2025-12-15

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Python

Python | ファイル・OS 操作:pathlib の結合

概要(pathlib の結合は「/ 演算子」で直感的に安全に書く)pathlib はファイルパスをオブジェクトとして扱う標準ライブラリです。結合は os.path.join を忘れて「/ 演算子」か ...
Python

Python | データ構造強化:速度計測(timeit)

概要(timeit は「公平に何度も走らせて平均速度を測る」ための標準ツール)timeit は、コードの実行時間を正確に測るための標準モジュールです。1回だけの計測はノイズに弱いので「複数回・同じ条件...
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Python | データ構造強化:不変性とバグ

概要(不変性は「勝手に変わらない」ことでバグの連鎖を止める安全装置)不変性(immutable)は「作った後に中身が変わらない」性質です。勝手に変わらないという保証は、参照共有や関数の副作用でデータが...
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Python | データ構造強化:mutable / immutable

概要(mutable と immutable は「変更できるかどうか」を決める重要な性質)Python のオブジェクトは、作成後に中身を変更できるもの(mutable)と、変更できないもの(immut...
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Python | データ構造強化:データ構造の選択基準

概要(「何をしたいか」から逆算してデータ構造を選ぶ)データ構造は「どんな操作を、どれくらいの規模で、どんな制約の下で行うか」で選びます。最重要ポイントは、必要な操作(検索・追加・削除・並べ替え・集計)...
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Python | データ構造強化:any / all 条件判定

概要(any / all は「ひとつでも満たす」「全部満たす」を一瞬で判定する心臓部)any と all は、並んだ条件の集合から「ひとつでも満たすか(any)」「全部満たすか(all)」を短く判定す...
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Python | データ構造強化:内包表記で条件付き

概要(内包表記の「条件付き」は“選ぶ・変換する”を1行で完結させる技)内包表記に条件を組み込むと、要素を選び(フィルタ)ながら、必要に応じて変換(if-else)までを1行で書けます。for+appe...
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Python | データ構造強化:スタック

概要(スタックは「最後に入れたものが最初に出る」LIFOの基本構造)スタックは LIFO(Last-In, First-Out)で要素を管理するデータ構造です。直前の操作を元に戻す「Undo」、括弧の...
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Python | データ構造強化:キュー

概要(キューは「先に入れたものが先に出る」安全な順序制御の基本構造)キューは、FIFO(First-In, First-Out)で要素を管理するデータ構造です。タスクの順序制御、イベントの順序処理、ス...
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Python | データ構造強化:辞書内のリスト操作

概要(辞書の値にリストを持たせて「グループ化・順次追加」を安全に扱う)辞書の中にリストを入れると、「キーごとに複数の要素」を自然に管理できます。たとえばカテゴリごとの商品一覧、ユーザーごとの履歴、タグ...
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Python | データ構造強化:タプルのアンパック

概要(タプルのアンパックは「並んだ値を並んだ変数へ一度に割り当てる」)タプルのアンパックは、複数の値を一度に複数の変数へ代入する文法です。インデックスを使わず「意味のある名前」に直で割り当てられるので...
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Python | データ構造強化:二次元リストのループ

概要(二次元リストのループは「外側=行、内側=列」を丁寧にまわすのが基本)二次元リストは「リストの中にリスト」を持つ入れ子構造です。ループは外側で行(row)を、内側で列(value)を走査するのが基...
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Python | データ構造強化:リストの二次元構造

概要(二次元リストは「表形式(行×列)」を素直に表す入れ子構造)二次元リストは「リストの中にリスト」を入れる構造で、表や行列のようなデータを自然に扱えます。行は外側リストの要素、列は内側リストの要素と...
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Python | データ構造強化:sorted の key

概要(sorted の key は「並べ替えの基準」を自由に設計するための心臓部)sorted は「イテラブルを並べ替えて新しいリストを返す」関数で、key は「要素から並べ替えの基準値を取り出す関数...
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Python | データ構造強化:dict の更新

概要(dict の更新は「追加・上書き・統合」を最短で安全に行う技法)辞書 dict はキーと値のペアを扱う可変データ構造です。更新は「代入で1件」「updateで複数件」「マージ演算子で統合」の3本...
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Python | データ構造強化:zip のアンパック

概要(zip のアンパックは「行と列をひっくり返す」基本テクニック)zip は複数のイテラブルを「対応する位置でペア化」する関数です。アンパック(*演算子)を組み合わせると、zip で作ったペアを「元...
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Python | データ構造強化:list の内包最適化

概要(「内包表記」を正しく使えば“短く・速く・安全”に書ける)リスト内包表記は、既存データから新しいリストを「1行」で作るための記法です。for と append を並べるより、処理の意図が明確で速く...
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Python | データ構造強化:ディープコピー(copy.deepcopy)

概要(ディープコピーは「入れ物も中身も全部“別物”にする」コピー)copy.deepcopy は、リストや辞書などの入れ子構造を含むオブジェクトを「最上位から末端まで」再帰的にコピーして、完全に独立し...
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Python | データ構造強化:リストのシャローコピー

概要(シャローコピーは「外側だけ新しく、中身は同じものを指す」コピー)リストのシャローコピー(浅いコピー)は、リストそのもの(外側の入れ物)だけを新しく作り、要素がオブジェクトならその参照をそのままコ...
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Python | データ構造強化:set の排他的論理和

概要(set の排他的論理和は「片方にしかない要素だけ」をまとめる)排他的論理和(symmetric difference)は、集合 A と集合 B のうち「どちらか一方にしか含まれない要素」だけを取...
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Python | データ構造強化:set の差集合

概要(set の差集合は「片方だけにある要素」を取り出す基本操作)差集合(difference)は、集合 A から集合 B に含まれる要素を取り除いた結果です。順序はなく、重複は自動的に排除されます。...
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Python | データ構造強化:set の和集合

概要(set の和集合は「重複を除いて全部まとめる」基本操作)和集合(union)は、複数の集合の要素を重複なしでまとめた結果を返します。順序は保証されず、同じ値は1つに統合されます。Python で...
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Python | データ構造強化:set の積集合

概要(set の積集合は「共通して含まれる要素だけ」を取り出す基本操作)積集合(intersection)は、複数の集合に共通して含まれる要素だけを取り出します。重複は自動的に排除され、順序はありませ...
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Python | データ構造強化:itertools.groupby

概要(groupby は「連続する同じキーでまとまりを作る」ための基本ツール)itertools.groupby は、並んだデータを「キーが同じものが連続している区間」ごとにグループ化するイテレータで...
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Python | データ構造強化:itertools.combinations

概要(combinations は「順番を無視した取り合わせ」を遅延生成する)itertools.combinations は、イテラブルから要素を r 個選ぶすべての“組み合わせ”を順に返すイテレー...
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Python | データ構造強化:itertools.permutations

概要(permutations は「順番を考慮した並べ方」を遅延生成で作る)itertools.permutations は、イテラブルの要素を「順番を考慮して並べ替えたすべての並び(順列)」を順に返...
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Python | データ構造強化:itertools.product

概要(product は「直積=すべての組み合わせ」を省メモリで生成する)itertools.product は複数のイテラブル(リスト、文字列、range など)から「取りうるすべての組み合わせ(デ...
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Python | データ構造強化:collections.OrderedDict

概要(OrderedDict は「挿入順や並べ替えを意図的に扱える辞書」)collections.OrderedDict は「辞書の順序」を明確に扱うための拡張辞書です。Python 3.7以降、通常...
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Python | データ構造強化:collections.deque

概要(deque は両端から高速に追加・削除できる「双方向キュー」)collections.deque(デック)は、先頭と末尾のどちら側からでも高速に要素を追加・削除できるデータ構造です。リストが先頭...
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Python | データ構造強化:collections.defaultdict

概要(defaultdict は「未登録キーに自動で初期値を入れる」辞書)collections.defaultdict は、存在しないキーにアクセスした瞬間に「初期値」を自動作成してくれる辞書です。...
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