プログラミング

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JavaScript

JavaScript 逆引き集 | 配列のループ(for…of)

JavaScript配列のループ(for...of)の基本と実践最初は「インデックスって必要?」と迷うかもしれないけれど、値だけ順に扱いたいなら for...of がいちばん素直で読みやすい。配列から要素を一つずつ取り出して処理する、という...
JavaScript

JavaScript 逆引き集 | 配列のループ(for)

JavaScript配列のループ(for)の基本と実践最初の一歩って、つまずきやすい。でも「for」は味方。配列を順番に処理するためのいちばん素直なやり方で、仕組みがわかると一気に視界が開けます。ここでは、初心者向けに「for」の型、よくあ...
VBA

Excel VBA | 実務で使う UDF のデバッグ法

実務で使う UDF のデバッグ法UDF(ユーザー定義関数)はセルから呼ばれるときとVBE上でテストするときで振る舞いが違います。実務で安定させるには「セルで動かす前にVBEで十分に確認する」「セル呼び出し時の制約を理解する」ことが肝心です ...
Python

Python | 「例外を使うべき場面と使うべきでない場面」チェックリスト

プログラミング初心者がよく迷うのが「この処理は例外にすべき?それとも普通の if / break / return で書くべき?」という判断です。そこで、例外を使うべき場面と使うべきでない場面を見分けるチェックリストを、例題付きで分かりやす...
Python

Python | 「例外を使いすぎるとコードが読みにくくなる」問題と、最小限に抑える設計のコツ

初心者がよくやってしまうのが「何でもかんでも try/except で囲む」ことです。確かに例外は便利ですが、使いすぎるとコードが読みにくくなり、バグの原因を隠してしまうことがあります。ここではその問題点と、例外を最小限に抑える設計のコツを...
Python

Python | 「通常の制御(break/return)」と「本当に異常なケース(例外)」の使い分け

プログラミング初心者が混乱しやすいのが、「break や return で処理を止める」場合と「例外で処理を止める」場合の違いです。実務では「普通の流れ」と「異常な流れ」を分けて書くことが大事です。1. 通常の制御(break / retu...
Python

Python | 「例外(try/except)を使ってネストを脱出する」テクニック

プログラミング初心者がよく困るのが「ネストが深くなりすぎて、途中で処理を止めたいのに止められない」問題です。実務では 例外(try/except) を「非常口」として使い、複雑なネストを一気に抜けるテクニックがよく使われます。1. 例外は「...
Python

Python | 実務でありがちな「ネスト脱出テク」解説(フラグ/関数化)

プログラミング初心者がよくつまずくのが「ネストが深くなってしまう」問題です。例えば、for の中に if があり、その中にさらに for があり…と繰り返すと、コードが読みにくくなります。実務では「ネストを脱出する」ために フラグ や 関数...
Python

Python | ループの else 節と break の関係を図解で理解する

「for や while の else」は、初心者には直感的でないかもしれません。ポイントは一つだけです。「ループの中で break しなかったら、else が実行される」。これをテキスト図と例題で丁寧に解説します。ループの else は何...
Python

Python | 応用例:「レポート生成から PDF化・メール送信・クラウド共有までを一括自動化するパイプライン」

ここまでで紹介した レポート生成 → PDF化 → メール送信 → クラウド共有 を一連の流れとして自動化すれば、完全な「レポート配布パイプライン」が構築できます。これにより、データ更新から配布までをワンクリックで実行可能になります。サンプ...
Python

Python | 応用例:「章立てしたレポートを PDF化して配布」

章立てしたレポートを Word や PowerPoint で自動生成した後、PDF化して配布すれば、誰でも閲覧できる形式で共有できます。PDF はレイアウトが崩れにくく、メール添付やオンライン配布に最適です。Word レポートを PDF に...
Python

Python | 応用例:「複数のグラフや表を自動で章立てしてレポート化」

これまで「Word や PowerPoint に複数ページ・複数スライドを自動生成」する方法を紹介しました。さらに応用すると、複数のグラフや表を章立てしてレポート化できます。章立てを自動化することで、分析結果を体系的にまとめた本格的なレポー...
Python

Python | 応用例:「Word や PowerPoint に複数ページ・複数スライドを自動生成して、グラフを整理して配置する」

これまで「グラフを Word や PowerPoint に挿入する」方法を紹介しました。さらに応用すると、複数ページ(Word)や複数スライド(PowerPoint)を自動生成して、グラフを整理して配置できます。これにより、本格的なレポート...
Python

Python | 応用例:「保存したグラフ画像を Word や PowerPoint に自動挿入する」

保存したグラフ画像を Word や PowerPoint に自動挿入すれば、レポートやプレゼン資料作成を効率化できます。Python では python-docx(Word用)や python-pptx(PowerPoint用)ライブラリを...
Python

Python | 応用例:「グラフを画像ファイルとして保存してレポートに利用する」

グラフを画面に表示するだけでなく、画像ファイルとして保存しておけば、レポートや資料に貼り付けたり、メールで共有したりできます。Python の matplotlib には savefig() という便利な関数があります。サンプルコードimp...
Python

Python | 応用例:「グループ化した結果を グラフ化(棒グラフや円グラフ) して可視化する」

グループ化した結果は、棒グラフや円グラフにすると「件数の比較」や「割合の把握」が直感的に理解できます。Python の matplotlib を使えば簡単に可視化できます。サンプルコード(棒グラフ+円グラフ)import matplotli...
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Python | 応用例:「統合した JSON データを特定のキーでグループ化して集計する」

複数の JSON ファイルを統合した後、特定のキーでグループ化して集計すると、データ分析やレポート作成に役立ちます。ここでは「result の値を基準にしてグループ化・集計」する例を紹介します。サンプルコードimport jsonfrom ...
Python

Python | 応用例:「保存した複数の JSON ファイルをまとめて読み込み、統合する」

複数の JSON ファイルに分けて保存したデータを、まとめて読み込んで統合する方法を紹介します。これにより「分割保存したデータを一つにまとめて扱う」ことができます。サンプルコードimport jsondef load_and_merge_j...
Python

Python | 応用例:「フィルタリングした結果を新しい JSON ファイルに保存する」

前回は JSON ファイルを読み込んで条件に合うデータを抽出しました。今回はさらに一歩進めて、フィルタリングした結果を新しい JSON ファイルに保存する方法を紹介します。これにより「条件付きデータだけを別ファイルに保存・共有」できます。サ...
Python

Python | 応用例:「JSONファイルを読み込んで、特定の条件でフィルタリングする」

保存した JSON データを読み込んでから、特定の条件に合うデータだけを抽出(フィルタリング)する方法を紹介します。これにより「必要なデータだけを取り出す」ことができます。サンプルコードimport json# --- JSONファイルを読...
Python

Python | 応用例:「JSON をファイルに保存して、後で読み込む」

辞書やリストを JSON形式 に変換してファイルに保存しておくと、後でプログラムから再利用できます。これは データの永続化 に役立ちます。サンプルコードimport jsondef search_values_dict(): results...
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Python | 応用例:「辞書形式で返した結果を JSON に変換して外部に渡す」

辞書形式で返した結果は Python 内では便利ですが、外部システムや Web API に渡すときは JSON形式 に変換するのが一般的です。JSON は「キーと値のペア」で表現できるので、辞書と相性が抜群です。サンプルコードimport ...
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Python | 応用例:「一致した値を辞書形式(キーと値のペア)で返す」

これまで「リストに集めて返す」方法を紹介しました。今回はさらに応用して、条件ごとに分類して辞書形式で返す方法を説明します。辞書(dict)は「キーと値のペア」でデータを整理できるので、分類やグループ分けに便利です。サンプルコードdef se...
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Python | 応用例:「複数の条件に一致した値をリストに集めて返す」

これまでの例では「最初に見つかった値を return する」方法を紹介しました。今回はさらに応用して、条件に一致した複数の値をすべてリストに集めて返す方法を説明します。サンプルコードdef search_values(): results ...
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Python | 「関数化+return」で見つけた値を返す方法

先ほどの「関数化+return」で一気に抜ける方法をさらに応用して、見つけた値を return で呼び出し元に渡すことができます。これにより「探索して見つかった値を使う」処理が簡単になります。サンプルコードdef search_value(...
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Python | フラグ変数を使わずに「関数化+return」で一気に抜ける方法

三重ループで「特定条件を見つけたら全部のループを終了したい」とき、フラグ変数を使う方法が一般的ですが、もっとシンプルにするには 関数化して return を使うのが便利です。サンプルコードdef search_value(): for A ...
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Python | 三重ループで break と continue を組み合わせる応用例

三重ループでは「不要な処理はスキップ(continue)」しつつ「特定条件で早期終了(break)」したい場面があります。例えば「探索処理」や「表の走査」でよく使われます。応用例:九九表から特定の条件を探す課題:九九表(A×B×C)を走査す...
Python

Python | 三重ループ × break × continue の総合理解

初心者が混乱しやすい「三重ループの中で break と continue を使ったときの流れ」を、テキスト図と例題で整理します。ポイントは 「どの階層で使うかによって影響範囲が変わる」 ということです。総合テキスト図for A in ......
Python

Python | continue, break, pass の比較

初心者がつまずきやすい3つのキーワード「continue / break / pass」を、テキスト図と例題で直感的に理解できるように整理します。比較表(役割・動き・よく使う場面)キーワード役割ループでの動きよく使う場面continueその...
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Python | ミュータブル(mutable)/イミュータブル(immutable)の違い

以下では、できるだけ直感的に理解できるように、図(イメージ)を使ってミュータブル(mutable)/イミュータブル(immutable)の違いを説明します。図は「変数=箱」「値=データ」「矢印=参照(=どのデータを指しているか)」として表し...
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