この記事はPlayGroundAdventCalender2024の2日目です。

こんにちは！データサイエンスコースのRyomaです。

Pythonを勉強中の皆さん、こんな経験ありませんか？

• コピペでなんとかコードを動かしてるけど、エラーが出たらお手上げ。
• ライブラリの使い方は覚えたけど、仕組みが分からず不安。
• 「Python書けます！」って言いたいけど、なんだか自信がない。

この記事では、そんな悩みを解消するために、「Python基礎力」を固めるコツやその重要性について、私の失敗談を交えながら解説します。

はじめに

Pythonを「書けます！」と言えるには、ライブラリの使い方を覚える前に、if文やforループ、関数などの基礎力をしっかり身につける必要があります。この基礎力がないと、プロジェクトでは必ず壁にぶつかります。

例えば、私も初心者を脱したつもりでしたが、プロジェクトに参加して基礎の重要性を痛感しました。Google Colabでは1行ずつコードを実行できるため、関数を使わずに作業を進めがちでした。しかし、プロジェクトでは.pyファイルでコードを書くのが当たり前。他人のコードを読み解く力も求められます。基礎が曖昧だと、ライブラリの知識だけでは対応できないことを思い知らされました。

意外だったのは、先輩たちが高度なライブラリではなく、シンプルなif文やfor文を活用してコードを書いていたことです。基礎的なコードを書く力の大切さを強く実感しました。

「ライブラリを使えばなんとかなる」から卒業し、プロジェクトでも自信を持って活躍できる力を一緒に身につけましょう！

Python基礎が抜けていると...?

Pythonの基礎をおろそかにして進んでしまうと、「動いているから大丈夫」と思い込んでしまうことがあります。しかし実際には、基礎力不足によって大きな問題が発生します。ここでは、私自身が経験した具体的な失敗談を3つ紹介します。

1.関数が書けずに大混乱！

Google Colabのようなノートブックでは、1行ずつコードを実行できるため、関数を使わずに作業を進められてしまいます。その結果、関数を自分で書く機会がほとんどありませんでした。私は関数を「ライブラリの機能の一部」と勘違いし、コードをコピペして動かすだけの作業を続けていました。

実際に起きたこと

• 同じ処理を何度もコピペして非効率に。
• 修正箇所が複数になると対応できず、大混乱。

関数を使えば、同じ処理を1箇所で管理でき、修正もスムーズです。「関数は面倒」と思わず、積極的に使う練習をしておけば良かったと思いました！

2.ライブラリに頼りすぎてトラブル続出

Pythonには便利なライブラリが豊富で、1行で高度な処理ができることが魅力です。しかし、ライブラリの内部処理を全く気にせずに使っていた私は、以下のようなトラブルに悩まされました。

実際に起きたこと

• pandasでデータ操作をした際、エラーの原因を特定できず、作業がストップ。
• ライブラリの使い方を調べる時間が増え、効率が悪化。

ライブラリの便利さに頼りすぎると、エラーが起きたときに自力で対処できなくなります。基本的なデータ構造や操作を理解しておくことで、エラー原因を特定する力が身につきます！

3.AI頼みで基礎力が伸びなかった

ChatGPTのような生成AIは非常に便利で、曖昧な指示でもコードを作成してくれます。しかし、それに頼りすぎた結果、私は次のような問題に直面しました。

実際に起きたこと

• AIが作ったコードを修正できずに詰まる。
• 「動けばOK」と考え、エラー処理を省略する癖がついてしまう。

生成AIはあくまで補助ツール。コードの仕組みやエラー処理を自分で理解する力をつけていないと、応用が効かなくなります。基礎を固めた上でAIを活用するのが重要です！

基礎が抜けるとどうなるか？

これらの失敗談から分かったことは、基礎力が抜けていると次のような問題が発生するということです。

• コードを構造化できず、複雑な処理に対応できない。
• ライブラリのエラーに対処できず、作業が停滞する。
• AIに頼りすぎて、コードを修正・応用する力が身につかない。

基礎が不足していると、短期的には「動くコード」を書けても、長期的にはスキルに大きな穴が空いてしまいます。この記事を読んでいる皆さんには、ぜひ基礎をしっかり押さえて、長く活躍できるスキルを身につけてほしいと思います！

Python基礎クイズ

Pythonの基礎をクイズ形式で楽しく学びましょう！ ヒントと答えは▼トグルに隠れているので、自分の力で考えながら進めてみてください。 基礎力を磨いて「Python書けます！」に一歩近づきましょう！

Q1.「コピペ地獄」から抜け出せ！

❌問題　
以下のコード、何が問題でしょう？修正方法を考えてみてください！

print(3 + 5)
print(10 + 20)
print(100 + 200)

同じ関数を使えば、同じ処理を1箇所で管理できます！

def calculate_sum(a, b):
    return a + b

print(calculate_sum(3, 5))
print(calculate_sum(10, 20))
print(calculate_sum(100, 200))

🎉 あるある解説
コードが少し変わるだけで、コピペしてしまうことは初心者によくあるミスです。同じ処理を何度も書くのは非効率的で、修正時にミスが発生しやすくなります。関数を使えば、コードの保守性が大幅に向上します！

Q2. 無限ループを止めろ！

❌問題　
以下のコードを実行するとどうなるでしょう？問題点を考えてみてください！

count = 0
while count != 5:
    print(count)

ループが終了するためには、countを変更する必要があります！

count = 0
while count != 5:
    print(count)
    count += 1  # インクリメントしないと無限ループになる⚠️

🎉 あるある解説
無限ループは、初心者が一度は経験するミスです。終了条件を意識しないと、コードが延々と動き続けてCPUに負荷をかけます。インクリメントや終了条件をきちんと設計すれば、焦らずに落ち着いてループをコントロールできます！

Q3. 辞書とリスト、どっちが正解？

❌問題　
以下のコードを実行するとエラーになります。どこを直すべきか考えてみましょう！

my_dict = {"name": "太郎", "age": 25}
print(my_dict[0])

辞書はキーでアクセスします。インデックスではありません。

my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}
print(my_dict["name"])  # Alice

🎉 あるある解説
初心者はリストと辞書を混同しがちです。辞書はキーでアクセスし、リストはインデックスでアクセスします。データの種類や構造に応じて適切な型を選び、使い分けることが重要です！

Q4. 生成AIの甘い罠…エラーが止まらない！

❌問題　
以下のコードに何が問題あるか考えてみましょう!

def calculate(a, b):
    return a / b

print(calculate(10, 0))

bが0の場合、ゼロ除算エラーが発生します。エラー処理を追加しましょう!

def calculate(a, b):
    if b == 0:
        return "Error: 割る数に0は使えません⚠️"
    return a / b

print(calculate(10, 0))  # Error: 割る数に0は使えません⚠️

🎉 あるある解説
生成AIは便利ですが、必ずしもエラー処理が含まれているわけではありません。コードをそのまま使うのではなく、動作を理解し、自分で改良を加えることが必要です。AIをツールとして使いこなすスキルが求められます！

Q5. ブラックボックスを開けてみよう！

❌問題　
以下のコードで何が行われているか説明できますか？ライブラリに頼りすぎるとこうした処理の仕組みが見えにくくなります!

import pandas as pd

data = {"Name": ["太郎", "花子"], "Age": [25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.head())

辞書とリストを使えば、ライブラリの中身を再現できます！

data = {"Name": ["太郎", "花子"], "Age": [25, 30]}
for i in range(len(data["Name"])):
    print(f"Name: {data['Name'][i]}, Age: {data['Age'][i]}")

🎉 あるある解説
pandasのようなライブラリは便利ですが、その内部処理を理解していないと、トラブル時に解決が難しくなります。まずは基本的なデータ型（リストや辞書）をしっかり使いこなし、ライブラリを補助的に活用しましょう！

これらのクイズを通して、Python初心者が陥りやすいミスを学びました。基礎を固めることで、エラーを減らし、よりスムーズにコードを書く力を身につけることができます。トラブルを成長のチャンスに変えて、楽しくPythonを学びましょう！

まとめ

この記事でお伝えしたかったこと

Pythonは確かに便利で、ライブラリやAIを使えばすぐに「動くコード」を書くことができます。でも、本当に大切なのは、そのコードが「なぜ動くのか」を理解する力、つまり基礎力です。

基礎力があれば、こんな未来が待っています！

• エラーで悩む時間が激減！
  「どこが間違っているんだろう…」と困る時間が減り、自信を持ってコードを書けるようになります！
• 他の人のコードが読めるようになる！
  コードレビューやプロジェクトで「なるほど、こういう仕組みか！」と思える瞬間が増えます！
• プロジェクトで頼れる存在に！
  「この人なら安心して任せられる」と思われるようになります！

「Python書けます！」への第一歩を踏み出そう

最初は小さなステップからで大丈夫です。クイズに挑戦したり、コードを書いてみたりしながら、基礎力を少しずつ積み上げていきましょう！

次に会うときは、“Python書けます！”と胸を張って言える自分になっていますように。一緒に楽しみながら成長していきましょう！ 😊

次回はluckさんの記事です。お楽しみに！