## Pythonはサーバーサイド向きの言語なのか

サーバーサイド開発では、WebサービスやWebアプリにおいて利用者に見えないサーバ側の処理を実装します。バックエンド開発とも呼ばれ、Web開発における重要な工程の1つです。

画面を担当するフロントサイドに対し、入力したデータの登録や決済など、サーバで動かすプログラムの処理は、サーバーサイドが担当します。

フロントサイド開発では、HTMLやCSS、JavaScriptなどのプログラミング言語が使われますが、サーバーサイドではPHPやJavaをはじめとした様々な言語が使われます。

**Pythonもサーバーサイド開発におすすめの言語で、実際に多くのWeb開発現場で使われています。**

## Pythonでの開発メリットを確認しよう

Pythonは書きやすく読みやすいシンプルな言語であることが特徴です。また、Web開発に適したフレームワークも豊富に存在し、プロジェクトの規模や用途に応じて使い分けることができます。

*Pythonをサーバーサイド開発で使うことを検討する場合、メリットや便利なフレームワークを知っておくことで、効率的で高品質な開発を行うことができます。*

この記事では、Pythonをサーバーサイド開発に活用したい方のために、他の言語との比較や、Pythonをサーバーサイド開発に使うメリット、便利なフレームワークについて解説していきます。

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## サーバーサイド開発で使われる言語とは

ここでは、サーバーサイド開発でよく使われるプログラミング言語を確認し、その中でもPythonはどのように活用されているか確認しましょう。また、サーバーサイドエンジニアの年収についても解説します。

### サーバーサイドでよく使われる言語

*サーバーサイドで使用される主要な言語として、PHPやJava、Rubyなどが挙げられます。*プロジェクトの規模や内容に応じて使用する言語が選ばれます。

PHPはWebアプリケーションやWebサイトの開発で幅広く採用されており、HTMLに組み込むことでWebページを動的に表示させることもできます。近年ではCMSでもよく活用されています。

Javaは大規模システムやAndroidアプリの開発に用いられ、世界中の多くの開発現場で使用されています。

RubyはWebアプリ開発言語で、「Ruby on Rails」と呼ばれるフレームワークが優れており、効率的な開発を実現できます。

サーバーサイド言語とは？種類や特徴、最近のトレンドも紹介

### Pythonによるサーバーサイド開発

Pythonも、シンプルなコードで可読性や保守性が高いこと、様々なWeb開発用フレームワークが存在することなどから、Webアプリケーション開発によく使用されます。

*また、機械学習やAIのライブラリも豊富で、AIを利用したWebアプリケーションを作りたい場合、Pythonを利用すれば比較的簡単に実装することができるでしょう。*

近年の社会におけるDX化の推進により、企業が持つ膨大な基幹システムデータを活用するWeb開発のニーズも高まっていることから、データ分析に強いPythonを使った大規模Web開発も行われています。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

### サーバサイドエンジニアの年収とは

サーバーサイド開発を行うプログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2024年3月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、プログラマーは一般平均年収よりも低めから、やや高めと幅があることが分かります。

*サーバーサイドエンジニアとして高い年収を目指すためには、データベースの高いスキルや、様々な開発現場で活躍できるように、よく使用されるフレームワークやライブラリの知識などが重要です。*

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## Pythonをサーバーサイドで使うメリットとは

ここでは、Pythonをサーバーサイド開発で使うメリットについて解説します。可読性や保守性が高いこと、シェアが大きく信頼性が高いこと、ライブラリやフレームワークが豊富なことが挙げられます。

### シンプルな文法で可読性や保守性が高い

Pythonは文法が比較的シンプルで、より少ないコードで記述できる言語です。インタプリタ型で実行速度が速いことも特徴です。書きやすく読みやすいコードで実装でき、習得しやすいため多くのプログラマーが使用している言語でもあります。

*そのため、PythonをWeb開発に使用することでコードの可読性が高くなり、作業効率性が向上することが期待できます。*

また、保守性の面でも修正が行いやすく、バグの発生を減らせるというメリットが得られます。

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

### シェアが大きく信頼性が高い

Pythonは世界的にも人気で高いシェアを誇っています。シェアが高い言語はそれだけ多くの開発現場で使用され、高い安定性や信頼性があると言えます。

*多くの企業でもPythonをWebシステムの構築に利用しており、サーバーサイド開発にPythonを選ぶのはリスクの少ない選択とも言えるでしょう。*

### 使えるライブラリやフレームワークが多い

Pythonがサーバーサイドで広く利用される理由として、豊富なライブラリやフレームワークによる開発効率の向上が挙げられます。

*Pythonには既存のコードの集まりであるライブラリや、開発の枠組みを提供するフレームワークが多数存在します。*これらを活用することで開発をスムーズに進めることができ、品質の向上も期待できます。

Pythonはデータ分析や機械学習で使えるライブラリが充実していますが、Web開発向けのフレームワークも多くあるため、開発の内容によって使い分けることが重要です。

Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介

Pythonフレームワークの概要からおすすめソフトウェアまで紹介

## Pythonのおすすめサーバーサイドフレームワーク

それでは、Pythonによるサーバーサイド開発で使用できるフレームワークにはどのようなものがあるのでしょうか。

ここでは、代表的なものとしてDjango、Flask、FastAPIを紹介します。また、Pythonのフレームワークを学んでWeb開発に役立てる方法についても説明します。

*Djangoは高機能なサーバーサイドWebフレームワークで、安全で保守性の高いWebサイトをスムーズに開発できるフレームワークです。*

例えばセキュリティ面では、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングなどの脆弱性に対する保護ができ、高い安全性を確保できます。

また、トラフィックの増加に合わせて柔軟にスケールできるスケーラビリティがあり、コードの保守性や再利用性も高いなどメリットが多いことから、幅広いWeb開発現場で使用されています。

【参考】：[Django ドキュメント](https://docs.djangoproject.com/ja/5.0/)

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

Flaskは、Pythonの軽量なWebアプリケーションフレームワークです。標準で提供している機能が必要最低限だけのものであることから、マイクロフレームワークと呼ばれることもあります。

*学習コストが低く、シンプルな操作によりプログラマーが使いやすいことが大きなメリットです。*また、機能が少なく軽いことから、処理も高速で快適に開発を行うことができます。

一方で、カスタマイズ性も高く、標準のシンプルな機能に自分で必要なライブラリを必要なだけ組み込んで、開発しやすい環境を整えることができます。

【参考】：[Welcome to Flask Flask Documentation (3.0.x](https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/)

Flaskとは何か？基本機能やDjangoとの違いについて解説

FastAPIは、Python 3.6以降を使用したアプリケーションプログラミングインターフェース（API）の構築に適したフレームワークです。

*高速かつ軽量で高速な動作や、OpenAPI標準に準拠したドキュメントを動的に生成できることが大きな特徴です。*

APIを開発する際に、スピードと品質を両立したい開発者に役立つフレームワークとして注目されています。

【参考】：[FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/ja/)

### Pythonのフレームワークスキルを活かすには

Pythonのフレームワークには、他にもStreamlit、Bottle、Tornado、TensorFlowなどの様々な種類があります。それぞれに異なる特徴があり、開発の規模や目的に合ったフレームワークが使われます。

*そのため、多くのフレームワークを経験して幅広く使えるようになれば、サーバーサイドエンジニアとして多くの現場で活躍することができます。*スキルを活用してキャリアアップできる企業への転職を考えても良いでしょう。

TensorFlowとは？特徴やできることをわかりやすく解説！

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## Pythonを習得してサーバーサイド開発に活かそう

ここまでの説明で、Pythonはシンプルな文法で可読性が高く、豊富なライブラリやフレームワークを備えているため、サーバーサイド開発に適した言語であることが分かりました。

機械学習やデータ分析にも強いことから、DX時代に求められる高度なWeb開発にも対応できるでしょう。*高いPythonのスキルを持つエンジニアの方は、今後のキャリアアップを視野に入れ、そのスキルを活かせる企業に転職を検討するのも良い選択です。*

しかし、1人で転職活動を行う場合、求人情報を確認して企業の情報を集めるところから自分で行わなければならず、労力と時間がかかります。面接の準備や書類作成も大変なものです。

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Pythonは、AI開発やデータ分析だけでなくサーバーサイドの実装にも適しており、Web開発の現場で広く活用されています。この記事では、Pythonをサーバーサイドで活用したい方のために、特徴や利点、サーバーサイドでの使用例、フレームワークについて解説します。

Pythonはサーバーサイド開発に適しており、多くのWeb開発現場で使われている

Pythonによるサーバーサイド開発のメリットには、シンプルな文法で可読性や保守性が高いことや、シェアが大きく信頼性が高いことが挙げられる

PythonにはWeb開発に適したフレームワークも豊富に存在し、開発の効率化に役立てられる

Pythonはサーバーサイド向き？メリットやおすすめフレームワーク3選を紹介

## Pythonのコメントアウトの方法とは？

*Pythonは多くの役立つライブラリが提供されており、効率的にソフトウェア開発を行うことができます。*ソフトウェア開発によってソフトウェア資産が増えてくると、コードの維持に注釈付けなどコメントを追加することも増えてくるでしょう。

ここでは、Pythonのコメントアウトの方法を学んでいきます。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Python Docs: 字句解析](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html)

### そもそもコメントアウトとは

*コメントアウトとは、ソフトウェアが構文上無視できるコメント機能を用いてコードの用法などの注釈を加えるものです。*デバッグコードの実行や解除など、テストコードなどを入れ込んでコメントアウトにより無効化しておくなどの使い方が可能です。

*Pythonの規約では、”#”で始まる行をコメントと判断します。*シェルスクリプトなどと同じ使い方ができます。行頭やプログラムコードの右側に”#”から始まる文字をコメントとして記載します。

具体的には以下のような使い方ができます。

```
# コメント行です
print('Hello World!') #この部分もコメントです```

使い方は簡単ですので、あまり気にせずに使っている方も多いのではないでしょうか。

【参考】：[Python Docs: 字句解析 コメント](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html#comments)

### エンコード宣言によるコメントの特別な使い方

*Pythonでは、文字コードのエンコーディングを指定するために1行目か2行目のコメント行に特別な意味を持たせています。*

”# -\*\- coding: <encoding-name> -\*\-”のような書式で表されます。デフォルトではUTF-8が設定されていますが、エンコード宣言では次のように簡略化して表すことができます。

なお、”# -\*\- coding: <encoding-name> -\*\-”の書式はGNU Emqacsで編集する際に認識する書式を表します。上記の他にVimの用法も定義されています。エンコード宣言を使う機会は少ないと思いますが、知識として理解しておきましょう。

【参考】：[Python Docs: 字句解析 エンコード宣言](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html#encoding-declarations)

Vimとは？何ができるかや各モードの違い・使い分け方を解説

## Pythonでまとめてコメントアウトするには

*プログラム開発が進んでくると、コメントアウトもまとめて行う必要が出てきます。*あるタイミングでコードを整理するなど、一括コメントアウトできると作業効率が上がります。ここでは、一括コメントアウトの仕方を学んでいきます。

### Pythonの複数行のコメントアウト機能は？

*Pythonでは、単一行のコメント機能を主に使用します。*複数行のコメントアウトについては、文字列で表すと実行に影響を与えないことから、シングルクォーテーションを3つ、あるいはダブルクォーテーションを3つ用いるとコード実行に影響を与えないブロックコメント文字列として解釈されます。

次の例は、1〜10の値を足す計算です。最後の合計値を求める際に途中経過をprint()などで表示されることが多いはずです。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    print(i)            # デバッグ用
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

この場合の”print(i)”はデバッグ用なので、最終的なコードのテストが完了したら不要な出力となるはずです。そこで、次のように3重のクォーテーションで前後を囲むことでコメントアウトすることができます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    """
    print(i)            # デバッグ用
    """
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

用いるクォーテーションは、シングルでもダブルでも構いません。上のサンプルコードは、次のように記述することもできます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    ’’’
    print(i)            # デバッグ用
    ’’’
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

ただし、インデント位置に注意する必要があります。各行のインデント位置でコードが解釈されるため、Pythonで定めるインデント位置がズレるとエラーとなります。1度行頭に開始位置をそろえてまとめてインデントするなども有効です。

「複数行のコメントアウトができない」と慌てずにインデント位置を最初に確認しましょう。

また、一連の処理全体をコメントアウトする場合は、次のように全体を3重のクオーテーションで囲みます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
"""
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    print(i)            # デバッグ用
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)
"""```

ここでは詳しく紹介しませんが、この文字列の扱いを利用して、関数やクラス定義などの説明文をドキュメンテーション文字列（docstring）として表したり、help()関数で表示させたりすることもできます。

【参考】：[Python Docs:ドキュメンテーション文字列](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/controlflow.html#documentation-strings)

## コードエディタを使ってまとめてコメントアウトするには

*Pythonは、先頭に”#”をつける単一行のコメント、あるいは3つのクォーテーションで囲む複数行のブロックコメントを用いてコメントアウトを行います。*

実際のコード開発時にはコードエディタを使用する方が多いと思いますが、ここではコードエディタのショートカットキーでまとめてコメントアウトする方法を学んでいきます。

### VSCodeの一括コメントアウトの使い方

*VSCode（Visual Studio Code）は、豊富なショートカットキーを搭載しており、開発生産性が高いプログラムエディタです。*Pythonのプログラム開発でもショートカットキーが利用できます。

具体的にはWindowsの場合、コード編集時に範囲指定を行い「Ctrl」＋「/」をキー入力すると、単一行のコメントアウトを一括して行うことができます。 

VSCodeではさらに、範囲指定を行って「Shift」＋「Alt」＋「A」をキー入力すると、シングルクォーテーション3つのブロックコメントに使用することができます。macOSやLinuxでもショートカットキーに対応しますので、詳しくは以下リンク先のショートカット一覧をご確認ください。

【参考】：[Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)
【参考】：[Visual Studio Code: Keyboard shortcuts for Windows](https://code.visualstudio.com/shortcuts/keyboard-shortcuts-windows.pdf)
【参考】：[Visual Studio Code: Keyboard shortcuts for macOS](https://code.visualstudio.com/shortcuts/keyboard-shortcuts-macos.pdf)
【参考】：[Visual Studio Code: Keyboard shortcuts for Linux](https://code.visualstudio.com/shortcuts/keyboard-shortcuts-linux.pdf)

VSCodeとは？定番のコードエディタを他のエディタと比較して解説

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### 他のIDEやコードエディタのショートカットキーは？

*他のPython開発ツールでもコメントアウト機能が実装されています。*例えばJupyter notebookは、VSCodeと同様に「Ctrl」＋「/」で単一行のコメントアウトをショートカットキーで実装しています。残念ながら複数行のブロックコメント機能はショートカットキーに実装されていません。

PythonのIDLEにもコメントアウトのショートカットキーに割り当てられていますが、「Alt」＋「3」と「Alt」＋「4」でコメント化と非コメント化を切り替えるため、使いやすいとは言えません。詳しくは、使用中のエディタあるいはIDEのショートカットキーの割当を確認しましょう。

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

## Pythonはコードエディタでまとめてコメントアウトが手軽

Pythonは公開ライブラリも多く、簡単にソフトウェア開発を行うことができるため、人気があります。その都度ソフトウェアの改良を行っていくと、変更箇所も見にくくなりデバッグも大変です。

手持ちのソフトウェア資産を、1度見直して注釈を加えるなどをすると良いでしょう。**コードエディタでまとめてコメントアウトすると、コーディングルールの統一などにも有効でおすすめです。**

Pythonに最適のテキストエディタとは？おすすめのエディタ5選を紹介！

Pythonは、初心者でも簡単に始めることが可能で人気があります。多くの公開ライブラリがあり、開発生産性が高い特徴があります。ここでは、ソフトウェア資産を維持するためのコメントアウトについて、実際の規約や使い方について解説していきます。

Pythonの規約では、”#”で始まる行をコメントと判断します

クォーテーションを3つ用いると、ブロックコメント文字列として解釈されます

コードエディタでは、コメントアウトをショートカットキーを使って効率的に入力できます

Pythonでまとめてコメントアウトするには？やり方を解説

## Pythonで数値を四捨五入するには

*Pythonでは、数値計算に必要な組み込み関数も豊富に用意されています。*Pythonはデータ分析で活用されていることから、2進数の処理のみならず10進数の演算も得意です。ここでは、ちょっとした計算で用いる四捨五入について、Pythonの利用方法を学んでいきます。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

### 四捨五入の処理の基本的な考え方

*四捨五入は、数値計算の端数処理の方法の1つです。*ある基準となる桁数に対してその下の桁の値が5以上の場合は値を切り上げ、5未満の場合は切り捨てを行います。

コンピュータの計算では端数処理を「丸める」と言い、丸め方によっては誤差が累積されていくために、計算精度を維持するには有効桁数を維持しながら処理を進めるのが良いでしょう。

*Pythonで四捨五入を使うには、最初にround()関数を知っておくと良いでしょう。*round()では指定した桁数で値を丸めてくれます。なお、round()関数は、偶数への丸め方式（round to even）を採用しており、単純な四捨五入よりも望ましいとされている方式です。

拡張モジュールNumPyでも同様に考え方に基づきます。

【参考】：[Python Docs: round()](https://docs.python.org/ja/3/library/functions.html#round)
【参考】：[NumPy Docs: numpy.round()](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.round.html)

*round()関数は、指定した数値を小数点以下の指定桁数（小数点第1位、小数点第2位など）で丸めた値を返します。*第1引数は数値で、第2引数は桁指定を表します。第2引数を指定しない場合は、小数点を含まない整数を返します。使い方は次の通りです。

```
import math
parm=math.pi
print(parm,':',round(parm))
print(parm,':',round(parm,1))
print(parm,':',round(parm,2))
print(parm,':',round(parm,3))
print(parm,':',round(parm,4))```

```
3.141592653589793 : 3
3.141592653589793 : 3.1
3.141592653589793 : 3.14
3.141592653589793 : 3.142
3.141592653589793 : 3.1416```

第2引数が負の値の場合は、整数の桁数（10の位、100の位など）と解釈して値を丸めます。

```
parm=123456789
print(parm,':',round(parm))
print(parm,':',round(parm,-1))
print(parm,':',round(parm,-2))
print(parm,':',round(parm,-3))
print(parm,':',round(parm,-4))
print(parm,':',round(parm,-5))
print(parm,':',round(parm,-6))
print(parm,':',round(parm,-7))```

```
123456789 : 123456789
123456789 : 123456790
123456789 : 123456800
123456789 : 123457000
123456789 : 123460000
123456789 : 123500000
123456789 : 123000000
123456789 : 120000000```

### round()関数の動作を理解する

*round()関数は、偶数丸めによって処理を行います。*丸める値が5を超える場合は切り上げを行い、5より小さい場合は切り捨てとなります。ちょうど5となる場合は、結果が偶数となるように丸められます。次のコードの結果を見てみましょう。

```
print(round(0.5))
print(round(1.5))
print(round(2.5))
print(round(3.5))
print(round(4.5))
print(round(5.5))
print(round(6.5))
print(round(7.5))
print(round(8.5))
print(round(9.5))```

実行結果は、次のように偶数となるように丸め処理が行われます。学校で学んだ四捨五入とは異なる点を理解しておきましょう。

*round()関数を小数点以下で丸める際は、注意点があります。*round()の計算では、小数点以下の桁数が少し増えただけで近似値はピッタリ5として丸められない場合が出てきます。その場合は、5を超える値は切り上げ、5を下回るものは切り捨てとなります。

次の例を見てみましょう。先の例に似ていますが1桁だけ小数点以下を増やしただけです。

```
print(round(0.95,1))
print(round(1.05,1))
print(round(1.15,1))
print(round(1.25,1))
print(round(1.35,1))
print(round(1.45,1))
print(round(1.55,1))
print(round(1.65,1))
print(round(1.75,1))
print(round(1.85,1))
print(round(1.95,1))
print(round(2.05,1))```

実行結果はすべてが偶数に丸められておらず、近似による5を下回る切り捨てや、5を上回る切り上げが発生したことが分かります。

```
0.9
1.1
1.1
1.2
1.4
1.4
1.6
1.6
1.8
1.9
1.9
2.0```

これはピッタリ5の場合の時だけが偶数丸め処理を行うため、浮動小数点の近似値として近い値でもピッタリ5であると判断されない場合があることを意味します。小数点以下で四捨五入を行う場合は、偶数丸めが行われない場合があることを理解しておきましょう。

【参考】：[Python Docs: 浮動小数点演算、その問題と制限](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/floatingpoint.html)

*round()関数で解説したように、四捨五入の丸め処理は浮動小数点の近似値に基づいて処理を行っていたため、結果に食い違いが生じることがありました。*

Pythonでは10進固定小数点と10進浮動小数点の演算を正確に行うために、Decimalライブラリを提供しています。Decimalライブラリを使用することで、より正確な演算を行うことができます。

*Decimalモジュールとは、10進数で正確な演算を行うためのライブラリを指します。*小数点以下の数値は、2進数で近似的に表しているため1/2は0.5、1/4は0.25と正確ですが、0.05や0.025となると四則演算などに近似上の違いが生じてしまいます。

Decimalモジュールは10進演算を正確に行うことが可能で、四捨五入なども行うことができます。

【参考】：[Python Docs: 十進固定及び浮動小数点数の算術演算](https://docs.python.org/ja/3/library/decimal.html)

*Decimalモジュールを使うには、”from decimal import ＊” でモジュールをインポートします。*インスタンスには整数や文字列、浮動小数点数・タプルなどを指定することができます。今回は四捨五入の丸め処理を行うために、quantize()で値を丸めていきます。quanitize()は自作の四捨五入に活用できます。

【参考】：[Python Docs: 十進固定及び浮動小数点数の算術演算](https://docs.python.org/ja/3/library/decimal.html)
【参考】：[Python Docs: Decimal.quantize](https://docs.python.org/ja/3/library/decimal.html#decimal.Decimal.quantize)

Pythonのインスタンスとクラスに挑戦！利用方法を詳しく解説

### Decimalモジュールを使ってみる

*「round()関数の注意点」で解説した小数点以下の丸め処理の注意点がDecimalモジュールで解消しているか確認していきます。*round()関数の場合は、偶数丸めが機能しない場合がありました。

ここでは、Decimalモジュールで10進数を文字列で与えます。丸め処理はquantize()を用いて、ROUND\_HALF\_EVENを指定し、偶数丸めを行います。

```
from decimal import *
print(Decimal(str(0.95)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.05)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.15)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.25)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.35)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.45)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.55)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.65)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.75)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.85)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(1.95)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))
print(Decimal(str(2.05)).quantize(Decimal('0.1'), ROUND_HALF_EVEN))```

実行結果は次の通りで、偶数丸めが正常に行われたことが分かります。

```
1.0
1.0
1.2
1.2
1.4
1.4
1.6
1.6
1.8
1.8
2.0
2.0```

なお、最初のDecimal()モジュールの引数はstr(0.95)などと文字列で値を渡しています。ここでstr()ではなく浮動小数点で引数を渡した場合は、同様の近似値として処理されるため、round()関数と同じ実行結果となります。

## Pythonは四捨五入などにも活用可能

Pythonは、ビッグデータ分析など科学技術計算に強みを持っています。10進数演算においても、丸め処理を用途に応じて選択することができるなど多様な使い方が可能です。

**数値計算の精度を保ちながら効率的な計算ができるよう、このような端数の丸め処理などについても深い知識を得られるように学ぶことをおすすめします。**

Pythonは数値計算を得意としており、四捨五入などにも対応します。簡単に使用するには、round()関数を用いますが、注意点があります。Pythonは10進数演算も得意としており、多様な使い方も可能です。ここでは、四捨五入の使い方や注意点について学んでいきます。

Pythonで四捨五入を行うには、round()関数などを用います

小数点以下の丸め処理ではround()関数は注意点があります

Decimalモジュールを用いると、正確に四捨五入を行うことができます

Pythonで数値を四捨五入するには？用法や注意点を解説

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Pythonとは、機械学習など最先端の分野でも使われている人気の高いプログラミング言語です。*Pythonには、既存のコードを流用して開発効率を高める機能が備わっている「モジュール」があります。*

Pythonは他のプログラミング言語と比べて様々な分野に利用できる豊富なモジュールと、それらをまとめたパッケージやライブラリが存在するため、他の言語と比べても高度な開発をよりスピーディーに行いやすい点が魅力です。

### Pythonのモジュールを活用するには

モジュールはimport文を使って簡単に呼び出すことができますが、*効果的にモジュールを利用するためには、どのようなモジュールが存在するのか、それを使って何ができるのかをある程度理解しておく必要があります。*

ただし、Pythonのモジュール数はあまりにも膨大であり、それらすべてを1つずつ理解しようとするのは大変です。

ここでは、標準モジュール・外部モジュールからそれぞれ特に利用頻度の高い便利なモジュールを厳選して、一覧表示で紹介します。

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

## Pythonの便利な標準モジュール一覧

Pythonの標準モジュールは、Pythonにプリインストールされており、インストールなどの特別な作業なしに利用できます。

**標準モジュールにはどのような用途にも利用できる基本的で汎用的な機能を備えているものが多いため、Pythonを学び始めた段階でも、専門的で高度なプログラムを開発したい場合でも活躍します。**

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