生成AIと学ぶPython入門講座

生成AIの時代に合わせたPython学習についての情報を発信します。

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生成AIと学ぶPython23: カプセル、アクセス修飾子、setter、getter

カプセル化とはカプセル化とは、データとその操作（つまり、関数やメソッド）を結びつけるオブジェクト指向プログラミングの原則です。 これにより、オブジェクトの内部状態はそのオブジェクト自身のメソッドによってのみ変更され、外部から直接アクセスされることはありません。これは、コードの保守性と信頼性を向上させ、誤った操作によるバグの可能性を減らします。 Pythonでは、アクセス修飾子を使ってカプセル化を実現します。Pythonには次の3つのアクセス修飾子があります： Public

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    • 生成AIと学ぶPython22: ポリモーフィズム

      ポリモーフィズムは、オブジェクト指向プログラミングの主要な概念の一つで、「多態性」を意味します。具体的には、同一のインターフェースを備えた異なるオブジェクトに対して、同じ操作を適用する能力を指します。 例えば、異なる型のオブジェクトに対して同じ インターフェース（関数やメソッド）を使い、その型に対して特有な操作を行うことができます。その結果、オブジェクトの型に依存せずにコードを記述でき、これによりコードの再利用性と拡張性が向上します。 ポリモーフィズムの例Pythonのよ

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      • 生成AIと学ぶPython21: 継承の代替手段と使用例について詳細

        コンポジションとデリゲーションは、継承の代わりに使用できるオブジェクト指向プログラミングのテクニックです。これらのテクニックは、クラス間の関係を柔軟にし、再利用性を高め、モジュール性を向上させるために使用されます。 コンポジション（Composition）コンポジションは、「has-a」関係を表現するためのテクニックです。つまり、あるクラスが他のクラスを含む（または所有する）関係を表現します。 例えば、あるCarクラスがEngineクラスを所有しているとします。この場合、

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        • 生成AIと学ぶPython20: インタフェースと抽象基底クラス

          インタフェースと抽象基底クラスインタフェースはプログラミング言語における概念で、特定のメソッドがどのような動作をするべきかを定義したものです。 インタフェースは具体的な実装を持たず、クラスがインタフェースを実装するという形で利用されます。つまり、インタフェースはそのクラスがどのようなメソッドを持つべきか、またそのメソッドがどのような引数を取り、どのような戻り値を返すべきかといった情報を定義します。 これにより、異なるオブジェクトが同じインタフェースを共有する場合、それらのオ

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          生成AIと学ぶPython19: 多重継承

          多重継承Pythonは多重継承をサポートしています。多重継承とは、一つのクラスが複数の親クラスから継承を行うことを指します。これにより、一つのクラスは複数の親クラスから属性やメソッドを継承することが可能になります。 class Parent1: def func1(self): print("This is function 1")class Parent2: def func2(self): print("This is funct

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          生成AIと学ぶPython18: 継承

          継承とは何か継承とは何か？ 継承は、オブジェクト指向プログラミングの中心的な概念の一つで、あるクラス（スーパークラスまたは親クラスと呼ばれる）の属性やメソッドを別のクラス（サブクラスまたは子クラスと呼ばれる）が引き継ぐことを指します。これにより、既存のコードの再利用とコードの組織化が可能になります。 継承は、一般的には「is-a」の関係を表現します。例えば、「Student is a Person」（学生は人間である）のように、サブクラスはスーパークラスの特定のタイプであ

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          生成AIと学ぶPython17: オブジェクト指向（コンストラクタ、ディストラクタ）

          コンストラクタの定義コンストラクタは、オブジェクト指向プログラミングにおける特殊なメソッドで、クラスのインスタンス（オブジェクト）が作成されるときに自動的に呼び出されます。一般的に、コンストラクタは新たなオブジェクトの初期化に必要な設定を行います。これには、例えば、インスタンス変数の初期値の設定などが含まれます。 Pythonでのコンストラクタの定義方法 Pythonでは、コンストラクタは __init__ という特殊なメソッド名で定義します。このメソッドは、インスタンス

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          生成AIと学ぶPython16: オブジェクト指向（クラスの基本: クラス、インスタンス、属性、メソッド）

          ここからは、オブジェクト思考について説明していきます。 プログラムを一連の"オブジェクト"として考える設計思想やプログラミング手法のことです。オブジェクトは、データ（属性またはプロパティとも呼ばれる）とそれを操作する手続き（メソッドまたは関数とも呼ばれる）をカプセル化（包含）するもので、これによりデータと機能が結びつけられます。 今回は、オブジェクト指向の中でも最も基本的な内容である。 クラス、インスタンス、属性、メソッドについて説明します。 クラスクラスとは、Pytho

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          生成AIと学ぶPython15: Pythonの関数（可変長引数）

          可変長引数とは何か？関数が任意の数の引数を受け入れることができます。これは、関数が可変長の引数リストを持つことを可能にする特性によるもので、この特性は"可変長引数"と呼ばれます。 Pythonでは、関数が任意の数の引数を受け入れることができます。これは、関数が可変長の引数リストを持つことを可能にする特性によるもので、この特性は"可変長引数"と呼ばれます。 可変長引数は主に2種類あります： 非キーワード可変長引数（*args）：このタイプの可変長引数は、関数に複数の引数を

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          生成AIと学ぶPython14: Pythonの関数（ジェネレータ）

          ジェネレータとは、Pythonにおける特殊な種類のイテレータを作成するための機能です。ジェネレータは、一度に全ての要素をメモリに格納するのではなく、必要になったときに一つずつ要素を生成します。この特性により、大量のデータを扱う際にメモリ効率を大幅に改善することができます。 ジェネレータは、通常の関数定義の中でyieldキーワードを使うことで作成します。関数内でyieldが使われると、その関数はジェネレータになります。ジェネレータ関数が呼び出されると、ジェネレータオブジェクト

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          生成AIと学ぶPython13: Pythonの関数（エラーハンドリング）

          エラーハンドリングとは何か？エラーハンドリングとは、プログラム中でエラーまたは例外が発生した際に、それを適切に処理することを指します。 エラーが発生したことをユーザーに通知したり、エラーが起きた原因をログに記録したり、プログラムの実行を継続するための対策を講じるなど、さまざまな形を取り得ます。 プログラムの実行中にエラーが発生するのは避けられない場合が多く、それは以下のような事由によるものです ユーザーからの入力エラー（例：無効なデータ形式、範囲外の数値など） システム

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          生成AIと学ぶPython12: Pythonの関数（関数）

          今回は、応用的な関数の使用方法について説明します。 無名関数無名関数、またはラムダ関数は、Pythonにおける特殊な関数の形式で、その名前が示す通り、名前を持たない関数です。lambdaキーワードを用いて定義され、一行で記述されることが一般的です。 ラムダ関数は以下のような構文を持ちます。 lambda parameters: expression ここで、parametersは関数の入力（引数）を、expressionは関数が評価し返す式を指します。 以下にラムダ

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          生成AIと学ぶPython11: Pythonの関数（関数基本）

          関数の基本関数とは、特定のタスクを実行するための一連のプログラム命令をまとめたものです。これにより、同じコードを何度も書くことなく、一度定義した関数を何度でも呼び出すことが可能になります。これはコードの重複を避け、プログラムの可読性と保守性を高めます。 Pythonでは、defキーワードを使用して関数を定義します。次に基本的な関数の構造を示します。 def function_name(parameters): """docstring""" # functio

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          生成AIと学ぶPython10: Pythonの制御（if文）

          if文はPythonの制御フロー（制御構造）の一部であり、特定の条件が真（True）である場合に限り、特定のコードブロックを実行します。この機能はプログラムの動作を柔軟に制御するために非常に重要です。 基本的なif文の構文は以下のようになります if condition: # このブロックのコードは、conditionが真の場合にのみ実行されます do_something() ここでconditionは真偽値（TrueまたはFalse）を返す任意の式で、これ

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          生成AIと学ぶPython9: Pythonのループ文（while文）

          for文の次は、Pythonのwhile文について説明します。 while文の基本的な構文指定した条件が真（True）である間、繰り返し処理（ループ）を行う制御フロー文です。一般的には、以下のように利用します。 while condition: # code to be executed ここで、conditionはループが続行するかどうかを決定するブール（真偽）値の条件式で、ループの各反復の開始時に評価されます。conditionが真（True）である限り、wh

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          生成AIと学ぶPython8: Pythonのループ文（for文）

          for文は、最も基本的な文法の一つで、iterableなオブジェクトに対して要素を取り出して処理をしたい場合に用いられます。 for文の基本的な構文Pythonのfor文は以下のような基本的な構文を持ちます。 for variable in iterable: statement(s) ここでの要素は次の通りです： variable: これは反復ごとにiterableから取り出される要素を参照する変数です。 iterable: これは反復可能なオブジェクトで、

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