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Pythonの「名前マングリング」とは、クラス内で定義した__変数が自動的に_クラス名__変数に変換される仕組みのこと。親子クラス間の変数名の衝突を防ぐために使われ、完全な非公開ではなく「うっかり上書き防止」のための優しいカプセル化です。

Pythonの特殊メソッド（マジックメソッド）は、__init__や__str__など両端にアンダースコアが付いた特別なメソッドで、オブジェクト生成やprint出力などの動作を自動化できます。理解すれば、クラス設計がより自然で直感的になり、実務でもコードの可読性と表現力が大きく向上します。

プログラミング初心者でも、PythonからOpenAIのAPIを使えば簡単にChatGPTのようなAIを自分のアプリで利用できます。APIキーを取得し、openaiライブラリをインストールするだけで、文章生成やチャットボットの開発が可能。この記事では、サンプルコードや実務経験を交えて、手を動かしながら学べる方法をわかりやすく解説しています。

Pythonのマルチスレッドが遅い理由としてよく挙げられる「GIL（グローバルインタプリタロック）」について、仕組みと背景を初心者にもわかりやすく解説。GILが“制限”でありながらPythonを安全に動かす“守り神”である理由や、実務での回避法、今後の動向までを丁寧に紹介しています。

Pythonのコードがごちゃつく原因の多くは「名前空間」を理解していないことにあります。名前空間を意識すると、変数や関数の役割が明確になり、スッキリとしたコードが書けるようになります。本記事では、初心者でも理解できるように名前空間の基本からLEGBルール、実務で役立つテクニックまでわかりやすく解説します。

Python2とPython3では文字列の扱いが大きく異なり、古いコードを扱う際に思わぬバグを生む原因になります。この記事では、両者の違いや実際に起こりやすいエラーをわかりやすく解説し、実務で役立つ型確認やエンコードの習慣も紹介しています。

Python初心者がつまずきやすい「浅いコピー」と「深いコピー」の違いをやさしく解説します。浅いコピーは外側だけを複製し中身は共有、深いコピーは中身ごと独立して複製します。実務例や失敗談も交えて理解が深まる記事です。

Python3エンジニア認定基礎試験の直前対策として、辞書や集合などのデータ構造、if・for・whileの制御構造、例外処理や関数・クラスの基礎を整理しました。特に「辞書のgetで安全に値を取得」「集合で重複排除」「whileの無限ループ防止」など実務にも直結するポイントを重点解説。試験当日の準備や注意点もまとめ、効率的に合格を目指せる内容です。

社会人にとってプログラミング学習の最大の壁は「時間がないこと」です。本記事では、エンジニア歴10年の私が実践してきた学習法や、社会人の方に教えてきた経験をもとに、Pythonを効率よく学び続けるコツを解説します。

PythonでAPIを設計する際、入力データの検証は必須です。Pydantic v2を使えば、型安全なバリデーションを簡単に実装でき、エラーやセキュリティリスクを減らせます。Rustコアによる高速化やComputed Fieldsなどの新機能で、FastAPIとの組み合わせも強力。開発効率やコード品質を劇的に向上させる必須ツールです。

この記事では、Python3エンジニア認定基礎試験について、説明します。実際の学習経験や試験対策を踏まえて、この資格の特徴やメリット、勉強方法までをわかりやすく解説します。

Pythonの本教材は、文字ばかりでコードが長く、環境構築も必要なため、初心者には理解や実行が難しいことが多いです。エンジニア歴10年の私も、参考書を積読したり写経で疲れ果てたり、目的が見えず学習が続かない経験をしました。

「Pythonを学んでみたいけど、スクールは高いし独学でできるのかな…」今回の記事では、Pythonを独学する方法を、私自身の体験談を交えながら、初心者でも理解しやすい形で解説します。