【Python】実装でよく使う文法まとめ｜実務向け基本構文集

Pythonは文法がシンプルですが、実装現場では「毎回使う構文」がある程度固定される

本記事では、入門解説ではなく、

• 実務で頻出する基本構文
• 可読性や保守性の観点で重要なポイント
• 実装時に迷いやすい書き方の整理

に絞ってまとめる。

各項目の詳細は個別記事で解説しているため、ここでは要点と使いどころを簡潔に整理していく。

条件分岐・判定

実装において最も頻繁に登場するのが条件分岐である。
値の存在確認や None 判定は、些細な書き方の違いがバグにつながることもある。
意図が明確に伝わる判定方法と、実務で避けるべき書き方を整理する。

if / in / not in

Pythonのif in構文はリスト・文字列・辞書などに対して

• ある値がコレクションの中に含まれているかどうかをチェック
• 条件に合えば処理を実行する

を行う。
いわゆる存在チェックを実施できる
※not inの場合は逆

Copy
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
if "banana" in fruits:
    print("バナナはリストにあります")

• in はシーケンスや集合に対する包含判定で頻繁に使う。
• not in も同様に利用する。

詳細記事：

【Python】if inとif notinの使いかた

Pythonで存在チェックで使用す「if in構文」と「if not in構文」の使い方をまとめる

実務メモ

大量データに対して頻繁に判定する場合は、listではなく setを使うと計算量が改善します。

None判定

Pythonでは「null」はなく、同じ意味として「None」が使われる

推奨されている方法としては

• is None
• is not None

がある。

Copy
value = None

if value is None:
    print("値はNoneです")

if value is not None:
    print("値はNoneではありません")

• None 判定は == ではなく is を使うのが基本です。

詳細記事：

【Python】PythonでのNoneの正しい判定方法~ifとif notの使い分け~

Pythonでは「null」はなく、同じ意味として「None」が使われる。PythonにおけるNoneチェックの方法をまとめておく

実務メモ

• if not value: は 0 や空文字も False 扱いになるため、意図しないバグを引き起こす可能性が高いので推奨しない。
• APIレスポンスやDB取得値では None 判定が頻発するため、明示的に書く習慣をつける。

反復処理と内包表記

データ処理の中心となるのが反復処理である。
for 文、内包表記、ジェネレータ式、高階関数など複数の選択肢が存在するため、用途に応じた使い分けが重要。
可読性と処理効率のバランスを意識した使い分けを整理する。

for 文

Copy
for item in items:
    ...

• 最も基本的な反復構文

実務メモ

インデックスが必要な場合は range(len()) より enumerate() を使う方が可読性が高い

リスト内包表記

リスト内包表記は反復可能オブジェクトから新しいリストを作ることができるリスト作成方法のこと。

Copy
users = [
    {"user_id": "1", "name": "Tujimura", "age": 11},
    {"user_id": "2", "name": "mori", "age": 20},
    {"user_id": "3", "name": "shimada", "age": 50},
    {"user_id": "4", "name": "kyogoku", "age": 70}
]

user_names = [user["name"] for user in users]
print(user_names)  # ['Tujimura', 'mori', 'shimada', 'kyogoku']

リスト内包表記を使うことで通常のループや関数を使ってリストを作成するよりも、
コードを短く、可読性を高めることができる。

詳細記事：

【Python】リスト内包表記でリストを効率的に生成する方法

pythonで色々な条件でリストを生成できるリスト内包表記の使い方について実装しながらまとめてみた。

実務メモ 処理が複雑になる場合は通常の for 文に戻した方が可読性は高くなります。

ジェネレータ式

ジェネレータ式はpythonで効率的にデータを処理する方法の一つで
遅延評価を利用して要素を一つずつ生成する方法のこと。

Copy
# ディクショナリリスト
users = [
    {"user_id": "1", "name": "Tujimura", "age": 11},
    {"user_id": "2", "name": "mori", "age": 20},
]

# ジェネレータ式でジェネレータオブジェクト生成
user_names = (user["name"] for user in users)

# nextで遅延評価して値を取り出す
print(next(user_names)) # Tujimura
print(next(user_names)) # mori

• 遅延評価
• メモリ効率が良い
• 大量データの処理に適している

詳細記事：

【Python】データを効率的に処理するジェネレータ式の使い方

pythonでリストから特定の値を取得する際など使うジェネレータ式の使い方を調べたので忘備録として残す。

実務メモ

大量データ処理ではリスト化せず、イテレータのまま扱う方が安全

map / filter

Pythonの組み込み関数である高階関数としてmapとfilterを使うことができる。

Copy
iterator = filter(function, iterable)

• 戻り値としてイテレーターオブジェクト(iterator)を返却する
• 第1引数はフィルタリングするための関数を指定する
• 第2引数は反復可能オブジェクト(iterable)を指定する
• 遅延評価
• メモリ効率が良い
• 大量データの処理に適している
• 関数型スタイルで処理を記述できます。

詳細記事：

【Python】map, filterの仕組みと使いどころ

Pythonで実装時にリストの編集でよく使うことになるpythonの組み込みの高階関数のmapとfilterについて仕組みと使い方をまとめておく

実務メモ

Pythonでは内包表記の方が一般的に可読性が高いとされることが多い。

関数と引数

関数設計はコードの可読性と再利用性を左右する。
引数の種類や指定方法を理解しておくことで、呼び出し側の意図を明確にできる。
実務で迷いやすい引数の使い分けを中心に整理する。

引数の種類

Pythonでは引数が

• 位置引数
• キーワード引数
• デフォルト引数

3種類の引数を指定することが可能。

関数に対して、上記の「位置引数」か「キーワード引数 」の「位置引数・キーワード引数混在」どれで呼び出すかは 関数の呼び出し側で指定する。

詳細記事：

【Python】引数(位置引数、キーワード引数、デフォルト引数)の違いと使い分け

Python言語の関数の引数の「位置引数」、「キーワード引数」、「デフォルト引数」について使い方をまとめた

実務メモ

可読性向上のため、引数が3つ以上ある場合はキーワード指定を検討する
※全部キーワードでもよいくらい

import とパッケージ構造

モジュールの読み込み方法やパッケージ構造の理解は、プロジェクト全体の見通しに直結する。
import の使い分けや名前空間の扱いを整理し、保守性の高い構成を意識するようにする

import / from import

Pythonにおける関数やモジュールのimport方法
使い分けによって可読性や名前空間管理が変わる。

詳細記事：

【Python】importとfrom~importの使い方

Pythonのモジュールやモジュールの中の関数等に対してのimportやfrom~importの使い方について調べたので忘備録として残す。

実務メモ

from module import * は原則避けるべき。

package と module

Pythonにおけるpackage と moduleの概念についての記事
Pythonのディレクトリ構造理解は実装効率に直結する。

詳細記事：

【Python】packageとmoduleについて

Pythonの超基本的なことだが使う言語やフレームワークでモジュールとパッケージの 概念が変わったりするのでPythonにおけるモジュールとパッケージ覚えておくために整理した

実務メモ**

大規模開発ではパッケージ設計が可読性・テスト容易性に直結します。

例外処理

例外処理は単なる構文ではなく、設計判断の一部。
どの例外を捕捉するのか、どこで処理するのかによって、コードの安全性やデバッグ性が大きく変わる。
基本構文と実務上の注意点をあわせて整理する。

Pythonにおける例外処理方法について

Copy
def main():
    try:
        result = 10 / 0
        print("計算結果:", result)
    except ZeroDivisionError:
        print("0で割ることはできません。")

if __name__ == "__main__":
    main()

詳細記事：

【Python】Pythonの例外処理(Exception)の基本をまとめた

Pythonでスクリプトやアプリケーションを作るときの最低押さえておくべき例外処理の用語や基本的な使い方をまとめておく。

実務メモ

• except Exception: で握りつぶす設計は原則避け、例外を限定する方が安全。
• ログ出力せず握りつぶす設計は障害解析を困難にする。

デコレーター

デコレーターは関数の振る舞いを拡張するための構文。
フレームワークや共通処理の抽象化で頻繁に利用される。
構造を理解せずに使うと可読性を損なうため、仕組みを整理する

Pythonのデコレーターは既存の関数やメソッドをラップすることで
その振る舞いを拡張、または変更することができる機能のこと。

デコレーターを使うことで元の関数のソースを変更せずに
機能を追加したり、共通の処理をまとめたりできる。

Copy
def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("前処理")
        func()
        print("後処理")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("こんにちは！")

def main():
    say_hello()

if __name__ == "__main__":
    main()

# 実行結果
# 前処理
# こんにちは！
# 後処理

• 関数の振る舞いを拡張する仕組み。
• フレームワークやログ、認可処理などで頻出する。

詳細記事：

【Python】デコレーターの使い方と使いどころ

pythonの標準で使える便利機能であるデコレーターの使い方とつかいどころをまとめておく。

実務メモ

副作用のあるデコレーターは可読性を下げるため、用途を明確にする必要がある。

まとめ

本記事では、Python実装時に頻繁に使う基本構文を整理した

• 条件分岐・判定
• 反復処理・内包表記
• 関数と引数
• import構造
• 例外処理
• デコレーター

今後も追加予定です。