## ChatGPTを活用すればプログラミングの学習も可能

ChatGPTは、OpenAIからリリースされている会話形式の言語モデルです。ChatGPTは、ユーザーの質問やチャットに対して、まるで人間と話しているような自然な文章で回答をしてくれます。

そんな特徴を持つChatGPTですが、プログラミングの知識も持っており、プログラミング学習にも役立てることができます。**本記事では、ChatGPTを活用したプログラミングの学習方法や使い方の例を、図を用いながら詳しく解説します。**

プログラミングを仕事や勉強で使っている人や、これから学習を始めたい人は、是非参考にしてください。

【参考】：[ChatGPT 公式](https://openai.com/blog/chatgpt)

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## プログラミングの学習に役立つChatGPTの使い方

プログラミングの学習と一言でいえど、具体的にどんなことができるのか気になるかと思います。

実は、**OpenAIのサイトからChatGPTの使用例のページを確認すると、プログラミングに役立ちそうな使用例を見ることができます。**

例えば、簡単なSQLのクエリの生成や、コードの説明やプログラミング言語同士の翻訳などができます。その他にも、プログラミングの学習をする上で役に立つ機能が沢山あります。

ここからはプログラミング学習に役立つChatGPTの使い方をいくつかご紹介します。実際に使用した例も、図解で紹介していますので是非参考にしてください。

【参考】：[OpenAI ChatGPTの使用例](https://platform.openai.com/examples)

ChatGPTの使い方とは？実際に使用するまでの流れを解説！

### 言語の特徴や概要を学習する

プログラミング言語を初めて学習する時に、言語を開発している団体などの公式サイトからドキュメントを読むことがあると思います。しかし、ドキュメントは量が膨大だったり、英語で記述されている場合があったりするので、非常に読みにくいといった課題があります。

そこで、ChatGPTの出番です。*ChatGPTで学習したい言語の特徴や概要を説明してもらえば、分かりやすい日本語でその言語の概要などを理解できます。*

例えば、下図はPythonの言語について説明を求めた例です。ChatGPTは、自然な文章で回答をすぐに作成してくれました。このように、言語に関する基礎知識を理解したい時には、ChatGPTで質問してみてはいかがでしょうか。

~~【図】：ChatGPTでPythonの特徴について説明を求めた結果~~

【参考】：[ChatGPTの使用例 Q&A](https://platform.openai.com/examples/default-qa)

ChatGPTの活用方法！エンジニアの業務に活かせるか利用してみた

### サンプルコードを記述してもらう

*ChatGPTでは、サンプルコードを記述してもらうことも可能です。*本記事では実際にChatGPTにサンプルコードを記述してもらいました。

まずは、下図のように「JavaScriptで簡単なサンプルコードを記述してください。」とChatGPTに指示をしてみます。すると、その指示に沿ったサンプルコードを提供してくれました。

~~【図】：ChatGPTにサンプルコードを記述してもらう~~

簡単なプログラムを読んで学習を進めたいときは、このようにChatGPTを活用してみましょう。また、さらに複雑なコードを記述してもらいたい場合には、より具体的に指示を出すとコードを記述してくれるでしょう。

### コードの内容を解説してもらう

プログラミング言語は、その言語ごとに独特の文法や関数、書き方のルールなどがあります。そのため、初めてプログラミング言語を学習する際は、いきなりコードを見ても理解するのに時間がかかりがちです。

*通常であれば、ドキュメントを参照したり参考書から調べたりしながら意味合いを調べますが、ChatGPTを利用すればコードの内容を瞬時に解析して解説してくれます。*

ChatGPTを利用して大まかにコードの意味合いを理解してから、本やドキュメントで知識を補完していくとスムーズに学習を進めることができます。

本記事では、例としてChatGPTにコードの解説をしてもらいました。下図のように、コードの解説を促すと、ChatGPTは即座にコードの解説をしてくれます。

~~【図】：JavaScriptのコードの解説を求めた結果~~

このように、上手にChatGPTを利用することで、より効率的にプログラミング言語の学習ができるでしょう。

【参考】：[ChatGPTの使用例 コードの説明](https://platform.openai.com/examples/default-explain-code)

### 自作したコードの修正をしてもらう

自分でコードを作成した場合、文法のミスなどによって思い通りにコードが動かないことがあります。*本来であれば、デバッグをしながらバグやエラーの箇所を特定して修正をしていきますが、このような時もChatGPTを利用すれば効率的に作業ができます。*

ChatGPTのサイトの使用例のページを見ると、PythonのコードをChatGPTに記載し、バグの修正を行っています。下図のように、バグを見つけて修正するように指示を出すと、修正されたコードが返ってきます。

~~【図】：ChatGPTのサイトの使用例 Python のバグ修正を指示~~

ご自身の環境で動作確認やコードの確認をする必要はありますが、学習中に上手くいかなくて困っている時は、ChatGPTを活用してみましょう。

【参考】：[ChatGPTの使用例 Python のバグ修正ツール](https://platform.openai.com/examples/default-fix-python-bugs)

*ChatGPTを利用すれば、自然言語をSQLのクエリに変換することも可能です。*指示を正確に出す必要がありますが、条件を正しく提示すればSQLが返ってきますので、非常に便利です。

下図は、ChatGPTで日本語をSQLのクエリに変換している例です。下図のように、テーブルの情報と条件を与えると、クエリに変換されます。

~~【図】：ChatGPTで日本語をSQLのクエリに変換した例~~

【参考】：[ChatGPTの使用例 SQLへの変換](https://platform.openai.com/examples/default-sql-translate)

SQLの入門編：初心者から経験者まで役立つSQL情報を掲載！

### プログラミング言語を別の言語に翻訳する

すでに何かしらのプログラミング言語を学習している人が、さらに新しい言語を学習したい場合にもChatGPTが役に立ちます。

例えば、JavaScriptからPythonに変換したい場合、JavaScriptのコードをChatGPTに入力します。この*コードをPythonへ変換することを併せて指示すれば、Pythonのコードに変換してくれます。*

新しい言語の習得においてコードの書き方を学習したいときや、言語の特徴を知りたいときに役に立つでしょう。

【参考】：[ChatGPTの使用例 JavaScriptからPythonへ](https://platform.openai.com/examples/default-js-to-py)

ChatGPTの面白い使い方15選！ビジネスや遊び相手になる事例

## ChatGPTをプログラミングに活用するためのコツ

以上のように、ChatGPTを使えばプログラミングの知識補完のみならず、プログラム生成やコードの修正を効率的に行うことができます。ただし、**正確な回答を導き出すためには、わかりやすいプロンプトになるよう、指示や質問の仕方を工夫する必要があります。**

ChatGPTをプログラミングに活用する際に意識したいポイントを解説しますので、これをもとにChatGPTとのやり取りに慣れていきましょう。

プロンプトを入力する際は、ChatGPTが理解しやすいように簡潔で具体的な内容にする必要があります。*曖昧な表現や冗長な表現、抽象的な表現は、誤った回答や希望しない回答を導き出す原因になります。*

使用するプログラミング言語を指定したり、具体的に何をどうして欲しいのか明確に示したりすることが大切です。また、丁寧で具体的な表現は心がけつつも、文章は長くなりすぎないように端的で短い文章を意識しましょう。

*一度のプロンプトで多くの情報を盛り込んでしまうと、ChatGPTが指示を上手く理解してくれない可能性が高まります。*そのため、ChatGPTにやって欲しいことをいくつかのフェーズに分けたり、大まかなタスクを達成してから細部を詰めていったりすることをおすすめします。

例えば、ChatGPTが生成したコードの一部に誤りがあった場合、その後に続くすべてのコードにおいて見直しが必要になることもあります。一度に多くのコードを生成してもらおうとすると、こうした問題が生じた際に修正が大変になります。段階的に少しずつ組み立てていった方が、確実で効率的です。

ChatGPTでは過去のやり取りを踏まえて回答を導き出すことも可能です。簡単な短いやり取りを段階的に繰り返して認識のずれやミスを防ぐことが、ChatGPTを扱うコツです。

より複雑な作業を指示する場合は、関連する情報も一緒に提供してあげると回答の精度を高めることができます。

コード生成を指示する場合は、使用しているプログラミングツールや開発環境、使用したいライブラリ、前提条件、さらに具体例や参照したいデータなどを必要に応じて提示すると良いでしょう。

なお、関連情報を添付する際は*プロンプトの簡潔さ・明確さを保つために、指示文とは別に箇条書きで記載するといった工夫が必要です。*また、「他に必要な情報があれば聞いてください」といった一文を添えることで、ChatGPT側からの情報提供のリクエストを受け付けることもできます。

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プログラミングを学習するうえで非常に便利なChatGPTですが、いくつか注意しなくてはならないこともあります。なぜなら、**ChatGPTはインターネットの情報から学習を重ねた言語モデルのため、必ずしもその情報が正しいとは限らないからです。**

その他にも、ChatGPTを利用するうえで気を付けるべきことがあります。ここからは、ChatGPTをプログラミングの学習に取り入れる上での注意点をご紹介します。

プログラミングの学習にとどまらず、非常に重要なことですので、こちらも是非参考にしてください。

### ChatGPTの情報が正しいか必ず確認する

先程も少し触れましたが、ChatGPTはインターネットから学習して回答を作成しています。そのため、必ず正確な情報を提供してくれるとは限りません。

また、*最新の情報を提供している保証もありませんので、プログラミングの学習に活用する場合は、必ずその情報が正しいかどうか確認して下さい。*

ChatGPTは補助的な意味合いで使用し、学習した知識が正しいかどうか確かめる時は、公式のドキュメントや参考書で確認する、といった方法をおすすめします。

### コードを書く練習も併せて行う

プログラマーを目指している場合や、自分でアプリケーションを作りたい人は、自分でコードを書く練習もしましょう。

ChatGPTにコードを作成してもらうだけでは、文法の理解などはできても自分で一からコードを書く力はなかなか身に付きません。*コードの記述もある程度練習して、そのプログラミング言語になれる時間も確保しましょう。*

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## ChatGPTを上手に活用してプログラミング学習をしよう

ChatGPTは、プログラミング学習に非常に役立つことがお分かりいただけたかと思います。**SQLを記述してもらったり、コードを解析してもらうことで、プログラミングの学習をより効率的に行うことができます。**

しかし、その一方で情報の正確さなどは自分で必ず確かめる必要があります。特にプログラミング言語はバージョンアップなどの事情で、関数やルールが変更する可能性があります。

プログラミングの学習をする際には、必ずChatGPTの知識が正しいかなどをチェックするようにしましょう。

ChatGPTを上手に活用すれば、プログラミングの学習をしたことがない人でも、より簡単に学習を進めることができます。これからプログラミングを学習してみたいと考えている人は、是非ChatGPTも併せて活用してみてください。

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ChatGPTは、会話形式の言語モデルとして知られていますが、プログラミング学習にも役立てることができます。本記事では、ChatGPTを用いたプログラミングの学習方法を紹介します。これからプログラミングの学習をしたいと考えている方は、是非参考にしてください

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**Pythonは、文字列を検索するための演算子や関数など検索機能を用意しています。**汎用プログラミング言語として数値演算に強みを持ちますが、文字列でも多くの事を簡単に実装することができます。

ここでは、手軽に使える比較演算子や文字列のメソッド、正規表現操作などについて学んでいきます。

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### Pythonの比較演算子「in」の使い方

*比較演算子「in」は、リスト・タプル・集合・凍結集合・辞書などの要素に含まれているか、TrueあるいはFalseで結果を返します。*ここでは、任意の文字列に対して指定する文字列を含むか「in」で結果を得られます。条件分岐などの判定に結果を用いることができます。

次の例は、文字列 ”Hello World!”に対して、”World”、”Japan”、”Hello”および”World”が含まれるか結果を表示するサンプルコードです。

```
str='Hello World!'
print('Strings pattern: World =','World' in str)
print('Strings pattern: Japan =', 'Japan' in str)
print('Strings pattern: Hello World =','Hello' in str and 'World' in str)```

```
Strings pattern: World = True
Strings pattern: Japan = False
Strings pattern: Hello World = True```

【参考】：[Python Docs: 比較](https://docs.python.org/ja/3/reference/expressions.html#comparisons)
【参考】：[Python Docs: 所属検査演算](https://docs.python.org/ja/3/reference/expressions.html#membership-test-operations)

### Pythonの比較演算子「not in」の使い方

*比較演算子「not in」は、「in」の論理値を反転したものです。*TrueとFalseが反転します。次の例は、比較演算子「in」で使用したコードを使用し、さらに”Hi”および”Japan”が含まれていないかどうかを追加したものです。条件分岐で除外するための判定を行います。

```
str='Hello World!'
print('Strings pattern: World =','World' not in str)
print('Strings pattern: Japan =', 'Japan' not in str)
print('Strings pattern: Hello World =','Hello' not in str and 'World' not in str)
print('Strings pattern: Hi Japan =','Hi' not in str and 'Japan' not in str)```

実行結果は、以下の通りです。

```
Strings pattern: World = False
Strings pattern: Japan = True
Strings pattern: Hello World = False
Strings pattern: Hi Japan = True```

## Pythonの文字列メソッドを用いて文字列を検索する

*Pythonでは、文字列を検索するメソッドをいくつか用意しています。*「in」や「not in」比較演算子で不足する部分は、メソッドを用いて実装することができます。ここでは、count()やfind()、rfind()の使い方を学んでいきます。

【参考】：[Python Docs: 文字列メソッド](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#string-methods)

### 文字列の出現回数をカウントする

*count()メソッドは、指定した文字列がいくつ含まれているか個数をカウントします。*該当がない場合は、”0”が戻ります。個数を数える目的の他に検索機能としても利用することができます。使い方は、次の通りです。

```
str='Hello World of the World!'
print('count of World =', str.count('World'))
print('count of Japan =', str.count('Japan'))```

```
count of World = 2
count of Japan = 0```

【参考】：[Python Docs: ](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#str.count)

*find()メソッドは、指定した部分文字列が存在する場合に最初に現れたインデックス値（最小インデックス）を返します。*指定した文字列が存在しない場合は -1を返します。比較するために、文字列中に”World”という単語を2回入れてみました。

```
str='Hello World of the World!'
print('Index of World =', str.find('World'))
print('Index of Japan =', str.find('Japan'))
print('Index of Hello World =', str.find('Hello World'))```

実行結果は以下の通りです。”World”の検索結果には最初のインデックス番号が戻っています。文字列が存在しない”Japan”の場合は -1が返ります。

```
Index of World = 6
Index of Japan = -1
Index of Hello World = 0```

【参考】：[Python Docs: str.find](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#str.find)

*rfind()メソッドは、指定した部分文字列が存在する場合に最後に現れたインデックス値（最大インデックス）を返します。*指定した文字列が存在しない場合は -1を返します。ここでは比較のために、文字列中に”World”という単語を2回入れています。

```
str='Hello World of the World!'
print('Index of World =', str.rfind('World'))
print('Index of Japan =', str.rfind('Japan'))
print('Index of Hello World =', str.rfind('Hello World'))```

実行結果は以下の通りです。”World”の検索結果は最後のインデックス番号の値が戻ったことが分かります。

```
Index of World = 19
Index of Japan = -1
Index of Hello World = 0```

【参考】：[Python Docs: str.rfind](https://docs.python.org/ja/3/library/stdtypes.html#str.rfind)

## Pythonの正規表現操作を用いて文字列を検索する

これまでに、文字列の検索を学んできました。検索する文字列がある条件に従うものすべてを抽出するなどの場合には、正規表現が有効です。*正規表現によって、類似する文字列を検索したり、誤りを見つけたりなどが可能になります。*

ここでは、re.search()関数とre.findall()関数について解説していきます。

【参考】：[Python Docs: 正規表現操作](https://docs.python.org/ja/3/library/re.html#module-re)

*re.search()関数は、正規表現のパターンを用いて文字列全体を検索します。*正規表現のメリットは、文字列がすべて特定できていない場合も検索できることです。

次の例は、”W”で始まり、”d”で終わる文字列を検索する例です。正規表現が使えない場合は、”World”などと特定して検索を行っていましたが、あいまい検索として文字数の指定も柔軟に行えます。

例えば3文字以上の”W”で始まり、”d”で終わる文字列は”W.*d”、5文字の”W”で始まり、”d”で終わる文字列は”W...d”などのように指定します。

```
import re
 
str='Hello World of the World!'
print('Results of World =', re.search('W.*d',str))
print('Results of World =', re.search('W...d',str))```

```
Results of World = <re.Match object; span=(6, 24), match='World of the World'>
Results of World = <re.Match object; span=(6, 11), match='World'>```

【参考】：[Python Docs: re.search()](https://docs.python.org/ja/3/library/re.html#re.search)

*re.findall()関数は、すべての該当文字列を検索し、文字列を戻します。*re.search()関数ではオブジェクト情報を表示することができますが、re.findall()関数ではパターンマッチした文字列情報のみが戻ります。

```
import re
 
str='Hello World of the World!'
print('Results of World =', re.findall('W.*d',str))
print('Results of World =', re.findall('W...d',str))```

```
Results of World = ['World of the World']
Results of World = ['World', 'World']```

【参考】：[Python Docs: re.findall()](https://docs.python.org/ja/3/library/re.html#re.findall)

## Pythonの検索機能は十分に活用できます

Pythonは、検索機能として文字列を扱うことが簡単にできます。標準機能でシンプルな検索エンジンなども実装することができます。ベースとなる文字列のメソッドや正規表現操作を組み合わせて、あいまい検索などにも対応できます。

**この機会に、Pythonの検索機能の基本をマスターして色々な用途に活用しましょう。**

Pythonは科学技術演算を得意としており、ビッグデータ解析などに広く用いられています。さらに文字列検索の演算子やメソッドなどもあり、多岐に渡って利用することができます。ここでは、Pythonの文字列検索の使い方を種類別に解説していきます。

Pythonは、文字列を検索するための演算子やメソッド・関数などを用意しています

正規表現が理解できると、あいまい検索にも対応できます

点在するテキストデータを集計したり分析したりなど、Pythonの活用の幅が広がります

Pythonで文字列を検索する方法を種類別に分かりやすく解説！

## 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/)

### 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)

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### 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によるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

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

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## プログラミングで用いる変数とは

プログラミング言語を学ぶ際に、最初に構文として変数が登場します。**変数とは、「宣言」「代入」「参照」の3つの操作から成り立つデータの格納領域ですが、プログラミング言語ごとに仕様が規定されており、実装が異なります。**

この変数の知識は慣れればプログラミングで利用できますが、より深く学ぶことで、プログラマー能力が培われていきます。

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## 変数はデータの格納領域を指すもの

プログラミングで用いる変数は、プログラムでアクセスする格納領域です。変数の役割はいくつかありますが、代表的なものとして次の3つが挙げられます。

*1つ目は、繰り返し利用できることです。*処理毎に別の格納領域にデータを保存したり、再度使用したりするのは不便です。そのため、関数での受け渡しやコード中のそれぞれの処理部分の結果を変数に代入することで、値を相互に利用することができ、効率的に処理を行うことができます。

*2つ目は、可読性が高まることです。*変数には名前付けがされており、名称のルール化により何のデータが入っているかが一目でわかります。そのため、複数のプログラマーが作業を分担する際にも戸惑うことなく作業することができます。

*3つ目は、保守性が高まることです。*可読性が高いソースコードでメンテナンス性が高まるほか、デバッグ時には、所定の変数に注力して値をトレースするなど、デバッグや保全性の向上が期待できます。

この知識は自身の能力開発の他、ステップアップとして多方面に役立てることができるはずです。その能力を正しくアピールすることで、自身の能力を正しく証明することができるでしょう。

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