こんにちは。PyQ開発チームのtsutomuです。
PyQの「実務でのPython」ランク、「数理的アプローチによる問題解決」ランク、「Jupyter Notebookと可視化」ランクに以下の3つのパートと1クエストを追加しました。
【追加したパートとクエスト】
- 「実務でのPython」ランクに、「pytestによるテスト」パートを追加しました。
- 「数理的アプローチによる問題解決」ランクに、「シミュレーションと待ち行列」パートを追加しました。
- 「数理的アプローチによる問題解決」ランクに、「問題解決のチャレンジ」パートの「観測統計量を使った待ち行列」クエストを追加しました
- 「Jupyter Notebookと可視化」ランクに、「Streamlit」パートを追加しました。
pytestとは
pytestはソフトウェアのテストツールです。Pythonの標準のテストツールであるunittestと異なり、フィクスチャを使ってわかりやすくテストを作成できます。
フィクスチャは、前処理と後処理をまとめた関数です。
前処理だけや後処理だけでも書けます。また、前処理の結果をデータとしてテストの関数に渡せます。
pytestは、他にも色々なことが簡単にできます。Pythonのソフトウェア開発では欠かせない存在になってきています。
PyQでは、pytestの基本的なことを学べます。
シミュレーションと待ち行列
simpyは汎用的なシミュレーションのライブラリーです。
simpyを使うことで、カウンターでの顧客の待ち状況や、車の混雑の状況、工場の流れ作業の状況など、様々なシミュレーションを表現できます。
このパートは、中・上級者向けになっています。
特に「観測統計量を使った待ち行列」クエストはかなり難しいです。しかし、このクエストでは実務のエッセンスを学ぶことができます。
一般的なシミュレーションは、ものづくりでも良く利用されています。ぜひ、PyQで学んで実務でいかしてみましょう。
Streamlitとは
Streamlitは、Streamlit社が開発したWebアプリケーションのフレームワークです。 Streamlitを使うと、データ分析やAI処理などのコードを簡単にWebアプリケーションにして、他の人に利用してもらえます。
Webアプリケーションを作成するためには、Pythonのコードを書くだけです。HTMLを書く必要はありません。
- Streamlit — The fastest way to create data apps
- Welcome to Streamlit — Streamlit 0.76.0 documentation
- Streamlit紹介 — Pythonオンライン学習サービス PyQ（パイキュー）ドキュメント
- Jupyterで計算・分析した何かをアプリっぽくプレゼンするまで - 33分4秒ではじめるStreamlit「雑」入門 - Lean Baseball
まとめ
pytest、シミュレーションと待ち行列、Streamlitのパートを追加しました。
基礎的な内容になっていますので、冬休みにでも試してみたらいかがでしょうか？
