【完全網羅】Pythonの文法を一から徹底解説|サンプルコード多数

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(最終更新日:2023年7月)

✔当記事は以下のような方に向けて書かれています

「Python文法の探求はどこから始めるべきか?」
「Python文法の具体的な記述法を理解したい」
「Python文法の実行例が見てみたい」

✔当記事では、以下の要点について詳しく説明します

  • Python文法の基礎
  • Python文法の記述法とその実践的な活用法
  • Python文法の使用例

当記事はPython文法の基本的な理解から、より深まるための使い方について具体的な例を交えて詳細に解説しております。

全範囲を熟読いただけると、納得の理解が得られることをお約束します。

筆者プロフィール

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【現職】プロジェクトマネージャー/SE(元外資系金融機関営業)

【副業】ブログ(月間15万PV)/YouTube/Web・アプリ制作

コミュニケーション × ビジネススキル × 文章力 × プログラミングスキルを活かし、30後半からのIT系職へシフト。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

【当ブログで紹介しているサイト】

当サイトチュートリアルで作成したデモ版日報アプリ

Django × Reactで開発したツール系Webアプリ

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Pythonとは何か?

Pythonとは、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに利用される人気の高いプログラミング言語です。

ここでは、Pythonの魅力や特徴、それが可能にするさまざまな事柄について詳しく説明します。

  • Pythonの魅力と特徴
  • Pythonでできること

Pythonの魅力と特徴

Pythonは、シンプルで読みやすい文法が特徴的なプログラミング言語で、その書きやすさから初学者にもおすすめの言語です。

また、多くの科学計算やデータ分析、ウェブ開発などに対応するライブラリが存在しているため、多岐にわたる領域で利用可能。

Pythonはまた、その豊富なコミュニティによるサポートも特徴のひとつです。

困ったときにはインターネット上にあふれる情報源から解決策を見つけられるでしょう。

Pythonでできること

Pythonの利用シーンは非常に広範です。

  • ウェブ開発
  • データ分析
  • AIや機械学習
  • ゲーム開発

また、Pythonはスクリプト言語としての利用も可能で、日常的な作業自動化にも活用できます。

【わかる】Pythonによる作業自動化・効率化の理由や方法を解説
「Pythonで自動化」について学びたいですか?この記事では、Pythonを使った自動化処理の基本的な使い方や実践的な例を詳細に解説しています。初心者にもわかりやすい一覧表が揃っており、内容は視覚的にも理解しやすいため、初めての方でも安心してご覧いただけます。さらに、この記事を読むことで他のプログラミング言語でも使える便利な方法を学ぶことができ、より効率的な自動化が実現可能になります。

Pythonの豊富なライブラリとフレームワークを利用すれば、高度なウェブアプリケーションから、深層学習モデル、さらには3Dゲームまで、Pythonひとつで作成することが可能です。

このように、Pythonはその汎用性と拡張性から多くの開発者に愛用されています。

Python環境の準備

Pythonの基本を学ぶためには、まずPythonの開発環境を準備する必要があります。

ここでは、Pythonのインストール方法から、Pythonのバージョンの違い、そしてPythonのコードを書く上で重要なスタイルガイドPEP8について説明します。

  • Pythonのインストール方法
  • Python2系と3系の違い
  • 格式設定規約PEP8

Pythonのインストール方法

Pythonのインストールは非常に簡単です。

公式ウェブサイトからダウンロードしてインストールしましょう。

Windowsではインストーラを、MacではHomebrewを使ってインストールすることが一般的です。

また、Linux系のOSではパッケージマネージャを通じてインストールが可能です。

Python2系と3系の違い

Pythonは現在、2.x系と3.x系の二つのバージョンが存在しますが、初学者には、Python3.xの学習をおすすめします。

なぜならPython2.xは2020年1月に公式サポートが終了し、現在ではPython3.xが主流となっているからです。

Python2とPython3の間には、文法や機能にいくつかの違いがありますので、学習する際には注意しましょう。

格式設定規約PEP8

PEP8はPythonのコーディング規約で、Pythonプログラムを書く際の標準的なスタイルガイドとして広く受け入れられています。

PEP8に従えば、ほかのPython開発者と容易にコードを共有することが可能で、自身のコードも可読性が高まるでしょう。

具体的な規則には、インデントにはスペース4つを使う、行の最大長さは79文字以内にする、などが含まれます。

Pythonの基本文法とその理解

Pythonを学ぶ上で最も重要なステップは、その基本文法を理解することです。

こちらでは、Pythonの基本的なデータ型や制御構造、関数とモジュールの使い方について説明します。

  • Pythonでの文字列と数値
  • コメントの記述方法
  • Pythonの変数と定数、予約語
  • Pythonのデータ型(数値型、文字列型、リスト型、辞書型)

Pythonでの文字列と数値

Pythonでは、文字列はシングルクォーテーション(‘ ‘)やダブルクォーテーション(” “)で囲むことで作成できます。

また、数値は整数や浮動小数点数として扱うことができます。

# 文字列の作成
string_single_quotes = 'Hello, World!'
string_double_quotes = "Python is awesome!"

# 数値の作成
integer_number = 42
float_number = 3.14

# 作成した文字列と数値を出力
print(string_single_quotes)  # Output: Hello, World!
print(string_double_quotes)  # Output: Python is awesome!
print(integer_number)       # Output: 42
print(float_number)         # Output: 3.14

コメントの記述方法

Pythonでは、コードの中にコメントを入れられます。

コメントは、プログラムの中で何が行われているのかを説明するための重要な手段です。

自身の理解を深めたり、他の人にコードの機能を理解してもらうために使用してください。

Pythonでは、コメントはハッシュ記号(#)に続く任意のテキストとして記述されます。

# こちらはコメントです。

Pythonの変数と定数、予約語

Pythonでは、データを保存するために変数を使用します。

変数名は自由に設定できますが、予約語(Pythonが特別な意味を持つと解釈する単語)を避けてください。

また、Pythonは大文字と小文字を区別するため、同じ文字でも大文字と小文字では別の変数として扱われることにも注意が必要です。

Pythonでは定数の概念はありませんが、変数名を大文字で書くことで定数として扱うことが一般的です。

【Python】変数の定義方法から役割、注意点までコード付きで解説
Pythonで「変数」を使用する方法について知りたいですか?変数はデータを一意に識別し、Pythonプログラム内で操作するための基本的なツールです。当記事では、Pythonの変数使用法を具体的なコード付きで丁寧に解説しています。特にPython初心者の方には必見の内容です。

Pythonのデータ型(数値型、文字列型、リスト型、辞書型)

Pythonでは、さまざまな種類のデータを扱えます。

これらはデータ型と呼ばれ、それぞれ特有の性質と操作を持つものです。

主なデータ型には、以下のようなものがあります。

  • 数値型(整数型と浮動小数点数型)
  • 文字列型
  • リスト型
  • 辞書型

さまざまなオブジェクトのデータ型を確認しながら、データ型を実感してみましょう。

【コード付き】Pythonのデータ型を確認する方法を丁寧に解説
「Python 型 確認」について学びたいですか?この記事では、Pythonでのデータ型の確認方法や実践的な例を詳細に解説しています。初心者にもわかりやすい一覧表が揃っており、内容は視覚的にも理解しやすいため、初めての方でも安心してご覧いただけます。さらに、この記事を読むことで他のPythonプログラムでも使える便利な型確認テクニックを学ぶことができ、より効率的なコーディングが可能になります。

制御構造とその役割

プログラムを書く上で重要なのが、制御構造。

制御構造により、プログラムの流れを制御できるからです。

  • プログラム処理の流れ
  • 制御構造とは
  • コードブロックとインデント
  • 条件分岐(if文)
  • ループ処理(for文、while文)
  • オンライン機械学習入門

プログラム処理の流れ

プログラムは基本的に上から下へとコードが実行されますが、その流れを制御するために制御構造が利用されます。

制御構造によってプログラムの流れは条件によって分岐したり、特定の処理を繰り返したりが可能です。

以下は、Pythonでの制御構造の例です。

条件分岐 (if-elif-else)

# 条件による分岐
x = 10

if x > 0:
    print("xは正の数です")
elif x == 0:
    print("xは0です")
else:
    print("xは負の数です")

ループ (forループ)

# リストの要素をループして表示
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

for fruit in fruits:
    print(fruit)
【基本】Pythonの繰り返し処理|forとwhileを徹底解説
「Pythonで繰り返し処理を学びたいですか?この記事では、Pythonの繰り返し処理であるループ処理の基本的な使い方や実践的な例を詳細に解説しています。初心者にもわかりやすい一覧表が揃っており、内容は視覚的にも理解しやすいため、初めての方でも安心してご覧いただけます。さらに、この記事を読むことでPythonで他の処理でも使える便利な方法を学び、より効率的なプログラミングが可能になります。」

ループ (whileループ)

# カウンタを使ったwhileループ
count = 0

while count < 5:
    print("Count:", count)
    count += 1

制御構造とは

制御構造は、プログラムの流れを制御するための文法です。

Pythonにはいくつかの基本的な制御構造があります。

その中でも重要なものは、条件分岐(if文)とループ処理(for文、while文)です。

# 使用者に名前を入力してもらう
name = input("名前を入力してください: ")

# 入力された名前によって異なるメッセージを表示
if name == "Alice":
    print("ようこそ、Aliceさん!")
elif name == "Bob":
    print("こんにちは、Bobさん!")
else:
    print(f"ようこそ、{name}さん!")

コードブロックとインデント

Pythonでは、特定の制御構造の範囲を表すためにインデント(行頭の空白)を使いましょう。

同じインデントを持つ一連の行はコードブロックと呼ばれ、ひとつの制御構造に関連付けられるのです。

このため、Pythonではインデントが重要な役割を果たします。

# if文の入ったコードブロックの始まり
if x > 5:
    print("xは5より大きいです。")
    print("条件がTrueの場合に実行されるコードです。")
# コードブロック終わり

print("if文のブロックの外のコードです。")

条件分岐(if文)

条件分岐(if文)は、指定された条件がTrueである場合にのみ特定のコードブロックを実行するための制御構造です。

if文は、elifやelseを用いて複数の条件を持つことができます。

# 使用者に名前を入力してもらう
name = input("名前を入力してください: ")

# 入力された名前によって異なるメッセージを表示
if name == "Alice":
    print("ようこそ、Aliceさん!")
elif name == "Bob":
    print("こんにちは、Bobさん!")
else:
    print(f"ようこそ、{name}さん!")

ループ処理(for文、while文)

ループ処理は、特定のコードブロックを繰り返し実行するための制御構造です。

Pythonでは、主にfor文とwhile文が利用されます。

for文は、リストや範囲などのイテラブルなオブジェクトを通じてループを行うのに使われ、while文は指定した条件がTrueである限りループを続けます。

# forループ
# リストの要素をループして処理する例
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

# 範囲を指定してループする例
for i in range(1, 6):  # 1から5までの範囲を指定
    print(i)

# whileループ
# カウンタ変数を用いてループを制御する例
count = 0
while count < 5:
    print(f"Count is: {count}")
    count += 1

# ユーザーの入力によってループを続ける例
while True:
    user_input = input("続けますか?(y/n): ")
    if user_input == 'n':
        break

オンライン機械学習入門

Pythonは、オンライン機械学習の実装にも広く用いられています。

オンライン機械学習は、データを逐次的に学習する手法であり、大規模なデータセットやリアルタイムの予測に対応するために使用されます。

PythonのライブラリであるScikit-learnは、多くのオンライン機械学習アルゴリズムを提供しており、その使用法を学ぶことは有益です。

from sklearn.linear_model import SGDRegressor
import numpy as np

# ダミーデータを生成します。
# ここでは、y = 2x + 1の直線に近いデータを生成します。
np.random.seed(0)
X = np.random.rand(100, 1)
y = 2 * X.squeeze() + 1 + np.random.normal(0, 0.1, size=100)

# オンライン学習用のインスタンスを作成します。
# lossパラメータを'huber'にすることで、ハバー損失を用いた回帰を行います。
# max_iterパラメータを指定して学習の繰り返し回数を設定します。
sgd_regressor = SGDRegressor(loss='huber', max_iter=100)

# データを逐次的に学習します。
# ループを回すことで、データを順番に学習させます。
for i in range(len(X)):
    sample_X = X[i].reshape(1, -1)
    sample_y = y[i]
    sgd_regressor.partial_fit(sample_X, [sample_y])

# 学習結果を用いて新しいデータの予測を行います。
new_X = np.array([[0.2], [0.4], [0.6]])
predictions = sgd_regressor.predict(new_X)

print("予測結果:")
for i, prediction in enumerate(predictions):
    print(f"Input: {new_X[i][0]}, Predicted Output: {prediction}")

Pythonでの関数とモジュールの使い方

プログラムを構造化し、再利用可能なコードを作るためには関数とモジュールが重要です。

関数は特定のタスクを実行するコードのまとまりで、モジュールは関数や変数、クラスなどを含むPythonのスクリプトファイルです。

  • 関数の定義と利用
  • 引数と戻り値(return)の活用
  • Pythonのスコープとグローバル宣言
  • モジュールとライブラリのインポート

関数の定義と利用

Pythonの関数はdefキーワードを使用して定義します。

関数は任意の数の引数を取り、任意の値を返す機能のこと。

関数は一度定義すると何度でも呼び出すことができ、コードの再利用性を高めます。

def add(a, b):
    result = a + b
    return result

引数と戻り値(return)の活用

関数は、パラメータまたは引数と呼ばれる入力を取れます。

外部の値を関数内で利用するためです。

また関数は、return文を使って値を返せます。

引数を含めて受け取った値に処理を加えて、結果を出力するのです。

# 2つの数値を受け取り、それらの合計を返す関数
def add_numbers(a, b):
    result = a + b
    return result

# 3つの数値を受け取り、平均値を返す関数
def calculate_average(x, y, z):
    total = x + y + z
    average = total / 3
    return average

# 文字列を受け取り、その長さと大文字に変換した結果を返す関数
def process_string(input_string):
    length = len(input_string)
    uppercase_string = input_string.upper()
    return length, uppercase_string

# 関数を呼び出して結果を表示
sum_result = add_numbers(5, 3)
print("5 + 3 =", sum_result)

avg_result = calculate_average(10, 20, 30)
print("平均値:", avg_result)

length, uppercase_string = process_string("Hello, World!")
print("文字列の長さ:", length)
print("大文字に変換した結果:", uppercase_string)

Pythonのスコープとグローバル宣言

関数内で定義された変数はローカル変数となり、その関数内でのみ有効です。

なぜならPythonでは、変数が定義されたスコープ(範囲)内でのみ有効だから。

一方関数の外で定義された変数はグローバル変数となり、プログラム全体で利用できます。

ただし関数内からグローバル変数を変更するには、globalキーワードが必要です。

# グローバル変数の定義
global_variable = 100

# 関数内でローカル変数を定義
def local_variable_example():
    local_variable = 50
    print("ローカル変数の値:", local_variable)

# 関数内でグローバル変数を使用
def global_variable_example():
    global global_variable
    global_variable += 10
    print("グローバル変数の値:", global_variable)

# ローカル変数の例
local_variable_example()

# グローバル変数の例
global_variable_example()
global_variable_example()

# グローバル変数の値を確認
print("最終的なグローバル変数の値:", global_variable)

モジュールとライブラリのインポート

モジュールは、関数や変数、クラスなどを含むPythonのスクリプトファイルです。

モジュールはimport文を使用してほかのPythonスクリプトから利用できます。

Pythonには標準ライブラリと呼ばれる大量のモジュールが含まれており、これらを利用することでさまざまな機能を追加することができます。

# mathモジュールをインポート
import math

# mathモジュールの関数を使用して円周率と平方根を計算
pi_value = math.pi
square_root_of_2 = math.sqrt(2)

# 結果を出力
print("円周率:", pi_value)
print("2の平方根:", square_root_of_2)

Pythonのオブジェクト指向プログラミング

Pythonはオブジェクト指向プログラミング言語であり、クラスとオブジェクトと呼ばれる概念を持ちます。

これらにより、より効率的に再利用可能なコード作成が可能です。

  • クラスとオブジェクトの理解
  • 初期化メソッドとメソッドの定義
  • 継承と多重継承
  • メソッドのオーバライド

クラスとオブジェクトの理解

クラスは、オブジェクトの振る舞いを定義した設計図のようなものです。

クラスを用いて、特定の属性やメソッド(クラス内の関数)を持つオブジェクトを作成することができます。

このように生成されたオブジェクトは、特定のクラスのインスタンスと呼ばれます。

初期化メソッドとメソッドの定義

Pythonのクラスには、初期化メソッドと呼ばれる特別なメソッドがあります。

これは__init__という名前を持ち、オブジェクトが作成されるときに自動的に呼び出されるもの。

初期化メソッドにより、オブジェクトの初期設定が可能。

また、クラス内には他のメソッドも定義することができ、これらはクラスのインスタンスに対して特定の動作を提供します。

継承と多重継承

継承は、あるクラスの属性とメソッドを別のクラスが引き継ぐ機能です。

これにより、既存のクラスをベースに新しいクラスを作成し、既存のコードを再利用できます。

Pythonは多重継承もサポートしており、これにより一つのクラスが複数の親クラスから特性を引き継ぐことが可能です。

メソッドのオーバライド

オーバライドは、子クラスが親クラスのメソッドを上書きする機能です。

これにより、親クラスの振る舞いを子クラスでカスタマイズできるのです。

オーバライドされたメソッドは、そのクラスのオブジェクトがそのメソッドを呼び出すときに実行されます。

とくに機能が多数備わったフレームワークなどで多用する手法です。

まとめ

ここまでPythonの基本的な概念と機能について学びました。

  • Pythonの基本的なデータ型
  • 制御構造
  • 関数の定義と利用
  • モジュールのインポート方法

また、Pythonがオブジェクト指向プログラミングをサポートしていることも理解しました。

それぞれの分野で求められるライブラリやフレームワークを学び、実際のプロジェクトに取り組むことで、Pythonの力を最大限に引き出せます。

学ぶだけでなく、手を動かしながら、いろいろと学んでください。

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