Python樹林– category –

アプリケーションのコードには、「フォロワーが1万人を超えたらボーナス」「スコアが100点を下回ったら警告」のように、特定の数値（しきい値）を条件分岐に使うロジックが頻繁に登場します。では、このようなロジックをテストする際、私たちは本当に1万1...

テストコードを書いていると、「このリスト、他のテストでも使うから共通化しよう」と考え、共有のファイルや関数にテストデータを切り出したくなることがあります。コードのDRY（Don't Repeat Yourself）原則に従っているようで、一見すると良いプラクテ...

優れたユニットテストの条件の一つに、「準備（Arrange）が簡潔であること」が挙げられます。しかし、データベースに依存するアプリケーションのテストを書いていると、テストの本体よりも、テストに必要なモデルインスタンスを準備するコードの方が長くな...

優れた自動テストとは、コードの正しさを検証するだけでなく、何度実行しても必ず同じ結果になる**「再現性」と、他のテストに一切影響を与えない「独立性」を兼ね備えています。この性質を担保するために絶対不可欠なのが、テスト中に作成したファイルや...

現代のアプリケーション開発において、外部のWeb API（例: 決済サービス、気象情報、SNS投稿）と連携する機能は不可欠です。しかし、このような外部サービスと通信するコードの自動テストを書こうとすると、多くの開発者が頭を悩ませます。「テストを実行...

「この関数のテストコード、どう書けばいいんだ…？」 開発中にそう頭を抱えた経験はありませんか？多くの場合、その原因はテストの書き方の問題ではなく、テスト対象のコードの設計そのものにあります。 「テストのしにくさ」は、コードが抱える設計上の問...

ユニットテストの価値は、バグを検出することだけではありません。優れたテストは、そのコードが「どのように振る舞うべきか」を示す生きたドキュメントとしても機能します。そして、テストがドキュメントとして機能するためには、何よりもまず**「読みや...

ユニットテストの目的は、コードが正しく動作することを確認するだけではありません。テストが失敗したときに、**「何が、どのように、なぜ間違っているのか」**を迅速かつ明確に開発者に伝えることも、同様に重要な役割です。 この「診断能力」の高いテス...

ユニットテストは、コードが期待通りに動作することを保証し、将来のリファクタリングや機能追加に対する「安全網」の役割を果たす、現代の開発に不可欠なプラクティスです。しかし、テストの書き方を誤ると、この安全網は全く機能しない見せかけだけのも...

Djangoアプリケーションの開発において、views.pyはリクエストを受け取りレスポンスを返す、まさに「交通整理役」です。しかし、開発を進めるうちに、このviews.pyファイルにデータベースへのアクセス、外部APIとの連携、メール送信といった、アプリケーシ...

多くのPythonプロジェクトにおいて、utils.pyやhelpers.py、common.pyといった名前のファイルを見かけます。これらは、どこに置くべきかすぐには判断がつかない便利な関数をとりあえず入れておく「便利屋」あるいは「ガラクタ置き場」のようなモジュールと...

Pythonでクラスのインスタンスを生成する最も基本的な方法は、MyClass() のようにクラス名を直接呼び出すことです。しかし、JSONファイルや辞書、データベースのレコード、外部APIのレスポンスなど、様々なデータソースからインスタンスを生成したい場合、...

クラスを設計する際、あるメソッドで計算した結果を、別のメソッドで使いたい、という状況は頻繁に発生します。このとき、それらの値を一時的に保持するために、__init__でself.result = Noneのようにインスタンス属性を初期化し、メソッド間で受け渡しす...

Pythonで構造化されたデータを扱う際、クラスを定義するのは基本的な手法です。しかし、多くの属性を持つクラスを定義しようとすると、__init__メソッドが非常に冗長になることに気づくでしょう。属性名を何度も繰り返し書くこの作業は、退屈なだけでなく...

JSON形式のAPIレスポンスや、データベースから取得したレコードなど、構造化されたデータを扱う際、Pythonでは手軽に辞書（dict）を使いがちです。しかし、アプリケーションが少しでも複雑になってくると、この「とりあえず辞書」のアプローチは、コードを...

DjangoのようなMVT（Model-View-Template）アーキテクチャを採用するフレームワークを使い始めると、開発者はしばしば、あらゆるビジネスロジックを「ビュー（View）」関数（一般的に言う「コントローラー」）に詰め込んでしまうという過ちを犯しがちです...

「コードにはコメントを書きましょう」というのは、プログラミングを学ぶ上で誰もが受けるアドバイスです。しかし、どのようなコメントが本当に「良いコメント」なのでしょうか？ただ闇雲にコードの説明を書き連ねるだけでは、かえってコードを読みにくく...

Pythonの可変長引数 *args や **kwargs は、柔軟なインターフェースを持つ関数を設計する上で強力なツールです。しかし、特にキーワード可変長引数 **kwargs は、その手軽さから乱用されがちで、コードの可読性を損ない、発見しにくいバグを生み出す「危険...

CSVファイルやデータベースから取得したデータを処理する際、row[0]やrow[1]のように、リストやタプルのインデックス番号でデータにアクセスしていませんか？ この方法は手軽ですが、コードの可読性や保守性を著しく低下させる「マジックナンバー」という...

関数を設計する際、引数としてどのようなデータを受け取るべきか、迷うことはないでしょうか？例えば、ユーザーの情報が詰まった辞書やオブジェクトを丸ごと渡すべきか、それとも関数が必要とする特定のデータ（名前や年齢など）だけを渡すべきか。 結論か...

Pythonの関数定義におけるデフォルト引数は、引数が指定されなかった場合に備えて初期値を設定できる、非常に便利な機能です。しかし、このデフォルト値にリスト ([]) や辞書 ({}) といった「ミュータブル（変更可能）」なオブジェクトを指定すると、多く...

プログラミングにおいて、関数はコードを整理し、再利用性を高めるための基本的な単位です。しかし、ただ単に繰り返し現れるコードをまとめるだけでは、真に読みやすく、変更に強いコードにはなりません。重要なのは、その関数が**「何を」するのか**だけ...

関数を設計する上で、その関数が「何をするか」を明確に定義することは、コードの品質を左右する重要な要素です。多くの関数は、値を計算して返すだけのものと、システムの状態（DBのデータ、ファイル、オブジェクトの属性など）を変更するものの2種類に大...

優れた関数名は、その関数が「何をするか」を明確に伝えます。しかし、それと同じくらい重要なのが、**「何を返すか」**を名前に反映させることです。特に is_ や has_ で始まる関数名は、読む人に対して「この関数は真偽値（True or False）を返す」とい...

Pythonで分かりやすい関数名を付けることは、コードの可読性を高める上で非常に重要です。名前が処理内容を的確に表していれば、他の開発者や未来の自分がコードを素早く理解する助けとなります。 特に、関数の命名で最も重要な要素である**「動詞」**の選...

プログラミングにおいて、「コードは書く時間よりも読まれれる時間の方が遥かに長い」という言葉があります。特にチームで開発を行う場合や、未来の自分がコードをメンテナンスする場合、そのコードがどれだけ読みやすいか（可読性）は、開発効率や品質に...

この記事では、pyautoguiライブラリを使い、ウェブサイト上のフォームにデータ構造から情報を読み取って自動的に入力し、送信するスクリプトの作成方法を解説します。この手法は、繰り返し発生するデータ入力作業を効率化するのに役立ちます。 注意：この...

この記事では、Pythonのpyautoguiライブラリを使い、画面全体のスクリーンショットを撮影する方法と、画面上の特定座標のピクセルの色を解析する方法について解説します。これらは、GUIオートメーションにおいて、プログラムが画面の状態を「見る」ための...

この記事では、Pythonのpyautoguiライブラリを使い、マウスカーソルの移動だけでなく、クリック、ドラッグ、スクロールといった、より高度なマウス操作を自動化する方法について解説します。 1. マウスカーソルの現在位置を監視する GUIオートメーションの...

この記事では、Pythonのpyautoguiライブラリを使い、画面上のマウスカーソルをプログラムで制御するための基本的な関数、moveTo()、moveRel()、position()、size()について解説します。 画面の解像度を取得する pyautoguiでマウスを正確に操作するには、ま...