📌 概要
YouTubeで見つけたFletライブラリを利用し、1時間で株価分析ウェブアプリを作成したことを紹介しています。Flutterベースのこのライブラリは、Pythonのみでクロスプラットフォームアプリを開発可能です。アプリでは、銘柄と期間を入力することで株価チャートを生成し、線形回帰による予測も行いますが、実用性には課題があります。
環境構築では生成AIを利用し、効率的にコードを書けるものの、基礎知識やライブラリの理解が必要とのこと。また、出力結果やエラー処理においても、自己解決能力が求められると述べています。最終的には新しい試みが楽しく、学習の過程が効率化される可能性に期待しています。Fletのドキュメントをしっかり読み込む姿勢も強調されています。
📖 詳細
この記事では、Fletというライブラリを用いて、FlutterベースのウェブアプリをPythonで開発した経験をシェアしています。
概要
- 株価分析アプリを1時間で作成
- クロスプラットフォーム対応（exe、Android、iOSにデプロイ可能）
株価分析アプリの機能
- 銘柄、日付を入力するだけで株価チャートと予測を生成
- 生成AIの助けを借りたが、線形回帰による予測なので実用性は低い
アプリの初期画面 & 特徴
- Pythonを感じさせないモダンなデザイン（TkinterやPyQtには戻れない）
- カレンダーでの簡単な日付選択の実装
つまづきポイント
-
生成AIの限界
- アイデアを素早くプログラム化する能力は高いが、エラー処理には専門知識が必要
- バージョンの違いにより発生するエラーも多い
- 環境による制約
- WSL2でのGUIアプリ開発は難易度が高い
まとめ
- 新しいことを始めるには非常に良いツールで、質問に対して優しく応じてくれるのが嬉しい
- Fletのドキュメントを読み、さらに学びを深めていきたい
参考資料
- アプリのソースコードと、株価予測モデルの参考にしたサイトも提供
この内容から、Fletライブラリの利便性とそれによる成長の喜びが感じられます。興味のある方はぜひ試してみてください！
🧭 読みどころ
この記事では、FletというFlutterベースのライブラリを使い、Pythonだけで株価分析ウェブアプリを簡単に作成できた体験が述べられています。特に、開発にかかった時間が約1時間で、クロスプラットフォームへのデプロイも可能である点が印象的です。また、生成AIを活用した開発過程での学びや困難も共有され、プログラミング初心者でも手軽に新しいことに挑戦できる環境が整ったことを伝えています。興味を持ったら、公式ドキュメントを読むことが推奨されています。
💬 編集部メモ
この記事を取り上げた理由は、最新の技術を用いたアプリ開発への挑戦と、その過程での気づきが興味深かったからです。特に、「生成AIはたたき台にはなるが、最終的には人間の知識や経験が必要」という一節が印象に残りました。この点は、誰もが手軽にプログラミングに挑戦できる時代とともに、依然として重要なスキルや理解が求められることを示しています。新しい技術を活用しつつも、基本を怠らないよう心がけましょう。興味があれば、ぜひFletを試してみてください！
※以下、投稿元
▶ 続きを読む
Views: 0
