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小さなPythonプログラムは1個の.pyファイルでも作れます。しかし、入力処理、計算式、検証、出力が同じファイルへ増え続けると、変更の影響範囲が分かりにくくなります。 そこでPythonでは、処理をモジュールやパッケージへ分けます。さらに外部パッケージ...

油圧アキュムレータは、圧力が高いときに作動油を蓄え、回路圧力が下がると蓄えた油を放出する機器です。 代表的な用途には、次のものがあります。 短時間だけ必要になる大流量の供給 ポンプ停止時の非常動作 漏れによる圧力低下の補償 ポンプ脈動や圧力衝...

Pythonでプログラムを書いていると、構文の間違い、未定義の変数、不正な入力などによって処理が止まることがあります。 大切なのは、エラーを消すことだけではありません。どこで、何が原因で失敗したかを読み取り、必要な場合だけ適切に処理できるように...

同じ計算式を何度も書く、入力処理と計算処理が混ざる、修正箇所が増える。このような問題を解決する基本的な手段が関数です。 関数は、ひとまとまりの処理へ名前を付け、必要な値を渡して呼び出せるようにしたものです。 たとえば油圧シリンダの推力計算...

n8nのAI Agentを使うと、自然言語の問い合わせを読み取り、状況に応じてtoolを選び、結果を文章や構造化データとして返せます。入力の表現が毎回違う問い合わせ分類や、文章の要約など、固定ルールだけでは扱いにくい処理に向いています。 一方、AI Agent...

圧力測定値を10件確認する、部品表の各行を変換する、複数の設計条件から計算結果を作る。このように、同じ種類の処理を複数のデータへ適用するときに使うのが繰り返し処理です。 Pythonには、主に2種類の繰り返しがあります。 for：コレクションなどから...

プログラムには、入力された値に応じて処理を変える場面があります。 たとえば圧力が許容範囲内なら運転を許可し、上限を超えたら警告を表示する、といった処理です。 pressure_mpa = 14.0 if pressure_mpa <= 16.0: print("許容範囲内です") else: pri...

複数の圧力値、シリンダの寸法、部品の属性、重複を除いた材料記号。こうしたデータをPythonで扱うには、値をまとめるためのデータ構造が必要です。 Pythonには、標準で次の代表的なコレクションがあります。 list：順番のある、変更可能なデータ tuple：...

プログラムが扱うのは数値だけではありません。部品名、材料記号、ファイル名、CSVの1行、ユーザーが入力した値など、多くのデータは最初に文字列として受け取ります。 Pythonでは文字列をstr型で表します。 part_name = "Hydraulic cylinder" material = ...

Pythonで計算やデータ処理を行うには、「値を変数へ入れる」「値の種類を区別する」「演算子で処理する」という3つの基本を理解する必要があります。 たとえば、油圧シリンダの理論推力を計算するときは、圧力や受圧面積を数値として保持し、それらを掛け...