Python習得ロードマップ

1-1. Pythonの環境構築

  • Pythonのインストール(公式サイト
  • Pythonのバージョン確認 (python --version)
  • Pythonの実行方法(対話モード・スクリプト実行)
  • エディタやIDEの選択(VS Code, PyCharm, Jupyter Notebook)

1-2. Pythonの基本構文

  • 変数の定義 (x = 10)
  • データ型(int, float, str, bool, list, tuple, dict, set
  • 型変換 (int("10"), float(3), str(100))
  • コメントの書き方 (# シングルライン, """複数行""")

1-3. 演算子

  • 算術演算子(+, -, *, /, //, %, **
  • 比較演算子(==, !=, >, <, >=, <=
  • 論理演算子(and, or, not
  • ビット演算子(&, |, ^, <<, >>

1-4. 条件分岐

  • if, elif, else を使った条件分岐
  • 複数条件の組み合わせ (if x > 0 and y < 10:)
  • match-case 文(Python 3.10以降)

1-5. ループ

  • for ループ (for i in range(10): print(i))
  • while ループ (while 条件:)
  • breakcontinue
  • enumerate(), zip()

ステップ 2: データ構造と関数

2-1. リストとタプル

  • リストの作成 (list = [1, 2, 3])
  • 要素の追加 (append, insert, extend)
  • 要素の削除 (remove, pop, del)
  • スライス (list[start:end:step])

2-2. 辞書とセット

  • 辞書の作成 (dict = {"name": "Alice", "age": 25})
  • キーと値の取得 (dict.keys(), dict.values())
  • set の使い方(重複をなくす)

2-3. 関数

  • 関数の定義 (def func():)
  • 引数と戻り値 (def func(x, y=10): return x + y)
  • *args, **kwargs の使い方
  • 無名関数 (lambda x: x * 2)

2-4. ファイル操作

  • テキストファイルの読み書き (open(), with open() as f:)
  • CSVファイルの読み書き (csv モジュール)
  • JSONデータの操作 (json モジュール)

ステップ 3: モジュール・エラー処理

3-1. モジュールの活用

  • 標準ライブラリ (math, random, datetime)
  • import 文 (import module, from module import func)

3-2. 例外処理

  • try-except を使ったエラー処理
  • finally でリソースを解放
  • raise でエラーを発生させる

ステップ 4: オブジェクト指向プログラミング(OOP)

4-1. クラスとオブジェクト

  • クラスの作成 (class ClassName:)
  • コンストラクタ (__init__)
  • メソッド (def method(self):)
  • インスタンス変数とクラス変数

4-2. 継承

  • 親クラスと子クラス (class SubClass(ParentClass):)
  • メソッドのオーバーライド (super().method())
  • 多重継承

4-3. 特殊メソッド

  • __str__, __repr__, __len__
  • __getitem__, __setitem__
  • __call__

ステップ 5: 実践的なプログラミング

5-1. データ処理

  • numpy を使った数値計算
  • pandas を使ったデータ操作
  • matplotlibseaborn を使ったデータ可視化

5-2. Webスクレイピング

  • requests でウェブページを取得
  • BeautifulSoup でHTML解析
  • selenium を使ったブラウザ操作の自動化

5-3. Webアプリ開発

  • Flask を使った簡単なAPIの作成
  • Django でのWebアプリ開発

5-4. 自動化スクリプト

  • ファイル整理 (os, shutil)
  • Excelの自動処理 (openpyxl)
  • 定期実行 (schedule)

ステップ 6: 応用・プロジェクト

6-1. 機械学習

  • scikit-learn を使った機械学習
  • TensorFlow, PyTorch でディープラーニング
  • OpenCV で画像処理

6-2. APIとクラウド

  • requests でAPIを使う
  • FastAPI でAPIを作成
  • クラウドサービス(AWS, GCP, Azure)

6-3. Gitとチーム開発

  • git init, git clone, git commit, git push
  • GitHubの使い方
  • コードレビューのやり方

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