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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...
2025.12.01
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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...
2025.12.01
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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...
2025.12.01
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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 ...
2025.12.01
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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...
2025.12.01
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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 ...
2025.12.01
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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(...
2025.12.01
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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 ...
2025.12.01
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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...
2025.12.01
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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 ......
2025.12.01
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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...
2025.12.01
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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...
2025.12.01
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Python | 初心者が間違えやすい break の NG パターン集

break は便利ですが、初心者がよくやってしまう「誤用パターン」があります。ここでは NG例 → 改善例 の形で、なぜ間違いやすいかをかみ砕いて説明します。❌ NGパターン1：break が「関数全体を終える」と勘違いdef find_e...
2025.12.01
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Python JavaScript | プログラミングの繰り返し処理でマジックナンバーを避ける方法

「なんとなく書いた数字」が、後からあなたや他の人を困らせる。それがマジックナンバー。まずは意味をつかんで、繰り返し処理（ループ）での具体的な回避テクを身につけましょう。 マジックナンバーの基礎定義: コードの中に直接書かれた、意味が読み取れ...
2025.11.30
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Python | 業務でよく使う break パターンベスト20

「見つかったら止める」「条件が揃ったら打ち切る」。break は業務コードで頻出です。初心者でもすぐ使えるように、よくある場面をテーマ別に短いコード例と一緒に解説します。検索・探索の打ち切り最初の一致を見つけたら終了（一次元リスト）: it...
2025.11.30
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Python | 練習問題版「break を使うべき／使わなくていい」チャート

初心者が「ここで break を使うべきか？」を体感できるように、練習問題付きの判断チャートを用意しました。判断チャート（練習問題付き）目的は「ループを止めたい」？ │ ├─ いいえ → break は不要 │ （全部調べる必要がある） │...
2025.11.30
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Python | 初心者向け「break を使うべき／使わなくていい」判断チャート

プログラミング初心者が「ここで break を使うべきか？」と迷う場面は多いです。そこで、簡単な判断チャートを用意しました。判断チャート（テキスト版）目的は「ループを止めたい」？ │ ├─ いいえ → break は不要 │ （普通に最後ま...
2025.11.30
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Python | Break がないとどう効率が落ちるか

「見つかったら止める」ができないと、無駄に回数を重ねます。初心者向けに、実際に回る回数を数える例で、どれくらい違いが出るかを体感できるように説明します。早期終了のねらい目的: 条件が満たされた瞬間に処理を打ち切って、残りの探索・計算を行わな...
2025.11.30
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Python | While / for の図解比較版

初心者がつまずきやすいのは「いつ while を使うか、いつ for を使うか」。ここでは、両者の動き方を図解的に捉えながら、例題で違いを体感できるように説明します。動き方のイメージ図for ループのイメージ（「並べられたもの」を順に取り出...
2025.11.30
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Python | Break を使わずに同じ課題を解く方法（フラグ変数だけ、または関数の return だけ）

「最初に現れる3の倍数を見つけて、見つかったら全体の探索を終了して位置を出力する」を、あえて break なしで解く方法を、初心者向けに分かりやすく説明します。考え方の全体像目的: 条件が満たされたら「それ以上、探索を続けない」こと。アプロ...
2025.11.30
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Python | ネストしたループで break を使う例

ネスト（入れ子）したループでは、「どのループを抜けるのか」をはっきり示すことが大切です。初心者がつまずきやすいポイントを避けつつ、使いどころ・避けどころ・代替手段を具体例で解説します。読み手が迷わないように、目的をコードで明確に表しましょう...
2025.11.30
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Python | 実際のログ解析フロー例（前処理は bisect、分析は pandas）

実務では「まず軽量に範囲を絞る → その後詳細分析」という流れがよく使われます。ここでは bisect で前処理し、pandas で分析する一連のフローを例示します。ステップ1: 前処理（bisect で範囲抽出）まず大量ログから「対象時間...
2025.11.30
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Python | 実際のログ解析での bisect と pandas の使い分け

ログ解析の現場では「軽量に処理したい場面」と「複雑な分析をしたい場面」があり、bisect と pandas の得意分野が分かれます。bisect を使うケース（サーバーログなど）特徴: 標準ライブラリだけで動く、軽量・高速向いている場面:...
2025.11.29
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Python | 日時データの範囲検索を bisect と pandas で比較

同じ「10:00〜11:00 の範囲のログを抽出する」という課題を、標準ライブラリの bisect とデータ分析ライブラリの pandas で書き比べてみましょう。bisect を使った場合（標準ライブラリ）import bisectfro...
2025.11.29
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Python | 同じ範囲検索を bisect と pandas で比較

「20〜40 の範囲の値を抽出する」という同じ課題を、標準ライブラリの bisect とデータ分析ライブラリの pandas で書き比べてみましょう。bisect を使った場合（標準ライブラリ）import bisectdata = [10...
2025.11.29
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Python | pandas の範囲検索 vs bisect の範囲検索

両方とも「範囲検索」に使えますが、対象データの規模や用途によって使い分けるのがポイントです。bisect の範囲検索対象: ソート済みの Python リスト仕組み: bisect_left と bisect_right で範囲のインデック...
2025.11.29
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Python | pandas の DataFrame を使った範囲検索

pandas を使うと、日時データや数値データの範囲検索がとても簡単に書けます。特にログ解析や時系列データ処理ではよく使われます。基本の流れDataFrame に日時や数値を格納条件式で範囲を指定（between やブールインデックスを利用...
2025.11.29
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Python | bisect を使って日時データから範囲検索する方法

bisect はソート済みリストに対して高速に範囲検索ができます。日時データ（ログのタイムスタンプなど）を扱う場合も同じ考え方で使えます。基本の流れ日時データをソート済みリストにする（昇順が前提）検索範囲の開始時刻と終了時刻を指定bisec...
2025.11.29
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Python | bisect を使った範囲検索

bisect を使った範囲検索（例: 20〜40 の値をまとめて取り出す）bisect は「挿入位置」を返すので、範囲検索にも応用できます。例えば「20〜40 の値をまとめて取り出す」場合は、bisect_left と bisect_rig...
2025.11.29
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Python | bisect を使って「値が存在するかどうか」を判定する方法

bisect は「挿入位置」を返すので、その位置を使って 値が存在するかどうか をチェックできます。基本の考え方bisect_left(a, x) は「x を挿入すべき左側の位置」を返す。その位置の要素が x と一致すれば、値は存在する。一...
2025.11.29
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