複数のサイトから情報収集する用事があり、簡単なクローラーを書いていたのだがサイトが増えると遅くてしょうがない。そこでmultiprocessingで並列処理してみたらコア数の分だけ高速化できた気がするので公開。

from multiprocessing import Pool
from multiprocessing import Process

import feedparser
import time

keyword = ''
feed_urls = [
    'https://www.theverge.com/rss/index.xml',
    'https://gizmodo.com/rss',
    'https://www.cnet.com/rss/all/',
    'https://techcrunch.com/feed/',
    'https://news.ycombinator.com/rss',
    'http://feeds.arstechnica.com/arstechnica/index/',
    'http://feeds.mashable.com/Mashable',
    'https://hub.packtpub.com/feed/'
]

def function(n):
    count = 0
    feed_result = feedparser.parse(feed_urls[n])
    for entry in feed_result.entries:
        flag = False
        try:
            if keyword in entry.title.lower():
                flag = True
            if keyword in entry.content.lower():
                flag = True
            if keyword in entry.description.lower():
                flag = True
        except:
            pass
        if flag == True:
            print(entry.title)
            print(entry.link)
            print()
            count = count + 1
    return count

def multi(n):
    p = Pool(4) #最大プロセス数
    result = p.map(function, range(n))
    return result

def main():
    global keyword
    print("input keyword:",end='')
    keyword = input().rstrip().lower()

    start = time.time()
    hit_count = 0
    data = multi(len(feed_urls))
    for i in data:
        hit_count = hit_count + i
    print(hit_count)
    print(time.time() - start)

main()

こちらを参考にしました。

https://qiita.com/yotayokuto/items/23798d5fc75017d5a8b3

PythonのWEBフレームワーク「Responder」を使ったWEBアプリケーションを作成してみます。
「Quick Start!」, 「Feature Tour」を参考に、私自身に最低限必要なものだけを取り上げています。

• 動作環境

カテゴリ
os	windows10 home
python	Python 3.7.3
responder	1.3.1

• install

pipでインストールするだけです。

cmd.prompt

pip install responder

• 以下、すべて「run.py」でWEBサーバを起動します。

cmd.prompt

python run.py

1.hello world

run.py

import responder

api = responder.API()

@api.route("/")
def hello_world(req, resp):
    resp.text = "hello, world!"

if __name__ == '__main__':
    api.run()

2.Template Engine

• directory / file

root
│  run.py
│  
└─templates
        hello.html

templateは、「templates」フォルダの下に作成する。

• run.py

run.py

import responder

api = responder.API()

@api.route("/html/{who}")
def hello_html(req, resp, *, who):
    resp.content = api.template('hello.html', who=who)

if __name__ == '__main__':
    api.run()

• hello.html

hello.html

<h1>Hello {{ who }}</h1>

• 確認

http://127.0.0.1:5042/html/johnにアクセスする

3.Returning JSON

• Quick Startでは、以下のようになっている。

run.py

import responder

api = responder.API()

@api.route("/json/{who}")
def hello_to(req, resp, *, who):
    resp.media = {"hello": who}

if __name__ == '__main__':
    api.run()

• しかし、日本語だとunicodeで表示されてしまう。回避策として、json.dumpsを使う。

run.py

import responder
import json

api = responder.API()

@api.route("/")
def hello_to(req, resp):
    # resp.media = {"hello": "斎藤さん"}
    resp.headers = {"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"} 
    resp.content = json.dumps({"hello": "斎藤さん"}, ensure_ascii=False)

if __name__ == '__main__':
    api.run()

4.File Upload

ここでは、staticファイルを参照する方法も載せておきます。

• ファイル・フォルダ構成

fileupload
│  run.py            ・・・(1)
└─templates
        index.html   ・・・(2)
        layout.html  ・・・(3)
        success.html ・・・(4)
static
└─css
       main.css      ・・・(5)

(1) run.py

run.py

from pathlib import Path
import responder
import requests

def parentdir(path='.', layer=0):
    return Path(path).resolve().parents[layer]

BASE_DIR = parentdir(__file__,1)

# ・・※1
api = responder.API(
    static_dir=str(BASE_DIR.joinpath('static')),
)

@api.route("/")
async def greet_world(req, resp):
    resp.content = api.template('index.html')

@api.route("/upload")
async def upload_file(req, resp):
    @api.background.task
    def process_data(data):
        file=data['file']
        f = open('./{}'.format(data['file']['filename']), 'wb')
        f.write(file['content'])
        f.close()

    data = await req.media(format='files')
    process_data(data)

    resp.content = api.template('success.html')

if __name__ == '__main__':
    api.run()

※1・・staticファイルを使用するときは、APIを定義するときに「static_dir」を指定します。

(2) index.html

index.html

{% extends "layout.html" %}
{% block content %}
  <h1>File Upload With Responder</h1>
  <form id="fileupload" action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
      <input name="file" type="file"/>
      <button type="submit">送信</button>
  </form>
{% endblock %}

(3) layout.html

layout.html

<!doctype html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8"/>
<title>{{ title }}</title>
<link rel="shortcut icon" href="">
<link href="/static/css/main.css" rel="stylesheet" type="text/css" media="all">
</head>
<body>
{% block content %}
<!-- ここにメインコンテンツを書く -->
{% endblock %}
</body>
</html>

(4) success.html

success.html

{% extends "layout.html" %}
{% block content %}
  <h1>File Upload With Responder(Result)</h1>
  <p>ファイルをアップロードしました。</p>
  <a href="#" onclick="history.back(-1); return false;">戻る</a>
{% endblock %}

(5) main.css

main.css

body {
    background: rgb(50, 54, 57);
    color: white;
  }

• darkmode風にしています。

5.ユーザ認証

• ファイル・フォルダ構成

userauth
│  run.py             ・・・・(1)
│  
└─templates
        layout.html   ・・・・(2)
        login.html    ・・・・(3)
        logout.html   ・・・・(4)
        top.html      ・・・・(5)
static
└─css
       main.css

(1)run.py

run.py

# -*- coding: utf-8 -*-
from pathlib import Path
import responder

def parentdir(path='.', layer=0):
    return Path(path).resolve().parents[layer]

BASE_DIR = parentdir(__file__,1)

api = responder.API(
    static_dir=str(BASE_DIR.joinpath('static')),
)

users = {
    "admin": "password",
    "guest": "password"
}

@api.route(before_request=True)
def prepare_response(req, resp):
    # 静的ファイルはOK
    if req.url.path.startswith('/static/'):
        return
    # パスがログインページならOK
    if req.url.path == '/login':
        return
    # セッションにusernameが保存されている場合、OK
    if req.session.get('username') is not None:
        return
    # 上記以外はすべて認証が必要
    api.redirect(resp, '/login')

@api.route("/")
async def hello(req, resp):
    api.redirect(resp, "/login")

def isauthenticated(username, password):
    if not username in users:
        return False    
    if users.get(username) != password:
        return False
    return True

@api.route("/login")
class login:
    async def on_get(self, req, resp):   # or on_get..
        # getの場合
        resp.content = api.template('login.html')

    async def on_post(self, req, resp):   # or on_get..
        data = await req.media()
        # postの場合
        errmessages=[]
        username=data.get('username')
        password=data.get('password')
        if not isauthenticated(username, password):
            errmessages.append('ユーザ名またはパスワードに誤りがあります')
            loginredirect="/top"
            resp.content = api.template('login.html', errmessages=errmessages)
            return

        resp.session['username']=username
        api.redirect(resp, "/top")

@api.route("/top")
async def top(req, resp):
    authenticateduser = req.session.get('username')
    resp.content = api.template('top.html', authenticateduser=authenticateduser)

@api.route("/logout")
async def logout(req, resp):
    resp.session.pop('username')
    resp.content = api.template('logout.html')

if __name__ == '__main__':
    api.run()

(2)layout.html

layout.html

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
<meta charset="utf-8">
<title></title>
<meta name="description" content="">
<meta name="author" content="">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
<link href="/static/css/main.css" rel="stylesheet" type="text/css" media="all">
<link rel="shortcut icon" href="">
</head>
<body>
    <main>
        <div id="content">
            {% for errmessage in errmessages %}
                <p class="error">{{ errmessage }}</p>
            {% endfor %} 
            {% block content %}
            {% endblock %}
        </div>
        <nav>
            {% if authenticateduser %}
            <a href="/logout" style="color:white;">ログアウト</a>
            {% endif %}
        </nav>
    </main>
</body>
</html>

(3)login.html

login.html

{% extends "layout.html" %}
{% block content %}
<form id="loginForm" action="/login" method="post">
  <h1 style="color: white;">ログイン認証</h1>
  <label>username:</label>
  <input type="text" name="username" placeholder="username" value="" required>
  <br/>
  <label>password:</label>
  <input type="password" name="password" placeholder="password" value="" required>
  <br/>
  <br/>
  <input type="submit" value="ログイン">
</form>

{% endblock %}

(4)logout.html

logout.html

{% extends "layout.html" %}
{% block content %}

<h1>ログアウト</h1>

<p>ご利用ありがとうございました。</p>
<a href="/login" style="color:white;">ログイン</a>

{% endblock %}

(5)top.html

top.html

{% extends "layout.html" %}
{% block content %}

<h1>Hello {{ authenticateduser }} さん</h1>

{% endblock %}

6.データベース接続

python+responderでRest APIを作るにて。

7.その他

まだまだ他にもあります。本家サイトを参考してください。

• 2019.05.03 追記

8.download file

サーバ上のファイル（CSV, PDF）をダウンロードします。

• ファイル・フォルダ構成

filedownload
   run.py     ・・・・(1)
   sample.pdf
   所属.csv

(1).run.py

run.py

import responder
import urllib.parse

api = responder.API()

CONTENTTYPES = {
 'plain':'text/plain', 
 'csv':'text/csv',
 'html':'text/html',
 'js':'text/javascript',
 'json':'application/json',
 'pdf':'application/pdf',
 'xlsx':'application/vnd.ms-excel',
 'ppt':'application/vnd.ms-powerpoint',
 'docx':'application/msword',
 'jpeg':'image/jpeg',
 'png':'image/png',
 'gif':'image/gif',
 'bmp':'image/bmp',
 'zip':'application/zip',
 'tar':'application/x-tar'
}

def readf(filename):
    path='./' + filename
    with open(path,'rb') as f:
        dt = f.read()
    return dt

@api.route("/csv/{filename}")
def downloadcsv(req, resp, *, filename):
    downloadfilename=urllib.parse.unquote(filename, 'utf-8')
    resp.headers['Content-Type'] = CONTENTTYPES.get('csv')
    resp.headers['Content-Disposition'] = 'attachment; filename='+ filename
    resp.content=readf(downloadfilename)

@api.route("/pdf/{filename}")
def downloadpdf(req, resp, *, filename):
    downloadfilename=urllib.parse.unquote(filename, 'utf-8')
    resp.headers['Content-Type'] = CONTENTTYPES.get('pdf')
    resp.headers['Content-Disposition'] = 'attachment; filename='+ filename
    resp.content=readf(downloadfilename)

if __name__ == '__main__':
    api.run()

(2).確認

http://127.0.0.1:5042/csv/確認.csv
http://127.0.0.1:5042/pdf/sample.pdf

この記事について

この記事では、Processing（プロセッシング）のPython（パイソン)モードを使ってプログラミングの基本を学びます。

メインの対象読者は中高生ですが、プログラミング入門者であれば役に立ちます。

完成図

この記事ではかんたんなブロックくずしを作ります。

Processingについて

Processing(プロセッシング）を使うと簡単に画面に絵を出したりマウスの操作で絵を動かせたりできます。

なぜPythonモードか

Processsingでは通常、専用のプログラミング言語を使うのですが、この記事ではPython(パイソン)というプログラミング言語を使って書いていきます。
Pythonは簡単に書け、プログラミングの初心者からプロ中のプロまでが使う便利な言語です。ここでPythonをおぼえるとずっと役に立ちます。

インストール

※子ども向け注意：ページは英語で書かれています。ここはできれば大人に手伝ってもらいましょう

Processingのインストール

https://processing.org/ にアクセスします

以下のようなページがひらきます。左側にある「Download」というリンクをクリックします

次につかっているパソコンの種類にあわせてダウンロードします。

ダウンロードがおわると zipファイル（データが小さくなるよう加工したファイル）がダウンロードフォルダに表れます。

zipファイルをダブルクリックすると、Processingの本体ファイルが現れます。

このアイコンがProcessing本体です。

Pythonモードのインストール

Processingのアイコンをダブルクリックすると以下のようなウィンドウが立ち上がります。右側にある「Java」となっているところをクリックすると「モードの追加..」というメニューが表示されるのでそこをクリックします。

次に出てくる画面で「Python Mode for Processing3」をクリックします

ダウンロードがおわったらその画面を閉じます。
さきほどの画面（ダブルクリックして立ち上げた状態の画面）のJavaのところをクリックして「Python」を選べればOKです

PythonとProcessingの基本

プログラミング言語Pythonと、プログラミングを書いて動かすツールであるProcessingの基本について説明します。

Hello World（ハローワールド）

まずは最初に「Hellow World」と表示させてみましょう

print("Hello World")

このように書いて▶マークの実行ボタンをおすと、エディタ画面の下半分に Hello World と表示されます

円を描く

次に円を描いてみましょう。Processingは絵やアニメーションを描くのが得意なプログラミングツールです

size(300, 300)
ellipse(150, 150, 200, 200)

実行ボタンを押すと、縦300ピクセル横300ピクセルの画面に、縦のx座標150、横のy座標150の位置を中心とした、高さ200ピクセル、横幅200ピクセルの円が描かれます

setup()とdraw()

Procssingのポイントは setup() という関数と draw() という関数です。関数については、あとで詳しく説明しますが、この時点ではプログラミングのかたまり、というようにおぼえてください。

setup関数の中身は最初に一回だけ実行されます

def setup():
    #..プログラムの最初に１回だけ実行される

def draw():
    # プログラムが止まるまで繰り返し繰り返し実行される。１秒間に何回も実行される

例

最初に 400ピクセルx400ピクセルの画面を作り、ちょっとずつ位置どずらして円を描き続けている例です

x = 0
y = 0

def setup():
    size(400,400)

def draw():
    global x,y 
    x += 1
    y += 1
    ellipse(x, y, 100, 100)

変数

変数とは、数字や文字列などを入れる箱のようなものです。(＊箱というとプロのプログラマーからは違うという意見がでそうですが、ここはジュニア向けなので箱としておきます)。

x = 100 # 100という数字を変数 xに入れた
name = "Taro" # Taroという文字を変数 name に入れた

数字や文字だけでなく、プログラム内でつくったものも入れることができます。例えば、画面、ボタン、スーパーマリオだったらマリオなど。おいおい説明します

if文

ある条件にあてはまったかどうかで処理を分ける場合に if 条件: という書き方をします。その条件の時に実行されるプログラムはインデント（頭に数文字分あけること)で指定します。またifの条件にはずれた時に実行される部分は else というキーワードに続けて書きます

↓の例でifの次の行が頭に数文字分あいていることに注目してください。同じ文字数分あいている数行が同じ条件の中で実行されるかたまり、という意味になります。

if x > 20:
    print("ここの部分はxが")
    print("20より大きい時に実行されます")
else:
    print("ここはxが20以下の時に実行されます")

print("ここはxがどちらの場合も実行されます")

ブロックくずしを作る

ここから実際にブロックくずし作りに入っていきます

ステップ１： 円を動かす

まずは画面上に円を動かしてみましょう。「setup()とdraw()」の項目で作ったものと似ていますが、毎回draw()関数の中で background(0) として画面全体を真っ黒に塗りつぶしている点が違います。

x = 0
y = 0

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x,y
    background(0)
    fill(255)
    x += 1
    y += 1
    ellipse(x, y, 30, 30)

実行すると下のように動きます

ポイント

• ellipse は楕円という意味です。中心の位置と縦横の長さを指定して円を描きます
• fill() は塗りつぶしを指定する命令です。()の中は色が入ります。この例の255は白を意味しています
• global は関数の外側で作られた変数を操作する時に使います。このxとyは、プログラムの頭の方で最初に作られていて、それをdraw()の中で操作するのでこの宣言が必要です
• += 1 は1を足すという意味です。

ステップ２: プレイヤーが操作するバーを表示する。

画面上の下の方にバーを表示し、キーボードの左右の矢印で操作できるようにします

x = 0
y = 0

barX = 0
barY = 260

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x,y
    background(0)
    fill(255)
    x += 1
    y += 1
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 1
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 1

実行すると下のような動きをします。右矢印を押してバーを右に動かそうとしてますが、遅くてまにあいません

ポイント

• keyPressed はキーが押されて時に実行されるプロセッシングで使える関数です。今回はこの中で押されたキーのコード keyCode が右または左の時にボールのx座標を 1だけ足したり減らしたりしています
• if 条件: に続けて別の条件のチェックをする時は elif という宣言をします

ステップ３：壁でボールを反発させる

x = 40
y = 0
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

ポイント

• 本当は下まで来たらゲームオーバーですが、とりあえず下での反発させています
• 変数 speedX speedY はそれぞれ横方向のスピード、縦方向のスピードをあらわしてます。
• 画面の端まできたかをチェックしているのが if x > 300 or x < 0: の部分です
• speedX = speedX * -1 は-1をかけて数字を反転させています。こうすることで逆方向に進むようになります

ステップ４: バーにあたったら跳ね返る

x = 40
y = 0
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1 

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

ポイント

• if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20: の部分でバーにあたったかどうかを判断しています
• バーの動く速度を最初の例よりはやめています。

ステップ5: ブロックを表示する

横３列、縦3列、合計9個のブロックを表示させます。

x = 40
y = 0
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    for i in range(0, 9):
        blockX = (i % 3) * 100
        blockY = int(i / 3) * 30
        rect(blockX,  blockY, 100, 20) 

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

一応それっぽいものが表示されましたが、まだボールがあたっても消えません

ポイント

以下の部分で9個のブロックを表示しています。

    for i in range(0, 9): #9回の繰り返し。iに 0 から8までの数字が入ってこの中の文を繰り返し実行します
        blockX = (i % 3) * 100 # ブロックのx座標(横の位置)。 i % 3は余りを計算しています
        blockY = int(i / 3) * 30 #ブロックの縦の位置 int(i/3) は3で割って切り捨てしています
        rect(blockX,  blockY, 100, 20) # 長方形を描いています

ステップ6: ブロック表示部分を関数にする

次のステップでブロックがボールにあたったら消えるにようにします。そのためにブロック表示部分を関数にして draw の外に出しておきましょう

x = 40
y = 0
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    showBlocks()

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

def  showBlocks():
    for i in range(0, 9):
        blockX = (i % 3) * 100
        blockY = int(i / 3) * 30
        rect(blockX,  blockY, 100, 20) 

ポイント

• showBlock という関数を作ってブロック表示部分をそこにまとめました。
• draw() の中で showBlocks() という形で作った関数を実行しています

ステップ7: ブロックにあたったら消えるようにする

x = 40
y = 100
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

blocks = []

def setup():
    size(300, 300)
    createBlocks()

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    checkBallHit()
    showBlocks()

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

def createBlocks():
    global blocks
    for i in range(0, 9):
        blockX = (i % 3) * 100
        blockY = int(i / 3) * 30
        block = {'x': blockX, 'y': blockY, 'ok': True }   
        blocks.append(block)

def showBlocks():
    global blocks
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            rect(block['x'] , block['y'], 100, 20) 

def checkBallHit():
    global speedY
    for block in blocks:
        if x > block['x'] and x < block['x'] + 100 and y > block['y'] and y < block['y'] + 20 and block['ok']:
            block['ok'] = False   # 次から表示しないようにしている
            speedY = speedY * -1  # 当たったので縦方向の速度を反転させている

ポイント

• ここではリスト(配列)とディクショナリという書き方が登場しています。
• リストは、複数の変数を入れる箱です。ここでは blocks = [] という部分で宣言し、blocks.append() という命令を使って追加しています。
• ディクショナリは項目名と値のセットをもつ変数です。block = {'x': blockX, 'y': blockY, 'ok': True } の部分でひとつひとつのブロックが x, x, ok という3つの項目をもつものとして作られています
• for block in blocks: のところは blocksというリストの入っている変数をひとつひとつ取り出して実行しています

いまはスッキリとはわからなくてもとりあえずそのまま書いて動かしてみてください。何度も登場するのでだんだん分かってきます。

ステップ８: ゲームオーバーとクリアの表示

ボールが下の端を超えたらゲームオーバー、全てのブロックを消したらクリアと表示します

x = 40
y = 100
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

blocks = []

def setup():
    size(300, 300)
    createBlocks()

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    checkClear()
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    checkBallHit()
    showBlocks()
    if y > 300:
        textSize(30)
        text("Game Over", 70, 150)


def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 5
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 5

def createBlocks():
    global blocks
    for i in range(0, 9):
        blockX = (i % 3) * 100
        blockY = int(i / 3) * 30
        block = {'x': blockX, 'y': blockY, 'ok': True }   
        blocks.append(block)

def  showBlocks():
    global blocks
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            rect(block['x'] , block['y'], 100, 20) 

def checkBallHit():
    global speedY
    for block in blocks:
        if x > block['x'] and x < block['x'] + 100 and y > block['y'] and y < block['y'] + 20 and block['ok']:
            block['ok'] = False   # 次から表示しないようにしている
            speedY = speedY * -1  # 当たったので縦方向の速度を反転させている

def checkClear():
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            return
    textSize(30)
    text("Clear!!", 70, 150)
    noLoop()

完成版のコード

ここまでは 300x300の画面でやってきました。600x600まで大きくしたら完成です

# ボールを最初に表示する位置。xは横、yは縦の位置
x = 40
y = 200
# ボールが進むスピード。1回draw()関数が実行される時に何ピクセル進むか。縦横それぞれ定義する
speedX = 2
speedY = 2
# プレイヤーが操作するバーの最初の位置
barX = 300
barY = 550

# ブロックが入るリスト(配列)
blocks = []

def setup():
    """最初に1回だけ実行される部分"""
    size(600, 600)
    createBlocks()

def draw():
    """プログラムが止まるまでくりかえしくりかえし実行される部分"""
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    checkClear() 
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 600 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 100, 20)
    if x > barX and x < barX + 100 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    checkBallHit()
    showBlocks()
    if y > 600:
        textSize(40)
        text("Game Over", 200, 300)

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 10
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 10

def createBlocks():
    """blocksというリスト(配列)にブロックをあらわすディクショナリを入れていく"""
    global blocks
    for i in range(0, 30):
        blockX = (i % 6) * 100
        blockY = 10 + int(i / 6) * 30
        block = {'x': blockX, 'y': blockY, 'ok': True }   
        blocks.append(block)

def  showBlocks():
    """ブロックを表示する"""
    global blocks
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            # okがTrueのものだけ表示する。それ以外は既に消えている、ということなので。
            rect(block['x'] , block['y'], 100, 20) 

def checkBallHit():
    """ブロックにボールが当たったかどうかをチェックする"""
    global speedY
    for block in blocks:
        if x > block['x'] and x < block['x'] + 100 and y > block['y'] and y < block['y'] + 20 and block['ok']:
            block['ok'] = False   # 次から表示しないようにしている
            speedY = speedY * -1  # 当たったので縦方向の速度を反転させている

def checkClear():
    """全てのブロックが消えているかチェックし、消えていたらゲームを止める"""
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            # ひとつでも ok にTrueが入ってるものがあればこの関数を抜ける。
            return
    # ここまで来たということは１個もokがTrueなブロックがなかったということ。つまり全て消えている状態
    textSize(40)
    text("Clear!!", 200, 300)
    # drawの実行を止める
    noLoop()

次回はもうちょっと高度なプログラミングに挑戦する予定です。おたのしみに

この記事について

この記事では、Processing（プロセッシング）のPython（パイソン)モードを使ってプログラミングの基本を学びます。

メインの対象読者は中高生ですが、プログラミング入門者であれば役に立ちます。

完成図

この記事ではかんたんなブロックくずしを作ります。

Processingについて

Processing(プロセッシング）を使うと簡単に画面に絵を出したりマウスの操作で絵を動かせたりできます。

なぜPythonモードか

Processsingでは通常、専用のプログラミング言語を使うのですが、この記事ではPython(パイソン)というプログラミング言語を使って書いていきます。
Pythonは簡単に書け、プログラミングの初心者からプロ中のプロまでが使う便利な言語です。ここでPythonをおぼえるとずっと役に立ちます。

インストール

※子ども向け注意：ページは英語で書かれています。ここはできれば大人に手伝ってもらいましょう

Processingのインストール

https://processing.org/ にアクセスします

以下のようなページがひらきます。左側にある「Download」というリンクをクリックします

次につかっているパソコンの種類にあわせてダウンロードします。

ダウンロードがおわると zipファイル（データが小さくなるよう加工したファイル）がダウンロードフォルダに表れます。

zipファイルをダブルクリックすると、Processingの本体ファイルが現れます。

このアイコンがProcessing本体です。

Pythonモードのインストール

Processingのアイコンをダブルクリックすると以下のようなウィンドウが立ち上がります。右側にある「Java」となっているところをクリックすると「モードの追加..」というメニューが表示されるのでそこをクリックします。

次に出てくる画面で「Python Mode for Processing3」をクリックします

ダウンロードがおわったらその画面を閉じます。
さきほどの画面（ダブルクリックして立ち上げた状態の画面）のJavaのところをクリックして「Python」を選べればOKです

PythonとProcessingの基本

プログラミング言語Pythonと、プログラミングを書いて動かすツールであるProcessingの基本について説明します。

Hello World（ハローワールド）

まずは最初に「Hellow World」と表示させてみましょう

print("Hello World")

このように書いて▶マークの実行ボタンをおすと、エディタ画面の下半分に Hello World と表示されます

円を描く

次に円を描いてみましょう。Processingは絵やアニメーションを描くのが得意なプログラミングツールです

size(300, 300)
ellipse(150, 150, 200, 200)

実行ボタンを押すと、縦300ピクセル横300ピクセルの画面に、縦のx座標150、横のy座標150の位置を中心とした、高さ200ピクセル、横幅200ピクセルの円が描かれます

setup()とdraw()

Procssingのポイントは setup() という関数と draw() という関数です。関数については、あとで詳しく説明しますが、この時点ではプログラミングのかたまり、というようにおぼえてください。

setup関数の中身は最初に一回だけ実行されます

def setup():
    #..プログラムの最初に１回だけ実行される

def draw():
    # プログラムが止まるまで繰り返し繰り返し実行される。１秒間に何回も実行される

例

最初に 400ピクセルx400ピクセルの画面を作り、ちょっとずつ位置どずらして円を描き続けている例です

x = 0
y = 0

def setup():
    size(400,400)

def draw():
    global x,y 
    x += 1
    y += 1
    ellipse(x, y, 100, 100)

変数

変数とは、数字や文字列などを入れる箱のようなものです。(＊箱というとプロのプログラマーからは違うという意見がでそうですが、ここはジュニア向けなので箱としておきます)。

x = 100 # 100という数字を変数 xに入れた
name = "Taro" # Taroという文字を変数 name に入れた

数字や文字だけでなく、プログラム内でつくったものも入れることができます。例えば、画面、ボタン、スーパーマリオだったらマリオなど。おいおい説明します

if文

ある条件にあてはまったかどうかで処理を分ける場合に if 条件: という書き方をします。その条件の時に実行されるプログラムはインデント（頭に数文字分あけること)で指定します。またifの条件にはずれた時に実行される部分は else というキーワードに続けて書きます

↓の例でifの次の行が頭に数文字分あいていることに注目してください。同じ文字数分あいている数行が同じ条件の中で実行されるかたまり、という意味になります。

if x > 20:
    print("ここの部分はxが")
    print("20より大きい時に実行されます")
else:
    print("ここはxが20以下の時に実行されます")

print("ここはxがどちらの場合も実行されます")

ブロックくずしを作る

ここから実際にブロックくずし作りに入っていきます

ステップ１： 円を動かす

まずは画面上に円を動かしてみましょう。「setup()とdraw()」の項目で作ったものと似ていますが、毎回draw()関数の中で background(0) として画面全体を真っ黒に塗りつぶしている点が違います。

x = 0
y = 0

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x,y
    background(0)
    fill(255)
    x += 1
    y += 1
    ellipse(x, y, 30, 30)

実行すると下のように動きます

ポイント

• ellipse は楕円という意味です。中心の位置と縦横の長さを指定して円を描きます
• fill() は塗りつぶしを指定する命令です。()の中は色が入ります。この例の255は白を意味しています
• global は関数の外側で作られた変数を操作する時に使います。このxとyは、プログラムの頭の方で最初に作られていて、それをdraw()の中で操作するのでこの宣言が必要です
• += 1 は1を足すという意味です。

ステップ２: プレイヤーが操作するバーを表示する。

画面上の下の方にバーを表示し、キーボードの左右の矢印で操作できるようにします

x = 0
y = 0

barX = 0
barY = 260

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x,y
    background(0)
    fill(255)
    x += 1
    y += 1
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 1
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 1

実行すると下のような動きをします。右矢印を押してバーを右に動かそうとしてますが、遅くてまにあいません

ポイント

• keyPressed はキーが押されて時に実行されるプロセッシングで使える関数です。今回はこの中で押されたキーのコード keyCode が右または左の時にボールのx座標を 1だけ足したり減らしたりしています
• if 条件: に続けて別の条件のチェックをする時は elif という宣言をします

ステップ３：壁でボールを反発させる

x = 40
y = 0
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

ポイント

• 本当は下まで来たらゲームオーバーですが、とりあえず下での反発させています
• 変数 speedX speedY はそれぞれ横方向のスピード、縦方向のスピードをあらわしてます。
• 画面の端まできたかをチェックしているのが if x > 300 or x < 0: の部分です
• speedX = speedX * -1 は-1をかけて数字を反転させています。こうすることで逆方向に進むようになります

ステップ４: バーにあたったら跳ね返る

x = 40
y = 0
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1 

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

ポイント

• if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20: の部分でバーにあたったかどうかを判断しています
• バーの動く速度を最初の例よりはやめています。

ステップ5: ブロックを表示する

横３列、縦3列、合計9個のブロックを表示させます。

x = 40
y = 0
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    for i in range(0, 9):
        blockX = (i % 3) * 100
        blockY = int(i / 3) * 30
        rect(blockX,  blockY, 100, 20) 

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

一応それっぽいものが表示されましたが、まだボールがあたっても消えません

ポイント

以下の部分で9個のブロックを表示しています。

    for i in range(0, 9): #9回の繰り返し。iに 0 から8までの数字が入ってこの中の文を繰り返し実行します
        blockX = (i % 3) * 100 # ブロックのx座標(横の位置)。 i % 3は余りを計算しています
        blockY = int(i / 3) * 30 #ブロックの縦の位置 int(i/3) は3で割って切り捨てしています
        rect(blockX,  blockY, 100, 20) # 長方形を描いています

ステップ6: ブロック表示部分を関数にする

次のステップでブロックがボールにあたったら消えるにようにします。そのためにブロック表示部分を関数にして draw の外に出しておきましょう

x = 40
y = 0
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

def setup():
    size(300, 300)

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    showBlocks()

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

def  showBlocks():
    for i in range(0, 9):
        blockX = (i % 3) * 100
        blockY = int(i / 3) * 30
        rect(blockX,  blockY, 100, 20) 

ポイント

• showBlock という関数を作ってブロック表示部分をそこにまとめました。
• draw() の中で showBlocks() という形で作った関数を実行しています

ステップ7: ブロックにあたったら消えるようにする

x = 40
y = 100
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

blocks = []

def setup():
    size(300, 300)
    createBlocks()

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y > 300 or  y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    checkBallHit()
    showBlocks()

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 3
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 3

def createBlocks():
    global blocks
    for i in range(0, 9):
        blockX = (i % 3) * 100
        blockY = int(i / 3) * 30
        block = {'x': blockX, 'y': blockY, 'ok': True }   
        blocks.append(block)

def showBlocks():
    global blocks
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            rect(block['x'] , block['y'], 100, 20) 

def checkBallHit():
    global speedY
    for block in blocks:
        if x > block['x'] and x < block['x'] + 100 and y > block['y'] and y < block['y'] + 20 and block['ok']:
            block['ok'] = False   # 次から表示しないようにしている
            speedY = speedY * -1  # 当たったので縦方向の速度を反転させている

ポイント

• ここではリスト(配列)とディクショナリという考え方が登場しています。
• リストは、複数の変数を入れる箱です。ここでは blocks = [] という部分で宣言し、blocks.append() という命令を使って追加しています。
• ディクショナリは項目名と値のセットをもつ変数です。block = {'x': blockX, 'y': blockY, 'ok': True } の部分でひとつひとつのブロックが x, x, ok という3つの項目をもつものとして作られています
• for block in blocks: のところは blocksというリストの入っている変数をひとつひとつ取り出して実行しています

いまはスッキリとはわからなくてもとりあえずそのまま書いて動かしてみてください。何度も登場するのでだんだん分かってきます。

ステップ８: ゲームオーバーとクリアの表示

ボールが下の端を超えたらゲームオーバー、全てのブロックを消したらクリアと表示します

x = 40
y = 100
speedX = 2
speedY = 2

barX = 150
barY = 250

blocks = []

def setup():
    size(300, 300)
    createBlocks()

def draw():
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    checkClear()
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 300 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 60, 20)
    if x > barX and x < barX + 60 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    checkBallHit()
    showBlocks()
    if y > 300:
        textSize(30)
        text("Game Over", 70, 150)


def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 5
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 5

def createBlocks():
    global blocks
    for i in range(0, 9):
        blockX = (i % 3) * 100
        blockY = int(i / 3) * 30
        block = {'x': blockX, 'y': blockY, 'ok': True }   
        blocks.append(block)

def  showBlocks():
    global blocks
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            rect(block['x'] , block['y'], 100, 20) 

def checkBallHit():
    global speedY
    for block in blocks:
        if x > block['x'] and x < block['x'] + 100 and y > block['y'] and y < block['y'] + 20 and block['ok']:
            block['ok'] = False   # 次から表示しないようにしている
            speedY = speedY * -1  # 当たったので縦方向の速度を反転させている

def checkClear():
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            return
    textSize(30)
    text("Clear!!", 70, 150)
    noLoop()

完成版のコード

ここまでは 300x300の画面でやってきました。600x600まで大きくしたら完成です

# ボールを最初に表示する位置。xは横、yは縦の位置
x = 40
y = 200
# ボールが進むスピード。1回draw()関数が実行される時に何ピクセル進むか。縦横それぞれ定義する
speedX = 2
speedY = 2
# プレイヤーが操作するバーの最初の位置
barX = 300
barY = 550

# ブロックが入るリスト(配列)
blocks = []

def setup():
    """最初に1回だけ実行される部分"""
    size(600, 600)
    createBlocks()

def draw():
    """プログラムが止まるまでくりかえしくりかえし実行される部分"""
    global x, y, speedX, speedY
    background(0)
    fill(255)
    checkClear() 
    x += speedX
    y += speedY
    if x > 600 or x < 0:
        speedX = speedX * -1
    if y < 0:
        speedY = speedY * -1    
    ellipse(x, y, 30, 30)
    rect(barX, barY, 100, 20)
    if x > barX and x < barX + 100 and y > barY and y < barY + 20:
        speedY = speedY * -1
    checkBallHit()
    showBlocks()
    if y > 600:
        textSize(40)
        text("Game Over", 200, 300)

def keyPressed():
    global barX
    if keyCode == RIGHT:
        barX += 10
    elif keyCode == LEFT:
        barX -= 10

def createBlocks():
    """blocksというリスト(配列)にブロックをあらわすディクショナリを入れていく"""
    global blocks
    for i in range(0, 30):
        blockX = (i % 6) * 100
        blockY = 10 + int(i / 6) * 30
        block = {'x': blockX, 'y': blockY, 'ok': True }   
        blocks.append(block)

def  showBlocks():
    """ブロックを表示する"""
    global blocks
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            # okがTrueのものだけ表示する。それ以外は既に消えている、ということなので。
            rect(block['x'] , block['y'], 100, 20) 

def checkBallHit():
    """ブロックにボールが当たったかどうかをチェックする"""
    global speedY
    for block in blocks:
        if x > block['x'] and x < block['x'] + 100 and y > block['y'] and y < block['y'] + 20 and block['ok']:
            block['ok'] = False   # 次から表示しないようにしている
            speedY = speedY * -1  # 当たったので縦方向の速度を反転させている

def checkClear():
    """全てのブロックが消えているかチェックし、消えていたらゲームを止める"""
    for block in blocks:
        if block['ok']:
            # ひとつでも ok にTrueが入ってるものがあればこの関数を抜ける。
            return
    # ここまで来たということは１個もokがTrueなブロックがなかったということ。つまり全て消えている状態
    textSize(40)
    text("Clear!!", 200, 300)
    # drawの実行を止める
    noLoop()

次回はもうちょっと高度なプログラミングに挑戦する予定です。おたのしみに

前回の記事(とにかく使ってみる編)では、とりあえずAPI使って情報の取得ができるとこまでできたので、今度は狙った情報をガンガン取得していきたいと思います。

APIのドキュメントの1番上にあったので、アルバム情報を紐解いてみましょう。

サンプルがありましたがどうもこんなかんじの情報らしい。
ちょっとだけ「...」で省略してます。

{
  "album_type" : "album",
  "artists" : [ {
    "external_urls" : {
      "spotify" : "https://open.spotify.com/artist/2BTZIqw0ntH9MvilQ3ewNY"
    },
    "href" : "https://api.spotify.com/v1/artists/2BTZIqw0ntH9MvilQ3ewNY",
    "id" : "2BTZIqw0ntH9MvilQ3ewNY",
    "name" : "Cyndi Lauper",
    "type" : "artist",
    "uri" : "spotify:artist:2BTZIqw0ntH9MvilQ3ewNY"
  } ],
  "available_markets" : [ "AD", "AR", ...],
  "copyrights" : [ {
    "text" : "(P) 2000 Sony Music Entertainment Inc.",
    "type" : "P"
  } ],
  "external_ids" : {
    "upc" : "5099749994324"
  },
  "external_urls" : {
    "spotify" : "https://open.spotify.com/album/0sNOF9WDwhWunNAHPD3Baj"
  },
  "genres" : [ ],
  "href" : "https://api.spotify.com/v1/albums/0sNOF9WDwhWunNAHPD3Baj",
  "id" : "0sNOF9WDwhWunNAHPD3Baj",
  "images" : [ {
    "height" : 640,
    "url" : "https://i.scdn.co/image/07c323340e03e25a8e5dd5b9a8ec72b69c50089d",
    "width" : 640
  }, 
  ...],
  "name" : "She's So Unusual",
  "popularity" : 39,
  "release_date" : "1983",
  "release_date_precision" : "year",
  "tracks" : {
    "href" : "https://api.spotify.com/v1/albums/0sNOF9WDwhWunNAHPD3Baj/tracks?offset=0&limit=50",
    "items" : [ {
      "artists" : [ {
        "external_urls" : {
          "spotify" : "https://open.spotify.com/artist/2BTZIqw0ntH9MvilQ3ewNY"
        },
        "href" : "https://api.spotify.com/v1/artists/2BTZIqw0ntH9MvilQ3ewNY",
        "id" : "2BTZIqw0ntH9MvilQ3ewNY",
        "name" : "Cyndi Lauper",
        "type" : "artist",
        "uri" : "spotify:artist:2BTZIqw0ntH9MvilQ3ewNY"
      } ],
      "available_markets" : [ "AD", "AR", ...],
      "disc_number" : 1,
      "duration_ms" : 305560,
      "explicit" : false,
      "external_urls" : {
        "spotify" : "https://open.spotify.com/track/3f9zqUnrnIq0LANhmnaF0V"
      },
      "href" : "https://api.spotify.com/v1/tracks/3f9zqUnrnIq0LANhmnaF0V",
      "id" : "3f9zqUnrnIq0LANhmnaF0V",
      "name" : "Money Changes Everything",
      "preview_url" : "https://p.scdn.co/mp3-preview/01bb2a6c9a89c05a4300aea427241b1719a26b06",
      "track_number" : 1,
      "type" : "track",
      "uri" : "spotify:track:3f9zqUnrnIq0LANhmnaF0V"
    }, {
      ...
    } ],
    "limit" : 50,
    "next" : null,
    "offset" : 0,
    "previous" : null,
    "total" : 13
  },
  "type" : "album",
  "uri" : "spotify:album:0sNOF9WDwhWunNAHPD3Baj"
}

なるほどわからん。
遊びで使う分に使えそうなものだけ説明しますね。
URLとか名前とか、見るからに明らかなものは除きます。

album_type
種類。single, album, compilationの3種類。

artists
アーティストですね。複数形だしリスト形式なので、一つのアルバムに対して複数のアーティストが関与している場合には複数の値が入る様子。
例をよくみてるとわかりますが、アーティスト情報は楽曲1曲1曲にもついてます。

このアーティスト情報は簡易化されたもので、詳細化されたものが別途取得できるみたいです。artistsオブジェクトの中のid使って。

available_markets
えっ売ってる国わかるの？すごくない？どうやって調べるんだろ。
「ISO 3166-1 alpha-2 country code」のリストになってます。
アルファベット2文字で国を表したもので、日本ならJP、アメリカならUSとか。

image
いわゆるジャケット。サイズとURLのオブジェクトがリストになってる。

popularity
0〜100の人気度（であってるのかな）。
ドキュメントによると、アルバムの人気度は収録されてる曲それぞれの人気度から抽出してるみたいです。

tracks
収録曲のオブジェクトがリストになってます。artists同様簡易化されたものです。
album自体と同じような情報（名前やid、URLやartists）が入ってますね。

ディスク番号やアルバム内の曲番が入ってるのが、芸がこまけーなーって思います。
いやそりゃ必要ではあるでしょうけど。

今回はとりあえず、APIのドキュメントを読みながら記事におこしてみたってかんじです。
今度は、遊んでみて記事書いてみまーす。

条件

a = [1,2,3,4,5]
N = 左に動かす処理を繰り返す回数
d = 配列の長さ ( [1,2,3,4,5]の場合、d = 5 )
として、配列を左にずらす処理を考えます。

N = 4の時、a = [5,1,2,3,4] といった具合ですね。

全ての要素をずらしていく方法

for i in range(N):
  a0 = a[0]
  for j in range(len(a)):
    if n-1 == j:
      a[n-1] = a0
    else:
      a[j] = a[j+1]

「aの長さ分、要素を一つずらす処理」をN回繰り返していく力技です。
最初はこのコードで処理をしていました。
しかし、処理時間を考えた時、もっと早く効率のいい方法があります。

先頭の要素を一番後ろにずらしていく方法

for i in range(N):
  a0 = a[0]
  a.remove(a0)
  a.append(a0)

この処理の方がスマートで、処理時間も短いです。

概要

• scikit-learnのサイトには、現在(2019.05.02時点)で7種類のToyデータセットが用意されています。
• そのうちの一つ「ボストン住宅価格データセット」を使ってデータ解析してみます。このデータセットはUCI ML住宅データセットを加工したデータです。

ボストン住宅価格データセットの解析

ボストン住宅価格データセットの読み込み

• 戻り値(boston)として、data(説明変数)とtarget（目的変数）が返ってきますので、変数に格納します。

#ボストン住宅価格データセットの読み込み
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
#説明変数
X_array = boston.data
#目的変数
y_array = boston.target

説明変数の出力

for i in X_array:print(i) 

[  6.32000000e-03   1.80000000e+01   2.31000000e+00   0.00000000e+00
   5.38000000e-01   6.57500000e+00   6.52000000e+01   4.09000000e+00
   1.00000000e+00   2.96000000e+02   1.53000000e+01   3.96900000e+02
   4.98000000e+00]
[  2.73100000e-02   0.00000000e+00   7.07000000e+00   0.00000000e+00
   4.69000000e-01   6.42100000e+00   7.89000000e+01   4.96710000e+00
   2.00000000e+00   2.42000000e+02   1.78000000e+01   3.96900000e+02
   9.14000000e+00]
[  2.72900000e-02   0.00000000e+00   7.07000000e+00   0.00000000e+00
   4.69000000e-01   7.18500000e+00   6.11000000e+01   4.96710000e+00
   2.00000000e+00   2.42000000e+02   1.78000000e+01   3.92830000e+02
   4.03000000e+00]
(省略)
[  6.07600000e-02   0.00000000e+00   1.19300000e+01   0.00000000e+00
   5.73000000e-01   6.97600000e+00   9.10000000e+01   2.16750000e+00
   1.00000000e+00   2.73000000e+02   2.10000000e+01   3.96900000e+02
   5.64000000e+00]
[  1.09590000e-01   0.00000000e+00   1.19300000e+01   0.00000000e+00
   5.73000000e-01   6.79400000e+00   8.93000000e+01   2.38890000e+00
   1.00000000e+00   2.73000000e+02   2.10000000e+01   3.93450000e+02
   6.48000000e+00]
[  4.74100000e-02   0.00000000e+00   1.19300000e+01   0.00000000e+00
   5.73000000e-01   6.03000000e+00   8.08000000e+01   2.50500000e+00
   1.00000000e+00   2.73000000e+02   2.10000000e+01   3.96900000e+02
   7.88000000e+00]

説明変数のカラムの説明

以下、13カラムで出力されます。(公式サイトの説明をGoogle翻訳したものをベースにしています。)

カラム	説明
CRIM	町ごとの一人当たりの犯罪率
ZN	宅地の比率が25,000平方フィートを超える敷地に区画されている。
INDUS	町当たりの非小売業エーカーの割合
CHAS	チャーリーズ川ダミー変数（川の境界にある場合は1、それ以外の場合は0）
NOX	一酸化窒素濃度（1000万分の1）
RM	1住戸あたりの平均部屋数
AGE	1940年以前に建設された所有占有ユニットの年齢比率
DIS	5つのボストンの雇用センターまでの加重距離
RAD	ラジアルハイウェイへのアクセス可能性の指標
TAX	10,000ドルあたりの税全額固定資産税率
PTRATIO	生徒教師の比率
B	町における黒人の割合
LSTAT	人口当たり地位が低い率
MEDV	1000ドルでの所有者居住住宅の中央値

目的変数の出力

print(y_array)

[ 24.   21.6  34.7  33.4  36.2  28.7  22.9  27.1  16.5  18.9  15.   18.9
  21.7  20.4  18.2  19.9  23.1  17.5  20.2  18.2  13.6  19.6  15.2  14.5
  15.6  13.9  16.6  14.8  18.4  21.   12.7  14.5  13.2  13.1  13.5  18.9
  20.   21.   24.7  30.8  34.9  26.6  25.3  24.7  21.2  19.3  20.   16.6
(中略)
  19.1  20.1  19.9  19.6  23.2  29.8  13.8  13.3  16.7  12.   14.6  21.4
  23.   23.7  25.   21.8  20.6  21.2  19.1  20.6  15.2   7.    8.1  13.6
  20.1  21.8  24.5  23.1  19.7  18.3  21.2  17.5  16.8  22.4  20.6  23.9
  22.   11.9]

単位は、1,000(USD)です。

説明変数、目的変数を統合してDataFrame化

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame

df = DataFrame(X_array, columns = boston.feature_names).assign(MEDV=np.array(y_array))

# ヘッダ出力
df.head

以下、DataFrameの中身を確認します。

相関関係の可視化

• 説明変数の各項目(CRIMなど)と目的変数(MEDV)の相関関係を以下、可視化してみます。
• グラフ描画ライブラリのseabornをインポートします。

import seaborn as sns

CRIM(犯罪率) - MEDV(住宅価格)

# CRIM(犯罪率)、MEDV(住宅価格)
sns.regplot('CRIM','MEDV',data = df)

ZN(宅地比率) - MEDV(住宅価格)

# ZN(宅地比率)、MEDV(住宅価格)で可視化
sns.regplot('ZN','MEDV',data = df)

INDUS(非小売業エーカーの割合) - MEDV(住宅価格)

#INDUS(非小売業エーカーの割合)、MEDV(住宅価格)で可視化
sns.regplot('INDUS','MEDV',data = df)

CHAS(チャーリーズ川ダミー変数) - MEDV(住宅価格)

#CHAS(チャーリーズ川ダミー変数)、MEDV(住宅価格)で可視化
sns.regplot('CHAS','MEDV',data = df)

RM(1住戸あたりの平均部屋数) - MEDV(住宅価格)

#RM(1住戸あたりの平均部屋数)、MEDV(住宅価格)で可視化
sns.regplot('RM','MEDV',data = df)

• このように可視化してみると、RM(1住戸あたりの平均部屋数)は、MEDV(住宅価格)と相関関係が見て取れますが、CHAS(チャーリーズ川ダミー変数)には相関関係は見て取れそうに無いですね。

線形回帰で学習

• この記事と同様にscikit-learnを使用して学習させて見ます。

# scikit-learnの準備
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 訓練データとテストデータに8:2で分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_array, y_array, test_size=0.2, random_state=0)

# 線形回帰で学習
from sklearn import linear_model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 訓練データを用いた評価
print(model.score(X_train, y_train))
# テストデータを用いた評価
print(model.score(X_test, y_test))

• 残念ながら、あまり精度は高くないようです。
• 後日、非線形回帰の手法も試してみたいと思いますが、本記事ではここまでとしたいと思います。

参考にさせていただいたサイト

• scikit-learn公式サイト - sklearn.linear_model.LinearRegression
• データサイエンティスト(仮) - Pythonでデータ分析：線形回帰モデル
• 線形回帰（教師有り学習）
• LinearRegression クラスについてメモ
• Python でデータサイエンス - scikit-learn で線形回帰 (単回帰分析・重回帰分析)

はじめに

本記事をご覧いただき，誠にありがとうございます．

この記事は『Python3で自分のバイクの最適給油タイミングを求めよう』のシリーズ第三弾となっております．

今回は前回の続きで，『最適停止問題（結婚問題）を給油行動に適応し，数理科学的な最適給油タイミングの実装』をしていきます
（最適停止問題（結婚問題）の考え方をガソリンの給油行動に適応し，その時の効果についてシミュレーション科学的に検証しよう！）．

前回までの記事をご覧になられていない方は，
第一弾：自分の給油行動をモデリングしてみた
第二弾：シンプルな戦略でトータルコストの削減を狙おう
の上記２つの記事を，まずご覧になってから本記事をご覧いただくと，スムーズに理解ができるかもしれません．

結論 = やり方次第で，年間ランチ一回分のコストをセーブできるよ！！笑
（給油回数がアホみたいに増えますが，365日を20日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D20)を適応すれば，年間給油コストを1000円以上も抑えることができることがわかりました）

それでは下記コンテンツをお楽しみください．
まずは，最適停止問題（結婚問題）について説明します．

最適停止問題（結婚問題）とは

最適停止問題（結婚問題）とは次のような問題のことです．（Wiki参照）

１．結婚相手（一人だけ）を決めるものとする．
２．$n$人の結婚相手候補が居る．（$n$は既知）
３．結婚相手候補には順位がつけられ，複数の結婚相手候補が同じ順位になることはない．
４．無作為な順番で一人ずつと付き合ってみる．次に誰と付き合うかはみな同じ確率である．
５．毎回，付き合ったあとで，その相手と結婚するかどうかを即座に決定する．
６．その結婚相手候補と結婚するかどうかは，それまで付き合ってきた相手との相対的な順位にのみ基づいて決定する．
７．別れた相手とは二度と復縁できず，結婚もできない．
８．上記１〜７の条件下で，最適な結婚相手と結婚することが本問題の目的である．

つまり，後戻りができない状況で，ベストな相手と結ばれるための問題ということです．この問題を定式化しましょう．

最適停止問題の定式化

いきなり，一人目の相手と結婚するわけにもいかないので，最初の何人かは様子見でスキップすることとしましょう．そこで最初の$r-1$人の結婚相手候補はスキップします．

それ以降，現れる結婚相手候補がこれまで付き合った中で一番良い相手だったらその時点で結婚します．任意の$r$について，最良の相手と結婚する確率は

P(r) = \sum_{j=r}^{n} \Bigl( \frac{1}{n} \Bigr) \Bigl( \frac{r-1}{j-1} \Bigr) = \Bigl( \frac{r-1}{n} \Bigr) \sum_{j=r}^{n} \Bigl( \frac{1}{j-1} \Bigr)

と表せます．

$n$が無限大に近づくとして，$n$分の$r$の極限を$x$，$n$分の$j$を$t$，$n$分の$1$を$dt$とすると，上記の総和は，下記の積分にて表現できます．

P(r) = x \int_{x}^{1} \frac{1}{t} dt = -x \log (x)

$P(r)$の$x$に関する導関数をとり，$=0$となる$x$について解くと，最適な$x$は$\frac{1}{e}$となります．したがって，最適なスキップは$n$が増大するにつれて，$\frac{n}{e}$に近づいていき，最適な結婚相手候補を選択する確率は，$\frac{1}{e}$に近づいていきます．

簡単に言えば，最初から$e$分の$n$番目は嫌でもスキップして，それ以降に素晴らしい結婚相手候補に出逢えば結婚する戦略を取れば，0.368の確率で最適な結婚相手と結婚できるということです．

給油行動の戦略の紹介

では，最適停止問題（結婚問題）をガソリンの給油行動に落とし込みましょう．

極端なことを言ってしまえば，365日のうち，$e$分の$n$日目（135日）まではスキップして，それ以降，ガソリンの値段が最安値を更新したら一発ドカンと給油するのが，理論上，最適な給油行動と言えます．

ですが，ガソリンタンクは8Lという制約条件があり，かつ，ガス欠だと走らないので，ガソリンの残量は0Lよりも多くないといけないという制約条件があります．

そこで，
１．365日を10日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D10)
２．365日を20日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D20)
３．365日を30日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D30)
４．365日を40日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D40)
５．365日を50日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D50)

この５つの戦略を，第一弾の給油行動における各評価項目と比較し，最適停止規則による給油行動のレビューを行おうと思います．

ただし，ガソリンタンクの残量が0.8Lよりも小さくなってしまった場合は，ガス欠が怖いので，嫌でも給油するという制約条件をプラスします．

給油行動の戦略のモデリング

ここまでの説明をモデル表現すると次に示すようになります．
（ここは読み飛ばしてもらって構いません．）

for i in range(0, total_days + 1): # 365日間の給油行動シミュレーション

    # 神様がガソリンの値段を決定します．
    if i == 0:
        gas_price = np.random.choice(gas_price_list)
    else:
        if np.random.rand() < 0.2:
            gas_price = np.random.choice(gas_price_list)

    # 毎日，ガソリンはちょっとした値段の変化があるものとしましょう．
    gas_price += np.random.normal(0,1)

    # 基本戦略の実装
    if fuel_tank_STD < 0.8:
        fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_STD
        total_amountOfrefuel_STD += fueling_litter
        total_cost_STD += gas_price * fueling_litter
        fuel_tank_STD = fuel_capa
        refueling_times_STD += 1

    # タンク容量が0.8L未満になってしまったら，嫌でも給油する
    if fuel_tank_D10 < 0.8:
        fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D10
        total_amountOfrefuel_D10 += fueling_litter
        total_cost_D10 += gas_price * fueling_litter
        fuel_tank_D10 = fuel_capa
        refueling_times_D10 += 1

    # タンク容量が0.8L未満になってしまったら，嫌でも給油する
    if fuel_tank_D20 < 0.8:
        fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D20
        total_amountOfrefuel_D20 += fueling_litter
        total_cost_D20 += gas_price * fueling_litter
        fuel_tank_D20 = fuel_capa
        refueling_times_D20 += 1

    # タンク容量が0.8L未満になってしまったら，嫌でも給油する
    if fuel_tank_D30 < 0.8:
        fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D30
        total_amountOfrefuel_D30 += fueling_litter
        total_cost_D30 += gas_price * fueling_litter
        fuel_tank_D30 = fuel_capa
        refueling_times_D30 += 1

    # タンク容量が0.8L未満になってしまったら，嫌でも給油する
    if fuel_tank_D40 < 0.8:
        fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D40
        total_amountOfrefuel_D40 += fueling_litter
        total_cost_D40 += gas_price * fueling_litter
        fuel_tank_D40 = fuel_capa
        refueling_times_D40 += 1

    # タンク容量が0.8L未満になってしまったら，嫌でも給油する
    if fuel_tank_D50 < 0.8:
        fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D50
        total_amountOfrefuel_D50 += fueling_litter
        total_cost_D50 += gas_price * fueling_litter
        fuel_tank_D50 = fuel_capa
        refueling_times_D50 += 1

    # 10日区切りの最適停止規則
    if i % days10 == 0:
        list_gasprice_D10 = []
        refueling_flag_D10 = False
        list_gasprice_D10.append(gas_price)
    else:
        if (i % days10) < (days10 / np.e):
            list_gasprice_D10.append(gas_price)
        else:
            if refueling_flag_D10 == True:
                pass
            if gas_price < min(list_gasprice_D10):
                fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D10
                total_amountOfrefuel_D10 += fueling_litter
                total_cost_D10 += gas_price * fueling_litter
                fuel_tank_D10 = fuel_capa
                refueling_times_D10 += 1
                refueling_flag_D10 = True

    # 20日区切りの最適停止規則
    if i % days20 == 0:
        list_gasprice_D20 = []
        refueling_flag_D20 = False
        list_gasprice_D20.append(gas_price)
    else:
        if (i % days20) < (days20 / np.e):
            list_gasprice_D20.append(gas_price)
        else:
            if refueling_flag_D20 == True:
                pass
            if gas_price < min(list_gasprice_D20):
                fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D20
                total_amountOfrefuel_D20 += fueling_litter
                total_cost_D20 += gas_price * fueling_litter
                fuel_tank_D20 = fuel_capa
                refueling_times_D20 += 1
                refueling_flag_D20 = True

    # 30日区切りの最適停止規則
    if i % days30 == 0:
        list_gasprice_D30 = []
        refueling_flag_D30 = False
        list_gasprice_D30.append(gas_price)
    else:
        if (i % days30) < (days30 / np.e):
            list_gasprice_D30.append(gas_price)
        else:
            if refueling_flag_D30 == True:
                pass

            if gas_price < min(list_gasprice_D30):
                fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D30
                total_amountOfrefuel_D30 += fueling_litter
                total_cost_D30 += gas_price * fueling_litter
                fuel_tank_D30 = fuel_capa
                refueling_times_D30 += 1
                refueling_flag_D30 = True

    # 40日区切りの最適停止規則
    if i % days40 == 0:
        list_gasprice_D40 = []
        refueling_flag_D40 = False
        list_gasprice_D40.append(gas_price)
    else:
        if (i % days40) < (days40 / np.e):
            list_gasprice_D40.append(gas_price)
        else:
            if refueling_flag_D40 == True:
                pass

            if gas_price < min(list_gasprice_D40):
                fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D40
                total_amountOfrefuel_D40 += fueling_litter
                total_cost_D40 += gas_price * fueling_litter
                fuel_tank_D40 = fuel_capa
                refueling_times_D40 += 1
                refueling_flag_D40 = True

    # 50日区切りの最適停止規則
    if i % days50 == 0:
        list_gasprice_D50 = []
        refueling_flag_D50 = False
        list_gasprice_D50.append(gas_price)
    else:
        if (i % days50) < (days50 / np.e):
            list_gasprice_D50.append(gas_price)
        else:
            if refueling_flag_D50 == True:
                pass

            if gas_price < min(list_gasprice_D50):
                fueling_litter = fuel_capa - fuel_tank_D50
                total_amountOfrefuel_D50 += fueling_litter
                total_cost_D50 += gas_price * fueling_litter
                fuel_tank_D50 = fuel_capa
                refueling_times_D50 += 1
                refueling_flag_D50 = True

    # iが６ならば，土曜日であると仮定
    if i % 6 == 0:

        # 0.15の確率でお出かけする．（土曜は少し疲れてるのであまり長距離ドライブはしたくない）
        if np.random.rand() < 0.15:
            running_distance = np.random.normal(10, 5)
            while running_distance <= 0:
                running_distance = np.random.normal(10, 5)

            total_running += 2 * running_distance
            fuel_tank_STD -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D10 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D20 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D30 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D40 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D50 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance

    # iが７ならば，日曜日であると仮定
    if i % 7 == 0:

        # 0.2の確率でお出かけする．（日曜は元気だから長距離ドライブをしてもいいかな〜って気分）
        if np.random.rand() < 0.2:

            running_distance = np.random.normal(15, 5)
            while running_distance <= 0:
                running_distance = np.random.normal(15, 5)

            total_running += 2 * running_distance
            fuel_tank_STD -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D10 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D20 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D30 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D40 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance
            fuel_tank_D50 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * running_distance

    # 平日は大学にしか行きません
    else:
        # うちから大学まで7.6kmです．
        total_running += 2 * 7.6
        fuel_tank_STD -= fuel_consumptionPer1km * 2 * 7.6
        fuel_tank_D10 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * 7.6
        fuel_tank_D20 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * 7.6
        fuel_tank_D30 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * 7.6
        fuel_tank_D40 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * 7.6
        fuel_tank_D50 -= fuel_consumptionPer1km * 2 * 7.6

    list_days.append(i)
    list_totaldist.append(total_running)
    list_fueltank_STD.append(fuel_tank_STD)
    list_refueltimes_STD.append(refueling_times_STD)
    list_totalcost_STD.append(total_cost_STD)
    list_gasprice.append(gas_price)

    list_fueltank_D10.append(fuel_tank_D10)
    list_refueltimes_D10.append(refueling_times_D10)
    list_totalcost_D10.append(total_cost_D10)

    list_fueltank_D20.append(fuel_tank_D20)
    list_refueltimes_D20.append(refueling_times_D20)
    list_totalcost_D20.append(total_cost_D20)

    list_fueltank_D30.append(fuel_tank_D30)
    list_refueltimes_D30.append(refueling_times_D30)
    list_totalcost_D30.append(total_cost_D30)

    list_fueltank_D40.append(fuel_tank_D40)
    list_refueltimes_D40.append(refueling_times_D40)
    list_totalcost_D40.append(total_cost_D40)

    list_fueltank_D50.append(fuel_tank_D50)
    list_refueltimes_D50.append(refueling_times_D50)
    list_totalcost_D50.append(total_cost_D50)

print("******************* 基本戦略（自身の給油行動）*******************")
print("トータルコスト（￥）：" + str(total_cost_STD))
print("総走行距離（Km）：" + str(total_running))
print("総給油回数  :" + str(refueling_times_STD))
print("総給油量（L）：" + str(total_amountOfrefuel_STD))

print("******************* 最適停止規則（D10）*******************")
print("トータルコスト（￥）：" + str(total_cost_D10))
print("総走行距離（Km）：" + str(total_running))
print("総給油回数  :" + str(refueling_times_D10))
print("総給油量（L）：" + str(total_amountOfrefuel_D10))

print("******************* 最適停止規則（D20）*******************")
print("トータルコスト（￥）：" + str(total_cost_D20))
print("総走行距離（Km）：" + str(total_running))
print("総給油回数  :" + str(refueling_times_D20))
print("総給油量（L）：" + str(total_amountOfrefuel_D20))

print("******************* 最適停止規則（D30）*******************")
print("トータルコスト（￥）：" + str(total_cost_D30))
print("総走行距離（Km）：" + str(total_running))
print("総給油回数  :" + str(refueling_times_D30))
print("総給油量（L）：" + str(total_amountOfrefuel_D30))

print("******************* 最適停止規則（D40）*******************")
print("トータルコスト（￥）：" + str(total_cost_D40))
print("総走行距離（Km）：" + str(total_running))
print("総給油回数  :" + str(refueling_times_D40))
print("総給油量（L）：" + str(total_amountOfrefuel_D40))

print("******************* 最適停止規則（D50）*******************")
print("トータルコスト（￥）：" + str(total_cost_D50))
print("総走行距離（Km）：" + str(total_running))
print("総給油回数  :" + str(refueling_times_D50))
print("総給油量（L）：" + str(total_amountOfrefuel_D50))

上記プログラムでは，年間給油コスト・総走行距離，総給油回数，総給油量を評価項目とし，標準出力へ出力することとしました．

シミュレーション結果

では早速結果を見ていきましょう．

年間給油コスト・総走行距離，総給油回数，総給油量の比較

標準出力から得られたシミュレーション結果は，このようになりました．

給油にかかるトータルコストが最安値となったのは，戦略D20でした．
つまり，365日を20日区切りに考えて，最適停止問題を適応すると，年間給油コストが最安になります．

現在の給油行動との年間給油コストの差額は，1000円近いので，ランチ一回分節約できることがわかりました．ただ，給油回数がどうしても多くなってしまうので，ネックですね．笑

ガソリン代の価格の推移

続いて，365日間でガソリンの価格がどのように推移していったのかを，グラフにて示します．

ガソリン価格の決定方法に関しては，
第一弾：自分の給油行動をモデリングしてみた
に詳しく記載しておりますので，御覧ください．

一年間でそれなりの価格変動があったようです．

総走行距離の時間的な推移

続いて，365日間で総走行距離がどのように推移していったのかを，グラフにて示します．

多少の凸凹がありますが，基本的には総走行距離は時刻（日付）の増加に対して線形に増加していったことがわかります．

直感的な理解と一致しますね．

各戦略における給油回数の時間的な推移

続いて，各戦略において，365日間で総給油回数がどのように推移していったのかを，グラフにて示します．

左上が従来の給油戦略，右上が戦略D10，真ん中左が戦略D20，…となっております．

やっぱり給油回数を減らしたいなら，区切りを長くする必要がありますね．
ただ，それでも従来の給油行動における給油回数にはかないませんが・・・．笑

各戦略におけるタンク内ガソリン残量の時間的な推移

続いて，各戦略において，365日間でタンク内ガソリン残量がどのように推移していったのかを，グラフにて示します．

左上が従来の給油戦略，右上が戦略10，真ん中左が戦略D20，…となっております．

従来の給油戦略以外は，みんなギザギザが激しいですね．

各戦略におけるトータルコストの時間的な推移

最後に，各戦略において，365日間でトータルコストがどのように推移していったのかを，グラフにて示します．

当然，給油したタイミングで，トータルコストがガツン！と増加するので，階段状になります．最終的なトータルコストだけを見たい場合は標準出力の内容だけを見たほうがわかりやすいですね．笑

Output勉強会の紹介

はじめまして，自己紹介が遅れてすみません，西山 幸寛と申します．

（恥ずかしながら，キメ顔の自分の写真です．笑）

私は，愛知県立大学の同級生やOB（現在，楽天のエンジニア）たちと，『Output勉強会』という団体を運営しております．活動の様子の写真は下記の通りです．

今回，東海地方のエンジニアの卵さんたちと，交流ができる機会が欲しく，Output勉強会の存在を告知しました．興味があるかたはぜひ，ご連絡ください．

共同メンバー

Qiitaのこれまでの一連の記事の内容は，下記のメンバーとの積極的な議論の末に完成したものです．これまでの一連の記事を面白いと思っていただけたのであれば，他の2人のメンバーのQiitaの記事も御覧いただけると幸いです．

RやPythonを用いたシミュレーションや，多変量解析を強みとしている
辻和樹（Nakubaru）の記事

RubyやPHP，Pythonを用いたアプリケーション開発を強みとしている
森友哉の記事

応援のほど，よろしくお願いいたします．

おわりに

今回の記事では，最適停止問題（結婚問題）の考え方をガソリンの給油行動に適応し，その時の効果についてシミュレーション科学的に検証してきました．

具体的には，次の5つの戦略を用いて，
１．365日を10日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D10)
２．365日を20日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D20)
３．365日を30日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D30)
４．365日を40日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D40)
５．365日を50日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D50)
従来の給油行動における，年間給油コスト・総走行距離，総給油回数，総給油量を比較してきました．

その結果ですが，給油回数がアホみたいに増えますが，(17回から87回に増加)
365日を20日区切りに考えて，最適停止問題を適応する戦略(D20)を適応すれば，
年間給油コストを1000円以上も抑えることができることがわかりました．笑

給油回数を取るか，年間給油コストを取るか，
どっちを取るかはあなた次第ですね・・・．笑