マリオみたいな２Dアクションゲームを作る！ その４ 接触イベントで着地判定する：Cocos Creator

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　今回は、プレイヤーがブロック（地面など構造物のノード）に着地しているかどうかを接触イベントで判定する処理を追加します。連続するブロックを走り抜ける時に、着地を誤判定しないように工夫します。
　
【 注意 】この記事で使用しているCocos Creator v2.3.3は、VS Codeのデバッグ実行でブレークポイントが機能しないバグがあので、v.2.3.2を使用して下さい。
　v.2.3.2は、Cocos DashboardのEditorのDownloadボタンからインストール出来ます。
　既存のプロジェクトのEditor Versionは、下図のように切り替えます。一度確認のメッセージが表示されます。

マリオみたいな２Dアクションゲームを作る！ その３ プレイヤーをキー操作する：Cocos Creator

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　今回はプレイヤーをキーボードで操作出来るようにします。
　左右の移動とジャンプを実装します。
　
【 注意 】この記事で使用しているCocos Creator v2.3.3は、VS Codeのデバッグ実行でブレークポイントが機能しないバグがあので、v.2.3.2を使用して下さい。
　v.2.3.2は、Cocos DashboardのEditorのDownloadボタンからインストール出来ます。
　既存のプロジェクトのEditor Versionは、下図のように切り替えます。一度確認のメッセージが表示されます。

マリオみたいな２Dアクションゲームを作る！ その２ 物理エンジンを使用する：Cocos Creator

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　今回は、『プレイヤーキャラクター（以下、プレイヤー）』の動きを、物理エンジンで制御するための設定を行います。物理エンジンによって、プレイヤーが重力を受けて落下したり、地面に衝突して停止したりする動きが計算されます。
　
【 注意 】この記事で使用しているCocos Creator v2.3.3は、VS Codeのデバッグ実行でブレークポイントが機能しないバグがあので、v.2.3.2を使用して下さい。
　v.2.3.2は、Cocos DashboardのEditorのDownloadボタンからインストール出来ます。
　既存のプロジェクトのEditor Versionは、下図のように切り替えます。一度確認のメッセージが表示されます。

マリオみたいな２Dアクションゲームを作る！ その１ プロジェクトの作成：Cocos Creator

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　画像等の素材の入手、開発環境のセットアップから開始して、なるべく詳細に手順を載せていきます。
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　アクションゲームには、プレイヤー、敵、足場のブロック、アイテム、スコア表示、カメラ、メニュー等の要素があります。
　これらを物理エンジン、タイルマップ、アニメーション、パーティクル、ビットマップフォントといった便利なシステムやツールを使って作ります。必要な素材やツールはなるべく無料のものを使います。
　
　Cocos Creatorは無料で使えるマルチプラットフォーム対応の開発環境です。
　特にブラウザでサクサク動くゲームが作れるのが魅力です。『RPGアツマール（niconicoの自作ゲーム投稿コミュニティサービス）』に投稿することも出来ます。
　
　今回は、Cocos Creatorのインストールから、新規プロジェクトの作成、そしてデバッグ環境を構築するまでを行います。デバッグ環境の構築では、繰り返し作業を楽にする設定を紹介します。
　Cocos Creatorを使うなら何を作るにしても、まず行う作業なので、ぜひ参考にして下さい。
　　
【 注意 】この記事で使用しているCocos Creator v2.3.3は、VS Codeのデバッグ実行でブレークポイントが機能しないバグがあので、v.2.3.2を使用して下さい。
　v.2.3.2は、Cocos DashboardのEditorのDownloadボタンからインストール出来ます。
　既存のプロジェクトのEditor Versionは、下図のように切り替えます。一度確認のメッセージが表示されます。

HTMLテーブルタグをGoogleスプレッドシートで作る！（改良版）

今回は『Googleスプレッドシート』で表を作って

　ぽちっとすると

　HTMLのテーブルタグを作成できるようにします。

　テーブルタグを記事に貼るとこんな感じです。

グループ	名前	産地	個数
果物	りんご	青森	6
	みかん （温州）	和歌山	2
		愛媛	2
野菜	たまねぎ	北海道	12

　
　出来ることは以下のとおりです。

• セルの結合を反映します。
  
• 太字のセルを見出しセル（thタグ）にします。
  
• 文字の色を再現します。
  
• セルの背景色を反映します。※見出しセルは除きます。
  
• 縦および横方向の文字寄せを反映します。
  
• セル内の改行を反映します。

　
　下記の記事の改良版なのですが、一番の違いはセルの結合の自動判別です。

mmorley.hatenablog.com

　以前は『結合あり』を選ぶと、

　同じ文字が入ったセルを結合するというものでした。

　他にはセルの背景色を再現するようにしたため、通常セルと見出しセルの設定方法を変更しました。

• 以前：背景色が白い外のセルを見出しセルにする
  
• 今回：文字が太字のセルを見出しセルにする

　
　完全ではないですが、以前より『Googleスプレッドシート』で見たままに近いテーブルタグを作れるようになりました。
　
　それでは作り方を説明します。

『Backtrader』でFXのバックテストをする！：Python

【 今回やること！ 】

• Pythonのライブラリの『Backtrader』を使って、FXのバックテストを行います。
  • プログラムの作成と実行は『Jupyter Notebook』で行います。
    　『Jupyter Notebook』を含むPythonの開発環境の作成は、下記の記事で説明しています。
    • 『Anaconda』のインストール→環境構築をしてプログラムを実行する！：Python - モーリーのメモ
      

　
　下記の記事で少し触れたのですが、"最初に使おうとしたライブラリ"が『Backtrader』です。

• 『Backtesting.py』でFXのバックテストをする！：Python - モーリーのメモ
  

　
　『Backtrader』に興味を持ったのは『OANDA API』に対応しているという情報を見たからです。『OANDA API』は、テストではなく実際にFXの自動売買システムを作るためのライブラリです。まだ売買システムも出来ていないので先を見すぎですが、どうせならと思いました。
　※今回はバックテストに関する部分だけで『OANDA API』に絡む部分は触れていません。
　
　ですが『Backtrader』ドキュメントを見るとハードルが高そうだったので、結局先にシンプルそうな『Backtesting.py』を試しました。今回『Backtrader』のドキュメントを読み返すと、共通点があるので以前より理解しやすくなっていました。最初難しく感じたのは、私がバックテストの流れも何も分かっていなかったせいなので、ある程度知識がある方なら最初から『Backtrader』で大丈夫だと思います。
　
　『Backtrader』は『Backtesting.py』に比べるとインジケータの種類が多いところが良いです。インジケータとは為替データに様々な計算を加えて、売買のタイミングの目安となる数値を算出するものです。
　また『Backtesting.py』は取引量を設定出来ませんが、『Backtrader』は設定できます。
　
　英語ですがコミュニティサイトがあるのも『Backtrader』の良いところです。私はGoogle翻訳頼みですが参考になります。
　
　『Jupyter Notebook』で『Backtrader』を使ってバックテストをする方法を説明します。

『Anaconda』のインストール→環境構築をしてプログラムを実行する！：Python

【 今回やること！ 】

• 『Anaconda（アナコンダ）』をインストールします。
  
• 『Anaconda』でPythonの開発環境を構築します。
  
  • プログラムの作成と実行が出来る『Jupyter Notebook』をインストールします。
• 『Jupyter Notebook』でPythonのプログラムを実行します。
  
  • 下記の記事で『Google Colaboratory』で動かしたプログラムを少し修正して実行します。
    mmorley.hatenablog.com
    

　
　『Anaconda』はPythonの開発環境を簡単に構築するためのパッケージです。
　
　ここでいう開発環境とは、Python本体・ライブラリ・コードエディタ・実行環境のセットです。それぞれバージョンや種類を自由に組み合わせて環境を構築することが出来ます。
　
　Pythonのエディタとして有名な『Jupyter Notebook（ジュピター ノートブック）』も、『Anaconda』のパッケージに含まれています。『Jupyter Notebook』はドキュメント・コード・実行結果をまとめて編集出来るエディタです。『Google Colaboratory』は『Jupyter Notebook』を元に作られているそうです。
　
　これまで『Google Colaboratory』をメインで使っていましたが、やはり環境がリセットされてしまうのがネックです。また元から入っているライブラリは、Googleが知らぬ間にバージョンを変更する可能性があります。なので自分で管理出来るローカル環境を作成したいと思いました。
　
　『Anaconda』を使ってPythonのローカル環境を作成し、プログラムを実行するまでの手順を説明します。