【Python】pythonの基礎知識 | 奈波輝磨の業務日誌

これらの一部の文章はChatGPTによって生成されました。

Contents

pythonの基礎知識
モジュールとライブラリ
- モジュールとは
- ライブラリとは

pythonの基礎知識

1.変数とデータ型

Pythonでは、変数に代入される値によって自動的にデータ型が決定されます。

代入される値によって、整数(int)、浮動小数点数(float)、文字列(str)、リスト(list)、タプル(タプル)、辞書(dict)などのデータ型があります。

# 変数に値を代入する
# 整数型
x = 42

# 浮動小数点数型
y = 3.14

# 複素数型
z = 1 + 2j

# 文字列型
text = "Hello, world!"

# ブール型
flag = True

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

# 変数に値を代入する

# 整数型

x = 42

# 浮動小数点数型

y = 3.14

# 複素数型

z = 1 + 2j

# 文字列型

text = "Hello, world!"

# ブール型

flag = True

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

演算子について

# 数値演算子
x = 10
y = 3
print(x + y)  # 13
print(x - y)  # 7
print(x * y)  # 30
print(x / y)  # 3.3333333333333335
print(x % y)  # 1
print(x ** y) # 1000
# 比較演算子
x = 10
y = 3
print(x == y)  # False
print(x != y)  # True
print(x > y)   # True
print(x < y) # False print(x >= y)  # True
print(x <= y)  # False

and演算子: 論理積(かつ)
or演算子: 論理和(または)
not演算子: 否定

# 数値演算子

x = 10

y = 3

print(x + y) # 13

print(x - y) # 7

print(x * y) # 30

print(x / y) # 3.3333333333333335

print(x % y) # 1

print(x ** y) # 1000

# 比較演算子

x = 10

y = 3

print(x == y) # False

print(x != y) # True

print(x > y) # True

print(x < y) # False print(x >= y) # True

print(x <= y) # False

and演算子: 論理積(かつ)

or演算子: 論理和(または)

not演算子: 否定

2.制御構文

Pythonでは、if文、for文、while文などの制御構文を使用することができます。

制御構文を使用することで、プログラムのフローを制御することができます。

# if文の例
if 条件式:
    条件式がTrueの場合の処理
else:
    条件式がFalseの場合の処理

if condition1:
# condition1がTrueの場合の処理
elif condition2:
# condition1がFalseで、condition2がTrueの場合の処理
else:
# どの条件も満たさない場合の処理

x = 10
if x > 5:
    print("x is greater than 5")
else:
    print("x is less than or equal to 5")

age = 20

if age >= 20:
    print("成人です")
else:
    print("未成年です")

# for文の例
for 変数 in リスト:
    繰り返し処理

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

fruits = ["apple", "banana", "orange"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

# while文の例
while 条件式:
    繰り返し処理


i = 0
while i < 10:
    print(i)
    i += 1

# if文の例

if 条件式:

条件式がTrueの場合の処理

else:

条件式がFalseの場合の処理

if condition1:

# condition1がTrueの場合の処理

elif condition2:

# condition1がFalseで、condition2がTrueの場合の処理

else:

# どの条件も満たさない場合の処理

x = 10

if x > 5:

print("x is greater than 5")

else:

print("x is less than or equal to 5")

age = 20

if age >= 20:

print("成人です")

else:

print("未成年です")

# for文の例

for 変数 in リスト:

繰り返し処理

for i in range(5):

print(i)

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

for fruit in fruits:

print(fruit)

# while文の例

while 条件式:

繰り返し処理

i = 0

while i < 10:

print(i)

i += 1

breakを使った例文

i = 0
while True:
    print(i)
    i += 1
    if i >= 5:
        break

i = 0

while True:

print(i)

i += 1

if i >= 5:

break

continueを使った例文

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

for number in numbers:
    if number % 2 == 0:
        continue
    print(number)

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

for number in numbers:

if number % 2 == 0:

continue

print(number)

passを使った例文

age = 20

if age < 20:
    print("未成年です")
elif age >= 20 and age < 65:
    pass  # 特に処理を行わない
else:
    print("高齢者です")

age = 20

if age < 20:

print("未成年です")

elif age >= 20 and age < 65:

pass # 特に処理を行わない

else:

print("高齢者です")

3.関数

Pythonでは、def文を使って関数を定義することができます。

関数を定義するには、’def:)で始まり、インデントされたブロックで表されます。関数が何を返すかを指定するには、’returnreturnステートメントを使用します。

関数を使用することで、同じ処理を何度も書かなくても済みます。

# 関数の例
def greet(name):
    print("Hello, " + name)

greet("Alice")  # "Hello, Alice"が表示されます

def add(x, y):
    return x + y

result = add(3, 5)
print(result)

# 関数の例

def greet(name):

print("Hello, " + name)

greet("Alice") # "Hello, Alice"が表示されます

def add(x, y):

return x + y

result = add(3, 5)

print(result)

4.クラスとオブジェクト

Pythonでは、クラスを定義してオブジェクトを作成することができます。

ラスとは、オブジェクトを作り出すための設計図のようなものです。クラスはオブジェクトの共通の属性や振る舞いを定義します。例えば、「人」を表すクラスを考えると、人が持つ属性（名前、年齢、性別など）や振る舞い（歩く、話す、食べるなど）を定義することができます。

オブジェクトとは、クラスを元に作られた実体のことです。オブジェクトはクラスで定義された属性や振る舞いを持ちます。例えば、「人」を表すクラスから作られたオブジェクトには、名前や年齢といった属性があるとともに、歩くや話すといった振る舞いがあります。

クラスを定義するには、キーワードを使います。クラス名は大文字で始めるのが一般的です。以下に、クラスの例を示します。class

# クラスの例
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def walk(self):
        print(f"{self.name} is walking.")

    def talk(self, message):
        print(f"{self.name}: {message}")

# クラスの例

class Person:

def __init__(self, name, age):

self.name = name

self.age = age

def walk(self):

print(f"{self.name} is walking.")

def talk(self, message):

print(f"{self.name}: {message}")

この例では、 Personというクラスを定義しています。クラスには__init__ メソッドという特別なメソッドがあります。このメソッドは、オブジェクトを作成するときに呼び出され、オブジェクトの初期化を行います。

ここでは、名前と年齢を引数として受け取り、self.name とself.age という属性を設定しています。

また、 walkメソッドと talkメソッドを定義しています。これらのメソッドは、オブジェクトが持つ振る舞いを定義しています。

クラスを定義したら、オブジェクトを作成することができます。オブジェクトを作成するには、クラス名の後ろに() をつけて呼び出します。以下に、オブジェクトの例を示します。

person1 = Person("Alice", 20)
person2 = Person("Bob", 25)

person1.walk()  # "Alice is walking." と表示される
person2.talk("Hello!")  # "Bob: Hello!" と表示される

person1 = Person("Alice", 20)

person2 = Person("Bob", 25)

person1.walk() # "Alice is walking." と表示される

person2.talk("Hello!") # "Bob: Hello!" と表示される

この例では、 Personクラスから person1とperson2 というオブジェクトを作成しています。

Pythonの __init__メソッドは、クラスのインスタンスが生成されたときに呼び出される特殊なメソッドで、コンストラクタと同じ役割を果たします。つまり、オブジェクトが生成された際にそのオブジェクトの初期化処理を行うことができます。

selfは、Pythonでオブジェクト指向プログラミングを行う際に必要な仮想的な引数です。

クラスのメソッドを定義する際に、最初の引数として必ずselfを指定する必要があります。

このクラスの__init__メソッドでは、インスタンスを作成する際に、そのインスタンスがどのオブジェクトであるかをselfで指定します。つまり、以下のようなコードを実行した場合、

person1 = Person("Alice", 20)

1	person1 = Person("Alice", 20)

Person.__init__(person1, "Alice", 20)

1	Person.__init__(person1, "Alice", 20)

このように、selfを使うことで、インスタンス自身がどのオブジェクトであるかを明示的に指定することができます。

例えば、__init__メソッドの場合、selfはそのクラスのインスタンス自身を表します。つまり、__init__メソッドが呼び出されるときには、selfには新しく作られたオブジェクトが代入されます。

また、selfはPython特有の表現であり、JavaやC++などの他のオブジェクト指向言語においては、thisキーワードが同様の役割を担います。

なお、Pythonでは、通常selfという名前を使うことが慣習とされていますが、変数名自体は自由に指定することができます。

ただし、クラス定義内でインスタンス変数にアクセスするためには、メソッドの第一引数には常に ‘selfselfという名前を使う必要があります。

したがって、 ‘selfself以外の名前を使うと、クラス定義内でインスタンス変数にアクセスできなくなるので注意が必要です。

クラスメソッドについて

クラスメソッドは、クラス内で定義されたメソッドで、クラスに関する操作を行うために使用されます。通常、クラスメソッドはインスタンス化されたオブジェクトに適用されるのではなく、クラスそのものに適用されます。

クラスメソッドは、’@classmethodデコレータを使用して定義されます。デコレータとは、Pythonで関数を変更するための仕組みの一つで、’@@の後にデコレータの名前を記述することで、その関数に対して特定の機能を追加できます。

Pythonにおけるデコレータは、関数やクラスなどのオブジェクトに対して機能や振る舞いを追加するための仕組みです。

デコレータは、関数やクラスの定義の前に@記号を付けた上で、別の関数に渡すことで実現されます。デコレータが受け取る関数やクラスは、引数として渡され、処理を修飾するためにデコレータ内で使われます。

デコレータを使うことで、コードの再利用性や拡張性を高めることができます。また、プログラムのメタプログラミングにも利用されます。

以下は、クラスメソッドの例です。

class MyClass:
    count = 0
    
    def __init__(self):
        MyClass.count += 1
        
    @classmethod
    def get_count(cls):
        return cls.count

class MyClass:

count = 0

def __init__(self):

MyClass.count += 1

@classmethod

def get_count(cls):

return cls.count

この例では、’MyClasscount属性があります。この属性は、クラスがインスタンス化されるたびに1ずつ増加します。そして、’get_countget_count()はクラスメソッドとして定義されており、’countcount属性の値を返します。

このように、クラスメソッドは、インスタンスの状態に関係なく、クラスに関する操作を行うために使用されます。

デコレータはオーバーライドとは違い、既存の関数やメソッドを修飾したり、機能を追加したりするための方法です。

具体的には、関数やメソッドを受け取り、その関数やメソッドを修飾して新しい関数やメソッドを返す関数のことです。

例えば、デコレータを使って、関数の実行前にログを出力する機能を追加することができます。クラスに定義されたメソッドに対しても同様に使うことができます。ただし、デコレータがクラスに定義されたメソッドをオーバーライドするわけではありません。

デコレータと継承の違い

デコレータと継承は、どちらも既存のコードを拡張するための方法ですが、それぞれに異なる特徴があります。

継承は、既存のクラスをベースに新しいクラスを作成し、既存のクラスのすべてのメソッドを継承して拡張することができます。

このため、既存のクラスを変更することなく、新しい機能を追加することができます。

しかし、継承を使うと、継承元のクラスが変更された場合に、それを継承したすべてのクラスに影響が及ぶ可能性があるというデメリットがあります。

一方、デコレータは、既存の関数やメソッドを拡張するための方法で、新しい機能を追加するだけでなく、既存の機能を変更することもできます。

デコレータは、関数やメソッドを受け取り、新しい関数を返す関数です。これにより、既存のコードを変更することなく、機能を拡張することができます。

継承は、クラスの機能を拡張するために使用され、デコレータは、関数やメソッドの機能を拡張するために使用されることが多いという点で異なります。

スタティックメソッド

スタティックメソッドは、クラスに紐づかないメソッドのことで、インスタンスを生成しなくてもクラス単体で呼び出すことができます。

インスタンス変数を使用せず、引数の値のみに依存するような独立した処理を行う場合に使用されます。

スタティックメソッドは、以下のように ‘@staticmethodデコレータを付けて

class MyClass:
    @staticmethod
    def my_static_method(x, y):
        return x + y

class MyClass:

@staticmethod

def my_static_method(x, y):

return x + y

この場合、 ‘my_static_methodMyClass.my_static_method()のように呼び出すことができます。例えば、以下のように呼び出すことができます。

result = MyClass.my_static_method(3, 4)
print(result)  # 7

1 2	result = MyClass.my_static_method(3, 4) print(result) # 7

スタティックメソッドは、通常のクラスメソッドのように ‘clsselfを引数に取る必要がなく、またインスタンス変数を使用することができません。

そのため、オブジェクト指向プログラミングのポリモーフィズムとは少し異なる用途で使用されます。

クラスやオブジェクトのデザインパターンについて

デザインパターンの種類は非常に多く、すべてを網羅することは難しいですが、代表的なデザインパターンをいくつか紹介します。

シングルトンパターン
- システム内に1つしか存在しないオブジェクトを実現するためのパターン
- インスタンスが1つしか生成されないことを保証することで、共有リソースの管理や設定情報の管理などに有効
ファクトリメソッドパターン
- インスタンスの生成をサブクラスに任せることで、フレームワークやライブラリの汎用性を高めるためのパターン
- 複数の具象クラスがあり、それぞれのインスタンスを生成するための共通インターフェースを定義する
アダプターパターン
- 互換性のないインターフェース間で連携するためのパターン
- 既存のクラスに新たな機能を付け加える場合や、異なるライブラリ間でのデータの変換などに有効
テンプレートメソッドパターン
- アルゴリズムの骨組みを定義し、具象クラスでその一部を実装することで、フレームワークやライブラリの再利用性を高めるためのパターン
- 具象クラスで実装される部分を柔軟に変更できるため、アルゴリズム全体の振る舞いを変更することができる

他にも、Observerパターン、Decoratorパターン、Facadeパターン、Strategyパターンなどがあります。それぞれのパターンは、特定の問題を解決するために開発されたもので、実際の開発においては、適切なデザインパターンを選択することが重要です。

多重継承について

多重継承とは、1つのクラスが複数のクラスから継承することを意味します。つまり、1つの子クラスが複数の親クラスから継承することを指します。

例えば、以下のような継承関係があるとします。

class Animal:
    def breathe(self):
        print("breathing")

class Mammal(Animal):
    def walk(self):
        print("walking")

class AquaticAnimal(Animal):
    def swim(self):
        print("swimming")

class Whale(Mammal, AquaticAnimal):
    def __init__(self, name):
        self.name = name

class Animal:

def breathe(self):

print("breathing")

class Mammal(Animal):

def walk(self):

print("walking")

class AquaticAnimal(Animal):

def swim(self):

print("swimming")

class Whale(Mammal, AquaticAnimal):

def __init__(self, name):

self.name = name

この例では、’WhaleMammalクラスとAquaticAnimalクラスの両方から継承しています。つまり、Whaleクラスは ‘哺乳類Mammalクラスと AquaticAnimalクラスの両方の属性やメソッドを持っていることになります。

多重継承は、親クラス同士に同じ名前の属性やメソッドがある場合、どちらを優先するかという問題が生じることがあります。

このような問題を回避するため、多重継承を行う場合には、継承するクラスの順序に注意する必要があります。

また、多重継承を避け、インターフェースやミックスインなどの別の方法を使うこともできます。

抽象クラスについて

抽象クラスとは、インスタンスを生成できないクラスのことで、継承によって機能を共有するためのクラスです。抽象クラスは抽象メソッドを持ち、抽象メソッドはメソッド名と引数リストのみを定義し、具体的な処理内容はサブクラスに実装させます。

例えば、動物という抽象クラスを定義し、そのサブクラスである犬クラスや猫クラスなどで実際の動物の種類を定義する場合、動物クラスに「鳴く」という抽象メソッドを定義し、犬クラスや猫クラスでそれぞれの動物の鳴き声を実装させることができます。

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def talk(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def talk(self):
        return "Woof!"

class Cat(Animal):
    def talk(self):
        return "Meow!"

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):

@abstractmethod

def talk(self):

pass

class Dog(Animal):

def talk(self):

return "Woof!"

class Cat(Animal):

def talk(self):

return "Meow!"

この例では、Animalクラスを抽象クラスとして定義し、talk()メソッドを抽象メソッドとして定義しています。抽象メソッドは、サブクラスで必ずオーバーライドする必要があるメソッドです。この例では、DogクラスとCatクラスがAnimalクラスを継承し、talk()メソッドをオーバーライドしています。

抽象クラスはインスタンスを生成することができませんが、継承することで機能を共有することができます。また、抽象メソッドを使用することで、サブクラスに共通するメソッドを定義することができます。

インターフェースについて

インターフェースですが、抽象クラスと同様にインスタンスを生成できないクラスのことです。

しかし、抽象クラスと異なり、インターフェースでは抽象メソッドのみを定義し、具体的な処理は定義されていません。インターフェースは、そのメソッドを実装するクラスが、そのメソッドを持っているということを示すために使用されます。

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def speak(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def speak(self):
        return "Woof!"

class Cat(Animal):
    def speak(self):
        return "Meow!"

class Cow(Animal):
    def speak(self):
        return "Moo!"

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):

@abstractmethod

def speak(self):

pass

class Dog(Animal):

def speak(self):

return "Woof!"

class Cat(Animal):

def speak(self):

return "Meow!"

class Cow(Animal):

def speak(self):

return "Moo!"

この例では、Animalクラスを抽象クラスとして定義しています。

そして、Animalクラスを継承するDog、Cat、Cowのクラスを定義していますが、それぞれのクラスでspeakメソッドを実装する必要があります。これにより、Animalクラスが持つspeakメソッドの振る舞いを各クラスが実装することが強制されることになります。

インターフェースを使うことで、クラスがどのようなメソッドを持つべきかを明示的に定義することができます。

抽象クラスとインターフェースの違い

抽象クラスとインターフェースは、それぞれ特定の目的のために使用されます。

抽象クラスは継承関係を持つクラス間での共通の機能を定義する場合に使用され、インターフェースは機能に関係なく複数のクラス間で共通する動作を定義する場合に使用されます。

抽象クラスは、継承関係にある複数のクラスで共通の機能を実装する際に使用されます。

つまり、抽象クラスを使用することで、継承先のクラスが共通の機能を実装することが強制されるため、コードの再利用性が向上し、保守性も高くなります。

また、抽象クラスは具象クラスとして実装することもできるため、共通の実装を持つことができます。

一方、インターフェースは、複数のクラス間で共通する動作を定義する場合に使用されます。

つまり、クラスが実装するインターフェースを明確に定義することで、そのクラスが必要な動作を実装していることを保証することができます。

また、インターフェースは多重継承ができるため、一つのクラスが複数のインターフェースを実装することができます。

例えば、抽象クラスは、動物という概念に共通する機能を実装することができます。

例えば、動物は鳴くという共通の機能があるため、抽象クラスAnimalにメソッドcry()を定義することができます。

一方、インターフェースは、動物という概念に共通する動作を定義することができます。

例えば、動物は食べるという共通の動作があるため、インターフェースEatを定義することができます。

各クラスは、抽象クラスAnimalを継承してcry()を実装し、インターフェースEatを実装して、必要な動作を実装することができます。

抽象クラスは、複数のクラス間で共通の機能を定義するために使用されます。そのため、抽象クラスは継承関係を持つ複数のクラスで使用することができ、共通の機能を実装するための抽象メソッドや具象メソッドを定義することができます。

一方、インターフェースは、複数のクラスが共通して持つべき動作を定義するために使用されます。インターフェースはクラスの実装を強制するための契約であり、インターフェースに定義されたメソッドは必ず実装される必要があります。また、クラスが複数のインターフェースを実装することができるため、柔軟性があります。

したがって、単にメソッドの数が多い場合には抽象クラスを使用し、複数のクラスで共通の機能を定義する場合には抽象クラスを使用します。一方、複数のクラスで共通の動作を定義する場合にはインターフェースを使用します。

抽象クラスを使用する場合はある程度の関係性が必要になる点がポイント。

変数のスコープについて

変数のスコープとは、変数が有効である範囲のことを指します。プログラムによっては、同じ名前の変数が複数の場所で使用されることがありますが、スコープによって変数の値や挙動が異なることがあります。

一般的に、変数のスコープには以下の3つの種類があります。

ローカルスコープローカルスコープとは、変数が宣言されたブロック内でのみ有効であるスコープのことです。たとえば、if文のブロック内で宣言された変数は、そのブロック内でのみ有効で、if文の外では使用できません。
グローバルスコープグローバルスコープとは、プログラムのどこからでもアクセスできるスコープのことです。グローバルスコープで宣言された変数は、プログラムの全体で有効です。
スタティックスコープスタティックスコープとは、関数内で宣言された変数で、その関数を呼び出すたびに初期化されず、変数の値が保持されるスコープのことです。スタティックスコープで宣言された変数は、関数の外からはアクセスできません。

パッケージについて

パッケージとは、複数のファイルから構成されるプログラムの一部で、一般的には関連する関数や変数をまとめたものを指します。パッケージは、プログラムの構造を整理するために使用されます。パッケージを使用することで、同じ名前の関数や変数を複数のファイルで定義することができます。

名前空間について

名前空間は、プログラム中の識別子（関数名、変数名、クラス名など）を一意に定義するための機能です。同じ名前の識別子が複数の場所で定義されている場合、名前空間を使用することでその識別子がどの場所で定義されたものなのかを区別することができます。

例えば、以下のようなコードを考えてみましょう。

namespace Foo;

function bar() {
    echo "This is bar function in Foo namespace.";
}

bar(); // This is bar function in Foo namespace.

namespace Foo;

function bar() {

echo "This is bar function in Foo namespace.";

}

bar(); // This is bar function in Foo namespace.

このコードでは、’barFooという名前空間で定義しています。そのため、’barbar関数を呼び出す際には、’Foo\barFoo\bar()のように名前空間を指定する必要があります。もしも同じファイル内で’barbar関数を定義していた場合、名前空間を指定しないとどちらの’barbar関数を呼び出すのかが不明瞭になってしまいますが、名前空間を使用することでそれらを区別することができます。

名前空間を使用することで、ライブラリやフレームワークなどが提供する関数やクラスが、ユーザーのプログラムで定義した関数やクラスと名前が衝突することを回避することができます。

Pythonでも名前空間の概念があります。Pythonの名前空間は、変数や関数、クラスなどの名前を定義し、参照できる場所を示す仕組みです。

Pythonでは、名前空間は辞書として実装されており、それぞれの名前空間は独立しています。

ローカル名前空間: 関数やメソッドの内部で定義された名前空間で、関数内で定義された変数や引数が含まれます。
グローバル名前空間: モジュールのトップレベルで定義された名前空間で、モジュール内で定義された変数や関数が含まれます。
組み込み名前空間: Pythonが提供する組み込み関数やモジュール、変数などが含まれる名前空間です。

名前空間の機能は、変数や関数などの名前の重複を避けることができることです。

同じ名前を持つ変数や関数が、異なる名前空間で定義されている場合は、それぞれの名前空間で区別されます。

このため、名前空間をうまく活用することで、プログラムの可読性や保守性を高めることができます。

Q.名前空間の認識としては、 namespace1でspeakというメソッドを定義した場合と namespace2でspeakというメソッドを定義した場合に、speakというメソッドに違う役割を持たせることができるという認識だったのですが、あっていますか?

A.はい、そのような理解は正しいです。
名前空間は、異なるコードブロックやプログラム内で同じ名前を持つ変数や関数、クラスなどの要素を区別するために使用されます。
同じ名前を持つ要素が複数ある場合、名前空間を使用することでそれぞれに固有の識別子を与え、区別できるようになります。たとえば、’namespace1\speaknamespace2\speak()のように、名前空間を指定することで異なるメソッドを識別できます。

モジュールとライブラリ

モジュールとは

モジュールは、Pythonプログラムを構成するコードのまとまりで、変数や関数、クラスなどが定義されます。モジュールは、他のモジュールからimportすることで利用されます。Pythonには、標準ライブラリに含まれるモジュール以外にも、多数のサードパーティ製モジュールが存在します。

ライブラリとは

ライブラリは、再利用可能なコードのまとまりで、多数のモジュールから構成されます。ライブラリは、Pythonの標準ライブラリや、サードパーティ製のライブラリなどがあります。ライブラリは、プログラム開発の際によく使われる一般的な機能やアルゴリズムが定義されています。

モジュールとライブラリの違い

モジュールとライブラリの違いは、規模の大小にあります。

一般的に、ライブラリは複数のモジュールから構成されており、より広範囲な機能を提供します。

一方、モジュールは一つのファイル内にまとめられた、比較的小規模な機能を提供します。

モジュールとライブラリは、プログラム開発において非常に重要な役割を果たしています。モジュールやライブラリをうまく活用することで、プログラムの開発効率を高めることができます。

pythonの基礎知識

1.変数とデータ型

2.制御構文

3.関数

4.クラスとオブジェクト

クラスメソッドについて

デコレータと継承の違い

スタティックメソッド

クラスやオブジェクトのデザインパターンについて

多重継承について

抽象クラスについて

インターフェースについて

抽象クラスとインターフェースの違い

変数のスコープについて

パッケージについて

名前空間について

モジュールとライブラリ

モジュールとは

ライブラリとは

モジュールとライブラリの違い

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