【Pythonの基礎知識（基礎編）】仕組みから学ぶ思考と自動化のプログラミング講座

Pythonは単なる「プログラミング言語」ではなく、“考える仕組み”を自動化に変えるための道具です。

本講座では、文法の暗記ではなく「なぜこの構文が存在するのか」「この仕組みをどう使えば人の手を離せるのか」という視点から解説しています。

環境構築・基本構文・データ構造から始まり、最終的にはタスク自動化や外部API連携、ログによる信頼性向上までを段階的に習得します。

Pythonを通じて、あなた自身の思考と作業を“仕組み化”する力を身につけることが目的です。

学習は「STEP 0〜STEP 5」の構造で進み、動作原理を理解しながら確実に実装力を高めることができます。

STEP 0：Pythonを動かす“仕組み”を理解する

Pythonを学ぶ最初の一歩は「どう動いているのか」を理解することです。ここでは、環境構築からファイル実行の流れまで、コードがどのようにコンピュータで動作するかを紐解きます。単なる操作手順ではなく、“仕組み”から学ぶことで、後の応用にも強い基礎体力を身につけます。

Pythonを動かす環境とは何か？

Pythonを入れたのに動かないんです…。

みんな「環境構築が大事」って言うけど、具体的に何をすればいいのかよく分かりません。

Pythonを動かすための「環境構築」の基本概念と重要性について、具体的な仕組みと操作手順を通して解説しています。

Pythonは本体・依存関係・実行場所の3要素が揃って初めて正常に動作しますが、複数のプロジェクトで共通環境を使うとライブラリが競合し、再現性が失われやすくなります。そのため、仮想環境（venv）を利用してプロジェクトごとに独立した実行環境を構築し、他の開発に影響を与えない方法を紹介しています。

環境の作成・有効化・無効化までの流れや、初心者が陥りやすいトラブル例にも触れ、安定した開発基盤を整えるための基本を整理しています。

Pythonはインストールしただけでは安定して動きません。プロジェクトごとに分けた「自分専用の環境」を用意しないと、ライブラリが衝突して動かなくなることがあります。venvで安全な開発空間を準備する考え方と基本手順を解説します。
👉 【Pythonの基礎知識】Pythonを動かす環境とは何か？ “自分専用の環境”を作る

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】Pythonを動かす環境とは何か？ “自分専用の環境”を作る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-00-venv-environment

最近よく耳にするPython。でも、何から始めればいいのか分からない──そんな人は多いと思います。私もかつてはその一人でした。ShellやJava、C#などを扱ってきたため、当初はPythonの必要性をあまり感じていませんでした。しかし、統計処理やAI関連の仕事で触れるうちに、その手軽さと柔軟さに驚かされました。ちょっとした処理を作るにも、Javaのような大掛かりな準備は不要で、Shellスクリプトのような感覚で多彩なライブラリを扱える──それがPythonの強みです。プログラミング言語の中でも人気が高く、AIやデータ分析など幅広い分野...

Hello Worldの裏側にある実行の仕組み

Pythonの「Hello World」は動いたけど、正直“なぜ動くのか”が全然わからないんです。

printって書いただけでどうして文字が出るの？

Pythonの中で何が起きてるのか、仕組みをちゃんと理解したいです。

「Hello World」はPython学習の出発点ですが、この記事ではその“裏側”にある実行の仕組みを丁寧に解き明かしています。

Pythonがコードをどのように読み取り、理解し、翻訳し、PVM（Python Virtual Machine）で動かしているのかを段階的に解説。インタプリタの働きやバイトコードの流れを理解することで、表面的な「動く」から一歩進んだ“仕組み化思考”を身につけられます。

単なる出力ではなく、「なぜ動くのか」を根本から理解したい人に最適な内容です。

Pythonが「Hello World」をどのように実行しているのかを、コードの裏側から理解します。インタプリタの仕組みと実行の流れを分解して学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】Hello Worldの裏側にある実行の仕組み

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】Hello Worldの裏側にある実行の仕組み

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-01-hello-world

Pythonを学ぶ最初の一歩は、ほとんどの人が通る「print('Hello World')」。一見するとただ文字を出力しているだけに見えますが、その一行の裏では、Pythonが人間の命令を読み取り、理解し、翻訳し、そして実行へと導く一連の仕組みが緻密に働いています。単純に見えるコードの中には、インタプリタの解析、バイトコードの生成、仮想マシンによる実行といった一連の流れが隠れています。この記事では、その“Hello Worldの裏側”を通して、Pythonがどのように「動く」のかを仕組みとして理解していきます。Hello Worldを表示し...

Pythonのファイル構造と実行パスを理解する

Pythonのファイルを整理したら、importが急にエラーになりました。

同じフォルダなのに「モジュールが見つかりません」って出るんです。

ファイル構造とか実行パスって、ちゃんと理解しておいた方がいいんでしょうか？

Pythonのコードを整理していたら、突然importが通らなくなった──そんな経験を解決するのがこの記事です。Pythonはファイルを「どこから」「どの順番で」探すかという明確なルールを持っています。

本記事では、スクリプトとモジュールの違い、実行パス（sys.path）や環境変数PYTHONPATHの仕組みを具体例とともに解説。さらに、構造が崩れたプロジェクトで起こりがちなエラーを防ぐための設計思想や、init.pyの役割にも触れています。

再現性と保守性を両立する“構造的なPython開発”への第一歩となる内容です

Pythonのファイル構造や実行パスの仕組みを理解し、モジュールの配置やimportエラーを防ぐための基礎設計を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】Pythonのファイル構造と実行パスを理解する

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】Pythonのファイル構造と実行パスを理解する

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-02-exec-path

Pythonのコードを分けて整理した瞬間、突然importが通らなくなった経験はありませんか。実はそれ、Pythonがファイルを「どの場所から」「どの順番で」探しているかを理解していないことが原因です。Pythonは実行時に明確な探索ルールを持ち、ディレクトリ構造や環境変数をもとにファイルを認識しています。この記事では、その“見えない仕組み”を分解し、実行パスとファイル構造の関係を理解することで、再利用性と安定性の高いプロジェクト設計へつなげる考え方を紹介します。Pythonがファイルを認識する仕組みを理解するPythonがファ...

STEP 1：Pythonで“考える仕組み”を作る（思考編）

プログラムは「考え方」をコードに落とし込む作業です。このステップでは、データ型・変数・条件分岐・繰り返し処理といった論理の基本を学びます。人の判断や手作業をPythonに任せるための“思考設計”を身につけ、処理の流れを意識したコードを書く力を養います。

データ型で世界を定義する｜数・文字・真偽の正体

Pythonのファイルを分けて整理したら、急にimportが通らなくなりました。

同じディレクトリなのに「モジュールが見つかりません」って出るんです。

フォルダ構成やパスの仕組みを理解しておかないと、こういうトラブルは避けられないんでしょうか？

Pythonの実行時に「モジュールが見つからない」「importが通らない」と悩んだ経験はありませんか？

この記事では、Pythonがファイルやモジュールをどのように探し、どの順序で実行しているのかを体系的に解説しています。

sys.path の仕組みや環境変数 PYTHONPATH の役割を理解することで、構造の崩れたプロジェクトでもエラーを防ぎ、安定した開発環境を維持できます。

さらに init.py の意義や、フォルダ設計の考え方にも触れ、再利用性と保守性を両立する設計力を養える内容です。

Pythonで扱う「数値・文字列・真偽値」などの基本データ型を整理し、プログラムの世界を構成する仕組みを理解します。
👉 【Pythonの基礎知識】データ型で世界を定義する｜数・文字・真偽の正体

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】データ型で世界を定義する｜数・文字・真偽の正体

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-10-data-type

プログラミングを学び始めた時、「変数に値を入れられたから大丈夫」と思いがちですが、実はその“値”にはそれぞれに固有の「型（データ型）」という定義があります。Pythonではすべてがオブジェクトであり、型によって許される操作が異なります。本稿では、数値（int／float／complex）、文字列（str）、真偽値（bool）という主要なデータ型の仕組みを、「問題→解決→気づき」のサイクルで掘り下げます。実体験を交えながら、データ型を意識することで開発がどれだけスムーズになるかを理解していきましょう。Pythonにおけるデータ型の...

変数と値の動きを通して仕組みを理解しよう

変数ってただの「箱」だと思ってたのに、同じ値を代入したら別の変数まで変わっちゃいました。

Pythonって値の扱い方が他の言語と違うんですか？なんでこんな動きになるのか、ちゃんと理解したいです。

Pythonを学び進めると、「変数ってただの箱じゃないの？」という疑問にぶつかります。

この記事では、Pythonにおける変数と値（オブジェクト）の関係を、図解と実行例を交えて丁寧に解説しています。

変数は“値そのもの”ではなく“値を指すラベル”であることを理解すると、なぜ意図せず値が変わるのか、どの変数がどのオブジェクトを参照しているのかが明確になります。

スコープやライフサイクル、参照共有など、トラブルの原因になりやすい仕組みを根本から整理し、安定したコード設計へと導く内容です。

変数と値の関係を通して、Pythonがどのようにデータを扱い、参照・共有しているのかを理解します。予期せぬ動作の原因を仕組みから紐解きます。
👉 【Pythonの基礎知識】変数と値の動きを通して仕組みを理解しよう

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】変数と値の動きを通して仕組みを理解しよう

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-11-variable-and-value

Pythonの学びを進めると、「型」は理解できても、次に壁となるのが「変数と値の関係」です。同じように代入しているのに、思った結果にならない──その原因は、変数が“値そのもの”ではなく“値を指す仕組み”を持っているからです。この記事では、変数と値のつながりを丁寧にたどりながら、代入や再代入の裏で何が起きているのかを整理します。型を学んだあとに訪れる「なぜそうなるのか」という疑問を、具体的なケースを通して見える形にしていきます。変数の基礎と値の結びつきPythonでプログラムを書くとき、変数と値の関係を正しく理...

条件分岐で“判断を任せる”仕組みを作る

if文の書き方は覚えたけど、条件が増えると頭がこんがらがります。

elifの順番とか、elseの扱い方も自信がないんです。

プログラムに“判断を任せる”って、どういう考え方をすればうまく設計できるんでしょうか？

条件分岐は、プログラムに“考える力”を与える最初の構文です。

この記事では、Pythonのif／elif／else構文を通して「判断を任せる」仕組みの本質を学びます。

単なる文法解説ではなく、実際に著者が現場で遭遇したエラー事例や設計上の落とし穴をもとに、なぜ順番や条件設計が重要なのかを実例で解説。

短絡評価やネスト構造、関数分離といった設計の工夫も交え、コードを“動く”から“正しく動き続ける”ものへと進化させます。

判断ロジックを整理できるようになる一歩です。

if／elif／else構文を使ってプログラムに判断を任せる仕組みを学びます。条件設計の考え方を理解し、ロジックを整理できるようになります。
👉 【Pythonの基礎知識】条件分岐で“判断を任せる”仕組みを作る

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】条件分岐で“判断を任せる”仕組みを作る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-12-if-elif-else-logic-design

プログラミングで「もし〇〇ならば…」という判断ができるようになることは、コードをただ順番に実行するだけでなく、“選択させる”設計に変える第一歩です。今回の記事では、Pythonにおける条件分岐を「判断を任せる仕組み」として捉え、実務で私が直面した失敗体験を交えながら、その目的・構文・設計視点を段階的に掘り下げます。公式ドキュメントで示される if-elif-else の構文と実践的な考え方を理解し、単なる“分岐”ではなく“判断を任せる”設計を手に入れましょう。条件分岐の目的と「判断を任せる」仕組みプログラムが人の代わり...

for文で“人の手”を離す仕組みを作る

同じ処理を何度も手で書くのが面倒なんです。

for文を使えばいいって聞くけど、どうやって繰り返すのかイメージがつかめません。

リストとかrangeとか、何を回せばいいのかも混乱してます。

Pythonのfor文は、繰り返し処理を自動化して“人の手を離す”ための仕組みです。

この記事では、リスト・文字列・rangeなどの反復可能オブジェクトを例に、for文の基本構文と実行の流れを丁寧に解説しています。

特に、手作業で同じ処理を繰り返していた人が、どのようにfor文へ置き換えられるかを実体験に基づいて紹介。

さらに、ループ変数・break・continueの役割や、処理を見通しよく書くための設計上の注意点も押さえています。

人の判断や反復作業をPythonに委ねるための第一歩として、実務につながる構文理解を深められる内容です。

for文を使って繰り返し処理を自動化し、“人の手を離す”仕組みを作ります。リストやrangeを用いた効率的なループ構文を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】for文で“人の手”を離す仕組みを作る

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【Pythonの基礎知識】for文で“人の手”を離す仕組みを作る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-13-for-loop

日々の業務や学習の中で、同じ作業を何度も繰り返していると、「これ、もう人間がやらなくてもいいのでは？」と感じる瞬間があります。for文は、まさにその“人の手”を離す第一歩です。リストや数列、ファイルの行など、同じ処理を自動で繰り返す仕組みを作ることで、単調な作業を確実に、そして効率的にこなすことができます。本記事では、for文の基本構造から、実務での活用例、そして「人が考える部分」と「機械に任せる部分」の線引きを通じて、プログラム思考の本質を掴みます。for文の必要性と“手作業”からの離脱日常の中で、同じ...

while文で“継続する”仕組みを作る

while文って、どこで止まるのかイメージがつかめません。

条件を間違えると永遠に動き続けてしまうし、breakやcontinueの使い方も混乱します。

安全にループを設計するには、どんな考え方をすればいいんでしょうか？

Pythonのwhile文は、条件が満たされる限り処理を繰り返す“継続の仕組み”です。

この記事では、while文を使って繰り返しを制御する基本構文をわかりやすく解説し、実務で多い「入力待ち」や「状態監視」などの例を交えながら、停止条件を設計する考え方を紹介しています。

また、無限ループや条件設計ミスによる暴走を防ぐための安全な実装方法、break／continueの効果的な使い方にも触れています。

単にループを書くのではなく、“いつ止めるか”を考える力を育てる構成になっており、制御構造の理解を一段深めたい人に最適です。

while文を使って条件が満たされる限り処理を継続する仕組みを学びます。安全なループ設計と停止条件の考え方を理解します。
👉 【Pythonの基礎知識】while文で“継続する”仕組みを作る

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】while文で“継続する”仕組みを作る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-14-while-loop

「繰り返す」という行為は、人間の思考や習慣の中でもっとも自然な動作です。Pythonでその“継続”を担うのがwhile文です。条件が真である限り、処理を続ける──ただそれだけの仕組みが、実はプログラムに「粘り強さ」や「持続的な判断」を与えます。本記事では、while文がどのように動作し、どんな場面で使うべきかを、実体験を交えながら理解していきます。while文の“継続”が必要となる場面プログラムは、一度だけ動かすためのものではありません。 多くの処理は、一定の条件が続くあいだ動作し続けることを前提として設計されます。Pyt...

STEP 2：Pythonで“情報を扱う仕組み”を作る（構造編）

大量の情報を整理・管理するには、データ構造の理解が欠かせません。リスト・辞書・集合などのコレクション型を用いて、データを意味や関係性で扱う設計を学びます。処理を流れとして捉え、無駄を省き、整然と動く“構造化されたプログラム”を目指します。

コレクション型の正しい選び方

リストとかタプルとか、似たような構造が多くて混乱します。

どれを使えばいいのか、判断基準がわからないんです。

使い分けを間違えるとエラーが出たり、処理が遅くなったりするんでしょうか？

Pythonで扱える4つのコレクション型（list, tuple, dict, set）は、それぞれに明確な目的があります。

この記事では、それぞれの型が「どんな場面で」「どんな特徴を活かせるか」を整理し、データの扱い方を根本から理解できるよう構成されています。

たとえば、リストは順序を持つ可変データに、タプルは変更を防ぎたい固定データに適しています。辞書や集合も使い分けを誤ると処理の効率が落ちるため、選択基準を具体的なコード例で示しています。

仕組みの“選び方”を知ることで、コード全体の設計力を高めることができます

リスト・タプル・辞書・集合という4つのコレクション型の違いを整理し、目的に応じた最適な選び方を学びます。データ構造の使い分けで処理効率を高めましょう。
👉 【Pythonの基礎知識】コレクション型の正しい選び方（list, tuple, dict, set）

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】コレクション型の正しい選び方（list, tuple, dict, set）

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-20-collection-selection

Pythonを使っていると、listもtupleもdictもsetも「どれも同じように使えそう」に見える瞬間があります。でも、実際にプロジェクトで扱うと、型選びの違いが後々の保守性やバグ発生率に大きく影響します。この記事では、コレクション型を「なんとなく」ではなく「意図を持って」選べるようになることを目的に、4つの型の特徴と選び方を整理します。現場で使える“判断の勘所”を一緒に掴んでいきましょう。list型を使いたくなるけれど誤る場面Pythonの開発を始めたばかりの頃、多くの人がまずlist型を使いがちです。何でも入れられて便利...

リストで情報を整理し、仕組みに流れを持たせる

リストを使えば複数のデータをまとめられるのはわかるけど、どう整理して流れを作ればいいのかが難しいです。appendとかremoveとか、操作が多すぎて混乱します。

実務でどんなふうに使えばいいんでしょうか？

リストはPythonの中でも最も使われるデータ構造のひとつです。

この記事では、リストを使って「情報を整理し、流れを持たせる」ための考え方を解説しています。

単なるデータの集まりではなく、処理の流れを作る“構造”としてリストを捉えることで、コードの設計力が大きく向上します。

リストの作成・更新・削除などの基本操作から、実務で役立つ設計上の注意点、他の型との使い分けまでを体系的に理解できます。

データを“流れるように扱う”感覚を身につけることで、Pythonの思考が一段階深まる内容です

リストを使って情報を整理し、処理に流れを持たせる方法を学びます。データの追加・削除・検索を通して、構造的に考える力を身につけます。
👉 【Pythonの基礎知識】リストで情報を整理し、仕組みに流れを持たせる

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【Pythonの基礎知識】リストで情報を整理し、仕組みに流れを持たせる

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-21-list-advanced-usage

Pythonで情報を扱う際、まず重要になるのが「データをどう整理するか」です。バラバラの変数を使うだけでは、処理の流れが見えにくく、複雑な構造を管理できません。そこで登場するのが「リスト型」です。複数の要素を順序づけてまとめ、流れをもった仕組みとして扱えるのが最大の特徴です。本記事では、リストの基本構造と操作方法を押さえたうえで、実際にタスクを流れとして整理する実例を交えながら、プログラム全体の見通しを良くする思考法を解説します。リスト型による情報整理の課題Pythonを学び始めた頃は、変数に値を入れて...

辞書型でデータを“意味”で管理する

データを整理したいのに、リストだと何が何を意味しているのか分からなくなるんだよな。

同じ数字や文字が並ぶと、目的の情報を探すのも一苦労だよ。

もっと“意味で”整理できる方法はないの？

Pythonの辞書型は「データを意味で扱う」ことを可能にします。

例えば、社員情報をidやnameで管理すれば、欲しい情報を一瞬で取り出せます。

この記事では、キーと値のペア構造を通じて、設定ファイルやログ解析など、現場で役立つ使い方を紹介しています。

リストでは難しかった“意味単位”のデータ管理を理解し、実務でも通用する柔軟なデータ設計力を身につけられる内容です。

データを“重複なく整理”するだけでなく、“意味を持って管理”できるようになるのが辞書型です。キーと値の組み合わせでデータを扱うことで、検索・更新が直感的になり、業務ロジックの見通しも格段に向上します。
👉 【Pythonの基礎知識】辞書型でデータを“意味”で管理する

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】辞書型でデータを“意味”で管理する

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-22-dict-management

プログラムの中で扱うデータは、単なる数値や文字列の集まりではなく「何を表しているのか」という“意味”を伴ってこそ生きてきます。書型（dict）は、その「意味」をキーとして明示できるPythonの強力なデータ構造です。リストやタプルのように順番に依存せず、項目同士の関係を名前で管理できるため、可読性や保守性が格段に向上します。この記事では、辞書型を使ってデータを“意味”で整理する方法と、その実用的な活用ポイントを解説します。辞書型の背景と選択理由プログラムの中で情報を扱うとき、リストやタプルでは「順番」しか...

集合型で重複を排除し、無駄をなくす仕組みを作る

リストでデータをまとめてたら、同じ値が何度も出てきて整理がつかなくなっちゃった…。

どれが最新かわからないし、重複を一つずつ消すのも大変。

もっと効率よく整理する方法ってないの？

Pythonの集合型（set）は、データの“重複を自動で排除”してくれる仕組みです。

リストでは同じ値が何度も現れることがありますが、集合型を使えば一度だけに整理されます。

この記事では、重複排除の仕組みだけでなく、和・差・積などの集合演算を通じて、無駄を減らすデータ処理の考え方を学びます。

重複チェックやユニークデータ抽出など、現場のデータ整理でも役立つ実践的な使い方を理解できる内容です。

データ処理で重複が増えると、集計や比較が途端に煩雑になります。集合型（set）を使えば、同じ値を自動的に排除し、必要な情報だけをスマートに残すことができます。
👉 【Pythonの基礎知識】集合型で重複を排除し、無駄をなくす仕組みを作る

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】集合型で重複を排除し、無駄をなくす仕組みを作る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-23-set-management

日々の作業でデータを扱っていると、「あれ、この値、前にもあったな」と感じる瞬間があります。何度も同じ情報を処理して、無駄に時間が削られていく──そんな小さなストレスを減らしてくれるのがPythonの集合型（set）です。重複を自動で取り除き、必要なものだけを残す。仕事もプログラムも、整理が進むほど心まで軽くなる仕組みです。集合型（set）による重複排除の必要性日々のデータ処理の中で、同じ情報が何度も混ざり込んでしまうことは少なくありません。最初は気づかなくても、集計結果がズレたり、レポートが膨れ上がったり...

STEP 3：Pythonで“動きを再利用する仕組み”を作る（関数・モジュール編）

同じ処理を何度も書かないための「再利用設計」を学びます。関数・引数・戻り値・モジュールを理解し、処理の単位を部品化することで、保守性と拡張性を高めます。設計の視点からコードを分離し、効率的に組み合わせて動くプログラムを構築します

関数で処理を再利用する｜“人間の手順”を仕組みに変える

処理を分けたほうがいいって言われても、どこから関数にすればいいのか分からない。

関数は「何度も使う処理をひとまとめにする仕組み」です。

人間が毎回手作業で行っていた操作を、関数として登録しておくことで、呼び出すだけで同じ動作を再現できます。

この記事では、関数定義の構文・引数・戻り値の基本を押さえながら、「作業を仕組みに変える」考え方を実例で紹介します。

プログラムの再利用性を高め、保守や修正を効率化する基礎的な設計力を身につけます。

同じ処理を何度も書かずに済ませる「関数化」の基本を解説。繰り返し作業を自動化し、コードの保守性と再利用性を高める方法を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】関数で処理を再利用する｜“人間の手順”を仕組みに変える

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【Pythonの基礎知識】関数で処理を再利用する｜“人間の手順”を仕組みに変える

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-30-function-reuse-design

プログラミングを進める中で「同じ処理を何度も書いてしまっている」「手作業的な手順が多く、コードが散らかってきた」と感じたことはありませんか。そんなときに活躍するのが、Pythonにおける“関数”という仕組みです。関数を活用することで、人が手で行っていた一連の手順を、名前を付けて呼び出せる再利用可能な部品に変えることができます。公式ドキュメントでも「関数は特定のタスクを実行するための再利用可能なコードブロック」だと説明されています。関数が必要になる動機から定義・呼び出しの基本、そして“人間の手順”を“仕組...

引数と戻り値で“情報のやりとり”を自動化する

引数とか戻り値ってよく聞くけど、実際どう使えばいいのか全然ピンとこない。

値を渡したり返したりって、そんなに重要なんですか？

引数と戻り値は、関数間で情報を受け渡す仕組みです。

引数を使えば関数に入力を渡せ、戻り値で結果を返すことができます。

これにより処理の流れを柔軟に制御でき、コードの再利用性が高まります。

この記事では、Pythonの引数の種類（位置引数・キーワード引数・デフォルト値など）と戻り値の基本を実例で学び、複雑な処理を分かりやすく整理する考え方を身につけます。

関数の「引数」と「戻り値」を使って、コード間で情報を正確に受け渡す仕組みを解説。TypeHintやDocstringを活用し、理解しやすく保守性の高いコードを書く方法を紹介します。
👉 【Pythonの基礎知識】引数と戻り値で“情報のやりとり”を自動化する

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】引数と戻り値で“情報のやりとり”を自動化する

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-31-typehint-docstring

プログラムは、ただ命令を並べただけでは動きがぎこちないものです。人と同じで「何を渡され、何を返すか」が決まっていないと、意思疎通ができません。Pythonの関数も同じで、引数が“言葉”のように情報を渡し、戻り値が“返事”として結果を伝えます。この仕組みを理解すると、コードがまるで会話のように動き始め、無駄のない自動化が見えてきます。引数で“何を”処理に渡すか明確にする関数を使う目的は「同じ処理を何度も書かないため」ですが、引数を使いこなせていないと結局同じようなコードを量産することになります。引数は、関...

モジュールとパッケージで“仕組みを部品化”する

ファイルを分けるって聞くけど、正直どこまで分けたらいいのかわからない。

importでつないでるうちに、どのモジュールが何をしてるのか迷子になるんですよね。

モジュールとパッケージは、Pythonのコードを分割して整理する仕組みです。

モジュールは1つのファイル単位で機能をまとめ、パッケージは複数のモジュールを束ねて構造化します。

これにより重複や混乱を防ぎ、他のプロジェクトでも再利用が容易になります。

この記事では、import構文やディレクトリ構成の基本を踏まえ、コードを「部品化」してチーム開発や保守性を高める実践的な方法を解説します。

大規模化したコードを整理し、部品として再利用するための「モジュール」と「パッケージ」の仕組みを解説。import構造の設計やファイル分割による保守性向上の考え方を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】モジュールとパッケージで“仕組みを部品化”する

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】モジュールとパッケージで“仕組みを部品化”する

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-32-module-package-refactor

Pythonの開発が進むにつれ、コードが長く複雑になり「どこに何が書かれているのか分からない」という状態に陥りがちです。そんな混乱を防ぐ鍵となるのが「モジュール」と「パッケージ」です。これらは単なるファイル分割ではなく、仕組みを“部品化”して再利用性を高めるための仕組みです。この記事では、Python公式ドキュメントの最新仕様に基づき、モジュールとパッケージの構造・運用の考え方を整理し、実務での効果的な活用法を解説します。モジュールとしてコードを切り分けるプログラムを書き続けていくと、処理が増え、ファイル...

importの裏側を理解し、コードを分離する設計思考

importが絡むと、どこで何が読み込まれてるのか全然わからなくなるんです。

気づいたらファイル同士が依存し合って、もうどっちを直せばいいのか混乱してしまって…。

importは、Pythonでファイル間の依存関係を管理するための仕組みです。

コードを分離し、モジュールごとに責務を明確にすることで、循環参照や構造の崩壊を防げます。

この記事では、main.pyを中核に、app/ディレクトリ配下へ処理を集約する設計ルールを提示。

上位から下位への一方向依存を徹底することで、安定した構造と保守しやすい設計を実現する方法を解説しています。

import構造を正しく理解し、依存関係の崩壊を防ぐための設計思考を解説。モジュール循環や階層設計のルール化によって、安定したPythonプロジェクトを構築する方法を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】importの裏側を理解し、コードを分離する設計思考

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】importの裏側を理解し、コードを分離する設計思考

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-33-import-structure-design

Pythonでコードを書いていると、気づけば1つのファイルに処理が詰め込まれてしまうことがあります。そこで出てくるのが「import」という仕組みです。でも、ただ読み込むだけと思って使うと、思わぬトラブルに巻き込まれることがあります。この記事では、importの裏側で何が起きているのかを紐解きながら、コードを分離して保守しやすくする考え方を整理します。モジュール分割なしによる“凝り固まったコード構造”Pythonを書き始めたころは、1つのファイルにすべての処理を書いてしまうことがよくあります。最初はそれでも問題ありませ...

STEP 4：Pythonで“データを扱う仕組み”を作る（入出力・永続化編）

Pythonが現実世界とつながる部分、それがデータの入出力です。ファイル操作・CSV・JSONなどを通じて、情報を保存・読み書きする仕組みを理解します。さらに例外処理を組み込み、“壊れない”設計を実現することで、安定したシステムを構築する力を養います。

ファイル操作でデータを読み書きする仕組みを作る

ファイルを開いて書き込むたびに、閉じ忘れとかエラーが出てしまうんですよね…。

ちゃんと安全に扱う方法ってあるんでしょうか。

ファイルを開いたまま閉じ忘れたり、途中でエラーが出て処理が止まる――そんな不安をなくすには、仕組みとしての理解が必要です。

Pythonのopen()関数やwith構文を使い、ファイルを安全に扱う基本を身につけます。

エラー時にもデータを守れる設計を、実践的に学べる内容です。

ファイルを安全に開閉し、読み書きを自動化するPythonの基本を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】ファイル操作でデータを読み書きする仕組みを作る

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】ファイル操作でデータを読み書きする仕組みを作る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-40-file-read-write

Pythonを使うと、データを一時的にメモリで扱うだけでなく、ファイルとして保存して“後から再利用できる”形に残すことができます。これはプログラムに「記憶力」を与える行為です。たとえば、日報やログを出力したり、ユーザー入力を保存したりする場面では必須の仕組みです。本記事では、テキストファイルの読み書きを中心に、open関数・with構文の使い方、そして安全なリソース管理の考え方までを整理します。ファイル操作の基本と課題プログラムで扱うデータは、実行中だけメモリに存在しており、終了すれば消えてしまいます。これ...

CSVを自在に扱う仕組みを作る

CSVファイルを開くたびに文字化けしたり、データがズレたりして困ってます…。
Excelで見た時とPythonで扱う時で結果が違うのはなぜなんでしょう。

PythonでCSVデータを正しく扱うための基本と仕組みを体系的に学べる内容です。

csvモジュールを使った読み込み・書き込みの方法から、エンコーディングや改行コードの違いによる文字化け対策、DictReaderやDictWriterでの辞書形式処理までを実例で解説。

単なる入出力操作ではなく、データ構造としてのCSVを理解し、システム連携やログ出力など実務にも応用できる“壊れない仕組み”を作る基礎を身につけます。

文字化けやデータずれを防ぎ、CSVを自在に扱う仕組みを解説します。
👉 【Pythonの基礎知識】CSVを自在に扱う仕組みを作る

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】CSVを自在に扱う仕組みを作る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-41-csv-automation-design

CSVはPythonで扱う最も基本的なデータ形式のひとつです。業務システムや分析処理では、日常的にCSVの読み書きが求められますが、実際の現場では「文字化け」「列ズレ」「改行の混入」など思わぬ落とし穴が多く存在します。この記事では、Python標準ライブラリcsvモジュールとpandasを中心に、CSVを“自在に扱う”ための考え方を整理します。単なる入出力の説明にとどまらず、実際のトラブル対応や自動化の設計視点までを踏まえ、現場で確実に動く仕組みづくりを掘り下げます。ファイル操作でCSVを読み書きするCSVファイルは、システム間...

JSONで構造化データを操る

APIのレスポンスをそのまま扱おうとすると、よくわからない波かっこだらけのデータが出てきて混乱します…。
JSONって結局どうやって使えばいいんでしょうか。

PythonでJSONデータを自在に扱うための基本を解説した内容です。

jsonモジュールによるload／loads／dump／dumpsの使い分けを軸に、Pythonの辞書型との対応関係を理解しながら、構造化データを安全に読み書きする方法を紹介します。

API連携や設定ファイルの読み込みなど、実務で頻出するシーンを想定し、データの変換・整形・永続化を“仕組み”として扱う考え方を身につけます。

APIや設定ファイルの操作に役立つ、JSON構造の理解と活用法を解説します。
👉 【Pythonの基礎知識】JSONで構造化データを操る

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】JSONで構造化データを操る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-42-json-usage

Pythonでデータを扱う場面では、構造化された情報をやり取りするためにJSON（JavaScript Object Notation）が最も多く利用されます。特にWeb APIやログ設計、設定ファイルなど、現場での登場頻度は圧倒的です。Pythonでは標準ライブラリの「json」モジュールを使うだけで、辞書型（dict）やリスト型をJSON形式に変換したり、その逆を行うことができます。この記事では、実務で遭遇した「文字化け」や「型の不一致」といった落とし穴を交えながら、JSONの正しい扱い方と安全な入出力処理の基礎を理解していきます。JSONとは何かPythonで...

例外処理で“壊れない仕組み”を設計する

プログラムが途中で止まったり、思わぬエラーが出たりして毎回原因を探すのに時間がかかります…。
もっと安心して動かせる仕組みって作れないんでしょうか。

Pythonの「例外処理」を通して、エラーが起きても止まらない“壊れない仕組み”を設計する考え方を学びます。

try／except／else／finally構文の使い分けや、組み込み例外・カスタム例外の設計までを体系的に解説。

単にエラーを回避するのではなく、異常を“制御可能な動作”に変える設計手法を身につけます。

実践ケースを交え、現場で使える堅牢なコード設計力を養う内容です。

エラーを制御可能にし、システムを止めない設計思想を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】例外処理で“壊れない仕組み”を設計する

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】例外処理で“壊れない仕組み”を設計する

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-43-exception-handling

プログラムを書いていると、想定外の事態が必ず発生します。たとえば入力値が不正だったり、外部ファイルが見つからなかったり、ネットワークが途切れたり。これらを放置すると、仕組みが突然停止してユーザーに迷惑をかけたり、ログが散らかって原因把握ができなくなったりします。そこで、Pythonにおける例外処理は、単なる「エラー回避」ではなく「壊れない仕組みを設計するための第一歩」です。公式ドキュメントでも、try／except／else／finally を適切に組み合わせることが推奨されています。本記事では、実体験を交えながら「例...

STEP 5：Pythonで“自動化する仕組み”を作る（応用実践編）

最終ステップでは、スクリプト実行・日次タスク・外部API連携などを通じて、Pythonによる業務自動化を実践します。人の時間を解放し、システム全体を効率化する“自動化アーキテクチャ”の考え方を学びます。仕組みを作り、運用を設計するエンジニアへ。

スクリプトを自動実行させる仕組みを作る

自動化って放っておいても動くと思ってたのに、結局メンテナンスが必要なんですね。

Pythonによる自動化の最終ステップでは、「人を減らすこと」ではなく「人が考える余白を作ること」を目的とします。

スクリプトの定期実行やエラーログ管理、Slack通知などを組み合わせることで、仕組みが自然と育つ環境を構築します。

自動化の本質は効率化ではなく、“やめる勇気と点検を続ける根気”にあります。

定期的なメンテナンスを通じて、仕組みを長く信頼できる形に保つことが重要です。

運用設計書の構成と書き方を解説。監視・ジョブ管理・障害対応など、システム稼働を支えるドキュメントの実例を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】スクリプトを自動実行させる仕組みを作る

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】スクリプトを自動実行させる仕組みを作る

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-50-automation-reflection

Pythonを使って「書いたコードを自分の手から離れて毎日決まった時間に動かす」仕組みを構築すれば、手作業での実行を終わらせて、本来の開発や検証に集中できます。この記事では公式ドキュメントをもとに、自動実行の流れ・設定方法・現場で得た気づきを、一連のサイクル（問題→解決→気づき）で解説します。環境構築時に直面する課題Pythonでスクリプトを自動実行させようとすると、最初にぶつかるのが「環境の不整合」です。ローカルでは動いても、サーバー上で動かすとパスが通らなかったり、パッケージが足りなかったりします。特...

日次タスクを自動化して人の時間を解放する

毎朝のレポート作成に時間を取られて、本来の開発に集中できないんです。

日次タスクの自動化は、単なる効率化ではなく“人の集中力を守る仕組み”です。

Pythonでスクリプトを作成し、定期的にファイル整理・バックアップ・レポート作成などを自動実行することで、1日数十分の作業をゼロにできます。

loggingモジュールやスケジューラを組み合わせれば、異常検知も含めた信頼性の高い運用が可能です。

人がやらなくても進む環境を設計することが、真の生産性向上につながります。

運用設計書の構成と書き方を解説。監視・ジョブ管理・障害対応など、システム稼働を支えるドキュメントの実例を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】日次タスクを自動化して人の時間を解放する

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【Pythonの基礎知識】日次タスクを自動化して人の時間を解放する

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-51-daily-task-automation

日々の業務や学習の中で、同じ作業を繰り返していませんか。メール送信、データ整理、レポート生成など、気づけば一日の大半を“作業”に奪われている人も多いはずです。Pythonを使えば、こうした日次タスクを自動化し、人の手を介さずに確実に処理する仕組みを構築できます。本記事では、スクリプト化の考え方から定期実行の方法、運用時の注意点までを整理し、実体験を交えて「時間を取り戻す」ための具体的なアプローチを紹介します。日次タスクに潜む“時間のムダ”毎日のように繰り返している定型作業の中には、「本当に人がやる必要...

外部APIを活用して作業を外部化する

データ収集や通知処理を毎回自分で実行していて、どうにも時間が足りません。

外部APIの活用は、Pythonで作業を“他の仕組みに任せる”発想です。

requestsモジュールを使えば、Webサービスや社内システムにデータを自動送信し、情報取得・集計・通知といった繰り返し作業を外部に委譲できます。

これにより、コードは短く、処理は分散され、人の判断が必要な部分に集中できます。

APIを正しく扱えば、Pythonは単なるスクリプトではなく“仕組みをつなぐハブ”になります。

運用設計書の構成と書き方を解説。監視・ジョブ管理・障害対応など、システム稼働を支えるドキュメントの実例を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】外部APIを活用して作業を外部化する

Beエンジニア

【Pythonの基礎知識】外部APIを活用して作業を外部化する

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-52-api-request-structure

外部APIは、個人のスクリプトを“外の世界”とつなぐための最も強力な仕組みです。Pythonでは数行のコードでWebサービスの情報を取得したり、データを自動送信したりできるため、これまで人が手動で行っていた作業を完全に外部化できます。特に、日次レポートや天気情報、為替レートの取得など、変化する情報を扱う場面では絶大な効果を発揮します。本記事では、requestsライブラリを中心に、API呼び出しの基本構造・エラー対処・運用上の注意点を通して、Pythonによる外部API活用の全体像を整理します。外部API活用の背景と目的日常業務...

ログを記録して仕組みの信頼性を高める

print文で動作を見てるんですが、過去の記録が残らなくて原因追跡ができないんです。

仕組みを長く安定して動かすために欠かせないのが「ログの記録」です。

Pythonのloggingモジュールを使えば、printでは残せない“過去の挙動”を正確に保存できます。

ログはトラブル時の原因追跡だけでなく、正常運転の確認にも役立ちます。

コンソール出力とファイル出力を組み合わせ、時間・レベル・メッセージを体系的に残すことで、運用の再現性と信頼性を大幅に高めることができます。

運用設計書の構成と書き方を解説。監視・ジョブ管理・障害対応など、システム稼働を支えるドキュメントの実例を学びます。
👉 【Pythonの基礎知識】ログを記録して仕組みの信頼性を高める

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【Pythonの基礎知識】ログを記録して仕組みの信頼性を高める

https://www.pmi-sfbac.org/python-basic-53-logging-module-implementation

システムが安定して動くためには、単にプログラムが動作するだけでは不十分です。重要なのは「何が、いつ、どのように動いたのか」を後から追える状態にしておくことです。これを実現するのがログの仕組みです。ログはエラーの原因を特定したり、予期せぬ動作の兆候を早期に発見するための“証拠”です。小規模なスクリプトでも、記録を残すことで再現性と信頼性が飛躍的に向上します。この記事では、Pythonの標準モジュール「logging」を用いて、開発・運用の両面から仕組みを支えるログ設計の基本を整理します。ログを記録しないと起こ...

実践環境を整える

ここまで学んだ知識を実際に試すには、Linuxを動かす環境が必要です。手軽に始めるならVPSを利用するのがおすすめです。
→ VPS徹底比較！ConoHa・さくら・Xserverの選び方

Beエンジニア

VPS徹底比較！ConoHa・さくら・Xserverの選び方

https://www.pmi-sfbac.org/vps-comparison-conoha-xserver-sakura

国内で人気の高いVPSサービス「ConoHa VPS」「さくらのVPS」「エックスサーバーVPS」。どれも高性能で魅力的な選択肢ですが、用途や重視ポイントによって最適な選び方は変わってきます。この記事では、料金、スペック、操作性、サポート体制などを徹底比較しながら、あなたにぴったりのVPSを見つけるためのヒントをわかりやすく紹介します。それでももし、VPSをどれにするか迷っているなら、まずは ConoHa VPS を選べば間違いありません。料金・使いやすさ・安定性のバランスが良く、初心者から実務利用まで幅広く対応できます。主要3...