Power Query M Formula Language
Power Query 実務テンプレ | データ取込・更新系：毎月届くCSVを同一形式で更新
入門
Java Java | 基礎文法：コンパイルと実行
コンパイルと実行の全体像Java のプログラムは「ソースコード（.java）→ バイトコード（.class）→ JVM で実行」という三段構成で動きます。まず javac がソースをコンパイルして OS 非依存のバイトコードを作り、次に j...
Java Java | 基礎文法：main メソッド
Main メソッドの役割Java の「プログラムの入口」は main メソッドです。JVM は指定されたクラスを読み込み、最初に public static void main(String[] args) を探して、そこから実行を開始しま...
Java Java | 基礎文法：JDK と JRE
JDK と JRE の全体像Java を動かすには「実行環境」と「開発のための道具」が必要です。ここで登場するのが JRE（Java Runtime Environment）と JDK（Java Development Kit）です。シンプ...
Java Java | 基礎文法：Java の特徴
Java の特徴Java は「一度書けばどこでも動く（Write Once, Run Anywhere）」を目指して設計された言語です。プログラムはまず「バイトコード」にコンパイルされ、Java 仮想マシン（JVM）上で実行されるため、OS...
Python Python | OOP：クラス単位のテスト
概要（クラス単位のテストは「1つの責務を独立して検証する」）クラス単位のテストは、クラスの公開メソッドと外部との約束を中心に「入れたらこう返る」を独立して確かめる手法です。狙いは、仕様のズレや副作用のバグを早期に発見し、変更時にも安心してリ...
Python Python | OOP：コード分割
概要（コード分割は「役割ごとに小さな部品へ分け、見通しと変更を楽にする」）コード分割は、1つの巨大ファイルや巨大クラスに詰め込まず、責務ごとにモジュール・パッケージ・クラスへ分ける設計です。目的は読みやすさ、変更の局所化、テスト容易性、再利...
Python Python | OOP：単一責任の原則
概要（単一責任の原則は「そのクラスを変える理由をひとつに絞る」）単一責任の原則（Single Responsibility Principle, SRP）は、「クラス（モジュール）が変更される理由はひとつだけであるべき」という指針です。役割...
Python Python | OOP：デザインパターン（Factory）
概要（Factoryは「作り方をひとまとめにして差し替える窓口」）Factory（ファクトリ）パターンは、オブジェクトの“生成方法”を呼び手から切り離し、共通の窓口にまとめる設計です。呼び手は「何を作るか」を依頼するだけで、具体クラス名や生...
Python Python | OOP：デザインパターン（Strategy）
概要（Strategyは「アルゴリズムを入れ替える差し替え口」を用意する設計）Strategy（ストラテジー）パターンは、処理のアルゴリズムを独立した“戦略オブジェクト”に切り出し、実行時に差し替えられるようにする設計です。これにより、if...
Python Python | OOP：コンポジション
概要（コンポジションは「小さな部品を組み合わせて振る舞いを作る」設計）コンポジション（合成）は、継承に頼らず「部品（オブジェクト）を持つ」ことで機能を組み立てる設計です。車が“エンジンを持つ”、クライアントが“セッションを持つ”、サービスが...
Python Python | OOP：Mixin
概要（Mixinは「小さな能力」を後から混ぜ込むための設計）Mixin（ミックスイン）は、クラスに“特定の機能だけ”を薄く追加するための補助クラスです。単体で使う前提の「完全な親クラス」ではなく、既存クラスへ重ねて継承し、ログ、検証、シリア...
Python Python | OOP：メソッドチェーン
概要（メソッドチェーンは「操作をつなげて一気に書く」設計）メソッドチェーンは、複数のメソッド呼び出しをドットで連ねて、処理の流れをそのまま一行で表現する書き方です。ポイントは“次のメソッドを呼べる値を返す”設計にすること。具体的には「自分自...
Python Python | OOP：依存性注入（簡単版）
概要（依存性注入は「必要な相手を外から渡す」だけでコードが劇的に扱いやすくなる）依存性注入（DI）は、クラスが必要とする相手（例：メール送信、DB接続、HTTPクライアント）を自分の中で作らず、外から渡してもらう設計です。これだけで結合が弱...
Python Python | OOP：インターフェース的設計
概要（「インターフェース的設計」は“共通の窓口”で差し替え可能にすること）インターフェースは、異なる実装を“同じやり方で使えるようにする共通の約束”です。PythonにはJavaのようなinterface構文はありませんが、抽象基底クラス（...
Python Python | OOP：抽象クラス（ABC）
概要（抽象クラスは「必ず実装してほしい共通の約束」を形にする設計図）抽象クラス（ABC: Abstract Base Class）は、直接インスタンス化できない「設計図」です。サブクラスが必ず実装すべきメソッド（抽象メソッド）を定め、実装漏...
Python Python | OOP：yield
概要（yieldは「一つ返して一時停止、次に再開」する魔法のスイッチ）yieldは、関数を“ジェネレーター”に変えるキーワードです。yieldに到達すると値を一つ返して処理を一時停止し、次に呼ばれたときはその直後から続きが動きます。全データ...
Python Python | OOP：ジェネレーター
概要（ジェネレーターは「必要な分だけ、順に値を生む」仕組み）ジェネレーターは、yieldを使って「次の値」を一つずつ返し、呼び出しのたびに前回の続きから再開できる関数（またはオブジェクト）です。全データを一度に作らず“遅延生成”するため、メ...
Python Python | OOP：イテレーター
概要（イテレーターは「次を返して尽きたら止まる“反復器”」）イテレーターは「要素を一つずつ順番に返す」オブジェクトです。イテレーターは必ずiterとnextを持ち、nextは次の要素を返し、もう要素がないときにStopIterationを送...
Python Python | OOP：next
概要（nextは「次の要素」を返し、尽きたらStopIterationで終了する）nextは“イテレータ”が持つ特別メソッドで、呼ぶたびに次の要素を返します。要素がもうないときはStopIterationを送出して、反復を終わらせます。fo...
Python Python | OOP：iter
概要（iterは「forで回せるオブジェクト」を作る入口）iterは、そのクラスを「イテラブル（forで回せるもの）」にする特別メソッドです。戻り値は“イテレータ”で、イテレータは次の要素を返すnextを持ちます。初心者は「イテラブル＝it...
Python Python | OOP：getitem
概要（getitemは「objやスライス」を使えるようにする特別メソッド）getitemは、obj や obj のようなインデックス・スライスアクセスを可能にする入口です。シーケンスっぽいクラス（list風・文字列風・配列風）を自作するとき...
Python Python | OOP：len
概要（lenは「そのオブジェクトの“サイズ”を即座に返す」ための特別メソッド）lenは、len(obj)が呼ばれたときに使われる“サイズ取得”の入口です。数や件数など「直感的に数えられるもの」を、非負の整数で素早く返します。初心者がまず押さ...
Python Python | OOP：repr
概要（reprは「開発者向けの公式な文字列表現」）reprは、オブジェクトの“正確で曖昧さのない”文字列表現を返す特別メソッドです。REPLやデバッグ、ログでの診断に使われ、可能ならその文字列からオブジェクトを再構築できる形（再現可能性）を...
Python Python | OOP：str
概要（strは「人に見せる文字列表現」を返す特別メソッド）strは、オブジェクトをprintしたり、str()に渡したときの“人向けの文字列表現”を定義します。これを実装しておくと、ログやUI、コンソール表示が一気に読みやすくなります。初心...
Python Python | OOP：staticmethod
概要（staticmethodは「クラスに属するけれど、状態に依存しない純粋な関数」）@staticmethodは、self（インスタンス）やcls（クラス）に触れない“補助関数”をクラスの中にまとめるための仕組みです。見た目はメソッドでも...
Python Python | OOP：クラスメソッド
概要（クラスメソッドは「クラスに紐づく操作」—工場・設定・系統別挙動に効く）@classmethodは、第1引数にインスタンスではなくクラス自身（cls）を受け取るメソッドです。インスタンスの状態には触れず、「クラス全体」に関わる操作（代替...
Python Python | OOP：setter
概要（setterは「値の更新に検証を挟む安全な入口」）setterは、オブジェクトの属性を更新するときにルール（検証・整合性維持）を必ず通過させるための仕組みです。Pythonでは@propertyと組み合わせて「属性のように自然な書き心...
Python Python | OOP：プロパティ（@property）
概要（@propertyは「属性のように使える安全な窓口」）@propertyは、見た目は属性アクセスなのに、裏側で関数（メソッド）が実行される仕組みです。値の取得（getter）、設定（setter）、削除（deleter）に処理や検証を...
Python Python | OOP：private 的記述
概要（Pythonの“private”的記述は「強制」ではなく“合図”と“窓口設計”）PythonにはJavaのprivateのような強制的なアクセス修飾子はありません。代わりに「内部用」を示す命名規約（先頭にアンダースコア）と、二重アンダ...
Python Python | OOP：カプセル化
概要（カプセル化は「中身を守り、外からは使いやすい窓口だけ見せる」設計）カプセル化は、オブジェクトの内部状態（属性）と内部処理（ヘルパーメソッド）を隠し、外部には安全な操作方法だけを提供する考え方です。Pythonには厳密なアクセス修飾子は...
Python Python | OOP：オーバーライド
概要（オーバーライドは「親の振る舞いを、子で意図通りに差し替える」技術）オーバーライドは、継承した親クラスのメソッドを子クラスで同じ名前で再定義して、振る舞いを変更・拡張する仕組みです。共通部分は親に任せ、違う部分だけ子で変えるのが基本。重...
Python Python | OOP：super()
概要（superは「親の処理を安全に呼び継ぐためのバトン」）super()は、継承チェーンの中で「次に呼ぶべきクラス」のメソッドへバトンを渡す仕組みです。単なる“親クラス呼び出し”ではなく、PythonのMRO（メソッド解決順序）に従って適...
Python Python | OOP：継承
概要（継承は「既存の設計を引き継ぎ、拡張・差し替えする」ための仕組み）継承は、親クラス（基底クラス）の属性・メソッドを子クラス（派生クラス）が受け継ぎ、必要な部分だけ追加や上書き（オーバーライド）する技術です。初心者がまず押さえるべき核心は...
Python Python | OOP：インスタンス変数
概要（インスタンス変数は「各オブジェクト固有の状態」）インスタンス変数は、クラスから作られた各インスタンスが個別に持つデータです。同じクラスでも、インスタンスごとに値が違ってよい（むしろ違うのが普通）というのがポイントです。定義は通常、in...
Python Python | OOP：クラス変数
概要（クラス変数は「全インスタンスで共有する設定・定数」）クラス変数は、クラスに属する値で、作られたすべてのインスタンスから共有されます。対してインスタンス変数は各個体専用。初心者がまず押さえるべきは「何を共有し、何を個別にするかの線引き」...
Python Python | OOP：属性
概要（属性は「オブジェクトが持つデータ」。設計と使い分けが要）属性はクラスやインスタンスが持つデータで、振る舞い（メソッド）と対になる要素です。まず理解すべきは、インスタンス属性とクラス属性の違い、可変なデフォルトの落とし穴、アクセス制御の...
Python Python | OOP：メソッド
概要（メソッドは「そのオブジェクトができること」を表す操作）メソッドは、クラスに属する関数で「オブジェクトの振る舞い」を定義します。インスタンスの状態（属性）を読み書きしたり、外部と連携したり、目的に応じて処理をまとめられます。まず押さえる...
Python Python | OOP：init
概要（initは「生まれた直後の初期設定」を行う特別なメソッド）initは、インスタンス生成時に自動で呼ばれる“コンストラクタ”で、属性の初期化や前提チェックを行います。Pythonではメソッドの第1引数にself（そのインスタンス自身）が...
Python Python | OOP：class 定義
概要（classは「データ＋振る舞い」をひとまとめにする設計図）クラスは、関連するデータ（属性）と処理（メソッド）をまとめる「設計図」です。設計図から作る具体物がインスタンス。初心者がまず身につけるべきは、initでの初期化、selfの意味...
Python Python | Web / API：GitHub でコード管理基礎
概要（GitHubは「変更履歴を安全に共有・同期する場所」、Gitはそのエンジン）Gitはローカルでコードの変更履歴を管理するツール、GitHubはその履歴をクラウドで共有・レビュー・公開する場です。まずは「リポジトリ作成→変更を記録（コミ...
Python Python | Web / API：API キーの扱い
概要（APIキーは「本人確認の鍵」。扱いは最小露出・安全保管・適切送信）APIキーはサービスを利用するための秘密の識別子です。コードに直書きせず、環境変数やシークレット管理で安全に保管し、HTTPヘッダーなど適切な方法で送信します。重要なの...
Python Python | Web / API：エラーの再スロー
概要（エラーの再スローは「原因を記録して、正しい層へ渡す」ための技術）再スロー（re-raise）は、捕まえた例外を処理（ログや補足）したうえで、呼び出し元へ再び投げ直して「適切な場所で判断」させるための手法です。重要なのは、トレースバック...
Python Python | Web / API：assert
概要（assertは「前提が破れたら即座に止める」ための開発時チェック）assertは「この時点では必ず条件が成り立つはず」という前提をコードに埋め込み、破れたら AssertionError を投げて即座に気付ける仕組みです。主な用途は開...
Python Python | Web / API：print デバッグ
概要（printデバッグは「流れと値」をその場で可視化する最短手段）printデバッグは、疑わしい箇所にprintを挿入して「いつ、どの分岐で、どんな値になっているか」を直接出力し、原因に近づく方法です。初心者ほど効きますが、無秩序に出すと...
Python Python | Web / API：デバッグ基礎
概要（デバッグは「原因を特定して直すための再現と観察」）デバッグの核心は、問題を確実に再現し、プログラムの状態を正しく観察して、原因に最短で辿り着くことです。初心者は「再現条件を固定する」「トレースバック（エラーメッセージ）を読む」「最小例...
Python Python | Web / API：PEP8 の基礎
概要（PEP8は「読みやすさと一貫性」をコードに宿すための基本ルール）PEP8はPythonの公式スタイルガイドで、見た目の揃え方や命名、インデント、改行など「どう書くと読みやすいか」を定めています。重要なのは「他人と未来の自分が理解しやす...
Python Python | Web / API：ライブラリのドキュメント参照
概要（「正しいドキュメントを、正しいバージョンで読む」ことが9割）ライブラリのドキュメントは「使い方の唯一の正解」に近い情報源です。まず意識すべきは、あなたが使っているライブラリのバージョンに対応する公式ドキュメントを読むこと、そして「入口...
Python Python | Web / API：モジュールの分割
概要（モジュールの分割は「責務で切り分けて再利用性と保守性を上げる」技術）モジュール分割は、1つの長いスクリプトを機能ごとにファイルへ分け、明確な境界でインポートし合う設計です。初心者がまず押さえるのは、何を単位に分けるか（責務）、どう参照...
Python Python | Web / API：Python のパッケージ構造
概要（Pythonのパッケージ構造は「関連機能を階層で整理する入れ物」）Pythonのパッケージは、関連する複数のモジュール（.pyファイル）をディレクトリ階層でまとめ、再利用性と保守性を高める仕組みです。基本は「パッケージ＝ディレクトリ」...
Python Python | Web / API：pip freeze
概要（pip freezeは「今の環境を丸ごと再現するためのスナップショット」）pip freezeは、現在のPython環境に入っているライブラリをname==version形式で完全に列挙します。これをrequirements.txtに...
Python Python | Web / API：pip list
概要（pip listは「今の環境に入っているライブラリを一望する鏡」）pip listは、現在のPython（できれば仮想環境）にインストールされているパッケージとバージョンを一覧表示します。環境の健全性確認、アップデート候補の洗い出し、...
Python Python | Web / API：pip install
概要（pip installは「必要なライブラリを安全に取り込む」ための入口）pipはPythonのパッケージ管理ツール。pip installで外部ライブラリを追加し、アップグレードやアンインストール、依存の固定化（requirement...
Python Python | Web / API：requirements.txt
概要（requirements.txtは「同じ環境を誰でも瞬時に再現するための依存リスト」）requirements.txtは、そのプロジェクトで使う外部ライブラリ名とバージョンを列挙したテキストファイルです。目的は再現性の確保と衝突回避で...
Python Python | Web / API：仮想環境 venv
概要（venvは「プロジェクトごとに独立したPython環境」を作る標準機能）venvはPython標準の仮想環境機能で、各プロジェクトが別々のライブラリやバージョンを使えるように分離します。これにより、他プロジェクトの依存関係と干渉せず、...
Python Python | Web / API：dotenv
概要（dotenvは「設定と秘密をコードから切り離す」開発の定番）dotenvは、.envファイルに書いた設定値（APIキーやDB接続文字列など）をPython実行時に環境変数へ読み込むための軽量ライブラリです。コードに秘密を直書きせず、安...
Python Python | Web / API：環境変数
概要（環境変数は「設定や秘密をコード外で持つための保管場所」）環境変数は、OSが管理する名前つきの設定値です。Pythonでは os.environ や os.getenv を使って取り出し、APIキーやDB接続文字列などの「環境ごとに変わ...
Python Python | Web / API：logging のレベル
概要（loggingのレベルは「重要度のフィルタ」で情報量を制御する仕組み）Pythonのloggingには重要度を表す5段階のレベル（DEBUG/INFO/WARNING/ERROR/CRITICAL）があり、設定したレベル以上のログだけ...
Python Python | Web / API：logging のフォーマット
概要（loggingのフォーマットは「いつ・どこで・何が起きたか」を一行に凝縮する設計）ログの価値は、後から原因に直行できること。フォーマットはそのための骨組みです。日付・レベル・発生箇所・メッセージを、一定の書式で出力します。重要なのは「...
Python Python | Web / API：ログ出力 logging
概要（loggingは「あとから原因を特定できる記録」を残すための標準手法）printは一瞬の確認、loggingは運用と原因追跡のための記録です。ログレベルで重要度を切り替え、フォーマットで「いつ・どこで・何が起きたか」を残し、出力先（コ...
Python Python | Web / API：ファイル添付メール
概要（ファイル添付は「正しいMIMEと暗号化」で確実に届ける）Python標準のsmtplibとemail.message.EmailMessageを使えば、PDFや画像、Excelなどを安全に添付して送信できます。重要なのは、SMTPの接...