JavaScript
JavaScript | レベル別練習問題：繰り返し（for / while / do…while）
Python
Python Python | Web / API：HTML の構造
概要（HTML の「骨組み」を理解すると、スクレイピングが一気に楽になる）HTML はタグで構造化されたテキストです。ページは head（設定やメタ情報）と body（画面に見える内容）に分かれ、要素...
Python Python | Web / API：find / find_all
概要（find / find_all は「欲しい要素を的確に拾う」基本手段）BeautifulSoup の find は「最初の1件」、find_all は「該当する全件」を返す検索メソッドです。タグ...
Python Python | Web / API：スクレイピング基本（BeautifulSoup）
概要（BeautifulSoupは「HTMLから欲しい所だけ抜く」ための定番）BeautifulSoupは、取得したHTMLを“読みやすい木構造”にして、タグ名・クラス名・CSSセレクタで必要部分だけ...
Python Python | Web / API：レスポンスコード
概要（レスポンスコードは「今どういう状態か」を示す信号）HTTPのレスポンスコードは、APIから返ってくる「成功か失敗か、次に何をすべきか」を表す番号です。200番台は成功、300番台はリダイレクト、...
Python Python | Web / API：API エラー処理
概要（APIエラー処理は「失敗を見落とさない・止めない・壊さない」ための型づくり）APIは必ず失敗します。通信が詰まる、サーバが落ちる、仕様が変わる、レート制限に当たる。だから「すべて成功前提」で書く...
Python Python | Web / API：JSON API
概要（JSON APIは「辞書のやり取り」で短く、安全に）JSON APIは、サーバとクライアントがJSON（辞書・配列ベースのテキスト）を送受信する仕組みです。Pythonでは標準のjsonモジュー...
Python Python | Web / API：クエリパラメータ
概要（クエリパラメータは「URLに条件を添える」最短手段）クエリパラメータは、URLの末尾に ?key=value の形で付ける追加情報です。検索条件やページ番号、並び順などをサーバへ伝えるために使い...
Python Python | Web / API：requests.post
概要（requests.postは「サーバへデータを送る」ための最短ルート）requests.postは、フォーム送信やJSONの投稿、ファイルアップロードなど「データをサーバへ渡す」場面で使います。...
Python Python | Web / API：requests.get
概要requests.get は「URLへアクセスしてデータを取得する」ための最短ルートです。インストールは簡単で、使い方も直感的。重要なのは、ステータスコードの確認、タイムアウト設定、例外処理、レス...
Python Python | ファイル・OS 操作：プロット種類（折れ線・棒）
概要（折れ線・棒の基本と使い分けの軸）折れ線は「連続した推移」を、棒は「カテゴリ間の比較」を見せるのに向いています。まず「横軸は時間かカテゴリか」を決め、折れ線なら値の変化の形、棒なら差の大きさが即読...
Python Python | ファイル・OS 操作：図保存
概要（図保存は「伝える場面に合わせた形式と解像度」を選ぶのが核心）Matplotlibの図保存は、plt.savefig または fig.savefig を使って画像ファイルへ出力します。重要なのは「...
Python Python | ファイル・OS 操作：グリッド線
概要（グリッド線は「値の位置と比較」を一瞬でわかるようにする補助線）グリッド線（grid）は、目盛りに沿った薄い罫線で、値の位置を正確に読み取りやすくし、系列どうしの比較を助けます。Matplotli...
Python Python | ファイル・OS 操作：軸ラベル
概要（軸ラベルは「数値の意味」を伝える最短の一言）軸ラベルは、横軸・縦軸が何を表すのか、単位は何かを一瞬で伝えるための要です。設定はシンプルですが、位置・余白・フォント・単位・目盛りとの整合を丁寧に整...
Python Python | ファイル・OS 操作：グラフタイトル
概要（グラフタイトルは「何を見せるか」を一瞬で伝える最短手段）タイトルは、グラフの意味や対象範囲を明確にし、見る人の理解負担を下げます。Matplotlibでは「図全体のタイトル（suptitle）」...
Python Python | ファイル・OS 操作：Matplotlib 基本
概要（Matplotlibは「データを見える化」するための定番）MatplotlibはPythonでグラフを描く基本ライブラリです。折れ線・棒・散布・ヒストグラムなどを素早く作れ、細かい見た目の調整も...
Python Python | ファイル・OS 操作：NumPy の条件抽出
概要（NumPyの条件抽出は「ブール配列で一発フィルタ」する最短ルート）NumPyの条件抽出（Boolean indexing）は、配列に対する比較結果（True/Falseの配列）をそのままインデッ...
Python Python | ファイル・OS 操作：NumPy の sum / mean
概要（sum / mean は「配列を一発で集計」するための核機能）NumPy の np.sum と np.mean は、配列全体や行・列ごとに合計と平均を高速に計算する基本関数です。重要なのは「ax...
Python Python | ファイル・OS 操作：NumPy のブロードキャスト
概要（ブロードキャストは「形が違っても自然に計算させる」仕組み）NumPy のブロードキャストは、形状（shape）が違う配列どうしの演算を可能にする仕組みです。ポイントは「末尾の次元から見て、同じ長...
Python Python | ファイル・OS 操作：NumPy の reshape
概要（reshapeは「要素数はそのまま、形だけ変える」ための基本テク）NumPy の reshape は、配列の総要素数を変えずに「形（次元・行数・列数）」だけを変える関数です。処理の型は「配列を作...
Python Python | ファイル・OS 操作：NumPy array
概要（NumPy 配列は「速く・簡潔に・大量データ」を扱うための土台）NumPy 配列（ndarray）は、同じ型の要素を連続メモリに格納する「数値計算専用の配列」です。Pythonのリストより圧倒的...
Python Python | ファイル・OS 操作：pandas の欠損値処理
概要（pandas の欠損値処理は「検出→方針決定→削除/補完→型整備」の順で進める）欠損値は NaN（Not a Number）や None で表現されます。集計・可視化・機械学習で誤差やエラーの原...
Python Python | ファイル・OS 操作：pandas.plot
概要（pandas.plotは「DataFrameを即グラフ化」する最短ルート）pandasのplotは、DataFrameやSeriesから折れ線・棒・散布図などを1行で描ける可視化機能です。内部で...
Python Python | ファイル・OS 操作：pandas.groupby
概要（groupbyは「カテゴリごとにまとめて計算」するための核機能）pandas.groupbyは、列（カテゴリ）でデータをグループ化して、合計・平均・件数などの集計を一気に行う仕組みです。SQLの...
Python Python | ファイル・OS 操作：pandas の列操作
概要（pandas の列操作は「列名で考える」が合言葉）pandas の列操作は「列名を軸」に発想すると迷いません。列の選択・追加・更新・削除・並べ替え・型変換・文字列処理・条件列の作成まで、ほぼ1〜...
Python Python | ファイル・OS 操作：pandas.DataFrame.to_excel
概要（to_excelは「DataFrameをExcelに保存」する最短ルート）pandas.DataFrame.to_excelは、表（DataFrame）を.xlsxへ書き出す標準メソッドです。基...
Python Python | ファイル・OS 操作：pandas.DataFrame の基本
概要（DataFrameは「行と列の表」をコードで扱うための基本型）pandas.DataFrameは、Excelのような表（行・列）をPythonで扱うための中心データ構造です。列名（カラム）と行ラ...
Python Python | ファイル・OS 操作：pandas.read_csv
概要（pandas.read_csvは「CSVをDataFrameに変換」する最短ルート）pandas.read_csvは、CSV（テキスト表）を一発でDataFrameへ読み込む関数です。初心者がま...
Python Python | ファイル・OS 操作：Excel 書き込み（openpyxl）
概要（openpyxlで「Excelを書き出す」基本と落ちない勘所）openpyxlは.xlsxのExcelをPythonから生成・追記・整形できるライブラリです。初心者がまず掴むべき流れは「Work...
Python Python | ファイル・OS 操作：Excel 読み込み（openpyxl）
概要（openpyxlで「Excelを安全に読み取る」基本と勘所）openpyxlは.xlsx形式のExcelをPythonで読み書きできる定番ライブラリです。読み込みでは「どのシートを読むか」「セル...
Python Python | ファイル・OS 操作：JSON の ensure_ascii
概要（ensure_ascii は「ASCIIだけにするか、日本語をそのまま出すか」を決めるスイッチ）json.dumps／json.dump の ensure_ascii は、非ASCII文字（日本...
Python Python | ファイル・OS 操作：CSV DictWriter
概要（DictWriterは「列名で書ける」CSV出力の定番）csv.DictWriterは、辞書（dict）をそのままCSVの行として書き込める標準機能です。列順やヘッダーを明示できるため、インデッ...
Python Python | ファイル・OS 操作：CSV DictReader
概要（DictReaderは「列名でアクセスできる」CSV読み込みの定番）csv.DictReaderは、CSVの各行を「ヘッダーをキーにした辞書」として読み込める標準機能です。列名で参照できるので、...
Python Python | ファイル・OS 操作：tarfile
概要（tarfile は「フォルダを丸ごと束ねて圧縮・展開」できる標準機能）tarfile は .tar、.tar.gz、.tar.bz2、.tar.xz などのアーカイブを作成・追記・一覧・解凍でき...
Python Python | ファイル・OS 操作：ZIP 圧縮 zipfile
概要（zipfile は「作る・入れる・取り出す」をひとまとめにする標準機能）zipfile は ZIP アーカイブの作成・追加・一覧取得・解凍を行う標準ライブラリです。外部インストール不要で、ファイ...
Python Python | ファイル・OS 操作：shutil.rmtree
概要（shutil.rmtree は「ディレクトリ丸ごと削除」を一発で行う強力な関数）shutil.rmtree は、ディレクトリとその中身（ファイル・サブディレクトリ）を再帰的にすべて削除します。空...
Python Python | ファイル・OS 操作：shutil.move
概要（shutil.move は「移動・リネーム」を1行で安全にやる標準関数）shutil.move は、ファイル／ディレクトリを別の場所へ移動したり、名前を変更（リネーム）するための標準ライブラリの...
Python Python | ファイル・OS 操作：glob
概要（glob は「パターンに合うファイルを一気に列挙」する標準手段）glob は、ワイルドカードを使って「条件に合うファイルやフォルダ」をまとめて取得する仕組みです。拡張子が .csv のファイルだ...
Python Python | ファイル・OS 操作：mkdir(parents=True)
概要（mkdir(parents=True) は「途中の親も含めて安全に作る」ための一手）pathlib の Path.mkdir はディレクトリを作るメソッドです。parents=True を付ける...
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...
Python 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...
Python 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...
Python 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）...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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...
Python 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。...
Python 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...