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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 ...
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 →...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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）imp...
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 bi...
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（b...
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...
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、bise...
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...
2025.11.29
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Python | Pythonの標準ライブラリで二分探索を簡単に使う方法（bisect モジュール）

要点Python標準ライブラリの bisect モジュールを使うと、ソート済みリストに対して二分探索を簡単に実行できます。bisect_left や bisect_right を使えば、値を挿入すべき...
2025.11.29
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Python | 線形探索（break を使う） vs 二分探索アルゴリズムの比較

リストや配列から特定の値を探すとき、線形探索と二分探索は代表的な方法です。ここでは break を使った線形探索と、より効率的な二分探索を並べて比較します。1. 線形探索（break を使う）def ...
2025.11.29
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Python | break を使ったコード vs 使わないコードのパフォーマンス比較

大きなリストを検索する場合、break を使うかどうかで 処理時間 に差が出ます。1. break を使った場合（早期終了）import timedata = list(range(10_000_00...
2025.11.29
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VBA

Excel VBA | ウォッチ式で特定の変数を監視する方法

初心者でも使いやすい「ウォッチ式」は、指定した変数や式の値をリアルタイムで見ながらデバッグできる仕組みです。値が変わった瞬間に止める設定も可能で、「いつおかしくなったか」を特定するのに役立ちます。ウォ...
2025.11.29
VBA
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Python | break を使った方が読みやすい典型パターン vs 避けるべきパターン

「ここで終わり！」を明示できるのが break の強みですが、乱用すると逆に読みにくくなります。コード例で対比してみましょう。使った方が読みやすい典型パターン例1: 探し物が見つかったら即終了# br...
2025.11.29
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Python | break を避けるべき場面（可読性・設計の観点）

break は便利ですが、乱用するとコードが読みにくくなったり、意図が分かりづらくなることがあります。以下のような場面では なるべく使わない方が良い とされています。1. 複雑な入れ子ループの中問題点...
2025.11.29
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Python | break を使わずに同じことを実現する方法（フラグ変数や関数の return を使う）

break は便利ですが、必ずしも使わなくても同じことを実現できます。ここでは フラグ変数 と 関数の return を使った方法を比較してみましょう。1. フラグ変数を使う方法ループを最後まで回すけ...
2025.11.29
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Python | break を使うべき典型的なケース集（初心者向け）

break は「ループを途中で強制終了する」ための命令です。どんな場面で役立つか、具体例をまとめます。1. ユーザー入力で終了条件を決めたいときケース: ユーザーが「終了」と入力したら処理を止めたい。...
2025.11.29
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Python | not + and / or を組み合わせた実務でよく使うパターン

「not と and / or の組み合わせ」は、実務コードでよく出てくるけれど、初心者には少し読みにくいパターンです。ここでは よくある実務的な利用例 を整理してみます。よく使うパターン1. 「どち...
2025.11.28
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Python | 実務でよくある読みやすい書き方のリファクタ例（not を使った悪い例 → 改善例）

「notを使った条件式」は初心者がよく書きがちですが、実務では読みづらさにつながることが多いです。ここでは 悪い例（読みづらい） → 改善例（読みやすい） を具体的に示します。よくあるリファクタ例例1...
2025.11.28
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Python | テストデータを外部ファイルにして、CI/CDで環境ごとに切り替える方法（例：開発用と本番用で別データ）

実務では「開発用と本番用でテストデータを切り替える」仕組みをCI/CDに組み込むことで、環境ごとに適切なテストを自動実行できます。基本の考え方テストデータを外部ファイルに分ける例：test_cases...
2025.11.28
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Python | 外部ファイルを使ったパラメータ化テストをCI/CDパイプラインに組み込む方法

外部ファイル（CSVやJSON）にまとめたテストケースを CI/CDパイプラインに組み込む方法を、初心者向けに整理してみます。全体の流れテストケースを外部ファイルに保存（CSVやJSON）pytest...
2025.11.28
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Python | テストケースを外部ファイル（CSVやJSON）にまとめて読み込む方法

複雑な条件チェックをテストするとき、テストケースを外部ファイル（CSVやJSON）にまとめて管理すると便利です。これにより、テストコードとテストデータを分離でき、追加や変更が簡単になります。方法1：C...
2025.11.28
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Python | 複雑な条件をテストデータ駆動（パラメータ化テスト）でまとめる方法

複雑な条件をテストするときは「テストデータ駆動（パラメータ化テスト）」を使うと、同じテスト関数で複数のケースを一気に確認できます。Pythonでは pytest の @pytest.mark.para...
2025.11.28
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Python | 複雑な条件をテストしやすくする工夫（ユニットテストや条件分解）

複雑な条件は「動けばいい」だけではなく、テストしやすい形に分解することが大事です。実務ではユニットテストを組みやすくするために、条件式を整理する工夫がよく使われます。工夫1：条件を関数に分解する長い条...
2025.11.28
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