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@katsuki_ono

プログラミングを始めた際に知っておきたかったPythonの基本

Last updated at Posted at 2023-11-22

ChatGPTがあるから誰でもプログラムを書けるみたいに言われますが、実際のところ、基礎知識がないと効率も悪く、複雑なものは作れないので、
私がプログラムを読めるようになり、アプリをリリースできるようにまでなったきっかけのpythonの基礎を記載します。

基本的にChatGPTが書いてくれるので、概念を理解して、コードを読んで修正出来たら大丈夫です。
この記事もほぼChatGPTが書いてます。

1. Pythonにおける重要な概念

まず、Pythonにおける重要な概念を整理して説明します。

1. モジュール (Modules)

  • 概念: モジュールは、関数、クラス、変数などを含むPythonのファイルです。これにより、コードを再利用しやすくなり、プログラムを整理して管理しやすくなります。
  • 使用方法: import文を使用してモジュールをインポートします。例えば、import mathはmathモジュールをインポートします。

2. 変数 (Variables)

  • 概念: 変数はデータを格納するための名前付きの場所です。数値、文字列、オブジェクトなど、あらゆるデータ型を格納できます。
  • 例: number = 10, name = "Alice"

3. 関数 (Functions)

  • 概念: 関数は、特定のタスクを実行するためのコードのブロックです。パラメータを取り、結果を返すことができます。
  • 例: 
    def greet(name):
    return "Hello, " + name

4. クラス (Classes)

  • 概念: クラスはオブジェクトの設計図です。データ（属性）とそれを操作するメソッド（関数）をカプセル化します。
  • 例: 
    class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def greet(self):
        return "Hello, " + self.name

これらの概念は、Pythonプログラミングの基本を形成し、プログラムの構造と機能を定義するために使用されます。各概念は独立していますが、実際のプログラムではこれらが組み合わされて使用されます。

2. パッケージのインストールとモジュールのインポート

Pythonでパッケージのインストールとモジュールのインポートを行う方法について説明します。APIなどを使う際にも不可欠です。

パッケージのインストール

※ Google colab等を使う場合には、1、2は不要です。

  1. Pythonがインストールされていることを確認: Pythonがまだインストールされていない場合は、Pythonの公式サイトからインストールしてください。

  2. コマンドプロンプトまたはターミナルを開く: Windowsでは「コマンドプロンプト」、MacやLinuxでは「ターミナル」を使用します。

  3. pipを使ってパッケージをインストール: pipはPythonのパッケージ管理ツールです。パッケージをインストールするには、以下のコマンドを実行します。Google colab等を使う場合には、コマンドの前に!をつけます。

    pip install パッケージ名

    例えば、数値計算によく使われるnumpyパッケージをインストールするには、次のように入力します。

    pip install numpy

モジュールのインポート

インストールしたモジュールをPythonプログラムで使用するには、import文を使ってモジュールをインポートします。

import モジュール名

たとえば、numpyモジュールをインポートする場合は、次のように書きます。

import numpy

また、モジュール内の特定の機能だけをインポートすることもできます。

from モジュール名 import 機能名

例として、numpyからarray関数だけをインポートする場合は以下のようになります。

from numpy import array

これで、Pythonでモジュールをインストールし、プログラム内で使用出来ます。

3. Pythonにおけるクラス、関数、変数の基本的な概念

Pythonにおけるクラス、関数、変数の基本的な概念について説明します。

1. 変数 (Variables)

変数はデータを保存するためのコンテナです。変数にはデータを代入し、後でそのデータを参照することができます。

# 変数の例
number = 10
name = "Alice"

この例では、numberに整数10が、nameに文字列"Alice"が代入されています。

2. 関数 (Functions)

関数は、特定のタスクを実行するコードのブロックです。関数は一度定義されると、何度でもその機能を呼び出すことができます。

# 関数の定義例
def greet(name):
    return "Hello, " + name + "!"

# 関数の呼び出し
print(greet("Alice"))

この例では、greetという関数が定義されています。この関数はnameというパラメータを受け取り、"Hello, "に続けてその名前を返します。

3. クラス (Classes)

クラスはオブジェクトの設計図のようなものです。クラスはデータ（属性）とメソッド（関数）をカプセル化します。クラスからインスタンス（具体的なオブジェクト）を作成できます。

# クラスの定義例
class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def greet(self):
        return "Hello, " + self.name + "!"

# クラスからインスタンスを作成
alice = Person("Alice")

# インスタンスのメソッドを呼び出し
print(alice.greet())

この例では、Personというクラスが定義されています。このクラスには、nameという属性と、greetというメソッドがあります。aliceという新しいPersonのインスタンスを作成し、そのgreetメソッドを呼び出しています。

これらはPythonプログラミングの基本的な構成要素です。これらの概念を理解し、組み合わせて使用することで、より複雑で強力なプログラムを作成することができます。

4. Pythonで一般的に使用される主要なデータ型

Pythonには様々なデータ型があり、それぞれ異なる種類のデータを扱います。以下はPythonで一般的に使用される主要なデータ型です。

1. 数値型 (Numeric Types)

  • 整数 (Integers): 整数値を表します。例: 5, -3, 42
  • 浮動小数点数 (Floats): 小数点を含む数値を表します。例: 3.14, -0.001, 2.0
  • 複素数 (Complex Numbers): 実部と虚部を持つ数値を表します。例: 1 + 2j, 3 - 4j

2. 文字列型 (String Type)

  • 文字列 (Strings): 文字のシーケンスを表し、シングルクオート('...')またはダブルクオート("...")で囲みます。例: 'hello', "Python"

3. ブール型 (Boolean Type)

  • ブール (Booleans): 真 (True) または偽 (False) のいずれかの値を持ちます。

4. シーケンス型 (Sequence Types)

  • リスト (Lists): 順序付けられた要素の変更可能なシーケンス。例: [1, 2, 3], ['apple', 'banana', 'cherry']
  • タプル (Tuples): 順序付けられた要素の変更不可能なシーケンス。例: (1, 2, 3), ('a', 'b', 'c')
  • 範囲 (Ranges): 数値のシーケンスを生成するために使われます。例: range(10)

5. 集合型 (Set Types)

  • セット (Sets): 重複しない要素の集合。順序は保証されません。例: {1, 2, 3}, {'apple', 'banana'}
  • フローズンセット (Frozen Sets): 不変のセットです。

6. マッピング型 (Mapping Type)

  • 辞書 (Dictionaries): キーと値のペアのコレクション。例: {'name': 'Alice', 'age': 25}

これらのデータ型は、Pythonプログラミングにおいて基本的かつ重要な要素です。それぞれの型は特定の種類のデータを扱うために設計されており、これらを組み合わせて複雑なデータ構造を作成することができます。

5. Pythonでエラーが発生したときの見方

Pythonでエラーが発生したときの見方について説明します。エラーもChatGPTに渡せば、解決してくれるのですが、読めると効率が良いです。
Pythonのエラーは通常、エラーメッセージとスタックトレース（エラーが発生したコードの場所を示す情報）で構成されています。これらを理解することで、エラーの原因を特定しやすくなります。

エラーメッセージの解読

  1. エラーの種類: エラーメッセージの最初の部分は、発生したエラーのタイプを示します。例えば、SyntaxError, IndexError, TypeErrorなどです。

  2. エラーの説明: エラーの種類に続いて、エラーの原因に関する簡潔な説明があります。これにより、エラーの原因を理解しやすくなります。

  3. トレースバック: これは、エラーが発生した時点までのコードの実行パスを示します。エラーが発生した関数呼び出しのリストが含まれます。

スタックトレースの解読

  • ファイル名: エラーが発生したファイルの名前が表示されます。

  • 行番号: エラーが発生した具体的なコードの行番号。

  • コードの抜粋: ほとんどの場合、エラーが発生した行のコードが示されます。

  • 関数名: エラーが発生した関数やメソッドの名前。

例

以下は、Pythonの典型的なエラーメッセージの例です。

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'
  • エラーの種類: TypeError
  • エラーの説明: 整数 (int) と文字列 (str) を + 演算子で足そうとしたが、これはサポートされていない。

または、次のようなエラーメッセージが表示されることもあります。

Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 3, in <module>
    print(1 / 0)
ZeroDivisionError: division by zero
  • ファイル名: example.py
  • 行番号: 3
  • コードの抜粋: print(1 / 0)
  • エラーの種類: ZeroDivisionError
  • エラーの説明: 0で除算しようとした。

これらの情報を元に、エラーの原因を特定し、プログラムを修正できます。

6. 一般的なエラーとその原因について

Pythonで頻繁に遭遇する可能性のあるいくつかの一般的なエラーとその原因について説明します。

1. SyntaxError

  • 説明: 文法が正しくないことを意味します。これはPythonがコードを解析できない場合に発生します。
  • 一般的な原因: 括弧や引用符の閉じ忘れ、不適切なインデント、キーワードの誤用など。

2. NameError

  • 説明: 未定義の変数や関数が参照されたときに発生します。
  • 一般的な原因: 変数や関数が宣言される前に使用された、タイプミス、スコープの問題など。

3. TypeError

  • 説明: 操作または関数が不適切な型のオブジェクトに対して適用された場合に発生します。
  • 一般的な原因: 異なるデータ型の間で不適切な操作を行った、関数に予期される型と異なる型の引数を渡したなど。

4. IndexError

  • 説明: シーケンス（リスト、タプル、文字列など）の範囲外のインデックスにアクセスしようとした場合に発生します。
  • 一般的な原因: 存在しないインデックスにアクセスしようとした。

5. KeyError

  • 説明: 辞書で存在しないキーにアクセスしようとしたときに発生します。
  • 一般的な原因: 辞書内に存在しないキーを参照した。

6. AttributeError

  • 説明: オブジェクトが持っていない属性やメソッドにアクセスしようとした場合に発生します。
  • 一般的な原因: 存在しないメソッドや属性を呼び出した、タイプミスなど。

7. ValueError

  • 説明: 関数に与えられた引数が適切な型であっても、不適切な値を持っている場合に発生します。
  • 一般的な原因: 数値変換で非数値文字列を渡す、範囲外の値を渡すなど。

8. ZeroDivisionError

  • 説明: 数値をゼロで割った場合に発生します。
  • 一般的な原因: ゼロで除算する。

これらのエラーを理解し、適切に対処することは、効果的なデバッグの基本です。エラーメッセージを注意深く読み、原因を特定することで、問題の解決が容易になります。

最後に

プログラムを始めた頃に知らなくて困った事をまとめてみました。
何かしらの役に立つと良いと思ってます。

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