ポリモーフィズム（polymorphism）とは
ポリモーフィズム（polymorphism）について解説しています。 オブジェクト指向プログラミング（object-oriented programming, OOP）において、同じインタフェースを持つ複数のクラス（オブジェクトを作成するためのテンプレート（設計図））やオブジェクト（データとそれに関連する操作（メソッド）をまとめたもの）が、同じメッセージを受け取った場合に異なる振る舞いをすることを言います。これにより、同じメソッド名を持つ複数のクラスやオブジェクトが、それぞれ独自の振る舞いをすることができます。そもそもポリモーフィズム（Polymorphism）という言葉は、「多くの形を持つ」という意味である。 なお、Pythonは動的型付け言語（プログラムの実行時に変数の型（データの種類を示すもの）が自動的に決まる）であり、関数の引数に型の情報を指定する必要がないため、異なる型のオブジェ
Pythonのプログラム可能な正規表現ライブラリ「pregex」のインストール
Pythonのプログラム可能な正規表現ライブラリ「pregex」のインストールについて解説しています。 「pregex（https://github.com/manoss96/pregex）」は、正規表現パターンを構築するためのPythonライブラリです。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.9.13」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■pregexをインストールする pregexをインストールを行いますが、今回はpipを経由してインストールを行うので、まずWindowsのコマンドプロンプトを起動します。 pip install pregex 起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。 なお、今回は、pythonランチャーを使用しており、Python Version 3.8.5にインストールを行うために、バージョ
マルチモーダル（Multimodal）とは何か。
マルチモーダル（Multimodal）について解説しています。 マルチモーダル（Multimodal）は、2つ以上の感覚から同時に情報を得て、それが1つの体験として処理されるもの。また、例えばコミュニケーションをとる場合、私たちが同時に2つ以上の手段を用いるなら、それはマルチモーダル（Multimodal）となります。
メソッド解決順序（Method resolution order）
メソッド解決順序（Method resolution order,MRO）は、メソッドの実行時に基底（基礎をなしている面）クラスが検索される順序を定義するもので、これはPythonがクラス内のメソッドを見つけるために使用するものでもあります。なお、クラスは、テンプレートのようなもので、オブジェクトを作成するためのツールです。
サブルーチン（Subroutine）
サブルーチン（Subroutine）について解説しています。 サブルーチン（Subroutine）は、主にアセンブリ言語とプログラミング言語である「BASIC」で使われた用語で、特定のタスクを実行するために他のルーチンによって使用されるプログラム、もしくは特定のタスクを実行する一連のプログラム命令です。これは、1つの単位としてパッケージ化されている。サブルーチンのアイデアは当初、ENIACの研究中にJohn Mauchlyが考え出し、1947年1月のハーバード大学のシンポジウム「Preparation of Problems for EDVAC-type Machines」に記録される。 なお、ルーチン（Routine）とは、プログラムを構成するひとまとまりの処理である。
インメモリ データベース（in-memory database）
インメモリ データベース（in-memory database）について解説しています。 ホスト（ネットワーク経由でアクセスできるコンピュータ,もしくはデバイス）のメモリにすべてのデータを保持するデータ ストレージ（補助記憶装置） ソフトウェアです。 従来のデータベースとインメモリ データベース（in-memory database）の違いは、データの格納場所に依存するということ。つまり、従来のデータベースのデータはディスクに保存されます。データが必要になると、ローカル システム メモリ (RAM) に呼び出され、CPU によって処理されますが、ディスク上に存在するデータの検索には時間がかかってしまいます。ソリッド ステート ドライブ (SSD) と比較すると、メインメモリに格納されているデータにのみ直接アクセスするインメモリ データベース（in-memory database）は、ディス
Task Queue（タスク キュー）
Task Queue（タスク キュー）について解説しています。 Task Queue（タスク キュー）とは、1つずつのタスク（仕切り,領域）をキュー（両端が開いている線形データ構造）内に取り込み、順番に実行できるようにしたリストです。
コンポーネント（component）- プログラミング
コンポーネント（component）について解説しています。 コンポーネント（component）は、システムの機能的に独立した部分、もしくはシステムとしての構成要素。またコンポーネントは特定の機能、または関連する機能のグループを提供する。 コンポーネント（component）の同義語としては構成要素、要素、因子といったものが挙げられる。
定数（constant）
コンピュータプログラミングにおいて「定数（constant）」について解説しています。 定数（constant）とは、通常の実行中にプログラムによって変更されるべきではない値のこと。変更されるべきではないので、その値は一定であることを示している。 なお、識別子（ある実体を他から区別するための名前）と関連付けられる場合、定数は「named（名前付き）」と言われるが、「定数（constant）」と「named constant」という言葉はしばしば互換的に使用される。これは、通常の実行中に値を変更できる識別子（ある実体を他から区別するための名前）である変数、すなわち値が可変である変数と対照的である（2つの物事を比較しそれらの違いが際立っている）。
プログラミングにおいてのオーバーロード（Overloading）
プログラミングにおいてのオーバーロード（Overloading）について解説しています。 オーバーロード（Overloading）とは、1つの単語や記号に複数の意味を持たせる処理のことです。 関数のオーバーロード（Function Overloading）とは、C++やJavaをはじめとするいくつかのプログラミング言語で見られる機能。この機能を用いると、機能的に異なる複数の関数やメソッドを「同じ名前」で共有できるようにすることができ、コンパイラ（ある言語で書かれたコードを別の言語に変換するプログラム）は、渡された引数に基づいて実行する関数を選択することが可能です。なお、Pythonでは、関数のオーバーロードには、組み込み関数のオーバーロードと、カスタムまたはユーザー定義がした関数のオーバーロードの2つのタイプが存在する。 演算子のオーバーロード（Operator Overloading）は
ネストする（Nest,Nesting）- プログラミング
プログラミングにおいての「ネストする（Nest,Nesting）」について解説しています。 ネストする（Nest,Nesting）とは、1つ、もしくは複数のオブジェクトを別のオブジェクトの中に配置することを表す用語です。なお、オブジェクト（object）は、データとそのデータを操作するために必要な関連コード（メソッド）を含むデータ構造で、属性（データ フィールド）、動作（メソッド）といった基本的な特性を持っている。プログラミングでオブジェクトとして定義できるものは、変更可能な値を格納できる変数、データ構造、関数（functions）、メソッド（method）が挙げられます。
GitHub Gistでコードを保存および配布する
GitHub Gistでコードを保存および配布してみます。 GitHub Gistでは、コード文字列、bashスクリプト、マークダウン、テキストファイル、その他の小さなデータなどが保存および配布できます。 なお、今回は事前にGitHubのアカウント登録を行い、GitHub Gistを利用します。 ■GitHub Gistでコードを入力するまずは、WebブラウザでGitHub（https://github.com/）にアクセスします。今回はGoogleChromeを用います。 アクセスすると、Webサイト上部に「Sign in」という文字が表示されていますので、こちらをクリックします。 クリックすると、Sign in to GitHub（https://github.com/login）のページが表示されますので、「Username or email address（ユーザー名かメールアドレ
ChatGPTが生成するコードにはAIの妄想で生成されるコードも存在する
ChatGPTが生成するコードにはAIの妄想で生成されるコードも存在することについて解説します。 ChatGPT（https://chat.openai.com/chat/）（ChatGPT Mar 14 Version. Free Research Preview.）で、写真を撮影しOpenAI APIを使用して画像認識を行うコードを生成してもらおうと指示を行い上記のようなコードが生成された。しかし、このコードは実装できない。 前提として、ChatGPTは自然言語処理に特化したモデルであり、画像認識のようなタスクには適していないが、指示すれば写真を撮影しOpenAI APIを使用して画像認識を行うコードが生成された。 検証として、実際にこのコードを実装してみた。 ---------------------------------------------------------------
ChatGPTのような生成AIとペアプログラミングする際の注意点
ChatGPTのような生成AIとペアプログラミングする際の注意点（リスクや懸念）について書きます。 注意点（リスクや懸念）については、以下のものがあります。 1. プライバシーの問題: ChatGPTのようなAIは、会話の内容を保存するためにデータを収集する必要があります。これは、個人情報の漏洩や機密情報のリークにつながる可能性があるため、慎重に取り扱う必要があります。 2. 品質管理の問題: ChatGPTは、その学習データに基づいて自動的に応答を生成するため、予測できない結果をもたらすことがあります。これは、開発者が品質管理を行うために追加の努力が必要であることを意味します。 3. 責任の所在: ChatGPTが生成したコードに問題がある場合、誰がその責任を負うかという問題があります。AIが生成したコードの正確さを保証するためには、常に開発者が監視し、品質管理を行う必要があります。 4
PythonでFlaskを使用しREST APIを構築する
PythonでFlaskを使用しREST APIを構築してみます。 今回はFlaskを用います。このライブラリは、Pythonの標準ライブラリではありませんので、事前にインストールしておく必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■Flaskを使用しREST APIを構築するでは、Flaskを使用しREST APIを構築し、データベースからデータを出力させるスクリプトを書いていきます。 ■コードimport json from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def test_api(): return json.dumps({ 'name':'tanaka', 'email':'test@ap
Kotlinでelse if節を使用する。
if文とは条件分岐の時に用いる構文ですが、else if節を用いることで新しい条件を指定することができます。新しい条件とはelse（全部の条件に一致しない場合）で、False・偽として扱うべき値に実行されます。 ■環境Kotlin Playground（https://play.kotlinlang.org/） Kotlin 1.6.20 ■Kotlinでelse if節を使用するでは、早速Kotlinでelse if節を使用し、条件分岐を設定してみます。 ■コードfun main() { val test = 10 if (test > 11) { println("条件がtureの場合に実行されたよ") } else { println("条件がfalseの場合に実行されたよ") } }funを用いてmain()関数を定義します。その後、関数内でif文を用います。この時に括弧内に条件を
ReactをインストールしReactアプリを作成する（Windows10）
■PC環境>Windows 10 ・node –version v16.14.0 ・npm –version 8.3.1 ※ReactをインストールしReactアプリを作成するために、Node.jsをインストールする必要があります。 ■ディレクトリを作成するReactアプリを作成するために、まずはディレクトリを作成します。 今回は「C:\Users\user_（フォルダパス）」内に「react-app-test」という空のディレクトリを作成します。これが、Reactアプリを作成するためのプロジェクトディレクトリとなります。 ■プロジェクトディレクトリに移動するプロジェクトディレクトリを作成後、Windows10のコマンドプロンプトを起動します。 >cd react-app-test起動後、上記のコマンドを入力し、Enterキーを押します。「cd」コマンドで「react-app-test」プ
PythonでPyQt5を使用しユーザーからの入力を受け取るQLineEditウィジェットの作成と表示
PythonでPyQt5を使用しユーザーからの入力を受け取るQLineEditウィジェットの作成と表示をしてみます。 QLineEditウィジェットを用いることで、ユーザーからの入力を受け取ることができます。QLineEditウィジェットを表示すると、テキストが入力できる単一の行がウインドウ内に表示されます。 今回はPyQt5を使用します。PyQt5はPythonの標準ライブラリではないので、事前にインストールする必要があります。 ■Python 今回のPythonのバージョンは、「3.8.5」を使用しています。（Windows10）（pythonランチャーでの確認） ■ユーザーからの入力を受け取るQLineEditウィジェットの作成と表示では、早速ユーザーからの入力を受け取るQLineEditウィジェットの作成と表示するスクリプトを書いていきます。 ■コードimport sys from
Pythonのjson.dumps()を用いてタプルを含む辞書をJSONに変換する
Pythonのjson.dumps()を用いてタプルを含む辞書をJSONに変換してみます。 json.dumps()関数を用いることで、タプルを含む辞書をJSON形式に変換することができます。 ■Python Google Colaboratory(Google Colab),Python3.7.10 ■json.dumps()を用いてタプルを含む辞書をJSONに変換するでは、早速json.dumps()を用いてタプルを含む辞書をJSONに変換してみます。 ■コードimport json data_test = { "id":("1","2","3"), "名前":("田中","佐々木"), "出身":("大阪府","京都府") } json_convert = json.dumps(data_test,indent=2,ensure_ascii=False) print(json_con
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