
## TL;DR

all()、any()は、イテラブル（繰り返し可能なオブジェクト）を一つだけ引数にとり、真理値（True / False）を返す組み込み関数である。

### all() と any() のポイント

- all()は、引数のイテラブルが「すべての要素が True（真）である」というふうに判定されると True を返す
- any() は「真となる要素が一つでもあれば真を返す」働きをする。それ以外は False を返す

Python における真理値とは、ある命題が「真」か「偽」かを示す値である。Python で扱う真理値は、真と偽のみ。この値を扱うデータ型として bool 型が用意されている。True や False と書くだけで利用できる。

### all()

all()は、引数のイテラブルが「すべての要素が True（真）である」というふうに判定されると True を返す。そして、一つでも False（偽） が存在する場合は、False を返す。

```python
all([True, True, True])

# True
```

```python
all([True, True, False])

# False
```

空文字を入れると、False になる。なぜなら、空文字は False だからである。

```python
all(['a', 'b', ''])

# False
```

空文字は False なので、全て空文字にしても False を返す。

```python
all(['', '', ''])

# False
```

空のタプルがあっても False を返す。

```python
all(['a', 2, {}])

# False
```

None を混入させると False になる。

```python
all(['a', 2, None])

# False
```

全ての要素に、None を入れると False を返す。

```python
all([None, None, None])

# False
```

しかし、空のイテラブルは、全てが真となるために True を返すようだ。

```python
all([])

# True
```

空文字のときに、入力漏れを出力する関数。

```python
x = ['yamada', {'year' : 21}, '']

def func(i):
    if all(i) == False:
        return '入力漏れがあります'

func(x)

# 入力漏れがあります
```

### any()

any() は「真となる要素が一つでもあれば真を返す」働きをする。それ以外は False を返す。

```python
any([True, True, False])

# True
```

```python
any([False, False, False])

# False
```

文字が一つでもあれば真となる。

```python
any(['a', 'b', ''])

# True
```

全ての要素が空の場合は False を返す。

```python
any(['', '', ''])

# False
```

None の場合は False を返す。

```python
any([None, None, None])

# False
```


all()、any()は、イテラブル（繰り返し可能なオブジェクト）を一つだけ引数にとり、真理値（True/False）を返す組み込み関数である。

Python : all()はすべての要素が真、any()は真となる要素が一つでもあれば真


## TL;DR

map()は、全ての要素に関数を適用する組み込み関数である。リストやタプルなどのイテラブルに対して同じ関数を適用する組み込み関数である。第一引数に関数、第二引数にイテラブルを指定する。

### map()のポイント

- イテラブルの中の値全てに、処理を加える
- 中身を表示させるには、list()や for()文を使う
- 第一引数に関数、第二引数にイテラブルを指定する

組み込み関数である map()は、イテラブルの中の値全てに、処理を加えて変更したい場合に使うとよい。

しかし、map()をそのまま使っただけでは、中身は出力されない。以下のように表示される。

```python
x = [1, 2, 3, 4]
map(lambda i: i * 10, x)

# <map at 0x7f27fe00a750>
```

中身を表示させるには、list()や for()文を使う。

### map() と list()

リストに変換させたいときは、list() を使うとよい。

```python
x = [1, 2, 3, 4]
list(map(lambda i: i * 10, x))

# [10, 20, 30, 40]
```

### map() と int

文字列と整数を整数に変換する。

```python
x = ['1', 2, '3', 4]
a = map(int, x)
list(a)

# [1, 2, 3, 4]
```

### map() と 関数

関数を使って 3 の倍数 list を作ってみる。以下は、1 から 10 までを 3 倍したものをリストに格納。

```python
x = list(range(1, 11))
def func(x):
    y = x * 3
    return y
list(map(func, x))

# [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]
```

### map() と for 文

リストの中にある整数を絶対値に変換。

```python
x = [-1, 2, -3, 4]
for i in map(abs, x):
    print(i)

# 1
# 2
# 3
# 4
```

### map() と if 文

if 文を使って条件分岐させる。

```python
x = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]

def func(i):
    if i == 70:
        return '不合格'
    elif i < 70:
        return '不合格'
    elif i > 70:
        return '合格'

for i in map(func, x):
    print(i)

# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 不合格
# 合格
# 合格
```


map()は、全ての要素に関数を適用する組み込み関数である。リストやタプルなどのイテラブルに対して同じ関数を適用する組み込み関数である。第一引数に関数、第二引数

Python : map()は、全ての要素に関数を適用する。list, int, for, 関数を使った記述方法


## TL;DR

NumPy、pandas の import 時に「as」という記号がついている。この記号は一体何を意味しているのだろうか？一言でいうと as はモジュールにエイリアスを付けることができる記号である。インポート文の最後に as をつけた後に任意の名前を記述すると、インポートしたオブジェクトに別名をつけることができる。

### as のポイント

- 名前を変更するときにつかう
- 既に同じ名前のオブジェクトがある場合に上書きしてしまうことを防ぐことができる
- as の後ろに任意の名前を指定する

「as」という単語を調べると「２つの並べられた物・事が等価の関係にあることを示す」と書いてある。「同様」や「類似」という意味がある。

[as の意味・使い方・読み方](https://ejje.weblio.jp/content/as)

Python における「as」は、名前を変更するときにつかう。

### as を使ったモジュール名の変更方法

モジュール名を変更する場合は以下のように書く。

```python
from モジュール名 import 関数名 as 任意の名前
```

この書き方をすることによって、モジュール名を別の名前に変更したい場合や、既に同じ名前のオブジェクトがある場合に上書きしてしまうことを防ぐことができる。

以下の例では、モジュール名の「pi」を「math_pi」に変更している。

```python
>>> from math import pi # πの値
>>> print(pi)
3.141592653589793
>>> from math import pi as math_pi
>>> print(math_pi)
3.141592653589793
```

NumPy、pandas などは、別名をつけるのが慣例となっている。

```python
import pandas as pd
import numpy as np
```

### as の使い方

次は、上書きされてしまう例である。以下「[Python 実践入門](https://amzn.to/3B0nrPE)」からコードを引用した。

```python

# 組み込み関数の open
>>> open
<built-in function open>

# gzip の open をインポートする
>>> from gzip import open

# もう一度 open を見てみると
# open が gzip.open()に上書きされてしまった
>>> open
<function open at 0x1016d0160>
```

上書きを防ぐために、as をつけてみる

```python

# 組み込み関数の open
>>> open
<built-in function open>

# gzip の open に as をつけて「gzip_open」としてインポートする
>>> from gzip import open as gzip_open

# gzip_open を見てみる
>>> gzip_open
<function open at 0x109bc8160>

# open を見てみると、上書きされていない
>>> open
<built-in function open>
```


NumPy、pandasのimport時に「as」という記号がついている。この記号は一体何を意味しているのだろうか？一言でいうとasはモジュールにエイ

Python : as はモジュールにエイリアスを付けることができる記号


## TL;DR

以下の摩訶不思議な if 文は一体何を意味しているのだろうか？まずは、アンダースコアがついた特殊変数について説明する。

### `if __name__ == "__main__":` のポイント

- スクリプトとして直接実行したときのみ処理を行うことができる
- インポート元のファイルの末尾に加えることでスクリプトとしても使える
- 実行したいコードと実行したくないコードを分けることができる

### 特殊変数の意味

```python
if __name__ == "__main__":
```

Python には特殊変数と呼ばれるものがあり、`__名前__`の形をしている。有名なところでは、`__init__`や`__new__`がある。

公式ドキュメントでは以下のように言及されている。

> 予約済みの識別子種 システムで定義された (system-defined) 名前です。これらの名前はインタプリタと (標準ライブラリを含む) 実装上で定義されています; 現行のシステムでの名前は 特殊メソッド名 などで話題に挙げられています。 Python の将来のバージョンではより多くの名前が定義されることになります。

[2\. 字句解析 — Python 3.5.10 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3.5/reference/lexical_analysis.html#reserved-classes-of-identifiers)

次に、if 文の左辺と右辺に記述されている特殊変数の意味について説明しよう。

if 文の左辺に記述されている、特殊変数`__name__` は、Python ごとに、そのファイル名が格納される。

if 文の右辺に記述されている、特殊変数`__main__` は、Python コマンドから直接実行されたときに、この名前が格納される。

Python のスクリプトは、インポートしただけでファイルに記述した処理が実行されてしまう。しかし、自動実行が困るケースもある。できることなら、インポートされたときは自動実行をさせず、スクリプトとして直接実行したときだけ処理を行いたい。

そんなときに、この if 文で判定すると **スクリプトとして直接実行したときのみ処理を行う** ことができる。

Python のコードは、コマンドから直接実行されるか、他のプログラムをインポートして呼ばれる。その判定を行うことができる。インポート元のファイルの末尾に以下を加えることで、スクリプトとしても使えるようになる。

```python
if __name__ == "__main__":
    関数
```

まとめると、このコードは **「コマンドラインからスクリプトとして直接実行したときに、以降の処理を行う」** という意味である。

ひとまず、`__name__` を「モジュール名」、`__main__` を「直接実行」と解釈すると理解しやすい。

直接実行とは、コマンドから「python ファイル名.py」と入力することである。

### 記述方法

読込先のファイル

```python
import インポート元
print('処理')
```

インポート元のファイル

```python
def main()
    print('処理')

if __name__ == "__main__":
    main()
```

この記述を使うことで、インポートしたときに自動実行されないように判定しているので、実行したいコードと実行したくないコードを分けることができる。

変数 `__name__` には、モジュール名が格納されている。Python のコードを直接実行すると、 `__main__` として認識される。

モジュールがコマンドに渡されたときに、変数 `__name__` の値が `__main__`になる。


以下の摩訶不思議なif文は一体何を意味しているのだろうか？まずは、アンダースコアがついた特殊変数について説明する。`if__name__==

Python : if __name__ == "__main__" は、スクリプトとして直接実行したときのみ処理を行う


## TL;DR

プログラミングで必ず出てくる言葉の一つに「スコープ」がある。スコープは参照できる範囲、直接アクセス可能な領域のことを言う。一言でいうと影響の範囲である。今回は Python のスコープについて解説する。

### ローカルスコープとグローバルスコープのポイント

- 関数内で変数を定義すると、その関数内のローカルスコープ内に定義される
- 関数の引数や変数はローカル変数なので外からは参照できない
- グローバルスコープは、モジュールの一番上にあるスコープを指す
- 関数内でグローバル変数を参照したあと、その関数内で同名のローカル変数を定義できない
- global 文をつけると関数内でグローバル変数の値を書き換えることができる

スコープと似ているものとして思い浮かぶのが名前空間だが、スコープと名前空間は違う。名前空間は名前の衝突を避ける為にあるが、スコープは参照できる範囲のことを言う。変数を用意すると、その変数はコードの記述位置の一番狭い範囲に定義される。

スコープは大きく分けると 2 つある。ローカルスコープとグローバルスコープである。

### ローカルスコープ

例えば関数内で変数を定義すると、その関数内のローカルスコープ内に定義される。関数の引数や変数はローカル変数なので外からは参照できない。

### グローバルスコープ

Python のグローバルスコープは、モジュールの一番上にあるスコープを指す。モジュールのトップレベルで変数を定義すると、モジュールのグローバルスコープ内に定義される。

Python において、関数内でグローバル変数を参照したあと、その関数内で同名のローカル変数を定義できないようになっている。

```python
g = 'global python'
def f():
    print(g)
    g = 'local python'
    print(g)
f()
# UnboundLocalError エラーになる
```

### globals()

変数の一覧を返す組み込み関数に、globals()と locals() がある。グローバル変数の一覧は、組み込み関数 globals() を使うと取得可能である。

```python
>>> globals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>}

>>> x = 'python'
>>> globals()
{'__name__': '__main__', '__doc__': None, '__package__': None, '__loader__': <class '_frozen_importlib.BuiltinImporter'>, '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>, 'x': 'python'}
```

一方、locals()というのがある。これはローカル領域の変数の値を全て返す。

global 文をつけると関数内でグローバル変数の値を書き換えることができる。これは、ローカルに記述した変数がローカル変数でないことを CPU に伝えている。したがって、この宣言によりローカル内でもグローバル変数の値を変更できるようになる。

```python
g = 'global python'
def f():
    global g
    print(g)
    g = 'local python'
    print(g)
f()
# global python
# local python
```

とはいえ、コードの保守性を下げる原因になるので、注意すべきである。

尚、グローバル変数がコンテナオブジェクト（リストや辞書）の場合は global 文は不要である。なぜなら、コンテナオブジェクトの代入時には参照が先に行われた後に値の更新が行われるためである。

### nonlocal

関数が入れ子になっている場合はどうすればいいのか？入れ子となった関数内で外側のスコープの値を書き換えたい場合は、nonlocal 文で宣言するとよい。

nonlocal 文 なし

```python
def func():
    w = 'w'
    def in_func():
        w = 1
        print(w)

    in_func()
    print(w)

func()
# 1
# w
```

nonlocal 文 あり

```python
def func():
    w = 'w'
    def in_func():
        nonlocal w
        w = 1
        print(w)

    in_func()
    print(w)

func()
# 1
# 1
```


プログラミングで必ず出てくる言葉の一つに「スコープ」がある。スコープは参照できる範囲、直接アクセス可能な領域のことを言う。一言でいうと影響の範囲である。今回は

Python : ローカルスコープとグローバルスコープの違い


## TL;DR

Python のクラスや関数をコードを書いたファイルはモジュールと呼ばれる。モジュールをまとめたものを、パッケージと呼ぶ。パッケージの中身は、モジュールやサブパッケージが集まっている。通常、目印として`__init__.py`を配置する。

### モジュールのポイント

- クラスや関数をコードを書いたファイル
- 自作のモジュールを作ることができる
- 目印として`__init__.py`を配置する

### モジュールのインポート

モジュールのインポートは以下のように記述する。

```python
import モジュール名
```

### モジュールの使い方

モジュールの中の関数を使うには以下のように記述する。

```python
モジュール名.モジュール内の関数名
```

数学の機能をまとめた math というモジュールを使う場合。

```python
import math
print(math.pi) # πの値
```

関数を、そのままの名前で書くとこうなる。

```python
from モジュール名 import モジュール内の関数名
```

```python
from math import pi
print(pi) # πの値
```

複数のモジュールをインポートする場合は、関数名をカンマ区切りする。

### 自作モジュール

自作のモジュールを作ることができる。読込元のファイルに関数を書き、読込先でインポートする。

foo.py

```python
def h(a, b):
    print(a + b)
```

foo.py を import する。

読込先のファイル

```python
import foo
foo.h(1, 2)
# 3
```

以下の書き方でも同じ結果になる。

```python
from foo import h
h(1, 2)
# 3
```


Pythonのクラスや関数をコードを書いたファイルはモジュールと呼ばれる。モジュールをまとめたものを、パッケージと呼ぶ。パッケージの中身は、モジュールやサブパ

Python : モジュールとはクラスや関数をコードを書いたファイルである


## TL;DR

今回は、クラスとは何か分かりやすく説明したい。Python に限らず、クラスがどういったものか理解できなかった方も分かるかと思う。

プログラミングにおいて、クラスは「設計図」と例えられることが多い。その設計図を実体化したものがインスタンスと呼ばれる。それでは概念から説明しよう。

### クラスのポイント

- オブジェクトの内容を定めた定義
- 複雑なデータや機能をまとめる
- 継承：親となるクラスから要素を受け継ぐことができる
- 初期化用メソッド `__init__` を記述する
- 仮引数名には慣例として self という名前をつける

### クラスとは？

はじめに、クラスを理解するうえで必須となる言葉をぼんやりと説明すると以下である。詳しくは後述する。

- オブジェクト：データ、機能。変数に代入できる。
- クラス：設計図。オブジェクトの内容を定めた定義。
- インスタンス：設計図をもとに作ったオブジェクト
- インスタンス変数：オブジェクトが持つデータ
- メソッド：クラスに紐づく処理

よくある例えでは、クラスは「たいやき器」であり、インスタンスは「たいやき」と表現される。作られた「たいやき」は、同じ性質を持つが、それぞれが独立している。

クラスは親となるクラスから要素を受け継ぐことができる。これを「継承」という。親の遺伝情報を、子供が受け継ぐイメージである。それだけでなく、子供は親を何人も自由に選べる上に、親から授かった機能を上書きできる。この上書きのことを「オーバーライド」という。

つまり、クラスとは「好きな情報を引き継ぎ、上書きも可能な設計図」と言える。

#### なぜクラスが必要なのか？

そもそも、なぜクラスが必要なのか？どんな恩恵があるのか？

基本的なデータであれば、組み込み型のオブジェクトで問題ないかもしれない。しかし、複雑なデータを扱うようになると、データや機能をまとめたくなる。このまとめた定義がクラスなのである。

小規模な開発においてはクラスの恩恵を感じられないが、似たような動作が多くなる大規模なソフトウェア構築においては、混乱を避け処理を効率的に使い回すために必要になってくる。理由をまとめると以下になる。

- 似たようなコードを抽象化して使い回せるようにするため
- 修正箇所を減らすため

### Python のクラス

Python においてクラスとは、オブジェクトの種類を意味しており、オブジェクトの型を決める機能である。

そもそも「オブジェクト」という言葉が、ふんわりとし過ぎて分かりにくいという方もいるだろう。オブジェクトとは、データと機能がひとまとまりになったもので、変数に代入することができる。Python においては、str や int 、dict も全て組み込み型のオブジェクトである。

オブジェクトが持つデータのことをインスタンス変数と呼ぶ。

新しいクラスを定義すると、そのクラスに定義するオブジェクトを作ることができる。クラスの継承やメソッドの上書きなどの機能が備わっている。クラスは以下のようなもので構成されている

- クラス名
- 基底クラス名
- メソッド

基底クラス（継承元）を指定すると、基底クラスの性質を「継承」してサブクラスを定義できる。基底クラスを省略すると object クラスを継承する。

#### ルール

クラス名は、頭文字を大文字にする。基底クラスはクラス名の横に（）をつけて書く。クラスの定義の左横にはインデントをつける。

```python
class クラス名:
    クラスの定義
```

クラスの中に記述された関数をメソッドという。メソッドは必ず一つ以上の引数を持つ。メソッドはいくつも定義することができる。メソッドを記述する場合は関数と同様に def 文をつける。

```python
通常、クラスには __init__ という初期化用メソッドを記述する。
初期化については後述する。
```

self はインスタンス自身（クラス自身）を表す。メソッド定義において、その最初の引数には慣例として self という名前を付けるが、self でなくても構わない。しかし、self にしておくと保守性が高くなる。self についてはこの後、後述するのでひとまず読み進めていただきたい。

```python
class クラス名(基底クラス):
    def メソッド(self, 引数1, 引数2):
```

オブジェクトは以下のように作る。

```python
hoge = クラス名()
```

### インスタンス

インスタンスは設計図をもとに作ったモノだと説明した。インスタンスを作ることで、クラスの中の関数を呼び出して処理させることができる。インスタンスは、メソッドや変数を持つ。クラスオブジェクトに()をつけて呼び出すとインスタンスを作ることができる。このとき、クラスオブジェクトに渡された引数は初期化される。

```python
class Menu: # クラスを定義する
    pass # 処理

x = Menu()
x.name = 'hello'
x.name
# 'hello'
```

インスタンスが持つメソッドを、インスタンスメソッドと呼ぶ。インスタンスメソッドでは、処理の中でインスタンス自身にアクセスできる。

### 初期化

クラスの初期化について説明する。

インスタンスが生成されるときにデータを初期化することができるので、C++ などのコンストラクタと似ているが、Python の init はインスタンスが生成されたあとに呼び出されるから、コンストラクタではなく「イニシャライザ」と呼ばれる。

イニシャライザとは、オブジェクトが作られたときに自動的に呼び出される関数である。オブジェクトに属性が与えられる。

イニシャライザは以下のように init をアンダースコアで挟んで記述する。第一引数は self をつける。

```python
def __init__(self, 引数2): # イニシャライザ
    self.属性名 = __init__ メソッドの引数
```

```python
# 引数は __init()__ に渡され初期化される

class Menu:
    def __init__(self): # イニシャライザ
        print('最初に表示される')

x = Menu()
# 最初に表示される
```

### self

インスタンスメソッドの第一引数には必ずインスタンス自身のオブジェクトが渡される。仮引数名には慣例として self という名前をつける。self はインスタンス自身（クラス自身）を表す。self が存在することでクラスの変数だということを明示できる。オブジェクトの属性は「self.属性名」という式で参照される。

```python
# self.属性名 = __init__ メソッドの引数を表す

self.n = n

```

self の横についている名前と右辺の名前が同じなので非常に紛らわしいと思う方もいるだろう。ざっくり言うと左辺が属性で、右辺が引数である。属性とはオブジェクト内の変数である。

```python
> self.n = n のうち、self. の次の n は属性を表し、
右辺の n は、__init__ メソッドの引数を表していますので、
混同しないようにしてください。
```

[東京大学 Python プログラミング入門](https://utokyo-ipp.github.io/IPP_textbook.pdf)

self.属性名を代入文の左辺に書けば、属性をセットすることができる。

```python
class Dog:
    def __init__(self, 引数1, 引数2):
        self.name = 引数1
        self.weight = 引数2

pochi = Dog("ポチ", 10)
print(f'{pochi.name}の体重は{pochi.weight}kgです。')
# ポチの体重は10kgです。
```

### クラス変数

クラス変数はクラスオブジェクトに紐づく変数。クラスの全てのインスタンスで同じ変数が共有される。クラスオブジェクトやインスタンスからもクラス変数を参照できる。クラス定義のトップレベルに変数を定義する。以下は、クラス変数を参照している。

```python
# クラス変数

class Hoge:
    a = 'Hello'

Hoge.a
# 'Hello'
```

クラス変数は、インスタンスからも参照可能である。

```python
class Hoge:
    a = "Hello"

h = Hoge.a
h
```

### クラスメソッド

クラスメソッドはクラスに紐づくメソッドで、第一引数にクラスオブジェクトが渡される。メソッドの一番上に @classmethod をつける。第一引数は、self でなく cls とする。

```python
class Hoge:
    @classmethod
    def a(cls):
        print("これはクラスメソッドです。")

Hoge.a()
# これはクラスメソッドです。
```

### クラスの継承

基底クラスとは親クラスのことである。クラス名の後に基底クラス名をつけると、基底クラスの性質を継承した子クラスを定義できる。継承により、変更部分だけを与えることにより、新しいクラスを定義することができる。

基底クラスのメソッドを呼び出すときは、組み込み関数である super() を利用する。最初から存在する組み込み型も上書きできる。

オーバーライド

サブクラスで基底クラスのメソッドと同名のメソッドを定義すると、メソッドを上書きできる。

```python
# 基底クラス(継承元)
class Parent:
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b
    def w(self):
        return self.b

# 継承先
class Child(Parent):
    def w(self): # メソッドのオーバーライド
        return super().w()

child = Child(0, 'hello')
child.w()
# 'hello'
```

```python
# 基底クラス(継承元)
class Parent:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def my_name(self):
        print("名前は" + self.name + "。年齢は" + str(self.age) + "歳。")

# 継承先
class Child(Parent):
    def __init__(self, name, age):
        super().__init__(name, age) # オーバーライド

    def my_hello(self):
        print("こんにちは")

# インスタンス化
yamada = Child("山田", 20)
yamada.my_name()
yamada.my_hello()
# 名前は山田。年齢は20歳。
# こんにちは
```

### 多重継承

基底クラスに複数のクラスを指定する。基底クラスをカンマ区切りで並べると多重継承になる。

```python
class A:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def method(self):
        print('A')
        return self.name
class B:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def method(self):
        print('B')
        return self.name

class C(A, B):
    pass

c = C('ccc')
c.method()
# A
# ccc
```

ひし形継承問題

以下のように複数の継承元が同じメソッド名にすると競合が起きる。無謀な継承は避けるべきである。

```python
class A:
    def hello(self):
        print('hello A')

class B(A):
    def hello(self):
        print('hello B')
        super().hello()

class C(A):
    def hello(self):
        print('hello C')
        super().hello()

class D(B, C):
    def hello(self):
        print('hello D')
        super().hello()

d = D()
d.hello()
# hello D
# hello B
# hello C
# hello A
```

以上、Python のクラスについて解説した。複雑なデータを扱うようになると、データと機能をまとめたオブジェクトを作りたくなるかと思う。ぜひ、この定義（クラス）を覚えておきたい。


今回は、クラスとは何か分かりやすく説明したい。Pythonに限らず、クラスがどういったものか理解できなかった方も分かるかと思う。プログラミングにおいて、ク

Python : クラスとはオブジェクトの内容を定めた定義である


## TL;DR

Python を洗練していくために[PEP](https://www.python.org/dev/peps/) という拡張提案の仕組みがあります。この中に、コードを綺麗に書くための[PEP 8](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)という Python のコーディング規約があります。

今回は、Python のコーディング規約である PEP8 について、使用頻度が高く初心者の方が特に抑えておくべきルールをチェックしてみましょう。

### コーディング規約

PEP8 は標準ライブラリのコーディング規約であり、多くの Python のプロジェクトが PEP 8 に沿って書かれています。PEP 8 によると、コードは書かれるより読まれることが多く、可読性を高める必要があるので、一貫性を重視するとのことです。

これらのことから、コーディングする時は、PEP8 の規約から外れないように理解する必要があります。

[PEP 8 原文](https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)

[PEP 8 日本語訳](https://pep8-ja.readthedocs.io/ja/latest/)

コーディング規約に従って書くと、可読性が高くなります。

```python

# インデント幅は4つ

class Menu:
    def info(self):
        print(self.name)

x = Menu()
x.name = 'hello'
x.info()

# ネスト

n = [1,2,3,4,5]
for hoge in n:
    print(hoge)
    if hoge == 3:
        break

# 開き括弧に揃える
foo = long_function_name(var_one, var_two,
                         var_three, var_four)

# 引数とそれ以外を区別するため、スペースを4つ(インデントをさらに)加える
def long_function_name(
        var_one, var_two, var_three,
        var_four):
    print(var_one)

# list
my_list = [
    1, 2, 3,
    4, 5, 6,
    ]
```

規約の中で、気になった箇所をざっくりとまとめます。

- スペースが好ましい（タブよりスペース推奨）
- インデントにタブをスペースを混ぜてはいけない
- インデントはスペース 4 つ（エディタのインデント幅も 4 に変更しましょう）
- 演算子の前後はスペース 1 つ
- 括弧やブラケットの前後に空白を入れない（foo(a\[1\], {b: 2})）
- 行の長さは最大 79 文字（こちらもエディタで設定可能ですので変更しましょう）
- コメントや docstring については 72 文字で折り返す
- import 文は行を分ける（from ... import は同じ行に書いて OK）
- 行末に余計な空白文字を残さない
- 折り返された要素を縦に揃える
- インラインコメントは控えめに
- switch 文はない

### 命名規則

- 実装よりも使い方を反映した名前にすべき
- I、O は使わない。数字と区別がつかないから
- モジュールの名前は小文字にする
- クラス名は CapWords 方式（AbcDefg）
- 型変数の名前は、最初が大文字で短く（Num）
- 関数の名前は小文字のみ
- インスタンスメソッドのはじめの引数の名前は self
- クラスメソッドのはじめの引数の名前は cls
- 変数は小文字、定数は大文字

### 自動コードレビュー

Python の文法チェックツールである flake 8 を活用しましょう。

インストール

```python
pip install flake8
```

使い方は、ファイル名を指定するだけです。

※ 2023/02/02 コメントにてご指摘がありましたので、修正いたしました。

```python
// fleak8 test.py 間違い
flake8 test.py
```

[flake8](https://pypi.org/project/flake8/)


Pythonを洗練していくためにPEP(https://www.python.org/dev/peps/)という拡張提案の仕組みがあります。この中に、コ

Python : コーディング規約をチェックしてみよう


## TL;DR

今回はプログラミング独学法について完全公開しますが、その前に、最近話題になった「[プログラミングスクールなんか行かなくていいからこれやれ](https://anond.hatelabo.jp/20200707214248)」という記事が削除されていたので、思い出す範囲で概要を書いておきます。

### 独学勉強法の例

ざっくりと以下のようなことが書かれてあったと思います。

概要

- Linux インストール
- Python の本買ってきて読む
- html/css/js の勉強
- ブラウザで動くアプリを作る
- LPIC ネットワーク系の本を読む
- データベース
- Web フレームワーク

他に、こういう記事もありました。

[プログラミングスクールに通わず、プログラミングを学ぶ方法](https://anond.hatelabo.jp/20200519162131)

ざっくり概要を書くと、以下のような感じ。

- Progate をやる
- 書籍を 1 冊やりきってみる
- N 予備校を使う

### 私の独学方法

Python の場合だと、以下が Web アプリケーションを作るエンジニアになる独学方法だと思います。

- 2 週間：Linux / SQL / Docker / Vim / Git / CI・CD の基本操作
- 1 ヶ月：Python の基礎（以下の本）
- 1 ヶ月：Django で何か作る（簡単な本、公式チュートリアル）

#### Python おすすめ本

- [Python 実践入門](https://amzn.to/3gXGyCc)
- [エキスパート Python プログラミング 改訂 2 版](https://amzn.to/38BernU)
- [Effective Python 第 2 版](https://amzn.to/2VdW3OZ)

私の見解としては「言語だけを習得しても実務で活かせないから意味はない。言語以外も網羅的に勉強する必要がある。幅広く学ぶには、調べながら何か作るのが最も効率的である。したがって、独学でエラーを繰り返しながら何か作ってみるのが最高の勉強になる」という感じです。

結局何が言いたいのかというと

- エンジニアに必要な能力は能動性である

ということです。

「何か作る」と自分の成長を感じられるので、プログラミングが楽しくなるはずです。

##### バックエンドの学習方法

私の場合ですが、業務で必要なこともあって起業前に以下のようなことを、夕食後にスキマ時間（毎日 2 時間）を作って独学で勉強しました。私の仕事は経営であって、エンジニアでないので全く極めてはいませんが、実務で使える程度です。

- PHP
- Ruby
- Swift
- Python

10 年前に、始めてのプログラミングを勉強しました。言語は PHP だけで、フレームワークを使わず、掲示板とエンターテイメント系のサービスを公開しました。10 年前に作ったサービスは、現在も稼働していて毎月収入が発生してます。

PHP の独学時間は、2 週間です。

Ruby の独学時間は 2 ヶ月でしたが、Rails の中で Ruby を書く機会が少なかったのと、書いててあまり面白くなかった（直球ですいません）ので Python にシフトしました。これは好みですね。

バックエンド学習の流れ

- 簡単な参考書を見る（じっくり見ない。流し見で 2 周）
- 少し難易度の高い本を買って、写経する（ざっくり 3 周する）
- 何か作る

この方法なら、無理なくできそうじゃないですか？

私の見解としては、コード以外の「日本語の解説」を理解する（精緻化）ことが大切だと思ってます。学習の目的はコードの暗記ではなくて、本質を理解していくことだからです。

近年、エンジニアが使うエディタは、コード補完、スニペット呼び出しツール、AI の補完など色々便利になってるので、コードの暗記に意味はありません。

##### 権威性 チュートリアル

大学が配布しているチュートリアルは、日本語の使い方も美しいですし、非常に論理的に構成されています。背景となる知識がほとんどなかったとしても、文章がきちんと読めれば本質を理解できるように作られています。

東京大学と京都大学から、無料で Python 学習 PDF 版が配布されています。東大の方は Python だけに特化、京大の方は、プログラミングとはなんぞや？というところから始まります。

大学の資料だけでは情報不足ですが、初学者の人は十分だと思います。上述した Amazon のおすすめ本と並行読みすると、より理解が深まるでしょう。

ブラウザから Python を記述、実行できる[Colaboratory](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja)を使って、試してみるといいでしょう。

Python PDF 版

[東京大学 Python プログラミング入門](https://utokyo-ipp.github.io/IPP_textbook.pdf)

[京都大学 プログラミング演習 Python 2021 年版 2021/10/20 更新](https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/265459/1/Version2021_10_08_01.pdf)

Python チュートリアル

[Python プログラミング入門 — Python プログラミング入門 documentation](https://utokyo-ipp.github.io/index.html)

[Python チュートリアル — Python 3.9.4 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/)

[ゼロからの Python 入門講座 - python.jp](https://www.python.jp/train/index.html)

Django

[はじめての Django アプリ作成、その 1 | Django ドキュメント | Django](https://docs.djangoproject.com/ja/3.2/intro/tutorial01/)

[Django 入門 - Python 入門](https://python.keicode.com/django/)

[Django Girls のチュートリアル](https://tutorial.djangogirls.org/ja/)

##### 本の読み方

「どうしてそうなるのか？」「どういうロジックでそうなるのか？」を整理して理解するのは大切だとは思うのですが、中々先に進まなくて挫折してしまいそうになりませんか？私は学習が頓挫しないように以下の方法で対処しました。

- 暗記しようとしない
- 完璧に理解しようとしない
- 難しい部分は印をつけておく（重要な箇所ではなく、分からなかった箇所にマーカーを引く）
- 読むのがきつくなったら、違う本を読んだり、違う言語をやる

後々、しっかり読めるように「読む前の土台を作るために軽く 10 回読む」という気楽な気持ちで読みます。

参考になりそうな勉強法を引用します。

> - １０回読む。
> - ５回目までは、ただ読む（わかろうと思わず、ただ目を通すだけ）。
> - ６～７回目は重要な言葉、公式などに注意しながら読む。
> - ８～９回目は重要な言葉、公式などの説明がどこにあったか注意しながら読む。
> - １０回目に理解しようと思って読む。

参考：[先手必勝法](https://web.archive.org/web/20130629035806/http://www.geocities.jp/nagare_basi/study/stdy_mokuji.html)

情熱的に一気に読むんじゃなく、毎日 2 時間の勉強時間を作って、その間だけ機械的にやる。習慣に組み込んだほうが続きますよね。

##### フレームワーク

Ruby や Python を勉強した後。

会員登録サイトを作りたかったので、以下の 2 つを勉強しました。独学時間は、それぞれ 1 ヶ月くらい。

- Rails
- Django

結局、Django を採用しました。

Rails の方がコード量が少なくなるけど抽象的で、Django の方がコード量が増えるけど可読性が高まり分かりやすい印象。エラーがでた場合の対処も楽。暗記が好きなら Rails、Python のコードをバリバリ書きたいなら Django。

Django で、できること

- 管理サイト
- ユーザー認証（パーミッション、ユーザーセッション）
- ログイン機能
- マイグレーション機能
- CRUD
- セキュリティ対策（CSRF、XSS、パスワード暗号化）
- 多言語翻訳
- 地理空間データ

管理サイト（Django Admin）は、CRUD（追加・参照・変更・削除）を提供してくれます。その他、検索・フィルタ・ソート・ページネーション・一括操作・変更履歴・パスワード再設定などの機能があります。

Django を使うことで、Python の知識も活かせるし、何を書いているのか理解しやすいので、楽しみながらプログラミングできるのではないかと思います。

##### 開発環境

プログラミング言語の勉強よりも、開発環境を整えることに時間を取られたりします。

- Linux
- git
- Docker
- AWS（IAM、EC2）
- SQL

### AWS Cloud9

統合開発環境の話になりますが、ブラウザのみでコーディングやデバッグができる [AWS Cloud9](https://aws.amazon.com/jp/cloud9/) はおすすめです。

ターミナル、エディタ共有、リビジョン履歴、様々な言語に対応しておりコード補完も充実しています。追加のソフトウェアのインストール、git push の実行、シェルエクスペリエンス、遠隔ペアプロ、グループチャットも搭載。

データベースも簡単に作れて、様々な環境設定が不要なので、開発環境の準備にかかる時間を削減できます。また、言語ごとに環境を変更できるのは凄いですよね。

少し気になるのは、わずかに EC2 の料金がかかること。一ヶ月 20 日間、1 日 4 時間の IDE 実行で ワンコインくらい？Cloud9 を閉じてから 30 分経過すると自動的に休止させコストを抑えることができます。

[料金 - AWS Cloud9 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/cloud9/pricing/)

ローカルなら、流行り廃りの無い Vim を覚えていれば問題ないかと思います。

- [AWS Cloud9](https://aws.amazon.com/jp/cloud9/)
- [Vim](https://vim-jp.org/)
- [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)

### 補足

フロントエンドなら、専門家で無い限り、2 週間ほど MDN のサイトで、さっと独学すれば十分です。後は CDN を使う。

[ウェブ開発を学ぶ | MDN](https://developer.mozilla.org/ja/docs/Learn)

フロントエンド

- JavaScript/React/Next.js
- html/css/SCSS

他

- デザイン（フォント、配色、レイアウト、タイポグラフィ）
- ネットワーク
- Adobe ソフト（Photoshop、Illustrator、XD、Premiere Pro）
- UI、UX
- ディレクション
- マーケティング、アクセス解析、SEO
- 営業、経営

### プログラマーに必要な要素

- 能動性
- 日本語の文章を理解する

以下のように言い換えることもできます。

- 自己解決能力
- 読解力

以上、最短でエンジニアになって起業する独学勉強法でした。


今回はプログラミング独学法について完全公開しますが、その前に、最近話題になった「プログラミングスクールなんか行かなくていいからこれやれ(https://an

最短でエンジニアになって起業する独学勉強法


## TL;DR

Web サービスを作るなら、Rails・Django・Laravel が有名ですが、科学技術計算、AI や機械学習、画像処理などと Web アプリケーションを連携させようとした場合に、Django を選択する人は増えつつあります。トレンドの傾向も増えてます。

トレンドの傾向はこのようになってます

[Google Trends](https://trends.google.co.jp/trends/explore?date=today%205-y&q=Django%20Python,Ruby%20on%20Rails,Laravel%20PHP)

### Django とは

- 2005 年にオープンソースで公開
- Python で Web アプリケーションを作成するためのフレームワーク
- ユーザー認証機能が豊富
- ビジネス利用が多い
- フルスタック

Django 開発では、プロジェクトにアプリケーションを追加していく形で機能を組み込み、設定ファイルで有効化します。

### Django で、できること

- 管理サイト
- ユーザー認証（パーミッション、ユーザーセッション）
- ログイン機能
- マイグレーション機能
- CRUD
- セキュリティ対策（CSRF、XSS、パスワード暗号化）
- 多言語翻訳
- 地理空間データ
- Wiki
- ニュースサイト

管理サイト（Django Admin）は、CRUD（追加・参照・変更・削除）を提供してくれます。その他、検索・フィルタ・ソート・ページネーション・一括操作・変更履歴・パスワード再設定などの機能があります。セキュリティミスを開発者が避けられるようにできています。

### Django が使われているサービス

グローバルな Web サービスで増えている印象。

- Quora
- Spotify
- Instagram
- Pinterest
- YouTube
- Google
- 日経電子版

### Django と Rails の比較

Django

- Python のコードをそのまま使える
- セキュリティホールが空かない設計
- デフォルトで管理画面がついてる（開発コストを減らせる）
- Python のコードを活かせる
- 無駄なくコードを書ける
- 自動生成される不要なファイルも少ない
- 可動性が高いから、開発スピードも上げやすい
- AI、機械学習に強い
- 自動生成ファイルの数が少ない（バグを見つけやすい）
- Rails と比べて、機能的な強みの差異は少ない
- scaffold はない
- ユーザーアカウントとパスワードを安全に管理する方法を提供
- 多くの脆弱性に対する保護
- エディタのサポートが充実している

Rails

- 日本語のチュートリアルが充実（古い情報も混在している）
- コード量が少なくて済む
- ググればエラーの対処法が落ちてる
- レイアウトを ERB を使って構築できるが、最近は React や Vue.js が増えつつある
- 魔法のようなコードを覚える必要がある。暗記重視。
- 高速で Web アプリができる
- 国内産の Web サービスが採用しているケースが多い
- Rails 市場はまだまだ活発
- ActiveRecord の利便性
- Ruby でなく Rails 特有の書き方が多いので、学習コストが増える
- 柔軟な言語がゆえに、保守、メンテナンスが忙しくなる
- エディタのサポートが微妙

個人的見解

rails の方がコード量が少なくなるけど抽象的で、Django の方がコード量が増えるけど可読性が高まり分かりやすい印象。エラーがでた場合の対処も楽。暗記が好きなら Rails、Python のコードをバリバリ書きたいなら Django。

とはいえ、似たような Web フレームワークなので、どちらを採用してもいいと思います。

それ以外に、爆速な Go 言語や Node.js のフレームワークを使うという選択肢もあります。

##### Django が選ばれる理由

しかし、なぜ Django を使ったサービスが増えているのでしょうか？

[プログラミング言語 Python の紹介 - python.jp](https://www.python.jp/pages/about.html)において以下のように述べられています。

> Python は C 言語などと比べれば実行速度は劣りますし、メモリ使用量も多くなります。Instagram のように、非常に多くのユーザからのリクエストを処理するサービスでは、最適なプログラミング言語とは言えません。それでも、Instagram は実行性能では劣る Python と Django を採用しています。その理由を、次のように述べています「Instagram のボトルネックは開発速度です。コードの実行速度ではありません。」

この部分に同意です。どんなに処理速度が早くても、開発環境構築・学習コスト・メンテナンスに時間を取られ、開発スピードが落ち、サービスの修正が遅くなればユーザーからの支持は得られないと思います。

上記の理由から、弊社が今後リリース予定の Web アプリケーションにおいて当面は Django を採用することとしました。

ともあれ、エンジニアを目指している方は、Django を使うことで、Python の知識も活かせるし、何を書いているのか理解しやすいので楽しめると思います。

### MTV フレームワーク

Django を構成する要素は 3 つあります。

- M:モデル（内部データとビジネスロジック）
- T:テンプレート（UI への出力）
- V:ビュー（UI からの入力）

##### 紛らわしいところ

Rails の「View」は、Django の「Template」です。 Django の「View」は、Rails の「Controller」です。

##### モデル

- Django ORM（OR マッパー。レコード操作）
- models.py に書く

##### テンプレート

- html コードに変数の内容を表示
- DTL:テンプレートエンジン

### インストール

Python3

```python
brew update
brew info python3
brew install python3
sudo easy_install pip
```

Django

```python
pip install django
```

### プロジェクト作成

```python
django-admin startproject mysite
```

### サーバー作成

```python
python manage.py runserver
```

### 学習に最適な書籍

### 学習に最適な Django チュートリアル

[はじめての Django アプリ作成、その 1 | Django ドキュメント | Django](https://docs.djangoproject.com/ja/3.2/intro/tutorial01/)

[Django の紹介 - ウェブ開発を学ぶ | MDN](https://developer.mozilla.org/ja/docs/Learn/Server-side/Django/Introduction)

[Django 入門 - Python 入門](https://python.keicode.com/django/)

[Django Girls のチュートリアル](https://tutorial.djangogirls.org/ja/)


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Python : as はモジュールにエイリアスを付けることができる記号

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Python : if name == "main" は、スクリプトとして直接実行したときのみ処理を行う

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Python : ローカルスコープとグローバルスコープの違い

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Python : モジュールとはクラスや関数をコードを書いたファイルである

2021-8-17

Python : クラスとはオブジェクトの内容を定めた定義である

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Python : コーディング規約をチェックしてみよう

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最短でエンジニアになって起業する独学勉強法

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なぜ、Web サービスを作るなら「Django」なのか