プログラミング学習～Python初級編①～

はじめに

本記事ではPython学習の初級編としてPythonの特徴や基礎的な構文についてを学習します。初級編については①、②の2部構成になっており、初級編で基礎的な知識を付けた後に中級編、上級編と学習を進めていただければと思います。

Pythonについて

Pythonは汎用性の高いプログラミング言語であり、初心者からエキスパートまで幅広いユーザーに利用されています。シンプルで読みやすい構文を持ち、豊富なライブラリやフレームワークが提供されています。また、データサイエンスや機械学習、Web開発など多岐にわたる分野で活躍しています。

Pythonの強み

Pythonの強みの1つはその豊富なライブラリとコミュニティです。NumPyやPandasなどのデータ処理ライブラリ、TensorFlowやPyTorchなどの機械学習フレームワークは、データサイエンスやAI開発に欠かせません。また、DjangoやFlaskなどのWebフレームワークは、Webアプリケーションの開発を効率化します。

Pythonで出来る事

Pythonは多目的な言語であり、幅広い用途に利用されています。データ解析、機械学習、Web開発だけでなく、自動化スクリプトやゲーム開発、ネットワークプログラミングなど、さまざまな領域で活動しています。また、クロスプラットフォームのサポートや豊富なサードパーティライブラリにより、多彩なプロジェクトを実現できます。

Python学習

変数とは

プログラミングにおける「変数」は、数値や文字列といった値を保持しておくための「箱」のような役割を果たします。名前のついた変数に値を入れて保持し、取り出す場合は対象となる変数を呼び出すことで利用が可能です。変数によって記述内容を省略できたり、値の管理が容易になるといったメリットがあります。以下画像の「height」や「age」を変数名と呼びます。

変数のイメージ

変数の使い方

変数を使うには「どのような変数を使用するのか」という宣言と変数に初期値を格納する必要があります。この宣言や初期値を格納する事をそれぞれ変数宣言、変数の初期化と呼びます。Pythonでは宣言と初期化を同時に行う事ができ、「変数名 = 初期値」の形でコーディングします。

# 変数の宣言と初期化
height = 160
age = 25

初期化を行った変数に対して別の値を格納する場合も「変数 = 値」の形でコーディングします。

# 変数の宣言と初期化
height = 160
age = 25

# 変数に別の値を格納
height = 170 

この変数を参照する際は変数名を指定します。また、得られる値は指定した変数が参照する手前で最後に格納したものになります。
以下のコードの(1)で出力される値は「160」(2)で出力される値は「170」になります。(printは()内の値を表示する際に使われるもの)

# 変数の宣言と初期化
height = 160
age = 25

# 変数の参照
print(height)   --------(1)

# 変数に別の値を格納
height = 170 
# 変数の参照
print(height) 　--------(2)

変数のデメリット

この変数にはデメリットが存在します。それが、「一つの変数には一つのデータしか格納できない」というものです。このデメリットを解消する手段として「リスト」と呼ばれるものがあります。

リストとは？

先ほども触れましたが、複数のデータを一つの「箱」に格納する事ができるものになります。イメージとしては以下の画像のようになり、humanと記載しているものが「リスト名」、中に格納されている小さい箱が「要素」、各要素に割り当てされている順番の事を「インデックス(要素番号)」といいます。

リストのイメージ

リストの使い方

リストも変数同様に「どのようなリストを使用するのか」ということを宣言する必要があり、「リスト名 = [要素1,要素2,要素3]」の形でコーディングします。

# 値を含むリスト
human = [160, 25, "太郎", "東京都", "男"]

# 空のリスト
human = []

このリストのデータを参照するには「リスト名[インデックス]」の形でコーディングします。このインデックスは0から始まる為一番目のデータを参照する場合は「0」、二番目のデータを参照する場合は「1」となります。
(1)の場合は「160」(2)の場合は「25」が出力されます。
また、特定の要素を変更する場合には「リスト名[インデックス] = 変更するデータ」の形でコーディングします。
(3)の処理を行う事で「東京都」が「大阪府」に変更されます。

human = [160, 25, "太郎", "東京都", "男"]

# データの参照
print(human[0])　　　--------(1)
# データの参照
print(human[1])　　　--------(2)
#データの変更
human[3] = "大阪府"  --------(3)

リストのデメリット

リストを使う事で一つの変数に複数のデータを格納する事ができますが、
データへ参照するのにインデックスを使用するという特性上プログラムの可読性が下がってしまいます。そこでリストの様に一つの変数に複数のデータを格納でき、可読性を下げない方法があります。それが辞書というものです。

辞書とは？

先ほども触れましたが、辞書にはリストと同様に複数のデータを格納する事ができますが、リストと大きく異なるのがデータの参照方法です。
以下の図に記載している「hight」、「age」、「name」の様に各データに名前を付ける事ができこれをkeyと呼びこのkeyを使用してデータへの参照を行います。

辞書のイメージ

辞書の使い方

辞書も変数同様に「どのような辞書を使用するのか」ということを宣言する必要があり、「辞書名 = {key1:value1, key2:value2, key3:value3 」の形でコーディングします。

human_dict = {"height":160, "age":25, "name":"太郎", "birthplace":"東京都", "sex":"男"}

この辞書型のデータを参照するには「辞書名[key]」の形でコーディングします。(1)の場合は「160」、(2)の場合は「25」が出力されます。
また、特定の要素を変更する場合には「辞書名[key] = 変更するデータ」の形でコーディングします。
(3)の処理を行う事で「東京都」が「大阪府」に変更されます。

human_dict = {"height":160, "age":25, "name":"太郎", "birthplace":"東京都", "sex":"男"}

# データの参照
print(human_dict ["height"])　　　  --------(1)
# データの参照
print(human_dict ["age"])　　       --------(2)
# データの更新
human_dict["birthplace"] = "大阪府" --------(2)

辞書のデメリット

辞書は「key:value」の組み合わせでデータを保持する性質上keyがユニークでないといけない(被りはダメ!!）という決まりがあり、大容量のデータを持たせる事に向いていません。

まとめ

この記事では、Pythonの変数、リスト、辞書について、その使い方とデメリットについて解説しました。これらのデータ構造の使い方とデメリットを理解することで、適切な場面で適切なツールを選択し、効率的なプログラムを作成できるようになります。Pythonの柔軟性と強力なデータ構造を最大限に活用し、効果的なコーディングを目指しましょう。