LOCって何？基本から利点・注意点まで丁寧に解説｜初心者向け

（最終更新日：2023年12月）

✔以下の疑問をお持ちの方へ向けた記事です

「locって何ができるのだろうか？」
「locの基本的な使い方を知りたい」
「locの実際の使用例を見てみたい」

✔当記事を読むことで得られる知識

• locの基本的な概念と使い方
• locを使ったデータ選択や操作の方法
• locの具体的な使用例

当記事では、locの基本的な概念から、その使い方、そして実際にデータを選択や操作する具体的な例までを詳しく解説します。

また、locを用いた効率的なデータ操作のテクニックもご紹介します。

ぜひ最後までご覧ください。

LOCの基本

ここでは、LOC（Lines of Code）の基本についてお伝えしていきます。

LOCについて知ることで、ソフトウェア開発の評価指標について理解を深められるでしょう。

• LOCの基本説明
• LOCの詳細解説

LOCの基本説明

LOCとは、Lines of Codeの略で、プログラムのコード行数を示します。

一行に何文字書かれているかではなく、コマンドや命令が何行に分散しているかを数えることが一般的です。

LOCはソフトウェアの大きさや複雑さを示す基本的な指標となります。

LOCの詳細解説

LOCは、一般的には空白行やコメント行を除いた実行可能なコードの行数。

ただし、計算方法はプロジェクトや組織により異なる場合もあります。

例えば、一部の組織では、コメント行もLOCに含める、など。

こういった背景から、LOCを評価指標とする際には、どのような基準で計算されているのかを理解することが重要です。

LOCの重要性

LOCは、以下のようなさまざまな目的で用いられます。

• 開発工数の見積もり
• プロジェクトのスケジューリング
• ソフトウェアの複雑さ
• 品質の評価
• 開発者の生産性を測定するための指標

しかしながら、LOCが増えるほど、ソフトウェアの複雑さが増すことが一般的です。

そのため、LOCが増えると、バグの発生可能性が増し、保守が難しくなるという問題もあります。

LOCの計算方法

LOCの計算方法は一般的にはシンプルです。

コードエディタや専用のツールを用いて、実行可能なコード行をカウントします。

空白行やコメント行は通常は除外されますが、組織やプロジェクトによってはこれらを含む場合も。

異なるプログラミング言語では、同じ機能を実現するのに必要なコード行数が異なるため、LOCは必ずしもプログラムの規模や複雑さを厳密に比較する指標にはなりません。

LOCとilocについて

ここでは、Pythonのpandasライブラリにおけるデータ選択メソッド、locとilocについて説明します。

これらについて理解することで、データの選択や操作をより効率的におこなえるでしょう。

• LOCの詳細
• ilocの詳細
• DataFrameのカラム取得方法

LOCの詳細

pandasのlocは、ラベルに基づいてデータを選択するメソッドです。

例えば、特定の行名や列名を指定してデータを選択できます。

locは終点を含む区間を選択するので、特にデータの範囲選択において便利です。

ilocの詳細

一方、pandasのilocは、整数に基づいてデータを選択するメソッドです。

つまり、行番号や列番号を指定してデータを選択します。

ilocは終点を含まない区間を選択するため、Pythonの標準的なインデックス指定の規則に従います。

DataFrameのカラム取得方法

pandasのDataFrameにおいては、[]や[[]]を使ってもカラムを選択できます。

単一のカラムを選択する場合にはdf['column_name']、複数のカラムを選択する場合にはdf[['column1', 'column2']]という形式で指定しましょう。

LOCの利点と制限

LOCの利点と制限をまとめると以下のとおりです。

• 利点: そのシンプルさと直感性
  一目でコードの規模が把握できるため、プロジェクトの規模や複雑さを評価するための簡易的な手段として広く利用されているのです。
• 制限: コードの品質やプログラマーの生産性を正確に反映しない
  短いコードが必ずしも良質なコードとは限らず、また長いコードが必ずしも低品質なコードとは限らない。

また、同じ機能を果たすコードでも、使用するプログラミング言語によってLOCは大きく異なる場合があります。

LOCを上手に使うためのヒント

LOCをソフトウェア開発プロジェクトに適切に適用するためのベストプラクティスやヒントを提供します。

• LOCはその他の指標と併用することで最も効果的
  たとえば、バグの数やコードの複雑度、テストのカバレッジなどと一緒に評価すると、よりバランスの取れた見積もりや評価が可能となります。
• LOCを用いてプログラマーの生産性を評価する際には注意が必要
  LOCが多いほど生産性が高いとは限らず、また逆にLOCが少ないほど生産性が低いとは限りません。品質や効率性、維持管理のしやすさも考慮するべきです。
• LOCの計算基準はプロジェクトごと、または組織ごとに統一すべき
  何を1行と数えるのか（空白行やコメント行を含むかどうか等）を明確に定義することが重要です。

まとめ

LOCはソフトウェア開発の規模と複雑さを評価する基本的な指標。

その計算方法や、Pythonのデータ分析ライブラリであるpandasにおけるlocとilocの使い方について説明しました。

LOCがプロジェクトの規模を一目で理解するのに役立つ一方で、コードの品質やプログラマの生産性を直接反映するものではないことを理解しましょう。

この知識を持つことで、ソフトウェア開発プロジェクトの進行状況をより効果的に把握し、プロジェクトの規模と複雑さに対する理解を深められます。

次のステップとしては、LOCと他の品質指標を組み合わせてプロジェクトを評価することがおすすめ。

またさまざまなプログラミング言語でのLOCの違いについても理解すると、より広範で深い視野からソフトウェア開発を考えられるでしょう。