki_data.txt において、このデータには理系タイプと文系タイプが存在するだろうか？　それを調べるプログラムを作成しなさい。

「考え方や工夫した点」で、得られた結論と、なぜそのように考えたのかを説明すること。基本課題と同様、人数分のリストは作成しないプログラムとすること。

考え方のヒント（ここからは自分なりに）:

まず「理系タイプ」「文系タイプ」を自分で定義してみよう。たとえば「理科・算数が高く、国語・社会が低い人＝理系タイプ」「その逆＝文系タイプ」など、基準は自分で決めてよい
決めた基準に当てはまる人が何人いるかを数えれば、「存在するか」を判断できる
あるいは、科目どうしの関係を見る手もある（例：算数が高い人は理科も高い傾向があるか？　国語が高い人は社会も高い傾向があるか？）。傾向があれば「タイプが存在する」根拠になる
どんな基準・観点を選んだとしても、なぜそう考えたのかを「工夫した点」に必ず書くこと。結論そのものより、考え方の筋道が評価される