2.3.5 ハンズオンワークショップ：ローカル学習タスクアシスタントを作る

ワークショップの目標

このページは第 2 章の実践の橋渡しです。構文説明を読むだけでなく、学習タスクを作成し、JSON に保存し、完了扱いにし、統計を表示し、Markdown レポートを書き出す小さなツールを作ります。

何を作るのか

learning_assistant_cli.py というコマンドライン学習タスクアシスタントを作ります。Python 標準ライブラリだけを使うため、サードパーティパッケージをインストールする必要はありません。

手順どおりに進めると、次のようなコマンドを実行できるようになります。

python3 learning_assistant_cli.py seed
python3 learning_assistant_cli.py list
python3 learning_assistant_cli.py add "Practice command-line arguments" --stage 2.3 --tag argparse
python3 learning_assistant_cli.py done 2
python3 learning_assistant_cli.py stats
python3 learning_assistant_cli.py export

プロジェクトは次のファイルを作ります。

ファイル	目的
learning_assistant_cli.py	実行できる Python プログラム
ch02_output/tasks.json	保存された学習タスク
ch02_output/learning_report.md	ポートフォリオ証拠として使える出力レポート

Step 0：きれいな練習フォルダを作る

ターミナルで実行します。

mkdir ch02-learning-assistant-workshop
cd ch02-learning-assistant-workshop
python3 --version

出力は次のようになります。バージョン番号は違っていてかまいません。

Python 3.12.3

このワークショップでは dataclass、list[str]、str | None などの現代的な Python 標準ライブラリ構文を使います。Python 3.10 以降を使ってください。

Step 1：まずプログラム全体の流れを見る

プログラムは単純な流れで動きます。

手順	何が起きるか	対応する Python 概念
ユーザーがコマンドを入力	add、list、done、stats、export のどれか	コマンドライン引数
argparse が解析	コマンドが構造化された値になる	関数とモジュール
プログラムが JSON を読む	保存済みタスクをディスクから読む	ファイル入出力と例外
コマンド関数が動く	データを変更または集計する	リスト、辞書、ループ
プログラムが出力を保存	JSON または Markdown を書き戻す	永続化

コードを読むときは、この図を頭に置いてください。作っているのは孤立した構文練習ではなく、小さいけれど完成したプログラムです。

Step 2：完全なスクリプトを作る

learning_assistant_cli.py というファイルを作り、次のコードを貼り付けます。

from __future__ import annotations

import argparse
import json
from dataclasses import asdict, dataclass, field
from datetime import datetime, timezone
from pathlib import Path

OUTPUT_DIR = Path("ch02_output")
DATA_FILE = OUTPUT_DIR / "tasks.json"
REPORT_FILE = OUTPUT_DIR / "learning_report.md"


def utc_now() -> str:
    return datetime.now(timezone.utc).replace(microsecond=0).isoformat()


@dataclass
class Task:
    id: int
    title: str
    stage: str
    tags: list[str]
    done: bool = False
    created_at: str = field(default_factory=utc_now)
    completed_at: str | None = None


def ensure_output_dir() -> None:
    OUTPUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)


def load_tasks() -> list[Task]:
    if not DATA_FILE.exists():
        return []
    try:
        raw_tasks = json.loads(DATA_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
    except json.JSONDecodeError as exc:
        raise SystemExit(f"Cannot read {DATA_FILE}: invalid JSON at line {exc.lineno}. Fix or remove the file, then rerun.") from exc
    return [Task(**item) for item in raw_tasks]


def save_tasks(tasks: list[Task]) -> None:
    ensure_output_dir()
    data = [asdict(task) for task in tasks]
    DATA_FILE.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")


def next_id(tasks: list[Task]) -> int:
    if not tasks:
        return 1
    return max(task.id for task in tasks) + 1


def seed_tasks(_: argparse.Namespace) -> None:
    tasks = [
        Task(id=1, title="Read Python functions", stage="2.1", tags=["functions"]),
        Task(id=2, title="Practice JSON file saving", stage="2.2", tags=["json", "file-io"]),
        Task(id=3, title="Build the first CLI command", stage="2.3", tags=["cli"]),
    ]
    save_tasks(tasks)
    print(f"Wrote {len(tasks)} sample tasks to {DATA_FILE}")


def add_task(args: argparse.Namespace) -> None:
    title = args.title.strip()
    if not title:
        raise SystemExit("Task title cannot be empty.")
    tasks = load_tasks()
    task = Task(id=next_id(tasks), title=title, stage=args.stage, tags=args.tag)
    tasks.append(task)
    save_tasks(tasks)
    print(f"Added task #{task.id}: {task.title}")


def list_tasks(_: argparse.Namespace) -> None:
    tasks = load_tasks()
    if not tasks:
        print("No tasks yet. Run: python learning_assistant_cli.py add \"Read functions\"")
        return
    print("ID  Status  Stage  Title")
    print("--  ------  -----  -----")
    for task in tasks:
        status = "done" if task.done else "todo"
        print(f"{task.id:<2}  {status:<6}  {task.stage:<5}  {task.title}")


def complete_task(args: argparse.Namespace) -> None:
    tasks = load_tasks()
    for task in tasks:
        if task.id == args.id:
            task.done = True
            task.completed_at = utc_now()
            save_tasks(tasks)
            print(f"Completed task #{task.id}: {task.title}")
            return
    raise SystemExit(f"Task #{args.id} was not found.")


def show_stats(_: argparse.Namespace) -> None:
    tasks = load_tasks()
    total = len(tasks)
    done = sum(task.done for task in tasks)
    todo = total - done
    by_stage: dict[str, int] = {}
    for task in tasks:
        by_stage[task.stage] = by_stage.get(task.stage, 0) + 1
    rate = (done / total * 100) if total else 0
    print(f"Total tasks: {total}")
    print(f"Done: {done}")
    print(f"Todo: {todo}")
    print(f"Completion rate: {rate:.1f}%")
    print("Tasks by stage:")
    for stage, count in sorted(by_stage.items()):
        print(f"- {stage}: {count}")


def export_report(_: argparse.Namespace) -> None:
    tasks = load_tasks()
    done = sum(task.done for task in tasks)
    total = len(tasks)
    lines = [
        "# Python Learning Assistant Report",
        "",
        f"Generated at: {utc_now()}",
        f"Total tasks: {total}",
        f"Completed tasks: {done}",
        "",
        "## Tasks",
        "",
    ]
    for task in tasks:
        checkbox = "x" if task.done else " "
        tags = ", ".join(task.tags) if task.tags else "-"
        lines.append(f"- [{checkbox}] #{task.id} {task.title} (stage {task.stage}; tags: {tags})")
    ensure_output_dir()
    REPORT_FILE.write_text("\n".join(lines) + "\n", encoding="utf-8")
    print(f"Exported report to {REPORT_FILE}")


def build_parser() -> argparse.ArgumentParser:
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Local learning-task assistant for Chapter 2 Python practice.")
    subparsers = parser.add_subparsers(dest="command", required=True)

    seed_parser = subparsers.add_parser("seed", help="Create sample tasks.")
    seed_parser.set_defaults(func=seed_tasks)

    add_parser = subparsers.add_parser("add", help="Add one learning task.")
    add_parser.add_argument("title", help="Task title, wrapped in quotes if it contains spaces.")
    add_parser.add_argument("--stage", default="2.1", help="Course stage or section, such as 2.1 or 2.3.")
    add_parser.add_argument("--tag", action="append", default=[], help="Repeatable tag, such as --tag functions --tag json.")
    add_parser.set_defaults(func=add_task)

    list_parser = subparsers.add_parser("list", help="List tasks.")
    list_parser.set_defaults(func=list_tasks)

    done_parser = subparsers.add_parser("done", help="Mark one task as complete.")
    done_parser.add_argument("id", type=int, help="Task id to complete.")
    done_parser.set_defaults(func=complete_task)

    stats_parser = subparsers.add_parser("stats", help="Show task statistics.")
    stats_parser.set_defaults(func=show_stats)

    export_parser = subparsers.add_parser("export", help="Export a Markdown report.")
    export_parser.set_defaults(func=export_report)
    return parser


def main() -> None:
    parser = build_parser()
    args = parser.parse_args()
    args.func(args)


if __name__ == "__main__":
    main()

Step 3：最初のコマンドを実行する

python3 learning_assistant_cli.py seed

期待される出力：

Wrote 3 sample tasks to ch02_output/tasks.json

次にタスクを一覧表示します。

python3 learning_assistant_cli.py list

期待される出力：

ID  Status  Stage  Title
--  ------  -----  -----
1   todo    2.1    Read Python functions
2   todo    2.2    Practice JSON file saving
3   todo    2.3    Build the first CLI command

Step 4：タスクを追加し、完了にする

新しいタスクを追加します。

python3 learning_assistant_cli.py add "Practice command-line arguments" --stage 2.3 --tag argparse

期待される出力：

Added task #4: Practice command-line arguments

タスク 2 を完了にします。

python3 learning_assistant_cli.py done 2

期待される出力：

Completed task #2: Practice JSON file saving

この時点で ch02_output/tasks.json を開くと、通常の JSON データが見えるはずです。タイムスタンプは環境ごとに違いますが、タスク 2 の done フィールドは true になっているはずです。

Step 5：統計を表示し、レポートを書き出す

python3 learning_assistant_cli.py stats

期待される出力：

Total tasks: 4
Done: 1
Todo: 3
Completion rate: 25.0%
Tasks by stage:
- 2.1: 1
- 2.2: 1
- 2.3: 2

Markdown レポートを書き出します。

python3 learning_assistant_cli.py export

期待される出力：

Exported report to ch02_output/learning_report.md

これで、実行できるプロジェクトと、ポートフォリオ証拠として使える小さなレポートができました。

Step 6：重要な部分を理解する

コード部分	何を練習しているか	後でなぜ重要か
argparse	ターミナルのコマンドを構造化された値に変換する	CLI、スクリプト、自動化ツールには明確な入力が必要
@dataclass	タスクをフィールドで説明する	後の API モデル、データベース行、設定オブジェクトと同じ考え方
load_tasks()	JSON を読み、壊れた JSON に対応する	実際のプログラムは、存在しないファイルや壊れたファイルにも耐える必要がある
save_tasks()	Python オブジェクトを JSON に変換する	永続化の最小版
コマンド関数	1 つのコマンドを 1 つの関数に分ける	大きなプロジェクトは明確な関数境界に依存する
export_report()	内部データをユーザー向けの出力にする	AI ツールやデータツールでは、レポート、ログ、証拠がよく必要になる

よくあるエラーと直し方

問題	よくある原因	修正
python3: command not found	環境では python を使う設定になっている	python --version を試し、python learning_assistant_cli.py seed を実行する
Task #99 was not found.	存在しないタスク id を完了にしようとしている	先に python3 learning_assistant_cli.py list を実行する
invalid JSON エラー	tasks.json を手動編集して形式を壊した	JSON ファイルを修正するか、削除してから seed を実行する
レポートが空	まだタスクを作っていない	seed または add を実行してから export する
コードは読めるが変更できない	スクリプト全体を一度に見て大きく感じている	1 回に 1 つのコマンドだけ変更し、そのコマンドだけ再実行する

ミニ演習

1. delete コマンドを追加し、id でタスクを削除する。
2. search コマンドを追加し、キーワードを含むタスクを探す。
3. list に --tag フィルタを追加する。
4. export_report() を変更し、未完了タスクを先に出す。
5. わざと tasks.json を壊し、list を実行して、エラーメッセージと修正方法を記録する。

ポートフォリオ用の証拠チェックリスト

証拠として次のファイルを残しましょう。

• learning_assistant_cli.py
• ch02_output/tasks.json
• ch02_output/learning_report.md
• seed、list、done、stats、export を実行したスクリーンショット、またはコピーしたターミナル出力
• ツールの実行方法と、対応したエラーを書いた短い README.md

第 2 章の核心はこれです。構文で止まらず、実行でき、データを保存でき、エラーを扱え、説明できる小さなツールに変えましょう。