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はてなキーワード: SHiftとは
列挙してみたらとても実用性のあるソフトじゃないんだけど、何を思ってマイクロソフトはこんなもん自信満々でデフォルトのチャットシステムとしてお出ししてるんだろう？頭おかしいのか？
これのWindowsデスクトップ版アプリが昔はショートカットキーでどこからでもすぐ最前面に呼び出せるって機能があって、
例えばalt+shift+zで最前面に出てきて、もう一度押すと瞬時にタスクトレイに隠れる感じ
これめっちゃ重宝してたんだけど、
結構前に新バージョンが出てきてからこの機能が完全になくなってしまった
で、未だに旧バージョン使い続けてるんだけど、サポートとかは完全に終わってるしPC変える度に古いインストーラーを利用してインストールしなきゃだしなかなか面倒くさい
「特定のショートカットキーで特定のアプリを最前面に出現させ、もう一度押すとタスクトレイに隠す」ってあったら便利だよなーって思うんだけど、どうにかする手段ないかね
23年前に開発終了したにもかかわらずいまだ「定番」と呼ばれるアプリがあるらしい
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/1390753.html
駆け出しエンジニアだった20年前、仕事でバイナリ見る機会はあまりなかったけど、TeraTerm、FFFTP、DF（差分比較。インストールが要らないのでサーバー作業で重宝した）あたりはよくお世話になった。当時のフリーソフト作者ってのはマネタイズとか全然考えてなさそうな連中ばかりで、俺もべつだん作者に感謝とかせずに当然みたいな顔して使っていた。今だったらこれくらいの定番ソフト作れたら会社立ち上げて売り抜けて一生遊んで暮らせる目もあると思うが、この現在の風潮を見て昔のフリーソフト開発者たちはどう思ってるんだろうか。裏切られたような気持ちでなければいいんだが。フリーソフトに限らずSHIFT the Oracleとか、Mr. XRAY（Delphi）とか、メーリングリストで親身にアドバイスしてた面々とか、そういう人々って半分は趣味にしても残りの半分は使命感というか、基本的にはアテネの学堂式インターネットコミュニケーションの理想を胸に、金銭的利益を求めずにそれぞれの形でコミュニティに貢献してたんだと思うんだよね。それが俺みたいな木っ端エンジニアとかに散々フリーライドされて、とくに見返りもなく、マネタイズの波にも乗り損ねて、もう年齢的に60手前ってところだと思うんだが、みんなどこでどうしてるんだろう。当時は銭金じゃなかったんだろうけど、いまの銭金一色のネットスケープをどう思ってるんだろう。みんな秀まるお氏くらいには報われてくれてればいいんだが。秀丸は買った。
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この本は5章まであるが、4章と5章はハンズオンであるため、文字としてまとめるのは1から3章に留める。
1章
【コンテナとは】
他のプロセスとは隔離された状態でOS上にソフトウェアを実行する技術
コンテナにはアプリの稼働に必要となるランタイムやライブラリを1つのパッケージとして全て含めることができる。そうすることでアプリの依存関係をすべてコンテナ内で完結できる。
全ての依存関係がコンテナ内で完結するため、オンプレでもクラウドでも起動する。
ステージング環境でテスト済みのコンテナイメージをプロダクション環境向けに再利用することで、ライブラリ差異による環境ごとのテストに必要な工数を削減できる。
サーバー仮想化では、仮想マシンレベルでリソースを分離し、ゲストOS上でアプリが起動する。つまり、アプリだけでなく、ゲストOSを動かすためのコンピューティングリソースが必要。
一方コンテナは、プロセスレベルで分離されてアプリが稼働する。OSから見ると単に１つのプロセスが稼働している扱いになる。
【Dockerとは】
アプリをコンテナイメージとしてビルドしたり、イメージの取得や保存、コンテナの起動をシンプルに行える。
イメージ(アプリケーションと依存関係がパッケージングされる。アプリ、ライブラリ、OS)
レジストリに保存
【Dockerfileとは】
このファイルにコマンドを記述することで、アプリに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定したりする。
1章まとめ、感想
コンテナの登場により、本番・開発環境ごとに1からサーバーを立ててコマンドや設定ファイルを正確に行い、環境差異によるエラーをつぶしていき...というこれまでの数々の労力を減らすことができるようになった。
2章
ECSとEKSがある。
オーケストレーションサービスであり、コンテナの実行環境ではない。
ECSの月間稼働率は99.99%であることがSLA として保証。
デプロイするコンテナイメージ、タスクとコンテナに割り当てるリソースやIAMロール、Cloud Watch Logsの出力先などを指定する。
指定した数だけタスクを維持するスケジューラーで、オーケストレータのコア機能にあたる要素。サービス作成時は起動するタスクの数や関連づけるロードバランサーやタスクを実行するネットワークを指定。
2種類ありECSとFargateがある。 Fargateに絞って書く
Fargateとは
コンテナ向けであるためEC2のように単体では使用できず、ECSかEKSで利用する
サーバーのスケーリング、パッチ適用、保護、管理にまつわる運用上のオーバーヘッドが発生しない。これにより、アプリ開発に専念できるようになる
・コンテナごとにENIがアタッチされるため、コンテナごとにIPが振られるため起動に若干時間がかかる
ECR
・App Runner
利用者がコードをアップロードするだけでコードを実行できるサービス。AWS側で基盤となるコンピューティングリソースを構築してくれるフルマネージドサービス。
App Runner
2021年5月にGA(一般公開)となったサービス。プロダクションレベルでスケール可能なwebアプリを素早く展開するためのマネージドサービス。Githubと連携してソースコードをApp Runnerでビルドとデプロイができるだけでなく、ECRのビルド済みコンテナイメージも即座にデプロイできる。
ECSとFargateの場合、ネットワークやロードバランシング、CI/CDの設定などインフラレイヤに関わる必要があり、ある程度のインフラ知識は必要になる。App Runnerはそれらインフラ周りをすべてひっくるめてブラックボックス化し、マネージドにしていることが特徴である。
ECS Fargateを利用した場合のコスト、拡張性、信頼性、エンジニアリング観点
【コスト】
EC2より料金は割高。ただし、年々料金は下がってきている。
【拡張性】
デプロイの速度 遅め
理由1 コンテナごとにENIが割り当てられるため。ENIの生成に時間がかかる
理由2. イメージキャッシュができないため。コンテナ起動時にコンテナイメージを取得する必要がある。
タスクに割り当てられるエフェメラルストレージは200GB。容量は拡張不可。ただし永続ストレージの容量が必要な場合はEFSボリュームを使う手もある。
割り当て可能リソースは4vCPUと30GB。機械学習に用いるノードのような大容量メモリを要求するホストとしては不向き
【信頼性】
Fargateへのsshログインは不可。Fargate上で起動するコンテナにsshdを立ててsshログインする方法もあるが、セキュアなコンテナ環境にsshの口を開けるのはリスキーである。他にSSMのセッションマネージャーを用いてログインする方法もあるが、データプレーンがEC2の時に比べると手間がかかる。
しかし、2021年3月にAmazon ECS Execが発表され、コンテナに対して対話型のシェルや1つのコマンドが実行可能となった。
Fargateの登場からしばらく経過し、有識者や経験者は増え、確保しやすい。
多数のユーザーに使ってもらう
CI/CDパイプラインを形成し、アプリリリースに対するアジリティを高める
各レイヤで適切なセキュリティ対策（不正アクセス対策、認証データの適切な管理、ログ保存、踏み台経由の内部アクセス）を施したい
2章まとめ、感想
AWSが提供するコンテナサービスにはいくつかあり、なかでもFargateというフルマネージドなデータプレーンがよく使われている。ホスト管理が不要でインフラ関連の工数を削減できる一方、EC2より料金が高く、起動に若干時間がかかるのが難点である。
3章
この章では運用設計、ロギング設計、セキュリティ設計、信頼性設計、パフォーマンス設計、コスト最適化設計について述べている。
Fargate利用時のシステム状態を把握するためのモニタリングやオブザーバビリティに関する設計、不具合修正やデプロイリスク軽減のためのCI/CD設計が必要である。
モニタリングとは
システム内で定めた状態を確認し続けることであり、その目的はシステムの可用性を維持するために問題発生に気づくこと
オブザーバビリティとは
オブザーバビリティの獲得によって、原因特定や対策の検討が迅速に行えるようになる
・cloud watch logs
・Firelens
AWS以外のサービスやAWS外のSaaSと連携することも可能
Firehoseを経由してS3やRed shift やOpenSearch Serviceにログを転送できる
fluent bitを利用する場合、AWSが公式に提供しているコンテナイメージを使用できる
- ソフトウェアやライブラリの脆弱性は日々更新されており、作ってから時間が経ったイメージは脆弱性を含んでいる危険がある。
- 方法
脆弱性の有無はECRによる脆弱性スキャン、OSSのtrivyによる脆弱性スキャン
継続的かつ自動的にコンテナイメージをスキャンする必要があるため、CI/CDに組み込む必要がある。しかし頻繁にリリースが行われないアプリの場合、CICDパイプラインが実行されず、同時にスキャンもなされないということになるため、定期的に行うスキャンも必要になる。
cloud watch Eventsから定期的にLambdaを実行してECRスキャンを行わせる（スキャン自体は1日1回のみ可能）
Fargateの場合、サービス内部のスケジューラが自動でマルチAZ構成を取るため、こちらで何かする必要はない。
・障害時切り離しと復旧
ECSはcloud watchと組み合わせることでタスク障害やアプリのエラーを検知できるうえに、用意されてるメトリクスをcloud watchアラームと結びつけて通知を自動化できる
ALBと結びつけることで、障害が発生したタスクを自動で切り離す
AWS内部のハードウェア障害や、セキュリティ脆弱性があるプラットフォームだと判断された場合、ECSは新しいタスクに置き換えようとするその状態のこと。
Fargateの場合、アプリはSIGTERM発行に対して適切に対処できる設定にしておかなくてはならない。そうしておかないとSIGKILLで強制終了されてしまう。データ不整合などが生じて危険。
ALBのリスナールールを変更し、コンテンツよりもSorryページの優先度を上げることで対処可能
自動でクォータは引き上がらない
cloud watch メトリクスなどで監視する必要がある。
パフォーマンス設計で求められることは、ビジネスで求められるシステムの需要を満たしつつも、技術領域の進歩や環境の変化に対応可能なアーキテクチャを目指すこと
利用者数やワークロードの特性を見極めつつ、性能目標から必要なリソース量を仮決めする
FargateはAutoscalingの利用が可能で、ステップスケーリングポリシーとターゲット追跡スケーリングポリシーがある。どちらのポリシー戦略をとるかを事前に決める
既存のワークロードを模倣したベンチマークや負荷テストを実施してパフォーマンス要件を満たすかどうかを確認する
・スケールアウト
サーバーの台数を増やすことでシステム全体のコンピューティングリソースを増やそうとする概念。可用性と耐障害性が上がる。既存のタスクを停止する必要は原則ない。
スケールアウト時の注意
・Fargate上のECSタスク数の上限はデフォルトでリージョンあたり1000までであること。
ECSタスクごとにENIが割り当てられ、タスク数が増えるごとにサブネット内の割当可能なIPアドレスが消費されていく
Application Autoscaling
Cloud Watchアラームで定めたメトリクスの閾値に従ってスケールアウトやスケールインを行う
CPU使用率が60~80%ならECSタスク数を10%増加し、80%以上なら30%増加する、という任意のステップに従ってタスク数を増減させる
指定したメトリクスのターゲット値を維持するようなにスケールアウトやスケールインを制御する方針
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この本は5章まであるが、4章と5章はハンズオンであるため、文字としてまとめるのは1から3章に留める。
1章
【コンテナとは】
他のプロセスとは隔離された状態でOS上にソフトウェアを実行する技術
コンテナにはアプリの稼働に必要となるランタイムやライブラリを1つのパッケージとして全て含めることができる。そうすることでアプリの依存関係をすべてコンテナ内で完結できる。
全ての依存関係がコンテナ内で完結するため、オンプレでもクラウドでも起動する。
ステージング環境でテスト済みのコンテナイメージをプロダクション環境向けに再利用することで、ライブラリ差異による環境ごとのテストに必要な工数を削減できる。
サーバー仮想化では、仮想マシンレベルでリソースを分離し、ゲストOS上でアプリが起動する。つまり、アプリだけでなく、ゲストOSを動かすためのコンピューティングリソースが必要。
一方コンテナは、プロセスレベルで分離されてアプリが稼働する。OSから見ると単に１つのプロセスが稼働している扱いになる。
【Dockerとは】
アプリをコンテナイメージとしてビルドしたり、イメージの取得や保存、コンテナの起動をシンプルに行える。
イメージ(アプリケーションと依存関係がパッケージングされる。アプリ、ライブラリ、OS)
レジストリに保存
【Dockerfileとは】
このファイルにコマンドを記述することで、アプリに必要なライブラリをインストールしたり、コンテナ上に環境変数を指定したりする。
1章まとめ、感想
コンテナの登場により、本番・開発環境ごとに1からサーバーを立ててコマンドや設定ファイルを正確に行い、環境差異によるエラーをつぶしていき...というこれまでの数々の労力を減らすことができるようになった。
2章
ECSとEKSがある。
オーケストレーションサービスであり、コンテナの実行環境ではない。
ECSの月間稼働率は99.99%であることがSLA として保証。
デプロイするコンテナイメージ、タスクとコンテナに割り当てるリソースやIAMロール、Cloud Watch Logsの出力先などを指定する。
指定した数だけタスクを維持するスケジューラーで、オーケストレータのコア機能にあたる要素。サービス作成時は起動するタスクの数や関連づけるロードバランサーやタスクを実行するネットワークを指定。
2種類ありECSとFargateがある。 Fargateに絞って書く
Fargateとは
コンテナ向けであるためEC2のように単体では使用できず、ECSかEKSで利用する
サーバーのスケーリング、パッチ適用、保護、管理にまつわる運用上のオーバーヘッドが発生しない。これにより、アプリ開発に専念できるようになる
・コンテナごとにENIがアタッチされるため、コンテナごとにIPが振られるため起動に若干時間がかかる
ECR
・App Runner
利用者がコードをアップロードするだけでコードを実行できるサービス。AWS側で基盤となるコンピューティングリソースを構築してくれるフルマネージドサービス。
App Runner
2021年5月にGA(一般公開)となったサービス。プロダクションレベルでスケール可能なwebアプリを素早く展開するためのマネージドサービス。Githubと連携してソースコードをApp Runnerでビルドとデプロイができるだけでなく、ECRのビルド済みコンテナイメージも即座にデプロイできる。
ECSとFargateの場合、ネットワークやロードバランシング、CI/CDの設定などインフラレイヤに関わる必要があり、ある程度のインフラ知識は必要になる。App Runnerはそれらインフラ周りをすべてひっくるめてブラックボックス化し、マネージドにしていることが特徴である。
ECS Fargateを利用した場合のコスト、拡張性、信頼性、エンジニアリング観点
【コスト】
EC2より料金は割高。ただし、年々料金は下がってきている。
【拡張性】
デプロイの速度 遅め
理由1 コンテナごとにENIが割り当てられるため。ENIの生成に時間がかかる
理由2. イメージキャッシュができないため。コンテナ起動時にコンテナイメージを取得する必要がある。
タスクに割り当てられるエフェメラルストレージは200GB。容量は拡張不可。ただし永続ストレージの容量が必要な場合はEFSボリュームを使う手もある。
割り当て可能リソースは4vCPUと30GB。機械学習に用いるノードのような大容量メモリを要求するホストとしては不向き
【信頼性】
Fargateへのsshログインは不可。Fargate上で起動するコンテナにsshdを立ててsshログインする方法もあるが、セキュアなコンテナ環境にsshの口を開けるのはリスキーである。他にSSMのセッションマネージャーを用いてログインする方法もあるが、データプレーンがEC2の時に比べると手間がかかる。
しかし、2021年3月にAmazon ECS Execが発表され、コンテナに対して対話型のシェルや1つのコマンドが実行可能となった。
Fargateの登場からしばらく経過し、有識者や経験者は増え、確保しやすい。
多数のユーザーに使ってもらう
CI/CDパイプラインを形成し、アプリリリースに対するアジリティを高める
各レイヤで適切なセキュリティ対策（不正アクセス対策、認証データの適切な管理、ログ保存、踏み台経由の内部アクセス）を施したい
2章まとめ、感想
AWSが提供するコンテナサービスにはいくつかあり、なかでもFargateというフルマネージドなデータプレーンがよく使われている。ホスト管理が不要でインフラ関連の工数を削減できる一方、EC2より料金が高く、起動に若干時間がかかるのが難点である。
3章
この章では運用設計、ロギング設計、セキュリティ設計、信頼性設計、パフォーマンス設計、コスト最適化設計について述べている。
Fargate利用時のシステム状態を把握するためのモニタリングやオブザーバビリティに関する設計、不具合修正やデプロイリスク軽減のためのCI/CD設計が必要である。
モニタリングとは
システム内で定めた状態を確認し続けることであり、その目的はシステムの可用性を維持するために問題発生に気づくこと
オブザーバビリティとは
オブザーバビリティの獲得によって、原因特定や対策の検討が迅速に行えるようになる
・cloud watch logs
・Firelens
AWS以外のサービスやAWS外のSaaSと連携することも可能
Firehoseを経由してS3やRed shift やOpenSearch Serviceにログを転送できる
fluent bitを利用する場合、AWSが公式に提供しているコンテナイメージを使用できる
- ソフトウェアやライブラリの脆弱性は日々更新されており、作ってから時間が経ったイメージは脆弱性を含んでいる危険がある。
- 方法
脆弱性の有無はECRによる脆弱性スキャン、OSSのtrivyによる脆弱性スキャン
継続的かつ自動的にコンテナイメージをスキャンする必要があるため、CI/CDに組み込む必要がある。しかし頻繁にリリースが行われないアプリの場合、CICDパイプラインが実行されず、同時にスキャンもなされないということになるため、定期的に行うスキャンも必要になる。
cloud watch Eventsから定期的にLambdaを実行してECRスキャンを行わせる（スキャン自体は1日1回のみ可能）
Fargateの場合、サービス内部のスケジューラが自動でマルチAZ構成を取るため、こちらで何かする必要はない。
・障害時切り離しと復旧
ECSはcloud watchと組み合わせることでタスク障害やアプリのエラーを検知できるうえに、用意されてるメトリクスをcloud watchアラームと結びつけて通知を自動化できる
ALBと結びつけることで、障害が発生したタスクを自動で切り離す
AWS内部のハードウェア障害や、セキュリティ脆弱性があるプラットフォームだと判断された場合、ECSは新しいタスクに置き換えようとするその状態のこと。
Fargateの場合、アプリはSIGTERM発行に対して適切に対処できる設定にしておかなくてはならない。そうしておかないとSIGKILLで強制終了されてしまう。データ不整合などが生じて危険。
ALBのリスナールールを変更し、コンテンツよりもSorryページの優先度を上げることで対処可能
自動でクォータは引き上がらない
cloud watch メトリクスなどで監視する必要がある。
パフォーマンス設計で求められることは、ビジネスで求められるシステムの需要を満たしつつも、技術領域の進歩や環境の変化に対応可能なアーキテクチャを目指すこと
利用者数やワークロードの特性を見極めつつ、性能目標から必要なリソース量を仮決めする
FargateはAutoscalingの利用が可能で、ステップスケーリングポリシーとターゲット追跡スケーリングポリシーがある。どちらのポリシー戦略をとるかを事前に決める
既存のワークロードを模倣したベンチマークや負荷テストを実施してパフォーマンス要件を満たすかどうかを確認する
・スケールアウト
サーバーの台数を増やすことでシステム全体のコンピューティングリソースを増やそうとする概念。可用性と耐障害性が上がる。既存のタスクを停止する必要は原則ない。
スケールアウト時の注意
・Fargate上のECSタスク数の上限はデフォルトでリージョンあたり1000までであること。
ECSタスクごとにENIが割り当てられ、タスク数が増えるごとにサブネット内の割当可能なIPアドレスが消費されていく
Application Autoscaling
Cloud Watchアラームで定めたメトリクスの閾値に従ってスケールアウトやスケールインを行う
CPU使用率が60~80%ならECSタスク数を10%増加し、80%以上なら30%増加する、という任意のステップに従ってタスク数を増減させる
指定したメトリクスのターゲット値を維持するようなにスケールアウトやスケールインを制御する方針
キー操作，マウス操作を代行させたいならPyAutoGUIを使うと良い。
Windows+shift+Sでクリックさせたいボタンとかテキストボックスとかのスクショを取って保存しておき、locateCenterOnScreenにその画像を渡して帰ってきた座標をクリックすれば自動化が出来る。
日本語入力させるときはpyperclipでクリップボードを操作し、Ctrl+Vで貼り付けるとよい
と書いて拡張子".bat"でpythonファイルの横に保存すれば良い
PythonでGUIを組むならPySimpleGUIを使えばいい
そんでボタン押したときのアクションに実行したい関数を割り当ててやれば良い
定型的なデータ処理をしたいのならJupyternotebookを使うと良い
ただし結構な熟練がいるのでお察しの通り大抵の場合ExcelとVBAでゴニョゴニョしたほうが速い。
Pythonの無言ブクマをよく見かけるのでネットワークに続いてちょっと書いてみることにしました。
東大・京大のコンテンツが初心者向けでおススメという言説を見かけるのだけど、これは本当だろうか。私は人を選ぶのではないかと考えています。
あれは確かによくまとまっているし、初心者向けに制作されてはいるのだとは思うのですが「大学の学生に向けた授業で用いる」内容だということを失念して手放しで称賛しているきらいがあるなと。
私としてはあの資料は以下の前提で用意されていると考えています。
とはいえ、資料を読んだ時の理解度など人それぞれですから、私が勝手にそう思っているだけなのかもしれません。
あの資料が本当に初学者である自分に向いた資料であるのか。挫折せずに続けられそうか。それは10分やってみたらわかると思います。
なのでまずは10分だけでもいいので実際に試してみて欲しいです。
なお、10分というのは、Google アカウントをお持ちの方限定で、AndroidもGmailなど、Googleのアカウントなんて持ってないぜという方は、アカウント作成にプラス10分割くか、Googleに与したくないということであれば似たような環境であるAnacondaを導入してJupyterNotebookを起動させるかのいずれかで試してください。
後者はnotebook立ち上げる前にめんどくさくて嫌になる可能性があるけど、ポリシーの問題だから仕方ないよね。
Pythonの実行環境は色々なパターンが増えましたが、2021年現在で一番お手軽に試せる環境は Google Colab です。異論は認めない。そしていまんとこ無料なので安心して欲しい。
Google Colab：https://colab.research.google.com/
アクセスすると「Colaboratory へようこそ」というページにたどり着きます。
タイトルの直下にメニューが並んでおり、そこから「ファイル」⇒「ノートブックを新規作成」と選ぶだけで新しいノートブックが開きます。このノートブックというのが Python を実行するための環境になります。
もしGoogleアカウントにログインしていない場合、ここでログイン処理が間に挟まるので、その場合は粛々とログインするだけでOKです。
再生ボタンのようなアイコンと、その横にテキストボックスが表示されたと思います。このテキストボックスは「セル」と呼称します。Excelと同じですね。
これは所謂Jupyter Notebookというもので、Google Colabのカスタマイズが施された専用バージョンです。
では、このテキストボックスにまず「1+1」と書いて実行してみましょう。
実行は再生のアイコンをクリックするか[Shift]+[Enter]キーを押下するかのいずれかで行なえます。
結果として2と出れば完璧です。
下にもう1個セルが出てきたと思います。今度は次の2行書いて実行してみましょう。
msg_text = "Hello World!"
print(msg_text)
所謂Hello Worldですね。文字列が表示されたと思います。
ここでお気づきかも知れませんが、最初の1+1はprint()を省いても結果が出力されました。
実はGoogle Colab（とその元になったJupyter Notebook）では、print()を書かなくてもセルの最後の結果を表示してくれる機能があります。
これはPython標準機能ではありませんので、その点にはご注意ください。基本的にはprint()などの表示するための関数が必要で、セルで実行する際には例外であると覚えておいてください。
さて、これでPythonを実行する環境が整いました。多分ここまで5分も掛からずに実践できたと思いますがいかがでしょうか。
Pythonプログラミング入門： https://utokyo-ipp.github.io/
この中から以下の2つをGoogle Colabに写経しつつ実施いただきたいと思います。残り時間でぎりぎり終わるところまででひとまずいいかなと思います。10分頑張ってみましょう。
いかがでしょう。Python楽しそうだと思えたでしょうか。このまま学習を進められそうでしょうか。
まず、このまま続けられそうであれば、この資料は向いている（素養がある）のだと考えます。上記で飛ばした以下の項番も含めて順番に項目をやってください。
私見ですが、この資料は学習順序も考えてまとめられた資料と思われるので、つまみ食い的に興味があるところだけというのは余りおすすめしません。
一歩ずつ進めていきましょう。それだけでPythonの入門は可能です。がっつり時間を割けるなら1週間もあれば入門できてしまうでしょう。
一方で、ちょっと無機質すぎて読みすすめるのに飽きてきたという方もいるのではないでしょうか。必要最低限の情報だけずっと読みすすめるって意外としんどいものです。
そんな人は、少しお金はかかりますが、やはり教科書の類を購入することをおすすめします。
体系的にまとめつつコラムなどを挟むことで読み進めやすいように配慮されたもので、挫折せずに最低限の知識を得るための最初の一歩としては、やはり書籍が良いでしょう。
初心者向けに漫画形式にした入門書もありますし、網羅的にまとまった教科書系も人気があります。
まずは最初の一歩だけ、必要最小限の知識を得るための電子書籍であればこんな本もあります。
https://amzn.to/3lOodKF：Pythonに興味はあるけれどもはじめの一歩をなかなか踏み出せないでいる人のためのPython「超基礎編」
Kindle Unlimited 対象なのでPrime Reading 加入者であれば無料で読めるのでお手に取ってみませんか。
これで駄目そうなら「マンガでざっくり学ぶPython」が良いのではないかなと思います。
https://amzn.to/3aL0819：マンガでざっくり学ぶPython（パイソン）
京都大学の資料も拝見しました。こちらも内容としてはそれなりの網羅性があり、脱・初心者にむけた内容にまとまっているとは思います。
難点はやはりアカデミックすぎるかなというところです。
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/1/Version2020_02_13_01.pdf
東大も京大も「一般的な初学者」向けかというところに疑問符をつけたいのです。2冊目、3冊目辺りの知識強化として用いるのが良いかなというのが個人的な見解で、1冊目はもう少しやさしい内容から始めるというのが良いと考えています。
また、ゼロからの知識習得というものは Web の1ページをつまみ食いしつつ覚えるというのは結構難しくて、それなりに体系化されたまとまった情報を順番に辿るのが近道だという風に私は考えています。
1. 初学者向けのかんたんな Python 本を買う（変数・関数辺りが理解でき、イラストなども交えているのが理想的）
2. 知識補強として京大資料 または東大資料を参照し、復習しつつ 項番1 の本では得られなかった知識の補強を行う（ここで脱・初心者を果たせる）
3. 自分が本当に目指したい分野の知識習得にあたる（項番 2 までで得られるのは汎用的な基礎知識である。画像編集や機械学習・深層学習などはほぼ含まれていない）
そして、項番 1 の候補で挙げた本も250円（Kindle Unlimited対象）と、1,574円です。時給換算で2時間分程度の費用で、右往左往せずに目的地に目指して進むことができると考えたら、そこまで高い買い物でもないのではないかなと考えています。
投げ出したくなるような学習方式に敢えて挑んで、その通り放置してしまうのが一番勿体ないなと思い、この記事を作成いたしました。
なんとなくググったらたどり着きました。Python Japanという老舗のサイトで初心者向けコンテンツを掲載しています。京大/東大の資料より先にこちらを試したほうが良いかなと考えます。試しに覗いてみてください。
ゼロからのPython入門講座：https://www.python.jp/train/index.html
他にも有益なコンテンツが出てくるでしょうから、コンテンツの個人的な評価を anond:20211023221206 の記事にまとめることにしました。
3面マルチウィンドウだから真ん中の画面の両端でマウスのスナップが効かんのじゃ
ちなみに別画面への移動のshift+win+左右は使ってたが、同画面中のは失念してた
昔からATOK使ってるんだけど、ついこの前「Azure」って打ち込もうとしたら
「あず」に反応して推測候補に「あずにゃんとドキドキ痴漢電車」って出てきて死ぬかと思った
遠隔会議で画面共有とかしてるときにこれ出てきたらマジ死んでた
辞書登録したわけじゃないんだけど確定履歴から勝手に推測候補に出してくれるんだよね
確定履歴から削除したけど、よく考えたらこの日記書いたことでまた推測候補に出てくるはずだからちゃんと消しておかないとダメか
てか、他にも似たような単語無いか確認したいんだけどどうすればいいんだ・・・
もちろん分けてるんだよ！
ただ、ATOK Passport使うとATOK Syncっていう便利機能があって複数のマシンで設定を共有できるんだよね。
そんで辞書も共有されてることは分かってたから辞書登録に変な単語は入れないようにしてたけど
まさか確定履歴からの推測候補まで共有されてるとは知らなかった
そして例の同人はもう10年ぐらい前だしもう見てもいないんだけどそんぐらい前の確定履歴が参照されたっぽい
なぜその同人雑誌の名前を打ち込んだのかは分からんが、お世話になったのは確かだ
Shift+Aから始めれば英単語モードになるのはもちろん知ってるし、普段はそうやって使う
そんでazureって打ち込みたいときはIMEをOFFにしてから打ち込む
不幸（？）なことにIMEをOFFにし忘れて更にazuまで打ち込んだときにタイピングを止めたから発覚した
今のうちに見つけられて良かったと思おう
もう20年以上パソコンを使って仕事してるけど、高いマウスを買う気持ちだけが理解できない。
今使ってるのはロジクールのG300S。
9ボタンマウスで、通常の右左、スクロールとホイルクリック、進む、戻る以外にあと4つボタンがあって、設定で好きなボタンをアサインできる。
自分はctrlとshift、コピーとペーストを割り当てて使っているのだけど、これがめちゃくちゃ捗る。（dpi変更は使わないので別のボタンを割り当てている。）
有線だけどゲーミングマウスということもあって、反応もめちゃくちゃよく、しかもセールだと2000円を切るので、いつも予備を２～３個持ちながら使っている。
といっても、数年使ってきて使えなくなるほど壊れたことはない。（ホイールクリックが使えなくなったことがあったが、飛び出した部品を削ったら直った。）
FPSとかゲームで使うならもっとたくさんの機能ってなるかもしれないけど、デスクワークで高いマウスを買う必要ってある？
・dpiが細かくてなめらか
・重さがあって動きがなめらか
・ワイヤレスで低遅延
・背面がタッチパッド
・デザインが秀逸
・シリアルナンバー入り
・サポートが手厚い
・保証期間が長い
・国内産
・なんか光る
・なんかしゃべる
・ダイヤが埋まってる
・素材が主に有機物
・非常食になる
・もはや家族
うーん。
増田やTogetter、NHKに寡占されているはてなブックマークだが、めったにブクマされないサイトからホットエントリ入りしてくるウェブページはとても面白いコンテンツなんじゃなかろうかと思って調べてみた。
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
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リンダ・グラットン『LIFE SHIFT』では、各業界の市場成長や機械化の可能性をもとに予測すると、これからの時代に雇用数が減っていく職種は①機械操作／肉体労働、②製造、③事務／管理部門、④セールス、⑤管理職の5職種で、伸びるのは①介護、②警備、③専門職、④技術職、⑤食品／清掃の5職種とされている。
③事務はかなり置き換わってる印象。
同じく会社経営だけど、元増田とはだいぶ意見が違うので簡単に書いてみる。
①最低賃金をめぐる経済学的な議論には、色々な立場がある。理論経済学的には、最低賃金を設定することで、死荷重（最低賃金以下での雇用機会の損失による非効率）が発生し、労働市場の効率が悪くなり、社会全体の効用が下がる、という予測が導き出されるけど、統計上はこの死荷重による負のインパクトははっきり観測されていない。最低賃金の存在が労働市場を歪めているという実証的な研究結果はない。
②最低賃金という制度の重要なポイントは「地域内では一律に設定される」という平等性にある。つまり、輸出中心の産業（海外の労働力コストと直接競争する産業）を除いたドメスティックな業種では、自社もその競合業種も、労働力の調達コストにおいてみんな同条件の上方シフトを被る。これは、各企業がこれまでと同じ収益性と雇用を維持し、同じ水準のサービスを提供しようとした場合、そのコスト上昇をすべて販売価格に転嫁しても競争力を失う可能性は低い、ということでもある。労働コストの上昇分を販売価格に転嫁しない企業があるとすれば、「企業の収益性を下げてでもシェアを取る」という選択をしたからで、これは人件費に限らず部材調達やその他諸経費の値上げなど、原材料費や外部経費のすべてに妥当する話だ。最低賃金に固有の問題ではないし、いずれは市場の機能によって均衡する。
→これは短期的には正しい。人員1人あたりに期待される労働生産性が上がり、その水準に満たない人は雇用できなくなる。一方で、長期的には正しくない。最低賃金が上昇すると、社会全体での労働財の単位価値が上がり、それによって「時給1500円の仕事」の水準が相対的に下がるからだ。
→労基法を遵守している企業なら、上のやつは不利益変更だからそもそもできない。普通の正規雇用社員の給与体系では、生産性の高い（職位が上、業績が良い）人材の給与が下がって、生産性の低い人材の給与が上がるような人件費の調整はできない。
元増田は、最低賃金アップを「生産性の高い／低い労働者間のバランスを変える問題」としてとらえているようだけど、認識がズレていると思う。ぶっちゃけ、単位労働の価格が上がることによって労働者間のバランスはほとんど変わらない。労働コストが上昇したときに企業が取り組むのは「労働集約的なタスクを、技術集約/資本集約的なタスクに振り替える」ことだ。労働コストが上がると、いままで人間がやってた仕事の中に、設備投資して機械化したりロボット化したりICT化して人を減らすほうが低コストになる仕事が増える。しかもその仕事は、必ずしもブルーカラー労働というわけではない。リンダ・グラットン『LIFE SHIFT』では、各業界の市場成長や機械化の可能性をもとに予測すると、これからの時代に雇用数が減っていく職種は①機械操作／肉体労働、②製造、③事務／管理部門、④セールス、⑤管理職の5職種で、伸びるのは①介護、②警備、③専門職、④技術職、⑤食品／清掃の5職種とされている。
→上で書いた通り、最低賃金アップは「生産性の高い／低い労働者のあいだの力関係を変える問題」ではない。最低賃金が変えるのは「人的労働と機械化のあいだの力関係」で、その影響はスキルの高低や学歴や職歴には関係なく、その職種の主なタスクの定型性が高い（機械化と相性がよい）かどうかによって決まる。だから、セールスだって管理職だって失業する。
→労働コストが上がると、労働者にはそれ相応の労働生産性を獲得してもらわないといけなくなるので、人材教育の重要性が高まる。社会変化によってスキルの陳腐化が加速しても、やっぱり人材教育の重要性は高まる。だから文科省も産業界もやたらとリカレント教育と言い始めている。そもそも未経験者を職業訓練しなければ、既存社員はどんどん高齢化して離脱していく。いまは経験年数の長いハイスキル人材の流動性もすごく高まっていて（顧問名鑑などの高度人材紹介業がそういった人材を活用している）、そういった人材を今の雇用条件で繋ぎ止めることは難しくなっていく。だから企業経営者として、将来的に職業訓練機会を減らしていくイメージが全く湧かない。逆にどれだけきちんと教育できるかを常に意識している。
→失業保険は一時的な問題だからここでは措いておこう。生活保護については、最低賃金の改定は、生活保護の支給条件である「最低生活費以下の収入」に対して正のインパクトも負のインパクトも及ぼす。たとえば最低賃金を500円にした場合、月20日フルタイムで働くパートタイマーの月収は8万円となり、現在の首都圏の最低生活費（約12万円）を下回る。最低賃金を下げることで、いまコンビニやスーパーや工場などで最低賃金で働いている非正規労働者が、みんな生活保護の潜在的対象になってしまう。逆に最低賃金がアップすることで、この最低生活費以上の収入を得て生活保護を脱することができる人々も出てくるだろう。
最後に陰謀論的な読み解きをしているけど、その前にこういう個別の論点をきっちり検証していったほうがいいよ。それが経営者の仕事。間違った前提で間違った舵取りをして、従業員を不幸な目に遭わせてはいけない。
