2.0 学習ガイドとタスクリスト：Python プログラミング基礎

主な学習ルートは 第 2 章の入口 にまとめました。このページは、練習中に見る短いチェックリストとして使います。

一行モデル

入力→データ構造→関数→ファイル/API/出力

今この流れに役立たない内容は、まず軽く読み、プロジェクトで必要になったら戻ります。

残す証拠

このページを終えたら、この evidence card を残します。

プログラムループ

入力、処理、出力、そしてあれば保存状態

コードファイル

再実行できる Python ファイルまたは notebook セル

出力

印字結果、ファイル結果、またはユーザー向けの動作

失敗確認

構文、パス、型、依存関係、または制御フローの問題

期待される成果

データと AI アプリの準備をする、再実行可能な Python アーティファクト

練習チェックリスト

チェック	証拠
変数、条件分岐、ループを使う小さなスクリプトを 5 つ実行できる	practice/ フォルダ
list、dict、tuple、set を選び分けられる	データ構造メモ
繰り返しコードを関数にできる	リファクタしたスクリプト
JSON を保存して読み戻せる	tasks.json
壊れたファイルや不正入力を 1 つ処理できる	デバッグメモ
ハンズオンワークショップを完了できる	ch02_output/

深度チェック

能力	課題
データ選択	同じタスクをリスト項目と辞書の両方で保存し、どちらが拡張しやすいか説明する。
エラー処理	tasks.json を意図的に壊し、エラーを完全に隠さずにプログラムを復旧させる。
リファクタリング	繰り返しコードを関数へ移し、ファイルに触れず入力と戻り値をテストできるようにする。
伝達と納品	新しいターミナルでも隠れた手順を推測せず実行できる README コマンドを書く。

確認の考え方と解説

1. 最低ラインは、再実行できる練習フォルダ、小さなスクリプト、workshop の出力です。スクリーンショットだけでは不十分です。
2. データ構造のメモでは、たとえばタスクの id、status、due_date は辞書、タスクの順序はリスト、というように選択理由を説明します。
3. リファクタリング後の関数は、入力と戻り値が明確で、input() やファイル読み込みなしにテストできる必要があります。
4. 壊れた JSON を復旧するときは、ファイルをリセットまたはバックアップしたことをユーザーに伝えます。黙ってデータを消してはいけません。
5. README は、別の学習者が環境を作り、スクリプトを実行し、同じ期待出力を見られれば合格です。

次へ進めるサイン

タスク管理ツールでタスクを追加し、保存し、読み戻し、README に実行コマンドを書けたら、第 3 章へ進めます。