ゼロから実務まで学ぶPython14ステップで、はじめての1行から仕事で使えるところまで

python --version
# Macでうまくいかないときは
python3 --version

print("Hello, Python!")

price = 120        # 整数（int）
tax_rate = 0.1     # 小数（float）
name = "りんご"     # 文字列（str）
is_sale = True     # 真偽値（bool）

total = price * (1 + tax_rate)
print(name, "の税込価格は", total, "円です")

name = "みかん"
price = 980
count = 3

print(f"{name}を{count}個買うと{price * count}円です")

# 桁区切りや小数点の桁数も指定できる
total = price * count
print(f"合計: {total:,} 円")        # 3桁ごとにカンマ
print(f"平均: {total / 7:.2f} 円")  # 小数第2位まで

age = input("年齢を入力してください: ")   # input はいつも「文字列」を返す
print(type(age))

# print(age + 1)   # これは TypeError になる
print(int(age) + 1)  # int() で数値に変換してから計算する

score = 78

if score >= 80:
    print("よくできました")
elif score >= 60:
    print("合格です")
else:
    print("もう一度がんばりましょう")

print("判定おわり")   # 字下げしていないので、必ず実行される

fruits = ["りんご", "みかん", "ぶどう"]

for fruit in fruits:
    print(f"{fruit}を数えました")

# 回数を指定してくり返す
for i in range(3):        # 0, 1, 2 の3回
    print(f"{i + 1}回目")

# 番号と中身を同時に取り出す（実務で頻出）
for index, fruit in enumerate(fruits, start=1):
    print(f"{index}: {fruit}")

total = 0
for price in [500, 1200, 800, 3000, 400]:
    if price >= 3000:
        print("高額なので集計から外します")
        continue          # この回だけ飛ばして次へ
    total += price        # total = total + price と同じ
    if total > 2000:
        print("2000円を超えたので終了します")
        break             # くり返しそのものを抜ける

print(f"合計: {total}円")

sales = [1200, 980, 3400, 760, 2100]

print(sales[0])       # 最初の要素（番号は0から始まる）
print(sales[-1])      # 最後の要素
print(sales[1:3])     # 1番目から3番目の手前まで（スライス）
print(len(sales))     # 要素の数
print(sum(sales))     # 合計
print(max(sales))     # 最大値
print(sorted(sales, reverse=True))   # 大きい順に並べる

sales.append(1500)    # 末尾に追加
sales.remove(760)     # 値を指定して削除
print(sales)

user = {"name": "田中", "age": 28, "dept": "営業部"}

print(user["name"])
print(user.get("email", "未登録"))   # キーが無くてもエラーにならない書き方

user["age"] = 29          # 上書き
user["email"] = "tanaka@example.com"   # 追加

for key, value in user.items():
    print(f"{key}: {value}")

orders = [
    {"item": "ノートPC", "price": 128000, "count": 2, "dept": "営業部"},
    {"item": "マウス",   "price": 2800,   "count": 10, "dept": "営業部"},
    {"item": "モニター", "price": 32000,  "count": 4, "dept": "開発部"},
]

# 全体の売上
total = 0
for order in orders:
    total += order["price"] * order["count"]
print(f"総額: {total:,}円")

# 部署ごとに集計する
by_dept = {}
for order in orders:
    dept = order["dept"]
    amount = order["price"] * order["count"]
    by_dept[dept] = by_dept.get(dept, 0) + amount

for dept, amount in by_dept.items():
    print(f"{dept}: {amount:,}円")

prices = [1200, 980, 3400, 760, 2100]

# 普通に書くと3行
taxed = []
for p in prices:
    taxed.append(int(p * 1.1))

# 内包表記なら1行
taxed = [int(p * 1.1) for p in prices]
print(taxed)

# 条件をつけて絞り込む
expensive = [p for p in prices if p >= 2000]
print(expensive)

def calc_tax_included(price, rate=0.1):
    """税込価格を計算して返す。

    price: 税抜価格
    rate:  税率（省略すると0.1）
    """
    return int(price * (1 + rate))


print(calc_tax_included(1000))            # 1100
print(calc_tax_included(1000, 0.08))      # 1080
print(calc_tax_included(price=1000, rate=0.2))   # 名前で渡すこともできる

def calc_tax_included(price: int, rate: float = 0.1) -> int:
    """税込価格を計算して返す。"""
    return int(price * (1 + rate))


def summarize(orders: list[dict]) -> dict[str, int]:
    """部署ごとの売上を集計して返す。"""
    result: dict[str, int] = {}
    for order in orders:
        amount = order["price"] * order["count"]
        result[order["dept"]] = result.get(order["dept"], 0) + amount
    return result

def load_orders() -> list[dict]:
    """注文データを用意する（後でCSV読み込みに差し替える）。"""
    return [
        {"item": "ノートPC", "price": 128000, "count": 2, "dept": "営業部"},
        {"item": "モニター", "price": 32000, "count": 4, "dept": "開発部"},
    ]


def summarize(orders: list[dict]) -> dict[str, int]:
    result: dict[str, int] = {}
    for o in orders:
        result[o["dept"]] = result.get(o["dept"], 0) + o["price"] * o["count"]
    return result


def main() -> None:
    orders = load_orders()
    for dept, amount in summarize(orders).items():
        print(f"{dept}: {amount:,}円")


if __name__ == "__main__":
    main()

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/you/python-study/main.py", line 12, in <module>
    total = calc(price, count)
  File "/Users/you/python-study/main.py", line 6, in calc
    return price * count + tax
NameError: name 'tax' is not defined

def to_int(text: str) -> int | None:
    """文字列を数値に変換する。できなければNoneを返す。"""
    try:
        return int(text)
    except ValueError:
        print(f"『{text}』は数値に変換できません")
        return None


print(to_int("120"))
print(to_int("百二十"))

# ファイル読み込みでの典型的な書き方
try:
    with open("data.csv", encoding="utf-8") as f:
        text = f.read()
except FileNotFoundError:
    print("data.csv が見つかりません。パスを確認してください")
else:
    print(f"{len(text)}文字を読み込みました")   # 成功したときだけ動く
finally:
    print("処理を終了します")                   # 成否によらず必ず動く

# 書き込む（"w"は新規作成・上書き、"a"は追記）
with open("memo.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write("1行目\n")
    f.write("2行目\n")

# 読み込む
with open("memo.txt", encoding="utf-8") as f:
    for line in f:
        print(line.rstrip())   # 行末の改行を取り除く

date,item,price,count,dept
2026-08-01,ノートPC,128000,2,営業部
2026-08-01,マウス,2800,10,営業部
2026-08-02,モニター,32000,4,開発部
2026-08-03,キーボード,8600,6,開発部

import csv
from collections import defaultdict

by_dept = defaultdict(int)   # 初期値0の辞書。get()を書かなくてよい

with open("sales.csv", encoding="utf-8") as f:
    reader = csv.DictReader(f)
    for row in reader:
        # CSVから読んだ値はすべて文字列なので、数値に変換する
        amount = int(row["price"]) * int(row["count"])
        by_dept[row["dept"]] += amount

for dept, amount in sorted(by_dept.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True):
    print(f"{dept}: {amount:,}円")

import csv

rows = [
    {"dept": "営業部", "amount": 284000},
    {"dept": "開発部", "amount": 179600},
]

# newline="" を付けないとWindowsで空行が入る
with open("summary.csv", "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["dept", "amount"])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(rows)

print("summary.csv を書き出しました")

import json

config = {"name": "集計ツール", "version": 2, "targets": ["営業部", "開発部"]}

# 辞書 → ファイル（ensure_ascii=False で日本語をそのまま保存）
with open("config.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(config, f, ensure_ascii=False, indent=2)

# ファイル → 辞書
with open("config.json", encoding="utf-8") as f:
    loaded = json.load(f)

print(loaded["targets"][0])

from pathlib import Path

base = Path(__file__).parent        # このファイルが置かれているフォルダ
data_dir = base / "data"            # / でつなげる（OSを問わない）
data_dir.mkdir(exist_ok=True)       # 無ければ作る

target = data_dir / "sales.csv"
print(target.exists())              # あるかどうか
print(target.name, target.suffix)   # ファイル名、拡張子

# フォルダ内のCSVをすべて処理する
for csv_file in data_dir.glob("*.csv"):
    print(csv_file.name)

import datetime
import random
import re

today = datetime.date.today()
print(today.strftime("%Y年%m月%d日"))
print(today + datetime.timedelta(days=30))   # 30日後

print(random.choice(["A", "B", "C"]))

text = "問い合わせは info@example.com までお願いします"
found = re.findall(r"[\w.-]+@[\w.-]+", text)   # 正規表現でメールアドレスを抽出
print(found)

# 1. 仮想環境を作る（.venv というフォルダができる）
python -m venv .venv

# 2. 有効にする
# Windows (PowerShell)
.venv\Scripts\Activate.ps1
# Mac / Linux
source .venv/bin/activate

# 有効になると、行の先頭に (.venv) と表示される
# 3. 終わるとき
deactivate

pip install pandas requests        # まとめて入れられる
pip list                           # 入っているものを確認
pip install pandas==2.2.0          # 版を指定して入れる

# いま入っているものを一覧ファイルに書き出す
pip freeze > requirements.txt

# 別のパソコンで、同じ環境を再現する
pip install -r requirements.txt

def calc_tax_included(price: int, rate: float = 0.1) -> int:
    return int(price * (1 + rate))

from utils import calc_tax_included

print(calc_tax_included(1000))

class Order:
    """1件の注文を表す。"""

    def __init__(self, item: str, price: int, count: int):
        # 設計図から実体を作るときに呼ばれる。selfは「自分自身」
        self.item = item
        self.price = price
        self.count = count

    def amount(self) -> int:
        """この注文の金額を返す。"""
        return self.price * self.count

    def __str__(self) -> str:
        """print()したときの表示を決める。"""
        return f"{self.item} x{self.count} = {self.amount():,}円"


order = Order("ノートPC", 128000, 2)   # 実体（インスタンス）を作る
print(order.item)
print(order.amount())
print(order)

from dataclasses import dataclass


@dataclass
class Order:
    item: str
    price: int
    count: int
    dept: str = "未設定"

    def amount(self) -> int:
        return self.price * self.count


orders = [
    Order("ノートPC", 128000, 2, "営業部"),
    Order("マウス", 2800, 10, "営業部"),
]

print(orders[0])                       # 中身が自動で見やすく表示される
print(sum(o.amount() for o in orders))

pip install openpyxl

import openpyxl
from openpyxl.styles import Font

# 読み込む
wb = openpyxl.load_workbook("売上.xlsx")
ws = wb["8月"]                      # シート名で指定

print(ws["B2"].value)               # セルを1つ読む
print(ws.max_row, ws.max_column)    # 使われている範囲

# 2行目から最後まで、1行ずつ読む
total = 0
for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
    item, price, count = row[0], row[1], row[2]
    if price is None:               # 空行は飛ばす
        continue
    total += price * count

# 書き込んで、別名で保存する（元ファイルは壊さない）
ws["E1"] = "合計"
ws["E1"].font = Font(bold=True)
ws["E2"] = total
wb.save("売上_集計済み.xlsx")
print(f"合計 {total:,}円 を書き込みました")

from pathlib import Path

import openpyxl

src_dir = Path(__file__).parent / "支店データ"
rows: list[list] = []

for xlsx in sorted(src_dir.glob("*.xlsx")):
    if xlsx.name.startswith("~$"):        # Excelが開いている時の一時ファイルを除外
        continue
    wb = openpyxl.load_workbook(xlsx, data_only=True)  # 数式でなく計算結果を読む
    ws = wb.active
    for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True):
        if row[0] is None:
            continue
        rows.append([xlsx.stem, *row])    # どのファイル由来かを1列目に残す

out = openpyxl.Workbook()
out_ws = out.active
out_ws.append(["支店", "商品", "単価", "数量"])
for row in rows:
    out_ws.append(row)
out.save(Path(__file__).parent / "統合結果.xlsx")

print(f"{len(rows)}行を統合しました")

import datetime
import shutil
from pathlib import Path

target = Path.home() / "Downloads"

for file in target.iterdir():
    if file.is_dir():
        continue
    # 更新日時を取り出して「2026-08」のようなフォルダ名にする
    mtime = datetime.datetime.fromtimestamp(file.stat().st_mtime)
    folder = target / mtime.strftime("%Y-%m")
    folder.mkdir(exist_ok=True)
    shutil.move(str(file), str(folder / file.name))
    print(f"{file.name} → {folder.name}/")

pip install pandas openpyxl matplotlib

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv", encoding="utf-8")

print(df.head())        # 先頭5行
print(df.shape)         # (行数, 列数)
print(df.dtypes)        # 各列の型
print(df.info())        # 欠損の有無をまとめて確認
print(df.describe())    # 数値列の平均・最大・最小など

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

# 新しい列を作る（すべての行に一括で計算される）
df["amount"] = df["price"] * df["count"]

# 条件で絞り込む
big = df[df["amount"] >= 100000]
sales_dept = df[(df["dept"] == "営業部") & (df["amount"] >= 10000)]

# 並べかえ、上位だけ取り出す
top3 = df.sort_values("amount", ascending=False).head(3)

# 必要な列だけ取り出す
print(top3[["item", "dept", "amount"]])

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")
df["amount"] = df["price"] * df["count"]

# 部署ごとの合計
print(df.groupby("dept")["amount"].sum())

# 複数の集計を同時に
summary = df.groupby("dept").agg(
    合計=("amount", "sum"),
    平均=("amount", "mean"),
    件数=("amount", "count"),
)
print(summary)

# 日付ごと × 部署ごとのクロス集計（Excelのピボットテーブル）
pivot = df.pivot_table(index="date", columns="dept", values="amount",
                       aggfunc="sum", fill_value=0)
print(pivot)

import pandas as pd

df = pd.read_csv("sales.csv")

df["price"] = df["price"].fillna(0)                 # 空欄を0で埋める
df = df.dropna(subset=["item"])                     # 商品名が空の行は捨てる
df = df.drop_duplicates()                           # 完全に同じ行を除く
df["dept"] = df["dept"].str.strip()                 # 前後の空白を取る
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])             # 文字列を日付型に変換
df["month"] = df["date"].dt.strftime("%Y-%m")       # 月の列を作る

# 表記ゆれをまとめる
df["dept"] = df["dept"].replace({"営業": "営業部", "開発G": "開発部"})

import pandas as pd

sales = pd.read_csv("sales.csv")
master = pd.read_csv("item_master.csv")   # item, category の対応表

# Excelのvlookupに相当。how="left" は「左の表の行はすべて残す」
merged = pd.merge(sales, master, on="item", how="left")
print(merged["category"].isna().sum())    # 対応表に無かった件数を確認

# 複数シートに分けてExcelに書き出す
with pd.ExcelWriter("報告書.xlsx", engine="openpyxl") as writer:
    merged.to_excel(writer, sheet_name="明細", index=False)
    merged.groupby("dept")["price"].sum().to_excel(writer, sheet_name="部署別")

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

plt.rcParams["font.family"] = "Meiryo"   # Macは "Hiragino Sans"

df = pd.read_csv("sales.csv")
df["amount"] = df["price"] * df["count"]

summary = df.groupby("dept")["amount"].sum()

summary.plot(kind="bar", color="#0e7c74")
plt.title("部署別の売上")
plt.ylabel("金額（円）")
plt.tight_layout()
plt.savefig("sales.png", dpi=150)
print("sales.png を保存しました")

import requests

url = "https://api.github.com/repos/python/cpython"
res = requests.get(url, timeout=10)
res.raise_for_status()          # 200番台以外なら例外にする

data = res.json()               # JSONを辞書に変換
print(data["full_name"])
print(f"スター数: {data['stargazers_count']:,}")

API_KEY=abcd1234efgh5678

import os

import requests
from dotenv import load_dotenv   # pip install python-dotenv

load_dotenv()                    # .env を読み込んで環境変数にする
api_key = os.environ["API_KEY"]  # 無ければここでエラーになるので気づける

res = requests.get(
    "https://api.example.com/v1/data",
    headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"},
    timeout=10,
)
print(res.status_code)

pip install fastapi uvicorn
uvicorn app:app --reload

from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()


class TaxRequest(BaseModel):
    price: int
    rate: float = 0.1


@app.get("/health")
def health() -> dict:
    return {"status": "ok"}


@app.post("/tax")
def calc_tax(req: TaxRequest) -> dict:
    """税込価格を計算して返す。"""
    return {"price": req.price, "total": int(req.price * (1 + req.rate))}

git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "you@example.com"

cd python-study
git init                      # このフォルダの記録を開始する

git status                    # 今どこが変わっているか
git add .                     # 記録する対象に入れる
git commit -m "売上集計にCSV出力を追加"   # 変更を1つの区切りとして記録
git log --oneline             # これまでの記録を見る

# GitHubなど、別の場所へ送る
git push origin main

.venv/
__pycache__/
*.pyc
.env
data/*.csv
.DS_Store

pip install pytest
pytest -v

import pytest

from utils import calc_tax_included


def test_normal():
    assert calc_tax_included(1000) == 1100


def test_rate_given():
    assert calc_tax_included(1000, 0.08) == 1080


def test_zero():
    assert calc_tax_included(0) == 0


def test_negative_raises():
    """負の金額はエラーにする、という仕様にした場合"""
    with pytest.raises(ValueError):
        calc_tax_included(-100)

pip install ruff
ruff format .        # 書式を自動でそろえる
ruff check .         # 未使用の変数、危ない書き方などを指摘
ruff check . --fix   # 直せるものは自動で直す

import logging

logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
    handlers=[
        logging.FileHandler("app.log", encoding="utf-8"),
        logging.StreamHandler(),      # 画面にも出す
    ],
)
logger = logging.getLogger(__name__)


def main() -> None:
    logger.info("処理を開始します")
    try:
        result = 100 / 0
    except ZeroDivisionError:
        logger.exception("計算に失敗しました")   # エラーの詳細も記録される
    logger.info("処理を終了します")


if __name__ == "__main__":
    main()

sales-report/
├── .venv/              # 仮想環境（Gitには含めない）
├── .env                # 秘密情報（Gitには含めない）
├── .gitignore
├── README.md           # 何をするものか、どう動かすかを書く
├── requirements.txt    # 必要なライブラリ
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── main.py         # 入口
│   ├── loader.py       # データの読み込み
│   └── summarize.py    # 集計処理
├── tests/
│   └── test_summarize.py
└── data/               # 入力データ（Gitには含めない）