Python樹林– category –

Pythonのset（集合型）は、作成した後でも要素を追加したり削除したりできる「ミュータブル（変更可能）」なデータ型です。リストの .append() とは異なり、set への要素の追加には .add() メソッドを使用します。 この記事では、.add() メソッドの基本的...

Pythonには、複数のデータをまとめて扱うコレクション型として、リスト（list）やタプル（tuple）の他に**集合型（set）**があります。 set は、数学の「集合」の概念に基づいたデータ型で、以下の2つの非常に重要な特徴を持っています。 重複する要素を持...

Pythonでプログラミングを行う際、for ループ（繰り返し処理）を「5回だけ実行したい」や、「10から20までの連続した数値が欲しい」といった場面が頻繁にあります。 このような場合に使うのが range() 関数です。range() は、それ自体がリスト（list）なの...

プログラミングでは、2つの変数に格納されている値を互いに入れ替えたい（スワップしたい）場面があります。例えば、並び替え（ソート）アルゴリズムを実装する際などです。 伝統的な方法（一時変数の使用） 多くのプログラミング言語では、2つの変数の値...

Pythonでリスト（list）やタプル（tuple）を扱う際、その要素を個別の変数に取り出して使いたいことがよくあります。 例えば、座標データを扱う場合、以下のようにインデックスを指定して取り出すのが通常です。 point = (100.5, 35.2) # 通常のインデック...

Pythonのタプル（tuple）は、一度作成すると中身を変更できない「イミュータブル（変更不可能）」なデータ型です。 しかし、「変更」ができないだけで、リスト（list）と同様に、格納されている要素を**「参照」したり、「スライス（切り出し）」したり、...

Pythonには、複数のデータをまとめて管理するためのデータ型がいくつかあります。その中でも**タプル（tuple）**は、リスト（list）と非常によく似ていますが、一つだけ決定的な違いがあります。 それは、タプルは一度作成すると、その中身を変更・追加・...

Pythonのリスト（list）を操作する際、「特定の要素がリストのどの位置（インデックス）にあるか」を知りたい場合があります。例えば、「"admin" という権限がリストの何番目にあるか」を確認するようなケースです。 このような検索には、リストの .index(...

Pythonのリスト（list）はミュータブル（変更可能）であるため、不要になった要素を削除できます。要素を削除する方法は主に3つあり、「どの要素を削除したいか」（位置か、値か）や、**「削除した値を取得したいか」**によって使い分ける必要があります。...

Pythonのリスト（list）はミュータブル（変更可能）であるため、作成した後でも自由に要素を追加したり、挿入したりできます。 要素を追加する基本的なメソッドとして、append() と insert() の2つが用意されています。これらは似ていますが、要素が追加さ...

Pythonでリスト（list）を扱う際、そのリストに現在いくつのデータ（要素）が格納されているか、その「要素数」を知る必要がある場面は非常に多くあります。 例えば、for ループで処理する回数を確認したり、リストが空かどうか（要素数が0か）を判定した...

Pythonのリスト（list）は、その要素として数値や文字列だけでなく、別のリストを持つこともできます。このように、リストの中にリストが入った構造を「入れ子（ネスト）リスト」と呼びます。 入れ子リストは、2次元のグリッド（行列やマス目）、座標デー...

Pythonのリスト（list）は「ミュータブル（変更可能）」なデータ型です。これは、リストを一度作成した後でも、その中身（要素）の値を自由に変更できることを意味します。 データベースから取得したデータの状態を更新したり、設定リストの一部を書き換え...

Pythonのリスト（list）は、複数のデータを順序付けて格納する強力なデータ型です。このリストから、[0] のように単一の要素を取り出すだけでなく、「1番目から3番目まで」のように、一部の要素をまとめて切り出して新しいリストを作成する機能があります...

Pythonのリスト（list）は、複数のデータを「順序付けて」格納するデータ型です。この「順序」を利用して、リスト内の特定の要素を1つだけ正確に取り出す操作が「インデックス参照」です。 インデックスとは、リストの各要素に自動的に割り当てられる「住...

Pythonにおける**リスト（list）**は、複数のデータを順序付けて格納できる、非常に強力で柔軟なデータ型です。リストに格納された各データ（要素）は、後から変更、追加、削除が可能です（ミュータブル）。 数値の集まり、ユーザー名の集まり、あるいは異...

Pythonで文字列を扱う際、その「長さ（含まれる文字数）」を知りたい場面は非常に多いです。例えば、パスワードが規定の文字数（8文字以上など）を満たしているか、またはユーザー名が最大文字数（20文字以内など）を超えていないかをチェックする場合など...

Pythonで文字列を扱う際、バックスラッシュ（\、Windows環境では ¥ と表示されることもあります）は、「エスケープシーケンス」という特殊な意味を持ちます。\n は改行、\t はタブとして解釈されます。 この機能は便利ですが、Windowsのファイルパス（C:\U...

Pythonでは、複数の文字列を結合して一つの新しい文字列を作成する操作（文字列連結）が頻繁に必要になります。例えば、姓と名を結合して氏名を作成したり、ログメッセージを組み立てたりする場合です。 文字列を連結するには、+ 演算子、f-string、join()...

Pythonでは、文字列をシングルクォート（'）またはダブルクォート（"）で囲みます。しかし、文字列の中に「It's」のようにクォート自体を含めたい場合や、改行やタブといった特殊な制御文字を入れたい場合があります。 そのまま記述すると構文エラー（Synt...

Pythonにおいて、**文字列（str）**はプログラムで最もよく使われるデータ型の一つです。「こんにちは」といった挨拶や、ユーザーID、ファイル名、エラーメッセージなど、テキストデータを扱うために使用されます。 文字列は「文字のシーケンス（順序付け...

Pythonの数値型 float（浮動小数点数）は、3.14 や -0.5 といった通常の数値に加え、「無限大」や「非数 (Not a Number)」といった特殊な状態を表現できます。 これらは、数学的な計算（ゼロ除算の試み）や、データ分析における欠損値の処理などで利用され...

Pythonで数値を扱う際、10 や -5 のような整数（int）の他に、3.14 や 0.5 のような小数点を含む数値を扱う必要があります。これらを**浮動小数点数型（float）**と呼びます。 float は、科学技術計算、統計、あるいは単に割り算の結果を表すためなど、プ...

Pythonで if 文などの条件分岐を扱う際、複数の条件を組み合わせたい場合があります。例えば、「ユーザーが認証済み かつ 管理者である」や「処理が失敗した または タイムアウトした」といった複雑な判定です。 これを実現するのが、True と False のブー...

Pythonでプログラムを書く際、「ある値が特定の範囲内にあるか」を判定したいことがよくあります。例えば、「スコアが80点以上、かつ100点未満」といった条件です。 多くのプログラミング言語では、これを and 演算子を使って (80 <= score) and (score...

Pythonでプログラムの流れを制御する if 文などを使う際、2つの値の関係を比較する必要があります。例えば、「変数の値が100以上か」「入力されたパスワードが保存されたものと等しいか」などを判断することです。 これを実現するのが比較演算子です。比較...

プログラミングでは、特定の条件が「正しい（真）」か「間違っている（偽）」かを判断する場面が頻繁に発生します。Pythonでは、これら2つの状態を表す専用のデータ型として**ブール型（bool）**が用意されています。 ブール型が持つ値は True（真）と Fal...

Pythonにおける「整数型」（int）は、プログラミングで最も頻繁に使用されるデータ型の一つです。これは、小数点を持たない数値、すなわち正の整数、負の整数、そしてゼロ（0）を指します。 この記事では、int 型の基本的な使い方、四則演算、および数値を...

プログラミングでは、変数に「まだ値が設定されていない」「該当するデータが存在しない」といった、値がない状態を明示的に示したい場合があります。 他の言語における null や nil に相当するものとして、Pythonでは None という特別なオブジェクトが用...

Pythonでプログラミングを行う際、変数、関数、クラスには自由に名前を付けることができますが、唯一の例外があります。それは、Pythonの文法自身が使用するために「予約」されている単語群、すなわち**予約語（キーワード）**です。 これらの単語は、プロ...