Python入門：初心者向けガイド

Pythonは、シンプルで読みやすい構文と幅広い用途で知られるプログラミング言語です。このガイドでは、Pythonを始めたいと考えている初心者の方に向けて、基礎的な知識と簡単な使い方を解説していきます。

Table of Contents

1. Pythonとは？

Pythonは、ウェブ開発、データ分析、機械学習、ゲーム開発、IoTなど、さまざまな分野で活用されている多目的なプログラミング言語です。コードがシンプルで直感的なため、プログラミングの初心者にとって学びやすい言語の一つとしても人気があります。

こちらの記事を参考にしてください　Pythonの始め方 | PythonMedia (zk-python.com)

2. 変数とデータ型

プログラミングの基本として、データを扱う際に必要になる「変数」と、Pythonで利用できる「データ型」を学びます。例えば、整数や小数、文字列といった基本的なデータ型とその使い方について紹介します。

# 変数の例
name = "Alice"
age = 25
height = 160.5

3. 条件分岐とループ

プログラムに「もし〜なら」という条件や「〜の間繰り返す」といった処理を行わせるために、条件分岐（if文）とループ（forやwhile文）の使い方を説明します。

# 条件分岐の例
if age >= 18:
    print("You are an adult")
else:
    print("You are a minor")

4. 関数の使い方

プログラムを整理し、繰り返し使う処理をまとめるための「関数」について学びます。Pythonの組み込み関数の使い方や、自分で関数を定義する方法を紹介します。

# 関数の例
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))

5. リスト、タプル、辞書

複数のデータをまとめて扱う「リスト」「タプル」「辞書」の使い方を解説します。これらは、Pythonで頻繁に使用されるデータ構造であり、データの保存や操作に欠かせない要素です。

# リストの例
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
print(fruits[0])  # apple

6. Pythonの使いどころ

Pythonは、単純なスクリプトから大規模なアプリケーションまで、さまざまな用途で使うことができます。データ分析やウェブ開発、機械学習などの具体的な事例を挙げ、Pythonを使ってできることの魅力を伝えます。

変数とデータ型

変数とは？

変数は、プログラムの中でデータを一時的に保管するための「箱」のようなものです。この箱には文字や数字などの情報が入ります。Pythonでは、この箱に名前を付けて、その名前を使ってデータを操作します。

変数を使うことで、繰り返しデータを扱ったり、プログラム内でデータを計算・変更したりすることができます。

変数の命名ルール

変数名には以下のルールがあります。

アルファベット（a～z, A～Z）や数字（0～9）、アンダースコア（_）を使えます。
変数名は数字で始めてはいけません。（例：1variable はダメ）
大文字・小文字は区別されます。（例：name と Name は別の変数）

例として、age という変数に値を代入してみましょう。

age = 25

この場合、変数 age に 25 という整数の値が入ります。

データ型（データタイプ）とは？

変数に格納できるデータの種類を「データ型」と呼びます。Pythonでは、さまざまなデータ型が用意されており、基本的なものとして以下が挙げられます。

1. 数値型（Numbers）

整数（int）: 整数のデータを扱う型です。正の数、負の数、ゼロを含みます。

  age = 25  # int型

浮動小数点数（float）: 小数点を含む数値を扱います。

  height = 160.5  # float型

複素数（complex）: 実部と虚部を持つ複素数です。

  z = 2 + 3j  # complex型

2. 文字列型（String）

文字列（str）: 文字や単語、文章などのテキストデータを扱う型です。シングルクォート ' ' またはダブルクォート " " で囲んで表現します。

  name = "Alice"  # str型
  greeting = 'Hello, World!'  # str型

文字列は、文字の集合であり、+ を使って連結したり、* を使って繰り返したりできます。

# 文字列の連結
full_greeting = greeting + " " + name  # 'Hello, World! Alice'

3. ブール型（Boolean）

ブール型（bool）: True または False の2つの値だけを持つ型です。条件分岐や繰り返し処理でよく使われます。

  is_adult = True  # bool型
  has_pet = False  # bool型

4. リスト型（List）

リスト（list）: 複数のデータを順番にまとめて保持できる型です。角括弧 [ ] で囲んで、各要素をカンマ , で区切ります。

  fruits = ["apple", "banana", "cherry"]  # list型

リストは、異なるデータ型の要素をまとめて扱うこともできます。

# 異なるデータ型を含むリスト
mixed_list = [1, "hello", 3.14, True]

5. タプル型（Tuple）

タプル（tuple）: リストと似ていますが、一度作成すると中身の変更ができない（不変）型です。丸括弧 ( ) で囲んで表現します。

  coordinates = (10, 20)  # tuple型

6. 辞書型（Dictionary）

辞書（dict）: キーと値のペアでデータを管理する型です。キーと値をセットで保持し、キーで値を取得できます。波括弧 { } で囲み、キーと値をコロン : で区切り、ペアごとにカンマ , で区切ります。

  person = {"name": "Alice", "age": 25, "height": 160.5}  # dict型

辞書のキーはユニークでなければなりません。キーを使って、対応する値にアクセスします。

# 辞書の値へのアクセス
print(person["name"])  # 'Alice'

変数とデータ型のまとめ

変数はデータを保存するための「名前付きの箱」。
Pythonのデータ型には、int（整数）、float（小数）、str（文字列）、bool（ブール）、list（リスト）、tuple（タプル）、dict（辞書） などがある。
変数に適切なデータ型を使うことで、プログラムのデータを効果的に管理し、操作できる。

以上が、「変数とデータ型」の詳細な解説です。この基礎が理解できれば、Pythonプログラムをよりスムーズに書き進めることができます。

条件分岐とループ

条件分岐（if文）

条件分岐は、プログラムに「もしこの条件が満たされたら、こうする」というような判断をさせるために使います。Pythonで条件分岐をするための構文が if 文です。

基本構文

以下が if 文の基本構文です。

if 条件式:
    # 条件がTrueの場合に実行されるコード

例

ユーザーの年齢によってメッセージを出し分ける例です。

age = 20

if age >= 18:
    print("You are an adult.")
else:
    print("You are a minor.")

このコードでは、age が 18 以上であれば "You are an adult." が出力され、それ以外の場合は "You are a minor." が出力されます。

elif文（条件の追加）

複数の条件を扱いたいときは、elif を使います。

score = 75

if score >= 90:
    print("Excellent!")
elif score >= 70:
    print("Good!")
else:
    print("Keep trying!")

この場合、score が 90 以上なら "Excellent!" が出力され、70 以上 90 未満なら "Good!"、それ以外なら "Keep trying!" が出力されます。

ループ

ループは、特定の処理を繰り返し実行するための構文です。Pythonでは主に for 文と while 文の2つのループ構文が用意されています。

for文

for 文は、リストや文字列などのシーケンス（順番に並んだデータ）を1つずつ取り出して繰り返し処理を行うときに使います。

基本構文

for 要素 in シーケンス:
    # 繰り返し実行するコード

例

リスト内のフルーツを1つずつ出力する例です。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

for fruit in fruits:
    print(fruit)

このコードは fruits リストの各要素を順番に取り出して print するので、次のように出力されます。

apple
banana
cherry

range関数

for ループで繰り返し回数を指定したい場合には、range() 関数を使います。

for i in range(5):
    print(i)

この場合、0 から 4 までの数字が順番に出力されます。

while文

while 文は、指定した条件が True の間、処理を繰り返します。

基本構文

while 条件式:
    # 繰り返し実行するコード

例

count が 5 未満の間、処理を繰り返す例です。

count = 0

while count < 5:
    print(count)
    count += 1  # countを1ずつ増やす

このコードは、count の値が 0 から 4 になるまで繰り返して出力されます。

ループの制御

break文

break 文は、ループを途中で終了させたいときに使います。

for i in range(10):
    if i == 5:
        break  # 5になったらループを終了
    print(i)

この場合、0 から 4 までが出力され、i が 5 になるとループが終了します。

continue文

continue 文は、ループ内でその時の反復処理をスキップして次の反復に進めたいときに使います。

for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        continue  # 偶数の場合はスキップ
    print(i)

この場合、偶数はスキップされ、奇数のみが出力されます。

条件分岐とループの組み合わせ

if 文とループを組み合わせて使うと、より複雑な処理が可能になります。

例

1から20までの数で、3で割り切れる場合は “Fizz”、5で割り切れる場合は “Buzz”、両方で割り切れる場合は “FizzBuzz” と出力する例です。

for i in range(1, 21):
    if i % 3 == 0 and i % 5 == 0:
        print("FizzBuzz")
    elif i % 3 == 0:
        print("Fizz")
    elif i % 5 == 0:
        print("Buzz")
    else:
        print(i)

出力結果は次のようになります。

1
2
Fizz
4
Buzz
Fizz
7
8
Fizz
Buzz
11
Fizz
13
14
FizzBuzz
16
17
Fizz
19
Buzz

まとめ

条件分岐（if 文）でプログラムの流れを制御する。
forループでシーケンスの要素を繰り返し処理する。
whileループで条件が True の間繰り返し処理する。
break文とcontinue文でループの流れを制御する。
条件分岐とループを組み合わせることで、より柔軟でパワフルなプログラムが書ける。

これが「条件分岐とループ」の詳細な解説です。これを理解すれば、Pythonでより複雑な処理を実装できるようになります。

関数の使い方

関数とは？

関数は、特定の処理をまとめてひとつのまとまりとして定義し、必要なときにその処理を呼び出して実行できる仕組みです。プログラムを効率的に書くために非常に重要な概念で、再利用性と可読性を高めます。

Pythonには、あらかじめ用意されている組み込み関数（print()、len() など）と、プログラムの中で自分で定義するユーザー定義関数の2種類があります。ここではユーザー定義関数について解説します。

関数の定義方法

Pythonで関数を定義するには、def キーワードを使います。基本的な構文は以下のとおりです。

def 関数名(引数1, 引数2, ...):
    # 関数の処理
    return 戻り値

def：関数を定義するときのキーワード。
関数名：関数の名前を定義します。変数と同じ命名ルールが適用されます。
引数（パラメータ）：関数に渡されるデータで、関数の処理に使います（任意）。
return：関数の実行結果を返すためのキーワード（任意）。

関数の例

1. 引数のない関数

引数を取らず、単に決められた処理を行う関数の例です。

def greet():
    print("Hello, World!")

greet()

出力

Hello, World!

この場合、関数 greet を呼び出すと "Hello, World!" が出力されます。

2. 引数を持つ関数

引数を持つことで、関数の中で柔軟に処理を行うことができます。

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("Alice")
greet("Bob")

出力

Hello, Alice!
Hello, Bob!

この例では、name という引数を受け取り、その名前を使って挨拶を行います。引数に渡すデータによって、異なる出力が得られます。

3. 複数の引数を持つ関数

引数は複数持つこともできます。

def add_numbers(a, b):
    return a + b

result = add_numbers(10, 20)
print(result)

出力

この関数 add_numbers は、2つの引数 a と b を受け取り、その合計を返します。return キーワードを使って合計値を関数の呼び出し元に返しています。

`return` 文

return は、関数の実行結果を返し、関数の処理を終了させる役割を持ちます。

def square(x):
    return x * x

print(square(4))  # 16

この例では、square 関数が x の2乗を計算し、その結果を返します。return がないと、関数は None を返すことになります。

デフォルト引数

関数の引数にはデフォルトの値を設定することができます。これは、引数が渡されなかった場合にその値が使われます。

def greet(name="Guest"):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("Alice")  # "Hello, Alice!"
greet()         # "Hello, Guest!"

この場合、greet 関数は引数 name にデフォルトで "Guest" を設定しているため、引数が指定されない場合は "Guest" として扱われます。

可変長引数

**1. 任意の数の引数（*args）**

*args を使うと、関数に任意の数の引数を渡すことができます。

def sum_numbers(*args):
    return sum(args)

print(sum_numbers(1, 2, 3))      # 6
print(sum_numbers(10, 20, 30, 40))  # 100

この例では、*args はタプルとして渡されるため、任意の数の引数を渡して合計を計算できます。

2. 任意の数のキーワード引数（kwargs）**

**kwargs を使うと、任意の数のキーワード引数を辞書として受け取れます。

def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_info(name="Alice", age=25, city="Tokyo")

出力

name: Alice
age: 25
city: Tokyo

この場合、**kwargs は辞書として渡され、関数の中でキーと値を使って処理を行います。

関数内での変数のスコープ

関数内で定義された変数は、その関数のスコープ（有効範囲）内でのみアクセスできます。これは「ローカル変数」と呼ばれ、関数の外からはアクセスできません。

def local_scope():
    x = 10  # ローカル変数
    print(x)

local_scope()  # 10
print(x)       # エラー：xは関数の外では定義されていない

ローカル変数は関数が終了するとメモリから削除されます。

まとめ

関数は特定の処理をまとめ、再利用や可読性を向上させるために使われる。
def キーワードで関数を定義し、引数や return で入出力を制御できる。
デフォルト引数や可変長引数（*args、**kwargs）で柔軟な関数を作成できる。
関数内で定義された変数はローカル変数として扱われ、関数の外ではアクセスできない。

これが「関数の使い方」の詳細な解説です。関数の基本が理解できると、コードの再利用や構造化が簡単になるので、ぜひ活用してみてください。

リスト、タプル、辞書

リスト（List）

リストは、複数のデータを順序付けてまとめて管理するためのデータ型です。Pythonでは、リストを使うことで、数値や文字列、他のリストなど、さまざまなデータ型をひとつのコレクションとして扱うことができます。リストはミュータブル（変更可能）なデータ型で、要素の追加、削除、変更が可能です。

リストの定義

リストは、角括弧 [ ] で要素を囲み、各要素をカンマ , で区切ります。

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed = [1, "hello", 3.14, True]

リストの操作

要素へのアクセス：リストの要素はインデックス（0から始まる）でアクセスできます。

print(fruits[0])  # 'apple'
print(numbers[2])  # 3

要素の変更：リストの特定の要素を別の値に変更できます。

fruits[1] = "mango"
print(fruits)  # ['apple', 'mango', 'cherry']

要素の追加：append() メソッドでリストの末尾に要素を追加できます。

fruits.append("orange")
print(fruits)  # ['apple', 'mango', 'cherry', 'orange']

要素の削除：remove() メソッドで特定の要素を削除できます。

fruits.remove("mango")
print(fruits)  # ['apple', 'cherry', 'orange']

リストのスライス：特定の範囲を取り出すことができます。

print(numbers[1:4])  # [2, 3, 4]

タプル（Tuple）

タプルは、リストと似たようなデータ構造ですが、イミュータブル（変更不可能）な点が異なります。一度作成したタプルの要素は変更できないため、データの保護が必要な場面や、変更の必要がないデータの扱いに向いています。

タプルの定義

タプルは、丸括弧 ( ) で要素を囲み、各要素をカンマ , で区切ります。

coordinates = (10, 20)
info = ("Alice", 25, "Engineer")

タプルの操作

要素へのアクセス：リストと同様に、インデックスで要素にアクセスできます。

print(coordinates[0])  # 10
print(info[2])  # 'Engineer'

タプルのスライス：タプルもリストと同じようにスライスできます。

print(info[1:3])  # (25, 'Engineer')

ただし、要素の追加や削除、変更はできません。タプルはイミュータブルなため、以下の操作はエラーになります。

info[1] = 30  # エラー：タプルの要素は変更不可

辞書（Dictionary）

辞書は、キーと値のペアでデータを管理するためのデータ型です。辞書は順序付けられておらず、キーで値にアクセスすることができます。キーはユニークである必要があり、イミュータブル（不変）なデータ型（数値、文字列、タプルなど）でなければなりません。一方、値にはリストやタプル、他の辞書など、あらゆるデータ型を使うことができます。

辞書の定義

辞書は、波括弧 { } でキーと値のペアを囲み、各ペアをコロン : で区切ります。

person = {"name": "Alice", "age": 25, "city": "Tokyo"}
scores = {"Math": 90, "English": 85, "Science": 95}

辞書の操作

値へのアクセス：キーを使って値にアクセスします。

print(person["name"]) # 'Alice' 
print(scores["Math"]) # 90

値の変更：既存のキーの値を変更できます。

 person["age"] = 26 
print(person) # {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'Tokyo'}

新しいペアの追加：新しいキーと値のペアを追加できます。

 person["job"] = "Engineer" 
print(person) # {'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'Tokyo', 'job': 'Engineer'}

キーと値の削除：del を使って特定のキーと値のペアを削除できます。

python del person["city"]
 print(person) # {'name': 'Alice', 'age': 26, 'job': 'Engineer'}

辞書のメソッド

keys()：辞書のすべてのキーを取得します。

python print(person.keys()) # dict_keys(['name', 'age', 'job'])

values()：辞書のすべての値を取得します。

python print(person.values()) # dict_values(['Alice', 26, 'Engineer'])

items()：辞書のすべてのキーと値のペアを取得します。

python print(person.items()) # dict_items([('name', 'Alice'), ('age', 26), ('job', 'Engineer')])

リスト、タプル、辞書の使い分け

リスト：データの順序を保持し、頻繁に要素の追加や削除を行う場合に使う。
タプル：データの順序を保持するが、変更の必要がない場合に使う（イミュータブルであるため安全）。
辞書：キーと値のペアでデータを管理し、キーで素早く値にアクセスしたい場合に使う。

まとめ

リストは順序付きで変更可能なデータの集合。
タプルは順序付きで変更不可能なデータの集合。
辞書はキーと値のペアで管理されるデータの集合で、キーによるアクセスが可能。

リスト、タプル、辞書はPythonでデータを扱う上で非常に重要なデータ型です。シチュエーションによって適切なデータ型を使い分けることで、効率的なプログラミングが可能になります。

Pythonの使いどころ

Pythonはその使いやすさと豊富なライブラリ群によって、さまざまな分野で活用されています。ここでは、Pythonの代表的な「使いどころ」について紹介します。

1. データ分析・データサイエンス

Pythonはデータ分析やデータサイエンスの分野で広く使われています。データを読み込み、操作し、分析するためのライブラリが豊富にそろっているのがその理由です。

Pandas：データフレームを使って、データの整形・分析が簡単にできるライブラリ。CSVファイルやExcelファイルの読み書きも容易です。

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")  # CSVファイルを読み込む
print(df.head())  # データの最初の数行を表示

NumPy：高速な数値計算が可能なライブラリ。多次元配列を扱う際に非常に便利です。

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr.mean())  # 平均値を計算

Matplotlib / Seaborn：データの可視化に使えるライブラリ。グラフやプロットを簡単に描画できます。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
plt.show()

2. 機械学習・AI

Pythonは機械学習やAIの分野でも人気です。簡単にモデルを構築・学習させることができるライブラリが豊富にあるため、初心者から上級者まで幅広いユーザーがPythonを使っています。

Scikit-learn：機械学習のための基本的なライブラリ。データの前処理、モデルの訓練、予測などを一貫して行えます。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = [[1], [2], [3], [4]]
y = [2, 3, 4, 5]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.predict(X_test))

TensorFlow / Keras / PyTorch：ディープラーニングのフレームワーク。複雑なニューラルネットワークを構築し、モデルをトレーニングするために使います。

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

3. ウェブ開発

Pythonはウェブ開発にも適しており、多くのフレームワークが存在します。特にサーバーサイドの処理でよく使われ、シンプルでコードが書きやすいため、迅速にウェブアプリケーションを構築できます。

Django：高度なウェブアプリケーションを迅速に構築するためのフレームワーク。認証機能やデータベース連携が容易に実装できるなど、多機能な点が特徴です。

django-admin startproject myproject

Flask：シンプルなウェブアプリケーションを構築するためのフレームワーク。Djangoよりも軽量で自由度が高く、小規模から中規模のアプリに向いています。

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':
    app.run()

4. 自動化（スクリプト作成・バッチ処理）

Pythonは日常的なタスクを自動化するためにも使われます。ファイル操作、データの抽出・変換、ウェブ上のデータ取得など、さまざまなタスクを簡単にスクリプト化できます。

ファイル操作：OSのファイルやフォルダの操作を自動化できます。

import os

# フォルダ内のファイル一覧を取得
files = os.listdir("/path/to/folder")
print(files)

ウェブスクレイピング：ウェブページのデータを取得して加工することができます。BeautifulSoup や Selenium などのライブラリがよく使われます。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
print(soup.title.text)

5. ゲーム開発

Pythonはゲーム開発にも使われることがあり、シンプルなゲームから2D・3Dの本格的なものまで作成できます。

Pygame：Pythonでゲームを作るためのライブラリ。2Dゲームを簡単に作ることができます。

import pygame

pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((800, 600))
running = True

while running:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False

    screen.fill((0, 0, 0))
    pygame.display.flip()

pygame.quit()

6. ネットワークアプリケーション

Pythonはネットワークプログラミングにも強く、クライアントサーバー間の通信やAPIの構築、ネットワーク監視ツールの開発など幅広い用途に使われます。

Socket：ネットワークプログラミングのための標準ライブラリ。

import socket

s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
s.connect(('example.com', 80))
s.send(b'GET / HTTP/1.1\r\nHost: example.com\r\n\r\n')
response = s.recv(4096)
print(response.decode())

7. IoT・ハードウェア制御

Pythonは小型デバイスやハードウェアの制御にも使われています。特に、Raspberry PiなどのマイクロコンピュータでPythonは人気のあるプログラミング言語です。

GPIO制御：Raspberry PiなどのGPIOピンを制御して、LEDやセンサーを動かすことができます。

import RPi.GPIO as GPIO

GPIO.setmode(GPIO.BCM)
GPIO.setup(18, GPIO.OUT)
GPIO.output(18, GPIO.HIGH)  # ピン18をHighにしてLED点灯

8. テスト自動化

Pythonはソフトウェアのテストや品質保証のためにも使われます。自動化されたテストのスクリプトを作成するのに適しています。

unittest：Pythonの標準ライブラリで、テストの実行、結果の報告、エラー検出が簡単にできます。

import unittest

class TestMath(unittest.TestCase):
    def test_addition(self):
        self.assertEqual(1 + 1, 2)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

まとめ

Pythonは、データ分析、機械学習、ウェブ開発、自動化、ゲーム開発、ネットワークプログラミング、IoT制御、テスト自動化など、幅広い分野で活用できます。シンプルで学習しやすく、豊富なライブラリとコミュニティのサポートもあるため、初心者から上級者までさまざまなプロジェクトで利用されています。

あなたが取り組みたいプロジェクトや興味のある分野に合わせて、Pythonの使いどころを見つけてみてください！

1. Pythonとは？

2. 変数とデータ型

3. 条件分岐とループ

4. 関数の使い方

5. リスト、タプル、辞書

6. Pythonの使いどころ

変数とデータ型

変数とは？

変数の命名ルール

データ型（データタイプ）とは？

1. 数値型（Numbers）

2. 文字列型（String）

3. ブール型（Boolean）

4. リスト型（List）

5. タプル型（Tuple）

6. 辞書型（Dictionary）

変数とデータ型のまとめ

条件分岐とループ

条件分岐（if文）

基本構文

例

elif文（条件の追加）

ループ

for文

基本構文

例

range関数

while文

基本構文

例

ループの制御

break文

continue文

条件分岐とループの組み合わせ

例

まとめ

関数の使い方

関数とは？

関数の定義方法

関数の例

1. 引数のない関数

2. 引数を持つ関数

3. 複数の引数を持つ関数

return 文

デフォルト引数

可変長引数

1. 任意の数の引数（*args）

2. 任意の数のキーワード引数（kwargs）**

関数内での変数のスコープ

まとめ

リスト、タプル、辞書

リスト（List）

リストの定義

リストの操作

タプル（Tuple）

タプルの定義

タプルの操作

辞書（Dictionary）

辞書の定義

辞書の操作

辞書のメソッド

リスト、タプル、辞書の使い分け

まとめ

Pythonの使いどころ

1. データ分析・データサイエンス

2. 機械学習・AI

3. ウェブ開発

4. 自動化（スクリプト作成・バッチ処理）

5. ゲーム開発

6. ネットワークアプリケーション

7. IoT・ハードウェア制御

8. テスト自動化

まとめ

`return` 文

**1. 任意の数の引数（*args）**