9章まで練習問題追加

Author: na-trium-144

app/terminal/terminal.tsx

@@ -130,8 +130,9 @@ export function useTerminal(props: TerminalProps) {
     const observer = new ResizeObserver(() => {
       // fitAddon.fit();
       const dims = fitAddonRef.current?.proposeDimensions();
-      if (dims) {
+      if (dims && !isNaN(dims.cols)) {
         const rows = Math.max(5, getRowsRef.current?.(dims.cols) ?? 0);
+        console.log(dims.cols, rows)
         terminalInstanceRef.current?.resize(dims.cols, rows);
       }
     });

public/docs/python-8.md

@@ -144,4 +144,76 @@ ValueError: 負の値は処理できません。
   * 成功ケースでは `try` -\> `else` -\> `finally` の順に実行されます。
   * 失敗ケースでは `try` -\> `except` -\> `finally` の順に実行されます。
 
-`finally` 節は、`try` ブロック内で `return` が実行される場合でも、その `return` の直前に実行されることが保証されています。これにより、リソースの解放漏れなどを防ぐことができます。
+`finally` 節は、`try` ブロック内で `return` が実行される場合でも、その `return` の直前に実行されることが保証されています。これにより、リソースの解放漏れなどを防ぐことができます。
+
+## この章のまとめ
+
+この章では、Pythonにおけるエラー処理の基本を学びました。重要なポイントを振り返りましょう。
+
+  * **例外**: Pythonでは、エラーは「例外」オブジェクトとして扱われます。例外が発生すると、プログラムの実行は中断されます。
+  * `try...except`: 例外が発生する可能性のあるコードを `try` ブロックで囲み、`except` ブロックで捕捉することで、プログラムのクラッシュを防ぎ、エラーに応じた処理を実行できます。
+  * **複数の例外処理**: `except` ブロックを複数記述したり、タプルでまとめたりすることで、さまざまな種類のエラーに柔軟に対応できます。
+  * `raise`: 特定の条件で意図的に例外を発生させ、プログラムに異常な状態を通知します。
+  * `else` と `finally`: `try` ブロックが成功した場合の処理を `else` に、成功・失敗にかかわらず必ず実行したい後片付け処理を `finally` に記述することで、より堅牢なコードを書くことができます。
+
+例外処理をマスターすることは、予期せぬ入力や状況に強い、安定したプログラムを作成するための重要なステップです。
+
+### 練習問題1: 安全なリスト要素の取得
+
+リストとインデックスを受け取り、そのインデックスに対応する要素を返す `safe_get(my_list, index)` という関数を作成してください。
+
+**要件:**
+
+1.  インデックスがリストの範囲外の場合 (`IndexError`)、「指定されたインデックスは範囲外です。」と表示してください。
+2.  インデックスが整数でない場合 (`TypeError`)、「インデックスは整数で指定してください。」と表示してください。
+3.  正常に要素を取得できた場合は、その要素を返してください。
+
+```python:practice8_1.py
+def safe_get(my_list, index):
+
+
+data = ['apple', 'banana', 'cherry']
+print(safe_get(data, 1))
+print(safe_get(data, 3))
+print(safe_get(data, 'zero'))
+```
+
+```python-exec:practice8_1.py
+(出力例)
+banana
+指定されたインデックスは範囲外です。
+インデックスは整数で指定してください。
+```
+
+### 練習問題2: ユーザー年齢の検証
+
+ユーザーの年齢を入力として受け取り、18歳以上であれば「あなたは成人です。」と表示する `check_age(age_str)` という関数を作成してください。
+
+**要件:**
+
+1.  関数内部で、受け取った文字列を整数に変換してください。変換できない場合 (`ValueError`) は、`ValueError` を `raise` して、「有効な数値を入力してください。」というメッセージを伝えてください。
+2.  変換した数値が負の値である場合、`ValueError` を `raise` して、「年齢に負の値は指定できません。」というメッセージを伝えてください。
+3.  年齢が0歳から17歳までの場合は、「あなたは未成年です。」と表示してください。
+4.  関数の呼び出し側で、`raise` された例外も捕捉できるようにしてください。
+
+```python:practice8_2.py
+def check_age(age_str):
+
+
+# 正常ケース
+print(check_age("20"))
+print(check_age("15"))
+
+# 例外ケース
+print(check_age("abc"))
+print(check_age("-5"))
+```
+
+```python-exec:practice8_2.py
+(出力例)
+あなたは成人です。
+あなたは未成年です。
+Traceback (most recent call last):
+    ...
+ValueError: 有効な数値を入力してください。
+```

public/docs/python-9.md

@@ -164,4 +164,68 @@ StopIteration
 
 `@my_decorator` は、`say_goodbye = my_decorator(say_goodbye)` と同じ意味になります。こちらのほうが直感的で、Pythonのコードで広く使われています。
 
-ジェネレータとデコレータは、最初は少し複雑に感じるかもしれませんが、使いこなせばよりクリーンで効率的なPythonコードを書くための強力な武器となります。ぜひ積極的に活用してみてください。
+ジェネレータとデコレータは、最初は少し複雑に感じるかもしれませんが、使いこなせばよりクリーンで効率的なPythonコードを書くための強力な武器となります。ぜひ積極的に活用してみてください。
+
+はい、承知いたしました。先に作成したチュートリアルの末尾に追加する「この章のまとめ」と「練習問題」を作成します。
+
+## この章のまとめ
+
+この章では、Pythonプログラミングをさらに高いレベルへ引き上げるための2つの強力な概念を学びました。
+
+  * **ジェネレータ**: `yield`キーワードを使うことで、メモリ効率に優れたイテレータを簡単に作成できることを学びました。ジェネレータ関数やジェネレータ式を使うことで、巨大なデータストリームや無限シーケンスを、必要な分だけ計算しながら扱うことができます。これは、パフォーマンスが重要なアプリケーションにおいて不可欠なテクニックです。
+
+  * **デコレータ**: `@`シンタックスを用いることで、既存の関数のソースコードを変更することなく、機能を追加・変更できることを学びました。デコレータは、ロギング、実行時間計測、アクセス制御といった横断的な関心事を分離し、コードの再利用性を高め、DRY (Don't Repeat Yourself) の原則を維持するのに役立ちます。
+
+これらの機能を使いこなすことは、単に高度な文法を覚えるだけでなく、Pythonの設計思想を理解し、より「Pythonらしい（Pythonic）」コードを書くための重要なステップです。
+
+### 練習問題1: カウントダウンジェネレータ
+
+`countdown(start)` というジェネレータ関数を作成してください。この関数は、引数で与えられた `start` の数値から1まで、1ずつ減っていく数値を順番に `yield` します。例えば `countdown(3)` は、`3`, `2`, `1` の順に値を生成します。
+
+```python:practice9_1.py
+def countdown(start):
+
+
+# 動作確認
+cd_gen = countdown(5)
+for i in cd_gen:
+    print(i)
+```
+
+```python-exec:practice9_1.py
+(出力例)
+5
+4
+3
+2
+1
+```
+
+### 問題2: 実行時間計測デコレータ
+
+関数の実行時間を計測し、"実行時間: X.XXXX秒" のように表示するデコレータ `@measure_time` を作成してください。このデコレータを、少し時間のかかる処理を行う関数に適用して、動作を確認してみましょう。
+
+**ヒント**: 時間の計測には `time` モジュールが使えます。処理の開始前と終了後で `time.time()` を呼び出し、その差分を計算します。
+
+```python:practice9_2.py
+import time
+
+def measure_time(func):
+
+
+# 動作確認用の時間のかかる関数
+@measure_time
+def slow_function(n):
+    print(f"{n}まで数えます...")
+    time.sleep(n) # n秒間処理を停止
+    print("完了！")
+
+slow_function(2)
+```
+
+```python-exec:practice9_2.py
+(出力例)
+2まで数えます...
+完了！
+実行時間: 2.0021秒
+```