「Python入門」第3章が完成しました! – 学んだ知識をもう一度おさらいしよう

【Python入門】第3章が完成しました! – 学んだ知識をもう一度おさらいしよう

みなさん、こんにちは!
 このたび「Python入門」の第3章のコンテンツが完成しました。第2章までで学んだ基本的な文法に加え、第3章ではさらにPythonの使い方を深堀りするトピックを一挙に解説しています。今回は、そのポイントをかんたんに振り返ります。

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第3章の主な学習内容

数値や文字列の扱い方

  • Pythonのfloatは倍精度で、大きな数でも精度を保ちやすい
  • 文字列はシングルクオートまたはダブルクオートのどちらでもOK
  • 文字列リテラルの連結や、複数行を扱うための三重クオート記法
  • パスを扱う場合のraw文字列リテラル(\のエスケープ対策)

比較演算子とブール演算子

  • ><==!=などを使った比較
  • andornotを組み合わせた論理演算
  • 組み合わせ次第で複雑な条件判定が可能

型変換と便利なライブラリ

  • int()float()などを使った型変換
  • mathライブラリを使って平方根や円周率などを活用

変数・代入文と定数

  • 変数が「オブジェクトへの参照」であること
  • 不要になった変数を削除する方法
  • 変数と定数を名前でしっかり区別するコツ

数値計算の基礎

  • 演算子の優先順位や累算代入文(+=など)
  • ちょっとした数値計算を効率的に行うテクニック

仮想環境へのNumpyライブラリのインストール

  • 仮想環境でライブラリを管理すると、プロジェクトごとに環境を分けられて便利
  • Numpyなどの数値計算ライブラリを導入するメリット

文字列の応用操作

  • 文字列の連結やインデックスでの取り出し
  • スライスを使って部分的に文字列を切り出す方法
  • replace()メソッドで文字列の一部を置き換え
  • 文字列の検索など、メソッドを使った高度な操作

ミュータブルとイミュータブル

文字列のように変更不可(イミュータブル)な型と、リストのように変更可能(ミュータブル)な型の違い

次のステップ:第4章へ

 次の第4章では、Pythonを支える4種のデータ構造について詳しく解説する予定です。リストやタプル、辞書、集合など、Pythonで最もよく使われる基本的なデータ構造を理解しておくと、効率的なコーディングや大規模なアプリケーション開発に役立ちます。

 第3章で学んだ演算や変数の扱い、文字列操作の知識を活かしながら、次回はこれらのデータ構造をどのように使いこなすのか、楽しみながら学習を進めていきましょう!

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