心得（押さえるべき考え方）
- 読みやすさ優先: 「読みやすさは正義」。短くても読みにくいコードより、明瞭なコード。
- 単一責任: 1関数1目的。長大な関数は分割する。
- 明示は暗黙に勝る: マジックに見える挙動を避け、意図をコードで表現する。
- イミュータブルを優先: 可能ならタプルや
frozensetなど不変を使う。 - まずは正しく、次に速く: 早すぎる最適化はバグ源。
- テストは仕様: テストが使い方と期待を表す。
- 標準ライブラリは宝庫: まず標準ライブラリを調べる。
- 型ヒントで意図を伝える: 可読性と保守性が上がる。
- 例外で早期失敗: 異常系は早めに落とす。
1. 基本構文
1.1 コメント
# 1行コメント
"""複数行コメント風（実際は文字列）"""1.2 変数と代入
x = 10
name = "Alice"
pi = 3.14159
# 多重代入
x, y, z = 1, 2, 3
# スワップ
x, y = y, x1.3 文字列（f-string推奨）
name = "Bob"
age = 20
msg = f"{name} is {age}"
# 文字列操作
s = "python"
print(s.upper()) # PYTHON
print(s[:3]) # pyt
print(s.replace("py", "PY"))2. 型とデータ構造
2.1 基本型
num = 42 # int
pi = 3.14 # float
flag = True # bool
text = "hi" # str2.2 リスト / タプル / セット / 辞書
lst = [1, 2, 3]
tpl = (1, 2, 3)
set_ = {1, 2, 3}
d = {"a": 1, "b": 2}
# 要素追加
lst.append(4)
set_.add(4)
d["c"] = 32.3 内包表記（comprehension）
squares = [x * x for x in range(5)]
keys = {k.upper() for k in d.keys()}
inv = {v: k for k, v in d.items()}3. 制御構文
3.1 if / elif / else
if x > 0:
print("positive")
elif x == 0:
print("zero")
else:
print("negative")3.2 for / while
for i in range(3):
print(i)
n = 3
while n > 0:
n -= 13.3 break / continue / else
for i in range(5):
if i == 3:
break
else:
print("breakされなかった時だけ実行")4. 関数
4.1 定義と引数
def add(a, b=0):
return a + b
# 可変長引数
def foo(*args, **kwargs):
print(args, kwargs)4.2 ラムダ式
f = lambda x: x * 2
print(f(5))4.3 関数を引数に
def apply(func, x):
return func(x)
apply(lambda v: v + 1, 10)5. 例外処理
try:
x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
print("割り算エラー")
else:
print("例外なし")
finally:
print("必ず実行")6. イテレータ / ジェネレータ
# ジェネレータ
def count_up(n):
i = 0
while i < n:
yield i
i += 1
for v in count_up(3):
print(v)7. モジュールとパッケージ
# import
import math
from datetime import datetime
print(math.sqrt(16))
print(datetime.now())8. クラスとOOP
class User:
def __init__(self, name):
self.name = name
def greet(self):
return f"Hi {self.name}"
u = User("Alice")
print(u.greet())8.1 dataclasses
from dataclasses import dataclass
@dataclass
class Point:
x: int
y: int
p = Point(1, 2)9. 型ヒント
from typing import List, Dict
def total(nums: List[int]) -> int:
return sum(nums)
users: Dict[str, int] = {"a": 1}10. ファイル操作
with open("data.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("hello")
with open("data.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
content = f.read()11. 標準ライブラリの重要どころ
- collections:
Counter,defaultdict,deque - itertools:
product,permutations,groupby - functools:
lru_cache,partial - pathlib: パス操作の基本
- logging: ログ管理
- json / csv: データ読み書き
12. 非同期処理（asyncio）
import asyncio
async def main():
await asyncio.sleep(1)
return "done"
print(asyncio.run(main()))13. テスト
# pytest 例
def test_add():
assert 1 + 1 == 214. コーディング規約 / ツール
- PEP8: Pythonの公式スタイル
- black: 自動フォーマッタ
- ruff / flake8: Lint
- mypy / pyright: 型チェック
15. よくある罠
list = []などの組み込み名を上書きしない- デフォルト引数にミュータブルを置かない
# NG
def f(x, lst=[]):
lst.append(x)
return lstisと==の混同
16. パフォーマンス小ネタ
- 文字列結合は
"".join(list) - ループより内包表記が速い場合が多い
lru_cacheでメモ化
17. 依存管理・環境
venvで仮想環境pipでパッケージ管理pip-tools/poetry/uvなども選択肢
18. CLIスクリプト
import sys
if __name__ == "__main__":
print(sys.argv)19. もっと深めたいトピック
- 並行処理（threading / multiprocessing）
- パッケージ配布（setup.py / pyproject.toml）
- C拡張 / Cython
- プロファイリング（cProfile）
まとめ
Pythonは「読みやすさ」を中心に据えた言語。基本構文・標準ライブラリ・ツールを押さえることで、短く安全で保守しやすいコードが書ける。
