【Python入門】環境構築からWindowsでの始め方と初心者が作れるプログラム実践ガイド

シンプルな構文
Pythonは他の言語と比べて、シンプルな構文です。
通常のプログラミング言語に比べて半分以下のコード量で処理の実現が可能にもなります。
高い汎用性
Pythonは、「Windows」「Mac」など複数のOSに対応が可能なため、WebシステムやAI開発などのさまざまな分野と環境での作業が可能になります。
豊富なライブラリ
Pythonは無償で提供されているため、企業や個人が便利機能をまとめたライブラリを多く提供しているのも特徴です。うまく活用することで多種多様なプログラムの作成ができます。

これらのおかげで初心者でも少ない学習時間でコードの理解やプログラミングが可能になります。

Pythonの用途

Pythonの主な用途には以下のようなものがあります。

AI（機械学習）技術の開発
データ分析やシミュレーション処理
Webアプリ開発
組み込みアプリ開発

豊富なライブラリにより幅広い活用分野を持つプログラミング言語で、用途の広さから「Google」「NASA」「Netflix」など有名企業でも活用されているため、学習しておくべきプログラミング言語の1つと言えるでしょう。

Pythonのバージョン

Pythonの現在利用可能なバージョンは主に以下の2種類になります。

Python 2.x
こちらは2020年にサービスも終了している古いバージョンであり、Python 2.7.18を最後のリリースとしている状態です。特に理由がなければ、非推奨のバージョンになります。
Python 3.x
こちらが現在もメンテナンスが行われている最新のバージョンです。機能強化や改善などが定期的に行われているため、これから導入や学習を進めていく方におすすめのバージョンになります。

次章からは、Pythonの使い方を見ていきましょう。

2.Python入門：始める方法（環境構築とインストール）

Pythonを始める方法【Windows編】

Windowsにインストールする際の手順を以下にて紹介していきます。

主な流れは次の3ステップです。

ステップ①：Pythonインストーラーのダウンロード

Python公式サイトを開き、「Downloads」から「Windows」を選択して、ダウンロードしたいバージョンをクリックを選択します。その後、各種OS用のリストが表示された画面に遷移するので、ここでWindows用でインストールするシステム（32ビットまたは64ビット）にあった項目の選択を行ってください。

ステップ②：Pythonインストーラーの実行

ダウンロードしたインストーラーファイル（基本はダウンロードフォルダ）を見つけ、ダブルクリックして実行し、ユーザーアカウント制御（UAC）で許可を求められた場合は「はい」をクリックして次に進みます。

そうすると表示されるのが「Install Now」と「Customize installation」という2つの選択肢が表示された画面です。ここで「Install Now」を選択することでインストール開始され、正常に完了すると、”Setup was successful”と表示された画面が表示されればインストール完了になります。

ステップ③：Pythonのインストール確認

コマンドプロンプト（「スタート」メニューを開き、「cmd」で検索）を開き、以下のコマンドを入力し、「Enter」キーで実行してください。

python --version

# 実行結果

Python 3.13.2

この時にステップ①で選んだバージョンが表示されればインストール完了です。

番外編：Microsoft Store経由でのインストール

Microsoft StoreからもPythonのダウンロードできます。最新バージョンの取得やアップデートを楽にしたい場合はこちらがおすすめです。

方法は簡単でMicrosoft Storeを開き（「スタート」メニューで検索）、「Python」で検索、表示されたPythonのページを開き、インストールするだけになります。

Pythonを始める方法【Mac編】

Macにインストールする際の手順は次の4ステップです。

ステップ①：Pythonのインストール状態確認

macOSの場合にはサポートが終了した古いバージョン（Python 2.x）がプリインストールされている場合があるため、ターミナルアプリを開き（Spotlight検索を使うか、[アプリケーション]→[ユーティリティ]で見つける）、以下のコマンドを実行します。

python --version

実行結果が使用したいバージョンと異なる場合は以降のステップを行ってください。

ステップ②：macOS用インストーラーのダウンロード

Python公式サイトを開き、「Downloads」から「macOS」を選択した後はWindowsの場合と同様に対象バージョンのmacOS用インストーラーをダウンロードすれば完了です。

ステップ③：macOS用インストーラーの実行

ダウンロードしたインストーラーファイル（基本はダウンロードフォルダ）をダブルクリックしてインストールプロセス開始です。

ソフトウェア使用許諾契約に同意し、インストール場所を選択（デフォルトの場所を推奨）、プロンプトが表示されるため管理者パスワードを入力すれば、インストールを進めることができます。

ステップ④：インストール確認

インストールが問題なく完了するとフォルダが表示されるので、インストールの確認のためにそのフォルダ内の「IDLE」をクリックしてください。そうするとPythonシェルが表示されるため、「print(‘Test’)」と入力して「Enter」キーを押し、次の行に「Test」と表示されれば、確認完了です。

念のため手順1と同様にバージョン確認を行って間違いがないかを確認しましょう。

Pythonをインストールした後にすること

Pythonのインストールが完了したら、行うことは以下の2つです。

開発環境（エディタツール）の準備
パッケージ管理ツール「pip」の動作確認

開発環境（エディタツール）の準備

Pythonに限らずプログラミングを行う際には開発環境（エディタツール）の準備は重要な要素になります。もちろん、用意しなくとも使用するPCに標準搭載のテキストエディタでもプログラミングは可能です。

しかし、作業ディレクトリの管理やデバッグ作業、他のシステムとの連携などを考えると用意する方が良いでしょう。

Pythonの開発環境には以下のようなものがあります。

他にもいろいろなツールがあるため、自分の好みや開発環境に合ったものを選ぶのがおすすめです。

余談ではありますが、インストールなどを行わなくてもGoogle Colabやpaiza.ioなどでブラウザ上でプログラミングを行えるサービスもあるため初心者はこちらから使ってみるのも良いでしょう。

パッケージ管理ユーティリティ「pip」の動作確認

Python 3.4以降は標準で付属している「pip」というユーティリティがあります。PyPI（Python Package Index）という場所で管理されているライブラリやパッケージを管理するために必要になるため確認しておきましょう。

コマンドプロンプト（Windows）かターミナル（Mac）で下記のコマンドを実行してください。

# pipを最新バージョンに更新

python -m pip install --upgrade pip

# バージョン確認

python -m pip --version

両方とも問題なく実行できればOKです。もし、実行できずにエラーが発生した場合はインストールに問題がなかったかの確認を行ってください。

Pythonインストール方法（Mac・Linux・Windows）ダウンロードから実行方法まで解説

Pythonで使うおすすめテキストエディタ8選！選び方のポイントも解説

3.Python入門編：プログラムの作成と実行

Pythonプログラムの作成

まず、Pythonプログラムの作成方法ですが、テキストエディタを開き、Pythonコード（例えば、以下は「Hello Python」という文字を出力するコード）を記述します。

# Hello Pythonと出力

print(‘Hello Python’)

Pythonのコードにおいて、「#」がついた行、「”””」で囲った部分はコードではなくコメントのような扱いで解釈されるので覚えておきましょう。

Pythonプログラムの保存

重要なのは保存の際に拡張子を「.py」にして保存することです。そうすることでPythonファイルとして認識されるようになり、Pythonプログラムとして実行が可能になります。

保存場所はわかりやすくしておけば、実行の際に楽になるのでおすすめです。

※開発環境（エディタツール）を用意している場合、設定でPythonプログラムの作成では自動的に「.py」の拡張子が反映されるので、気にする必要はありません。

Pythonの実行

最後に、保存したPythonファイルの実行についてです。

コマンドプロンプト（Windows）かターミナル（Mac）を開き、「cd」コマンドで保存したディレクトリに移動し、先ほど作成したファイル名称を「python」コマンドの後ろにつけて、実行してください。

例）ドキュメントに保存した「sample.py」というPythonファイルを実行する場合

# 保存したディレクトリに移動

cd Documents

# Pythonファイルの実行

python sample.py

これで「Hello Python」というメッセージが表示されれば、問題なく実行ができています。

4.Python入門編：覚えるべき基本的な文法

変数・データ型

まず変数とは、プログラムの中で使用する値を保存するための「箱」のようなものです。Pythonは「動的型付け言語」と呼ばれ、プログラムの実行時に変数のデータ型が決まるようになっています。

主に使用されるデータ型と定義方法は以下の通りです。

データ型	内容	定義例
int	小数点を含まない整数	num = 3
float	小数点を含む浮動小数点	num = 3.14
str	文字列	text = ‘Hello Python’
bool	真偽値 True、Falseの2値のみ	flg = True flg = False
list	1種類のデータ型で複数の要素を持つことができる配列	list = [1, 2, 3, 4, 5] ※list[要素番号(0~)]で要素を1つずつ取り出すことが可能例：list[0] → 1
tuple	1種類のデータ型で複数の要素を持つことができる ※変数の上書きは可能だが、要素の上書きは不可能	tuple = (230, 120, 0) ※tuple[要素番号(0~)]で要素を1つずつ取り出すことが可能例：tuple[1] → 120
dict	キーと値で管理することができる辞書	dict = {‘name1’: ‘Michael’,’name2’: ‘Sam’, ’name3’: ‘Andy’} ※dict[キー名]で値を取り出すことが可能例：dict['name2'] → Sam

変数に定義されたデータ型を確認したい場合は「type関数」を使用することで確認ができます。

int_num = 3

float_num = 3.14

text = 'Hello Python'

flg = True

list = [1, 2, 3, 4, 5]

tuple = (230, 120, 0)

dict = {'name1': 'Michael','name2': 'Sam', 'name3': 'Andy'}

print(type(int_num))

print(type(float_num))

print(type(text))

print(type(flg))

print(type(list))

print(type(tuple))

print(type(dict))

実行結果

定義されているデータ型によっては後から紹介する処理においての扱い方が変わるため、しっかりと覚えておきましょう。

演算

前述のデータ型には「+（プラス）」「-（マイナス）」などの記号を使用した演算処理を行うことが可能です。

演算処理で使用する記号には以下のようなものがあります。

記号	演算の種類
+	加算
-	減算
*	乗算
/	除算
%	剰余（割った余り）
**	累乗
//	切り捨て除算

実際の使用例を見ていきましょう。

a = 10

b = 3

print(a + b) # 加算

print(a - b) # 減算

print(a * b) # 乗算

print(a / b) # 除算

print(a % b) # a を b で割った余り

print(a ** b) # a の b 乗

print(a // b) # 切り捨て除算

実行結果

3.3333333333333335

1000

基本的には「int」「float」などの数値型に対して使用されるものですが、「+」に関しては以下のように他のデータ型に対しても使用することができます。

text1 = 'My name is Sam.'

text2 = 'I am a student.'

# 文字列の結合

print(text1 + text2)

tuple1 = ("A", "B", "C")

tuple2 = ("D", "E")

# 複数のtupleを結合する

print(tuple1 + tuple2)

list1 = [0, 1, 2]

list2 = [3, 4, 5]

list3 = [6, 7, 8]

# 複数のlistを結合する

print(list1 + list2)

print(list1 + list2 + list3)

実行結果

# 文字列の結合

My name is Sam.I am a student.

# 複数のタプルを結合する

('A', 'B', 'C', 'D', 'E')

# 複数のリストを結合する

[0, 1, 2, 3, 4, 5]

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

また、「list」「dict」などは要素内の値が「int」「float」の場合はその値を使用した演算は可能ですので、組み合わせによっては変数の管理が楽になることもあるので工夫してみましょう。

関数・モジュール

関数は、複数の処理をまとめて名前をつけたもので、同じ処理を何度も行いたい場合に使用することでコード量を減らして、読みやすいコードにすることができます。

以下は「Hello {指定の名前}!」を出力する関数の例です。

def greeting(name):

print(‘Hello ‘ + name + ‘!’)

greeting(‘Michael’)

greeting(‘Sam’)

実行結果

Hello Michael!

Hello Sam!

関数の名前と引数と呼ばれる関数に渡す値を指定することで処理を実行することができます。

そして、モジュールはPythonのプログラムにおいて、関数や変数などの機能をまとめたものでインポートを行うことで使いたい時に使用することが可能です。

以下に「math」モジュールを使用する場合の例を紹介します。

# mathモジュールのインポート

import math

# mathモジュールの関数を実行

print(math.sqrt(16))

実行結果

4.0

mathはPythonの標準モジュールで、数学関数があるので、こちらはmath.sqrt(16)で、16の平方根を計算している処理です。

標準に搭載されているもの以外は「pip」を使用したインストールが必要になります。

条件式と分岐処理

プログラムの処理の流れは「条件式」と「分岐処理」によって制御することが可能です。特定の条件を満たした場合に指定の処理を行い、満たさない場合には別の処理を行う、という処理の流れを作れます。

例えば、数値が偶数か奇数かを判定するプログラムを作る場合は以下の通りです。

num = 6

if num % 2 == 0:

print(f'{num}は偶数です')

else:

print(f'{num}は奇数です')

実行結果

6は偶数です

これは条件式に「numの値が2で割り切れるか」という条件を設定して、満たす（True）の場合は「if」内の「〇は偶数です」を実行し、満たさない（False）の場合に「else」内の「〇は奇数です」を実行するという処理を行っています。

繰り返し処理

繰り返し処理とは、特定の処理を複数回実行するための機能です。Pythonにはforループとwhileループの2つの形式があります。

forループは、特定の回数だけ処理を繰り返したい場合に使用するのがおすすめです。例えば、以下のようにリスト内の全要素を順番に処理するときなどに使います。

# forループ

num_list = [1, 2, 3, 4, 5]

for num in num_list:

print(num)

実行結果

対して、whileループは、特定の条件を満たす間は処理を繰り返したい場合に有用です。例えば、以下のようにカウントが10を超えるまで実行する際などに使います。

# whileループ

count = 0

while count <= 10:

print(count)

count += 1

実行結果

繰り返し処理はさまざまな場面で使用されるので、覚えておくと良いでしょう。

Python配列完全ガイド｜初期化・追加・操作・要素数・二次元化から配列操作・連想配列まで徹底解説

【Python入門】if文の基本的な使い方と複数条件・演算子・否定・一行記法の応用テクニックを解説

5.Python応用編：応用的な文法

例外処理

プログラムを作成していく中で予想外にエラーが発生する場合があります。Pythonの場合は変数のデータ型を後から変更することも可能なため、プログラムのクラッシュを防ぐために使用するのが例外処理です。

例えば、以下のように「list」や「tuple」の範囲外へのアクセスや数値型以外で計算を行った際などのエラーが発生する可能性がある場合に、例外処理（try-except文）を使用します。

以下は「list」の範囲外にアクセスしようとした際の例外処理です。

list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 例外処理

try:

count = 0

while count <= 10:

print(list[count])

count += 1

except IndexError:

print('Error: リストの範囲外にアクセスしました。')

実行結果

Error: リストの範囲外にアクセスしました。

while文内でlistの要素を取得する中で途中までは問題なく「try」内の処理が実行され、存在しない6番目の要素にアクセスしようとすると例外が発生し、except内の処理が実行されます。

Python @シンボルとデコレータ

デコレータとは、「既存の関数を修飾して処理を追加するための仕組み」で、既存コードの再利用や共通機能を一元管理する際に便利な仕組みです。Pythonはシンプルな構文のため、この仕組みを使用することで関数を簡単にカスタマイズできるようになります。

デコレータは@シンボルによって定義され、機能や処理を追加したい関数の直前に記載することで設定が可能です。デコレータとして作成した関数内でラップした関数の実行と追加の処理を行います。

サンプルコードを確認していきましょう。

def log_decorator(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

print(f'{func.__name__}が実行されます。')

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

@log_decorator

def add(a, b):

return a + b

print(add(3, 5))

実行結果

addが実行されます。

上記は加算を行う変数に実行されたことを出力する処理をプラスしています。

Python 可変長引数

Pythonは可変長引数という「関数やメソッドにおいて渡す引数の数を決めずに定義する際に使用する方法」での引数定義が可能です。可変長引数には「位置引数」「キーワード引数」があるのでそれぞれ見ていきましょう。

可変長の位置引数（*args）

関数のパラメータ定義において、引数名の前に「*（アスタリスク）」を付与することで可変長位置引数を定義可能です。具体的には以下のようになります。

例）

def func(*args):

print(args)

func(1)

func(1, 2, 3)

func(1, 2, 3, “aaa”)

実行結果

(1,)

(1, 2, 3)

(1, 2, 3, “aaa”)

このように可変長の位置引数は関数内でタプル型で格納されます。引数に指定するデータ型は統一しなくとも実行が可能です。

また、例では「*args」ですが、以下のようにargs以外でも定義は可能になります。

def func2(*countries):

print(countries)

func2('Japan', 'USA', ‘UK’)

実行結果

('Japan', 'USA', ‘UK’)

可変長のキーワード引数（**kwargs）

引数名の前に「**（ダブルアスタリスク）」を付与することで可変長のキーワード引数を定義できます。具体的に見ていきましょう。

例）

def func3(**kwargs):

print(kwargs)

func3( a='aaa', b='bbb', c='ccc')

実行結果

{'a': 'aaa', 'b': 'bbb', 'c': 'ccc'}

func1のように通常の引数と可変長のキーワード引数を組み合わせることも可能ですが、基本的にはfunc2のように可変長の位置引数と可変長のキーワード引数はセットで使用されます。

6.Python番外編：初心者が作れるもの

ここでは、初心者でも作成可能なプログラムを紹介していきます。興味があるものがあれば、詳しく調べて実践してみましょう。

Excel自動化ツール

PythonのライブラリにはpandasやopenpyxlなどのExcelファイルを操作するのに便利なものがあります。それらを活用できれば、複数のデータからグラフを自動作成やデータを自動集計するなどの自動化ツールの作成が可能です。

クローリング・スクレイピングプログラム

クローリングとは、「Webサイト内の情報を収集したり、保存したりする手法」を、スクレイピングは、「収集した情報から必要な情報を抽出する手法」を指します。

クローリング・スクレイピングはurllib3やrequestsなどを使用して、Webサイト内から取得できる情報は以下の通りです。

リンクURL
テキストデータ
画像データ
表形式のデータ
SNS関連のデータ（投稿内容・いいね数・コメントなど）

クローリング・スクレイピングをすることでWebサイトからのデータ分析やリサーチなどの業務にも活用が期待できるでしょう。

ただし、クローリング・スクレイピングで取得したデータは、Webサイトの規約をもとに管理し、著作権や利用規約などに違反しないように注意する必要があります。

画像処理プログラム

PythonのSimpleCVやNumpyなどのライブラリを活用することで、画像処理プログラムの作成も可能です。例えば、カメラで人の顔や車、建物などの物体を検出するプログラムも作成できます。Pythonはライブラリの資料も充実しており、初心者でも楽に実装することができるでしょう。

簡単なパソコンゲーム

Pythonには、Pygameやpyglet、Turtle、Kívyなどゲーム開発を容易にするライブラリがあるため、簡単なパズルゲーム、シューティングゲームなどを初心者でも作ることが可能です。

趣味や娯楽などとして楽しくプログラミングの基礎を学ぶことができるため、初心者にはとてもおすすめの方法になります。

7.まとめ

Pythonの基本的な使い方と実行方法を中心に紹介しました。Pythonの基本と応用的な文法を学ぶことで業務に活用できるようになると幸いです。

Pythonは豊富なライブラリを持つため、自分が行いたい開発がWeb系か、人工知能や機械学習かなどによって学習方法が変わります。自分の興味や業務内容に合わせて学んでいくと良いでしょう。

本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。

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