pythonプログラミングのオーソドックスな書き方を知ろう

2025年8月15日 2025年8月15日 nakahara_takahiro

今回の水曜日のクラブ活動は、盆なので参加者が少なめです。それでも、それぞれの課題に取り組ました。

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タイピング練習とアルゴロジックはいつものとおりです。

アルゴ2は、違う問題でも答えが同じになることも。これって面白いなあと思っています。

ひさしぶりに教材の写経をやりました。横で見ていると、キー入力の速いこと。日頃のタイピング練習の成果です。

さて、この教材の悪いところは、追加コードや修正コードの指示が不明瞭なことです。わたしも一通り写経してみましたが、最後の方になればなるほどわかりにくくなります。コメントもしっかり入力して、本文を丁寧に読めばわかるものの、早く動かしたいから飛ばすよね～と、思います。

で、やっぱり「どこを修正していいかわからない」という質問が出ました。はい、ドキュメントをきちんと読みましょう。この教材のクセを教えた上で、きちんと読む重要性を説きました。

それから、うまく動かないときのコーディングミスを探し方。printデバッグを教えたり、変数から探すべきポイントを絞ったり、そんなテクニックを伝えました。

一朝一夕でできるものではないけれど、丁寧な繰り返しで上達するのです。がんばれ。

こちらは画像生成AIに画像を作らせるためのプロンプトを、生成AIに作らせているところです。

何を言っているのか、ちょっと聴いた限りでは意味不明です。順を追って説明します。

画像生成AIで画像生成するためには、文字（言葉）で画像を説明する必要があります。これが、「画像生成のためのプロンプト」です。

ところが、「画像生成のためのプロンプト」は、クセがあってなかなか簡単に作れません。そこで、ChatGPTなどの大規模言語モデルを使って「画像生成のためのプロンプト」を作らせます。

さらに、画像生成AIは日本語プロンプトより英語プロンプトのほうが、望んだ結果を得られることが多いのです。英語でスムーズにプロンプトが書ければ良いけれど、なかなかそうはいかず。これは、大規模言語モデルの得意なところです。

あとは、出来た英語プロンプトを、画像生成AIに食わせます。

一回で望む結果にはならないので、何度か修正します。このとき、英語を読みながら修正を加えていくのです。

学校の勉強と違って、自分の作りたい画像のためなので、楽しく英語を使っております。