用語辞典

難しい言葉は、やさしく言い換えます。

まず「やさしい説明」を読めば十分です。正式な定義は、もう少し知りたくなったときのために折りたたんであります。 前半が中級編で新しく出てくる用語、後半が基礎編の用語です。

中級編の用語（136語）

内包表記（ないほうひょうき）

for で回して新しいリストを作る処理を、1行で書く書き方。[式 for 変数 in 元のリスト if 条件] の形です。

もう少し正確に知りたい人向け

リスト・辞書・集合などを、既存の反復可能なオブジェクトから生成する構文（list comprehension など）。for 文で append を繰り返すより短く、意図が読み取りやすくなります。

式（しき）

計算して、1つの値になる書き方。price * 2 や s // 10000 のように、結果が値になるものです。

もう少し正確に知りたい人向け

評価すると値を生み出す、コードの断片。変数・演算・関数呼び出しなどを組み合わせたもの。代入や for のような「文」とは区別されます。

f文字列（エフもじれつ）

文字の前に f を付け、{ } の中に変数や計算を入れて、文章を組み立てる書き方。f"合計 {total}円" のように使います。

もう少し正確に知りたい人向け

フォーマット済み文字列リテラル（formatted string literal）。{ } の中の式を評価し、書式指定を付けて文字列に埋め込みます。Python 3.6 以降。

書式指定（しょしきしてい）

f文字列の { } の中に、コロンに続けて書く「見た目の指示」。桁区切り、小数の桁数、パーセント、桁そろえなどを指定します。

もう少し正確に知りたい人向け

format specification。{x:,} や {x:.2f} のように、値の表示形式（幅・配置・桁区切り・精度・型）を指定する小さな記法です。表示だけが変わり、元の値は変わりません。

メソッド

「もの」の後ろに . をつなげて呼び出す道具。s.strip() の strip() のように、その文字（やリスト）専用の機能です。

もう少し正確に知りたい人向け

オブジェクトに属する関数。文字列の strip・replace・split、リストの append などがあります。文字列のメソッドは元の文字を書き換えず、新しい文字列を返します。

正規化（せいきか）

表記の違いを、ひとつの形にそろえること。半角カナを全角カナに、全角の数字を半角にする、など。

もう少し正確に知りたい人向け

Unicode 正規化。unicodedata.normalize("NFKC", s) は、互換文字（半角カナ・全角英数字など）を標準的な形に置き換えます。照合の前処理に使います。

日付型（ひづけがた）

日付を、文字ではなく「日付」として持つための型。引き算で日数の差が出たり、前後を比べたりできます。date(2025, 10, 3) のように作ります。

もう少し正確に知りたい人向け

datetime モジュールの date 型。年・月・日を持ち、比較や timedelta との加減算ができます。時刻まで持つ型は datetime です。

timedelta（タイムデルタ）

「30日」「2時間」のような、時間の長さを表す型。日付に足したり、日付どうしの引き算の結果として出てきます。

もう少し正確に知りたい人向け

datetime モジュールの時間差を表す型。date - date の結果であり、.days で日数を取り出せます。date + timedelta(days=30) のように加算もできます。

strptime（ストリップタイム）/ strftime

strptime は、文字を日付に読み込む道具。strftime は、日付を文字に書き出す道具。どちらも「%Y/%m/%d」のような見本を使います。

もう少し正確に知りたい人向け

datetime.strptime(文字, 書式) は文字列を datetime に変換し、日付.strftime(書式) は日付を文字列に整形します。書式は %Y（年）%m（月）%d（日）%H（時）%M（分）などの記号で書きます。

浮動小数点の誤差（ふどうしょうすうてんのごさ）

コンピュータは小数を2進数で持つので、0.1 のような数がぴったり表せず、足し算などでごくわずかなずれが出ること。

もう少し正確に知りたい人向け

float（IEEE 754 倍精度）は 2 進数で近似した値を持つため、0.1 + 0.2 が 0.30000000000000004 になるなどの誤差が生じます。金額の計算には Decimal を使います。

銀行丸め（ぎんこうまるめ）

ちょうど半分（0.5 など）のとき、偶数のほうへ丸める方式。Python の round(2.5) が 2、round(3.5) が 4 になるのは、このためです。

もう少し正確に知りたい人向け

round half to even（偶数丸め）。.5 の端数を最も近い偶数へ丸めます。統計的な偏りを減らす方式ですが、学校で習う四捨五入とは結果が異なる場合があります。

Decimal（デシマル）

10進数のまま正確に計算できる数の型。Decimal("0.1") のように、文字から作ります。お金や税の計算に向いています。

もう少し正確に知りたい人向け

decimal モジュールの数値型。float のような 2 進数の誤差が出ず、quantize と rounding（ROUND_DOWN・ROUND_HALF_UP など）で丸め方を指定できます。

lambda（ラムダ）

名前を付けずに、その場で書く小さな関数。lambda row: row["売上"] は「row を受け取って、row の売上を返す」という意味です。

もう少し正確に知りたい人向け

無名関数。lambda 引数: 式 の形で、1つの式だけを持つ関数を作ります。sorted や max の key に渡す短い関数によく使います。

並べ替えの基準（key）

sorted や max に渡す「何を基準に並べるか」の指定。1つの要素を受け取り、基準になる値を返す関数を渡します。

もう少し正確に知りたい人向け

key 引数。各要素に適用して比較用の値を得る関数です。key=lambda row: int(row["売上"]) のように指定します。基準を複数にしたいときは、値を組（タプル）にして返します。

zip（ジップ）

2つ以上のリストを、先頭から1つずつ組にして取り出す道具。名前のリストと金額のリストを、横に並べて扱えます。

もう少し正確に知りたい人向け

複数の反復可能なオブジェクトから、同じ位置の要素を組（タプル）にして順に返す組み込み関数。最も短いものに合わせて終了します。

enumerate（エニュメレート）

for で1つずつ取り出すときに、番号も一緒に付けてくれる道具。start=1 とすると、1から数えます。

もう少し正確に知りたい人向け

反復可能なオブジェクトの要素に、(番号, 要素) の組を作って返す組み込み関数。start で開始番号を指定できます。

集計（しゅうけい）

同じ種類ごとに、件数を数えたり、金額を足したりして、まとめること。部署別の売上合計や、商品別の件数などです。

もう少し正確に知りたい人向け

データを、あるキー（部署・得意先・商品など）ごとにグループ化し、件数・合計・平均などの要約値を求める処理。Excelのピボットテーブルや、pandas の groupby と同じ考え方です。

KeyError（キーエラー）

辞書に、その名前（キー）の項目がないのに、読もうとしたときに出るエラー。「その名前は、辞書にありません」という意味です。

もう少し正確に知りたい人向け

辞書から存在しないキーを d[key] で取り出そうとしたときに発生する例外。get() や in で事前に確かめる、defaultdict を使うなどで避けられます。

defaultdict（デフォルトディクト）

ないキーを読んだときに、自動で初期値を作ってくれる辞書。defaultdict(int) なら 0、defaultdict(list) なら空のリストから始まります。

もう少し正確に知りたい人向け

collections モジュールの辞書の仲間。存在しないキーにアクセスすると、指定した「初期値を作る関数」（int や list）を呼び出して、その値を登録します。読んだだけでもキーが増える点に注意します。

Counter（カウンター）

数え上げ専用の辞書。リストなどを渡すと、同じものが何個あるかを数えてくれます。most_common(3) で、多い順に3つが出ます。

もう少し正確に知りたい人向け

collections モジュールの辞書の仲間で、要素ごとの出現回数を保持します。存在しない要素を参照すると、KeyError ではなく 0 を返します。most_common(n) で上位 n 件を取り出せます。

集合（しゅうごう）／ set

同じものを2つ入れても1つにまとまる、順番のない箱。2つの箱を引き算すると、「片方にあって、もう片方にないもの」が出ます。

もう少し正確に知りたい人向け

重複しない要素の集まりを表すデータ型。順序を持たず、要素が含まれるかの判定が速い。& (共通部分)、| (和集合)、- (差集合)、^ (対称差) の演算ができます。

突合（とつごう）

2つの一覧を照らし合わせて、食い違いを探すこと。請求と入金、帳簿と通帳、名簿と受講者などで行います。

もう少し正確に知りたい人向け

異なる出どころの2つのデータを、番号や名前などの共通のキーで対応づけ、一致するもの・しないものを確認する作業。経理の「消込（けしこみ）」の前段としても行われます。

入れ子（いれこ）

箱の中に、また箱が入っている形のデータ。辞書の中にリスト、リストの中に辞書、のように重なっています。

もう少し正確に知りたい人向け

辞書やリストの要素として、さらに辞書やリストが入っている構造（ネスト）。JSON はこの形が基本で、外側から順にキーや番号で辿って値を取り出します。

None（ナン）

「値がない」ことを表す、Python の特別な値。JSON の null を読み込むと None になります。0 や空の文字とは別のものです。

もう少し正確に知りたい人向け

値の不在を表す組み込みの定数（NoneType）。None に対して文字列のメソッドなどを呼ぶと AttributeError になるため、get や or で代わりの値を用意しておきます。

平らにする（フラット化）

入れ子のデータを、1行ずつの同じ形の辞書（表の形）に直すこと。外側の値は、行ごとに繰り返して入れます。

もう少し正確に知りたい人向け

階層構造のデータを、列が一定の2次元の表（辞書のリストなど）へ展開する処理。CSV や DataFrame に変換する前の定番の下ごしらえです。

try / except（トライ・エクセプト）

「ためしにやってみて、エラーが出たら別の処理に移る」という書き方。1行のおかしなデータで、全体が止まるのを防げます。

もう少し正確に知りたい人向け

例外処理の構文。try ブロックの中で例外が発生すると、残りの処理を中断し、対応する except ブロックに制御が移ります。else は例外が起きなかったとき、finally は結果にかかわらず最後に実行されます。

例外（れいがい）

プログラムの途中で起きた問題のこと。ValueError や KeyError など、種類ごとに名前が付いています。「エラー」の正式な呼び方です。

もう少し正確に知りたい人向け

実行中に発生した異常を表すオブジェクト。捕捉されないと、プログラムは停止し、トレースバックが表示されます。try / except で捕捉して処理できます。

None（ナン）

「値がない」ことを表す、特別な値。変換できなかったときや、見つからなかったときの目印に使います。調べるときは is None と書きます。

もう少し正確に知りたい人向け

「値が存在しない」ことを表す Python の組み込みの値（NoneType 型）。return を書かなかった関数も None を返します。比較には == ではなく is を使うのが慣例です。

バリデーション（入力チェック）

データが、決めたルールに合っているかを点検すること。金額がマイナスでないか、必須の項目が空でないか、などを調べます。

もう少し正確に知りたい人向け

入力やファイルの内容が、形式・範囲・必須項目などの条件を満たしているかを検証する処理。業務データでは、取り込みや集計の前に実施し、違反を理由つきで報告するのが一般的です。

raise（レイズ）

自分でエラーを出す命令。raise ValueError("理由") と書くと、理由つきのエラーを出して、そこで処理を止められます。

もう少し正確に知りたい人向け

例外を明示的に発生させる文。発生した例外は、try / except で捕捉されない限り、呼び出し元をさかのぼって伝わり、プログラムが停止します。

assert（アサート）

「ここでは必ずこうなっているはず」を確かめる命令。成り立たないと AssertionError で止まります。自分のコードの確認用です。

もう少し正確に知りたい人向け

条件が真であることを表明する文。偽のとき AssertionError が発生します。開発中の自己点検やテストで使い、外部から来るデータの検査には raise を使うのが適切です。

デバッグ

プログラムの間違い（バグ）を見つけて、直すこと。いきなり直さず、原因を探してから直すのがコツです。

もう少し正確に知りたい人向け

プログラムの不具合（バグ）の原因を特定し、修正する作業。再現・切り分け・値の確認・仮説検証・修正後の確認、という手順で進めるのが基本です。

トレースバック

エラーが起きるまでの「道のり」を、上から順に並べた表示。いちばん下の行にエラーの種類と理由が出ます。

もう少し正確に知りたい人向け

例外が発生した時点の、関数呼び出しの履歴（コールスタック）の表示。各行にファイル名・行番号・関数名が並び、最後の行に例外の種類とメッセージが出ます。

repr（リプr）

値を、プログラムに書く形のまま表示する関数。見えない空白や、文字か数字かの違いまで、見えるようになります。

もう少し正確に知りたい人向け

オブジェクトの「正式な文字列表現」を返す組み込み関数。print が見やすさ重視で表示するのに対し、repr は文字列の引用符や特殊な文字（\u3000 など）も含めて表示します。

ログ

プログラムが「何をしたか」を、あとから確かめられるように残した記録。画面を閉じても、ファイルに残せます。

もう少し正確に知りたい人向け

プログラムの動作や出来事を、時刻・重要度・内容とともに記録したもの。障害の原因調査や、処理が正しく行われたことの確認に使います。Python では標準ライブラリの logging で扱います。

ログレベル

ログの重要度の段階。軽い順に DEBUG・INFO・WARNING・ERROR・CRITICAL。設定したレベル以上だけが表示されます。

もう少し正確に知りたい人向け

ログ出力の重大度を表す区分。logging では DEBUG(10)・INFO(20)・WARNING(30)・ERROR(40)・CRITICAL(50) があり、設定値以上のものだけが出力されます。

書式（ログの形）

ログの1行を、どんな並びで出すかの指定。重要度の名前や本文、時刻などを %(...)s で並べます。

もう少し正確に知りたい人向け

logging.basicConfig の format 引数で指定する出力形式。%(levelname)s（重要度）、%(message)s（本文）、%(asctime)s（時刻）などの置き換え記号を組み合わせます。

初期値（しょきち）

引数を渡さなかったときに、代わりに使われる値。def amount(price, rate=10): の rate=10 の部分です。

もう少し正確に知りたい人向け

関数の定義で、引数に「= 値」の形で指定する既定値（デフォルト引数）。呼び出し側が省略したときに使われます。初期値つきの引数は、初期値なしの引数より後ろに書きます。

キーワード引数

amount(1500, 10, rate=8) の rate=8 のように、「名前=値」の形で渡す引数。順番に関係なく、何を渡したかが読み取れます。

もう少し正確に知りたい人向け

関数の呼び出しで、仮引数の名前を指定して値を渡す方法。位置で対応させる「位置引数」と区別されます。位置引数のあとに、順番を問わず並べられます。

docstring（ドックストリング）

関数の最初の行に、三重の引用符で書く説明文。その関数の「説明書」になります。

もう少し正確に知りたい人向け

関数・クラス・モジュールの先頭に置く文字列リテラルで、その部品の説明に使われます。__doc__ で取り出せ、help() やエディタの表示にも使われます。

タプル（複数の戻り値）

return a, b のように書くと、2つ以上の値を、ひとまとまりにして返せます。このひとまとまりを「タプル」と呼び、(1, 2) のように丸括弧で表示されます。

もう少し正確に知りたい人向け

タプルは、複数の値を順番に並べた、あとから変更できないデータ型。関数が複数の値を返すときは、タプルとして返され、x, y = f() のように分けて受け取る（アンパック）ことができます。

副作用（ふくさよう）

関数が、答えを返す以外に、まわりのものを変えてしまうこと。渡されたリストを書き換える、画面に表示するなど。

もう少し正確に知りたい人向け

関数の実行が、戻り値以外に、関数の外の状態（引数に渡された可変オブジェクト、ファイル、画面出力など）へ及ぼす影響。副作用の少ない関数は、理解・再利用・テストがしやすくなります。

モジュール

関数などをまとめて入れておく、Python のファイル（.py）。ほかのファイルから import して、道具として借りられます。

もう少し正確に知りたい人向け

Python のソースファイル1つを指す単位。関数・変数・クラスなどを定義でき、import 文で別のコードから読み込んで再利用できます。複数のモジュールをフォルダにまとめたものはパッケージと呼ばれます。

標準ライブラリ

Python をインストールしたときに、最初から付いてくる便利なモジュールの集まり。csv・json・datetime など。追加の準備なしで import できます。

もう少し正確に知りたい人向け

Python 本体に同梱されているモジュール群。ファイル操作、日付、数値計算、文字列処理、通信など幅広い機能があり、追加インストールなしで使えます。外部のライブラリ（pandas など）とは区別されます。

if __name__ == "__main__":

「このファイルを直接実行したときだけ、下の処理を動かす」という印。import で読み込まれたときは動きません。

もう少し正確に知りたい人向け

特殊変数 __name__ は、ファイルを直接実行したときは "__main__"、import されたときはモジュール名になります。この条件で囲むと、モジュールとしての再利用と、単独での実行を両立できます。

クラス

データ（属性）と、それを扱う処理（メソッド）をひとまとめにした設計図。class Invoice: のように書いて作ります。

もう少し正確に知りたい人向け

オブジェクトの構造と振る舞いを定義する仕組み。属性（データ）とメソッド（関数）をまとめて持ち、クラスから作った個々のオブジェクトを「インスタンス」と呼びます。

インスタンス

クラス（設計図）から作った、1つ1つの実物。Invoice の設計図から作った、請求書1枚ぶんです。

もう少し正確に知りたい人向け

クラスを呼び出して生成した個々のオブジェクト。インスタンスごとに、属性の値を別々に持ちます。

属性（ぞくせい）

インスタンスが覚えているデータ。inv.amount のように、「インスタンス名.属性名」で読み書きします。

もう少し正確に知りたい人向け

オブジェクトに紐づいた変数。多くは __init__ の中で self.名前 = 値 の形で設定します。

メソッド

クラスの中に書く、インスタンスに頼める処理。inv.balance() のように、「インスタンス名.メソッド名()」で呼びます。

もう少し正確に知りたい人向け

クラスの中で定義された関数。第1引数に、呼び出したインスタンス自身（慣習として self）を受け取ります。

self（セルフ）

メソッドの中で使う「自分自身」を指す名前。inv.balance() と呼ぶと、inv が self として自動で渡されます。

もう少し正確に知りたい人向け

メソッドの第1引数の慣用名。呼び出されたインスタンス自身が自動的に渡され、self.属性名 でそのインスタンスのデータにアクセスします。

dataclass（データクラス）

データを入れる箱を、短く作る仕組み。@dataclass を付けて「項目名: 型」を並べると、作り方と表示の処理を自動で用意してくれます。

もう少し正確に知りたい人向け

標準ライブラリ dataclasses が提供するデコレータ。型ヒント付きの項目の一覧から、__init__・__repr__・__eq__ などを自動生成します。frozen=True で書き換え禁止にもできます。

型ヒント（かたヒント）

「ここには整数が入る予定」「この関数は文字を返す」と、コードに書き添えるメモ。qty: int や -> str の部分です。実行時にはチェックされません。

もう少し正確に知りたい人向け

変数・引数・戻り値の型を注釈として書く構文（type hints / annotations）。実行時には強制されませんが、読み手・エディタ・AI・型チェッカー（mypy など）が意図を把握する助けになります。

デコレータ

クラスや関数の上に @名前 の形で付ける「飾り」。@dataclass のように、下のクラスへ便利な機能を足します。

もう少し正確に知りたい人向け

関数やクラスを受け取り、機能を加えたものを返す仕組み。@ 記法で、定義の直前に書きます。自分で作る必要はなく、まずは「付けると機能が増える印」として読めれば十分です。

マジックナンバー

コードの途中に、意味の説明なしで直接書かれた数字（例：a * 110 // 100 の 110）。名前を付けた定数にすると、意味が読めます。

もう少し正確に知りたい人向け

意味や由来がコード上で分からないまま、直接書き込まれた数値リテラル。変更時の修正漏れの原因になるため、名前付きの定数にするのが一般的です。

定数（ていすう）

途中で変えない値に、名前を付けたもの。Pythonでは、TAX_PERCENT = 10 のように、大文字で書く決まりがあります。

もう少し正確に知りたい人向け

プログラム中で変更しない値を表す名前。Python には文法上の定数はありませんが、大文字の名前（TAX_PERCENT など）で「変更しない」という意図を示す慣習があります。

PEP 8（ペップ・エイト）

Python のコードの書き方の、共通の決まり。名前の付け方、字下げ（スペース4つ）、スペースの入れ方などです。

もう少し正確に知りたい人向け

Python の公式スタイルガイド。命名規則、字下げ、空白、行の長さなどの推奨を定めています。black や ruff などの整形ツールで、自動的に揃えられます。

早期 return（そうき・リターン）

条件に合わないものを先に return してしまい、if の入れ子を浅くする書き方。

もう少し正確に知りたい人向け

例外的な条件やエラーの条件を関数の冒頭で判定し、すぐに return して処理を終える書き方（ガード節）。入れ子が浅くなり、通常の処理の流れが読みやすくなります。

pathlib（パスリブ）

ファイルやフォルダの場所（パス）を、文字ではなく「部品を持ったもの」として扱うための標準の道具。Path と書いて使います。

もう少し正確に知りたい人向け

Python の標準ライブラリで、ファイルシステムのパスをオブジェクトとして扱うモジュール。Windows と Mac / Linux の区切り文字の違いを吸収し、結合（/）・名前の分解・検索・読み書きを提供します。

glob（グロブ）

「*.txt」のように、* を「何でもよい」の意味で使って、ファイルを名前の形で探す書き方。

もう少し正確に知りたい人向け

ワイルドカード（* や ?）を含むパターンで、ファイル名を照合する方法。pathlib では Path.glob で直下を、Path.rglob でサブフォルダの中まで探します。

拡張子（かくちょうし）

ファイル名の最後の「.txt」「.csv」のような部分。ファイルの種類の目印です。

もう少し正確に知りたい人向け

ファイル名の末尾にある、種類を示す部分。pathlib の suffix は、最後のドットから後ろを、ドットを含めて返します。

試し実行（ドライラン）

ファイルの変更や削除を、実際には行わずに、「こうなる予定です」と表示だけして確かめること。

もう少し正確に知りたい人向け

副作用のある処理の前に、対象と結果の予定だけを出力して確認する手順（dry-run）。誤った一括変更を防ぐ基本の習慣です。

cp932（シフトJISの仲間）

日本語のWindowsや、銀行・古い業務ソフトが使ってきた文字コード。UTF-8 で読むと、エラーや文字化けになります。

もう少し正確に知りたい人向け

Microsoft が日本語 Windows で使ってきた Shift_JIS の拡張版（コードページ932）。Python では "cp932" と指定します。Excel の「CSV（コンマ区切り）」もこの形式です。

BOM（ビーオーエム）

ファイルの先頭に付く、目に見えない目印。Excel が UTF-8 のファイルを正しく開くために付けることがあります。

もう少し正確に知りたい人向け

Byte Order Mark。UTF-8 では EF BB BF の3バイトで、文字コードの目印として使われます。Python では utf-8-sig を指定すると、読むときは取り除き、書くときは付けてくれます。

区切り文字（くぎりもじ）

1行の中で、項目と項目を分ける文字。CSV ではカンマ、タブ区切りのファイルではタブです。

もう少し正確に知りたい人向け

テキスト形式の表で、列を区切る文字。csv モジュールでは delimiter 引数で指定します（既定はカンマ）。

エスケープ

ふつうの文字を、別の書き方（記号）に置き換えること。JSON の日本語が \u4f1a のようになるのがその例です。

もう少し正確に知りたい人向け

特別な意味を持つ文字や、扱いにくい文字を、決まった書き方に置き換えること。JSON では ensure_ascii=True（既定）のとき、日本語が \uXXXX の形になります。

正規表現（せいきひょうげん）

文字の並びの「形」を書いて、文章の中から、その形に合う部分を探す方法。請求番号や電話番号の抜き出しに使います。

もう少し正確に知りたい人向け

文字列のパターンを記号で記述する方法（regular expression）。Python では re モジュールで使い、search・findall・sub などで検索や置換を行います。

raw文字列（ローぶんじれつ）

文字列の前に r を付けた書き方。バックスラッシュ（\）を、特別扱いせず、そのままの文字として扱います。

もう少し正確に知りたい人向け

r"..." の形のリテラル。エスケープシーケンスを解釈しないため、正規表現のパターンや Windows のパスを書くときに使います。

グループ（取り出す部分）

正規表現の中で、( ) で囲んだ部分。見つかった文字のうち、その部分だけを取り出せます。

もう少し正確に知りたい人向け

パターンの一部を丸括弧で囲んだもの。一致した部分文字列を group(1) や、(?P<名前>...) で付けた名前で取り出せます。

欲張りマッチ（よくばりマッチ）

.* のように、できるだけ長い範囲に合わせようとする正規表現の性質。短く合わせたいときは .*? と書きます。

もう少し正確に知りたい人向け

量指定子（*, +, {n,m}）が、既定でできるだけ長く一致しようとする挙動（greedy）。末尾に ? を付けると最短一致（non-greedy）になります。

メモリ

パソコンが、作業中のデータを一時的に置いておく場所。机の広さにたとえられます。足りなくなると、動きが遅くなったり止まったりします。

もう少し正確に知りたい人向け

実行中のプログラムとデータを保持する主記憶（RAM）。ファイル全体をリストに読み込むと、その大きさぶんのメモリを使います。

ジェネレータ

値を、全部まとめてではなく、1つずつ作って渡していく仕組み。大きなデータでも、机をいっぱいにせずに処理できます。

もう少し正確に知りたい人向け

反復のたびに値を1つずつ生成するオブジェクト。yield を含む関数、またはジェネレータ式で作ります。値は必要になるまで作られず（遅延評価）、1回だけ流せます。

yield（イールド）

関数の中で、値を1つ渡して、そこで一時停止する書き方。次に呼ばれると、続きから再開します。

もう少し正確に知りたい人向け

ジェネレータ関数の中で、呼び出し元に値を返しつつ、関数の実行状態を保ったまま中断する文。return と違い、再開して続きを実行できます。

欠損値（けっそんち）

表の中で、値が入っていない（空欄の）状態。pandas では NaN と表示されます。

もう少し正確に知りたい人向け

データが記録されていない、または読み取れなかったセルのこと。pandas では NaN（Not a Number）や NA で表され、isna() で見つけ、fillna() や dropna() で扱います。合計や平均では、既定で無視されます。

型（かた）／dtype（ディータイプ）

列に入っている値の種類。整数・小数を含む数字・文字・日付などがあります。型が合わないと、合計などの計算ができません。

もう少し正確に知りたい人向け

pandas の列（Series）が持つデータ型。int64（整数）、float64（小数を含む数字）、object（主に文字）、datetime64（日付時刻）など。df.dtypes や df.info() で確かめ、astype() や pd.to_numeric() で変換します。

表記ゆれ（ひょうきゆれ）

同じものなのに、書き方がばらばらになっていること。「株式会社」と「（株）」、全角と半角、余計な空白などです。

もう少し正確に知りたい人向け

同一の対象が複数の表記で記録されている状態。集計や突き合わせで別物として扱われてしまうため、集計の前に、空白の除去・全角半角の統一・社名の接頭辞の除去などで表記をそろえます（名寄せ・データクレンジング）。

マスタ（ますた）

コードから名前などを引くための一覧表。得意先コードと得意先名・地域の一覧、商品コードと商品名・単価の一覧などです。

もう少し正確に知りたい人向け

取引の明細(トランザクション)とは別に管理される、得意先・商品・勘定科目などの基準となるデータの表。明細にはコードだけを持たせ、名前や区分はマスタから引くことで、表記の統一と更新の一元化ができます。

キー（結合のキー）

2つの表を結びつけるときの手がかりにする、共通の列。得意先コードのように、同じ意味の値が両方の表に入っている列です。

もう少し正確に知りたい人向け

merge で、左右の表の行を対応づけるために使う列（on で指定）。右の表のキーが重複していると、左の1行が複数行に増えるため、validate="many_to_one" などで確認します。

左結合（ひだりけつごう）

左の表の行を1行も減らさずに、右の表の情報を付け足す結び方。右に相手がいない行は、空欄（NaN）になります。

もう少し正確に知りたい人向け

merge の how="left"。左の表のすべての行を残し、キーが一致する右の表の行の列を付加する（一致がなければ NaN）。SQL の LEFT JOIN と同じ考え方で、マスタ付けの標準的な方法です。

クロス集計（くろすしゅうけい）

2つの切り口（たとえば商品と地域）を、行と列に並べて、組み合わせごとの合計などを出した表。Excelのピボットテーブルと同じです。

もう少し正確に知りたい人向け

2つ以上の項目の組み合わせごとに集計した表（分割表）。pandas では pivot_table で作り、index が行、columns が列、values が集計する値、aggfunc が集計方法です。

集計方法（aggfunc）

グループごとに、どんな計算をして1つの値にまとめるか。合計（sum）、件数（count）、平均（mean）、最大（max）、最小（min）などです。

もう少し正確に知りたい人向け

pivot_table の aggfunc や groupby().agg() で指定する、集計に使う関数。文字列（"sum" など）または関数で指定し、複数を同時に指定したり、結果の列に名前を付けたりできます。

累計（るいけい）

先頭から順に足し上げた合計。月ごとの売上 100・200・150 の累計は、100・300・450 になります。

もう少し正確に知りたい人向け

系列の先頭から各時点までの値を足し合わせたもの。pandas では cumsum()。最後の値は全体の合計と一致します。年度目標に対する進み具合の確認などに使います。

構成比（こうせいひ）

全体の中で、その項目が何パーセントを占めるか。「個別の金額 ÷ 全体の合計」で求めます。

もう少し正確に知りたい人向け

全体に対する各項目の割合。個別の値を合計で割って求め、100 を掛けるとパーセントになります。四捨五入により、各項目を足しても 100% にならないことがあります。

日付型（ひづけがた）／datetime64

日付として扱える型。文字の「2025-04-01」を日付型にすると、月や曜日を取り出したり、日数の計算ができたりします。

もう少し正確に知りたい人向け

pandas の日付時刻の型（datetime64[ns]）。pd.to_datetime で文字から変換し、.dt で年・月・曜日などを取り出せます。変換できない値は NaT（日付版の欠損値）になります。

前月比（ぜんげつひ）

前の月と比べて、何パーセント増えたか（減ったか）。「今月 ÷ 先月 − 1」で求めます。

もう少し正確に知りたい人向け

ある月の値を前月の値と比較した増減率。pandas では pct_change() で求められます。最初の月は比べる相手がないため NaN になります。前年同月比は pct_change(12) です。

移動平均（いどうへいきん）

直近の何か月かの平均を、1か月ずつずらしながら並べたもの。月ごとの細かい上下をならして、傾向を見やすくします。

もう少し正確に知りたい人向け

時系列データで、一定の期間（窓）の平均を、窓をずらしながら計算したもの。pandas では rolling(3).mean() のように書き、窓の数がそろうまでは NaN になります。

numpy（ナンパイ）

数値の計算を速く行うための道具。pandas の内側で使われていて、np.where や np.select のように、pandas と一緒に使えます。

もう少し正確に知りたい人向け

Python の数値計算ライブラリ。多次元配列（ndarray）と、その高速な演算を提供します。pandas の列は numpy の配列をもとにしており、import numpy as np と書いて使うのが慣例です。

区間分け（くかんわけ）

金額などの数字を、「10万円未満」「10万〜30万円」のように、区間で分けて、名前を付けること。

もう少し正確に知りたい人向け

連続した数値を、区切り（bins）で区間に分類すること。pandas では pd.cut で行い、labels で区間の名前を付け、right=False で区切りの値が入る側（左閉じ右開き）を決めます。

フラグ（目印の列）

「この行は確認が必要」のように、条件に当てはまるかどうかを示す目印の列。True／False や、理由の文字を入れます。

もう少し正確に知りたい人向け

各行がある条件に該当するかを示す列。点検や例外の抽出で使い、フラグが立った行だけを取り出して人が確認します。複数条件の組み合わせは & や | で書きます。

openpyxl（オープン・パイエックスエル）

PythonでExcelファイル（.xlsx）を読み書きするための道具。列幅・色・数字の書式など、見た目を整えるときに使います。

もう少し正確に知りたい人向け

Excel 2010 以降の形式（.xlsx）を読み書きする Python ライブラリ。pandas の to_excel / read_excel の内部でも使われ、セルの書式（フォント、背景色、表示形式）や列幅、ウィンドウ枠の固定などを直接操作できます。

ExcelWriter（エクセル・ライター）

1つのExcelファイルに、何回かに分けて書き込むための道具。複数のシートを作るときに使います。

もう少し正確に知りたい人向け

pandas の pd.ExcelWriter。with 文で開くと、複数の DataFrame を別々のシートに書き込め、with を抜けたときに保存されます。engine="openpyxl" の場合、writer.sheets[シート名] で openpyxl のシートを取り出して書式を設定できます。

表示形式（ひょうじけいしき）

セルの数字を、どんな見た目で表示するか。中の値は変わらず、表示だけが「1,234,567」のように変わります。

もう少し正確に知りたい人向け

Excel のセルの書式のうち、値の見せ方を決める設定。openpyxl では cell.number_format に "#,##0"（3桁区切りの整数）や "0.0%"（パーセント）などの書式文字列を指定します。

後戻り（リグレッション）

直したり、機能を足したりしたせいで、前は正しく動いていたところが、おかしくなってしまうこと。

もう少し正確に知りたい人向け

変更によって、以前は正常だった動作が壊れる不具合（退行）。変更のたびにテストを全件実行して確かめることで、早く気づけます。

テスト（自動テスト）

「この入力なら、この答えになるはず」を先に書いておき、プログラムで自動的に比べて確かめる仕組み。

もう少し正確に知りたい人向け

関数やプログラムの動作が、期待どおりかを自動で検証するコード。入力と期待する出力の組（テストケース）を並べ、関数を直したあとにも、同じ確認を何度でも繰り返せます。

assert（アサート）

「この式は正しいはず」と宣言する命令。正しければ何も起きず、間違っていれば AssertionError で止まります。

もう少し正確に知りたい人向け

条件式が真であることを表明する文。偽のときは AssertionError を送出します。テストや、開発中の簡易的な確認に使います（assert 条件, "説明" の形で説明も付けられます）。

unittest（ユニットテスト）

Python に最初から入っているテストの道具。テストが何件あり、何件失敗したかを、まとめて報告してくれます。

もう少し正確に知りたい人向け

標準ライブラリのテストフレームワーク。unittest.TestCase を継承したクラスに、test で始まる名前のメソッドを書きます。assertEqual などの検証メソッドで、実際の値と期待値を比べます。

境界値（きょうかいち）

条件の分かれ目になる値。「5万円以上」なら 49,999円と 50,000円、月末や 0、空のデータなど。間違いが起きやすい所です。

もう少し正確に知りたい人向け

条件が切り替わる境目、またはその前後の値。>= と > の取り違え、0 件・空文字・月末などは、不具合が潜みやすいため、テストケースに意識して加えます。

ドライラン（dry-run）

実際には何も変えずに、「何をするつもりか」だけを表示して確かめる、予行演習のこと。

もう少し正確に知りたい人向け

副作用（ファイルの変更・削除・送信など）を伴う処理を、実際には実行せず、実行内容の一覧だけを出力するモード。DRY_RUN のような設定値で切り替え、問題がなければ本番に切り替えます。

バックアップ

元に戻せるように、変更する前にコピーを取っておくこと。変更したあとでは、意味がありません。

もう少し正確に知りたい人向け

データの破損や誤操作に備えた複製。自動処理でファイルを書き換える前にコピーを残すこと、元のデータには手を加えず、別のファイルに結果を書き出すことが基本です。

冪等性（べきとうせい）

同じ処理を何回動かしても、結果が変わらない性質。1回動かしても2回動かしても、同じ状態になります。

もう少し正確に知りたい人向け

同じ操作を繰り返し適用しても、1回適用した結果と同じになる性質。上書きして作り直す、フォルダ作成に exist_ok=True を付ける、といった作りで実現します。追記は冪等ではありません。

コマンドプロンプト／ターミナル

パソコンに、文字で命令を打ち込んで動かす画面。Windows では「コマンドプロンプト」、Mac では「ターミナル」と呼びます。

もう少し正確に知りたい人向け

キーボードから文字列（コマンド）を入力して、プログラムを実行する画面（CLI）。Pythonのファイルを動かす、フォルダを移動する、道具を入れるといった操作を、文字だけで行えます。

PATH（パス）の設定

「python」と打っただけで、パソコンがPythonの場所を見つけられるようにする設定。インストール時の「Add python.exe to PATH」のチェックが、これです。

もう少し正確に知りたい人向け

環境変数 PATH は、コマンド名からプログラムを探すときに調べるフォルダの一覧です。ここにPythonのフォルダが入っていないと、「python は認識されません」というエラーになります。

仮想環境（かそうかんきょう）

プロジェクトごとに作る、Pythonと道具の専用の置き場。ほかの作業の道具と混ざらないので、バージョンの違いで困りません。

もう少し正確に知りたい人向け

標準ライブラリの venv で作る、独立したPython実行環境。フォルダ（通常は .venv）の中に、そのプロジェクト専用のパッケージが入ります。プロジェクトごとにバージョンを分けられ、削除も簡単です。

pip（ピップ）

Pythonの道具（pandas など）を、インターネットから取り寄せて入れるためのコマンド。「pip install 名前」と打ちます。

もう少し正確に知りたい人向け

Pythonのパッケージ管理ツール。PyPI という公開の置き場からパッケージをダウンロードして、インストール・更新・削除します。

requirements.txt（リクワイアメンツ）

使っている道具とバージョンの一覧を書いたテキストファイル。別のパソコンで「pip install -r requirements.txt」と打つと、同じ道具がそろいます。

もう少し正確に知りたい人向け

pip が読む、パッケージ名とバージョンの一覧ファイル。「pip freeze」で現在の環境から書き出し、「pip install -r」で再現できます。環境を引き継ぐための、手順書の役目をします。

スクリプト

ファイルに保存して、そのまま実行できるPythonのプログラム。「report.py」のような .py ファイルのことです。

もう少し正確に知りたい人向け

ひとまとまりの処理を1つのファイルに書き、コマンドで直接実行できる形にしたもの。他のファイルから部品として読み込む「モジュール」と区別されることがあります。

コマンドライン引数（ひきすう）

プログラムを動かすときに、コマンドの後ろに添えて渡す値。「python report.py --month 2025-09」の「--month 2025-09」の部分です。

もう少し正確に知りたい人向け

コマンド実行時に、プログラム名の後ろに空白区切りで並べて渡す文字列。Pythonでは sys.argv のリストとして受け取れ、argparse を使うと名前つきで扱えます。

argparse（アーグパース）

コマンドの引数を読み取るための、Python標準の道具。受け付ける引数を決めておくと、型の確認やヘルプの表示までしてくれます。

もう少し正確に知りたい人向け

標準ライブラリの引数解析モジュール。ArgumentParser に add_argument で引数を定義し、parse_args で結果を取得します。-h で使い方の説明を自動生成し、不正な指定にはエラーを出して終了します。

if __name__ == "__main__":

「このファイルを直接実行したときだけ、次の処理をする」という印。ほかのファイルから読み込まれたときは動きません。

もう少し正確に知りたい人向け

__name__ は、ファイルを直接実行すると "__main__" になり、import されるとモジュール名になる特別な変数です。この条件で main() を呼ぶと、関数だけを他のファイルから安全に再利用できます。

設定ファイル

ファイルの場所やしきい値など、ときどき変える値をコードの外に書いておくファイル。config.json などの名前にします。

もう少し正確に知りたい人向け

プログラムの動作を決める値を、コードから分離して保存したファイル。JSON・INI・YAML などの形式があります。値を変えるときにコードを触らずに済み、環境ごとの差も吸収できます。

タスクスケジューラ

決めた日時に、決めたプログラムを自動で動かしてくれる仕組み。Windows には「タスク スケジューラ」という標準のアプリがあります。

もう少し正確に知りたい人向け

指定した時刻や間隔、あるいはログオンなどの出来事をきっかけに、プログラムを起動するOSの機能。Windows ではタスク スケジューラ、Mac や Linux では cron などが使われます。

cron（クーロン）

Mac や Linux で、決まった時刻にコマンドを自動で動かす仕組み。「分 時 日 月 曜日」の5つの数字で、動かす時刻を書きます。

もう少し正確に知りたい人向け

Unix 系OSの定期実行の仕組み。crontab というファイルに、5つの時刻指定とコマンドを1行で書いて登録します。

終了コード

プログラムが終わるときに、OSへ伝える数字。0 は成功、0以外は失敗を表すのが決まりです。

もう少し正確に知りたい人向け

プロセスが終了時に返す整数値。慣例として 0 が正常終了、それ以外が異常終了です。Pythonでは sys.exit(1) などで指定でき、スケジューラやバッチファイルが成否を判断するのに使います。

環境変数（かんきょうへんすう）

パソコンに名前をつけて預けておける値。パスワードやAPIキーをコードに直接書かずに、プログラムへ渡すのに使います。

もう少し正確に知りたい人向け

OSがプロセスに渡す、名前と値の組。Pythonでは os.environ で読み取れます。コードや設定ファイルに秘密情報を書かずに済み、環境ごとに値を切り替えられます。

SMTP（エスエムティーピー）

メールを送るための、決まりごと（通信の約束）。メール送信サーバー（SMTPサーバー）に、宛先と本文を渡して送ってもらいます。

もう少し正確に知りたい人向け

電子メールの送信に使う通信プロトコル。Pythonでは標準ライブラリの smtplib で扱えます。サーバー名・ポート・認証方法は、会社や契約ごとに異なります。

リトライ（やり直し）

失敗したときに、少し待ってから、同じお願いをもう一度出すこと。回数の上限を決めておきます。

もう少し正確に知りたい人向け

一時的な失敗（通信の切れ、サーバーの混雑）に備えて、処理を再試行する仕組み。待ち時間を少しずつ長くする方法がよく使われます。キーの間違いのような、やり直しても直らない失敗は、再試行しません。

回数制限（レート制限）

APIを呼べる回数の上限。「1分に60回まで」のように決まっていて、超えると一時的に断られます。

もう少し正確に知りたい人向け

一定時間あたりのリクエスト数を制限する、サーバー側の仕組み。超過するとステータスコード 429 が返り、Retry-After で待つ時間が示されることがあります。

タイムアウト

返事を待つ時間の上限。「10秒待っても返事がなければ、あきらめる」と決めておく設定です。

もう少し正確に知りたい人向け

通信の完了を待つ最大時間。requests では timeout を指定しないと、無期限に待ち続けることがあるため、必ず指定するのが作法です。

ステータスコード

APIの返事に付いてくる、結果を表す3桁の数字。200 は成功、401 は認証の失敗、404 は見つからない、503 はサーバーが一時的に使えない、です。

もう少し正確に知りたい人向け

HTTP の応答に含まれる、結果の分類番号。2xx は成功、4xx は依頼する側の問題、5xx はサーバー側の問題を表します。リトライの要否は、この番号で判断します。

リファクタリング

動きを変えずに、コードの中身だけを読みやすく整えること。同じ入力には、同じ結果が出ます。

もう少し正確に知りたい人向け

外から見た振る舞いを変えずに、内部の構造（名前・関数の分け方・重複など）を改善すること。変更の前後で結果が同じことを、テストなどで確かめながら進めます。

差分（さぶん）

2つのファイル（変更の前と後）を並べたときの、違っている部分。エディタでは、色付きで見られます。

もう少し正確に知りたい人向け

2つのテキストを比べたときの、追加・削除・変更された行の一覧。コードを直した箇所を確認したり、AIが何を変えたかを読んだりするときに使います。

テストケース

テストの1件分。「この入力を渡したら、この結果になるはず」という、入力と期待する結果の組です。

もう少し正確に知りたい人向け

ある条件（入力）のもとで、プログラムが期待どおりに動くかを確かめるための、入力・手順・期待する結果の組。通常のケースのほか、境界値や異常な入力も用意します。

仕様（しよう）

その関数やプログラムが「何をすべきか」の約束ごと。入力・出力・エラーのときの動きなどを、文章で決めたものです。

もう少し正確に知りたい人向け

ソフトウェアが満たすべき振る舞いの記述。テストの期待値は、実装（コード）ではなく、仕様から導くのが原則です。

期待値（きたいち）

テストで「こうなるはず」と決めておく、正しい答え。実際の結果と見比べます。

もう少し正確に知りたい人向け

テストにおいて、仕様から導いた、正しいとされる出力値。実際の出力と比較して合否を判定するため、期待値自体の正しさを、別の方法で検算して確かめる必要があります。

点検（コードレビュー）

書かれたコードを、決まった観点で見直して、間違いや危ない所がないかを確かめること。AIが書いたコードにも必要です。

もう少し正確に知りたい人向け

ソースコードを、動かす前（または採用する前）に、人が読んで確認する作業。バグ、セキュリティ上の問題、保守しにくい書き方などを見つけます。

エラーの握りつぶし

エラーが出ても、何も知らせずに無視して先へ進むこと。except のあとに pass だけを書く形が典型で、間違いに気づけなくなります。

もう少し正確に知りたい人向け

例外を捕まえたあと、記録も通知も再送出もせずに処理を続けること。データの欠落や不整合が、表に出ないまま残る原因になります。

決め打ち（ハードコード）

ファイルの場所・月・列名・税率などを、コードの中に直接書き込んでしまうこと。他のパソコンや別の月では、動かなくなります。

もう少し正確に知りたい人向け

本来は変更されうる値（パス、設定値、閾値など）を、ソースコード中に固定の値として埋め込むこと。定数や設定ファイル、引数にして、コードの外から変えられるようにするのが一般的です。

突合（とつごう）

2つの一覧を、共通のキー（請求番号など）で見比べて、合っているところと食い違いを見つける作業です。

もう少し正確に知りたい人向け

異なる出所のデータ（請求と入金、発注と納品など）を、キーを手がかりに照合し、一致・不一致・片方にしかないものを洗い出すこと。会計では「消込（けしこみ）」の前段階として行われます。

対応表（たいおうひょう）

「銀行に出る名前」と「社内の得意先コード」のように、呼び名の違うものを結びつけておく表です。

もう少し正確に知りたい人向け

表記や体系が異なる2つの値を対応づけたデータ。プログラムでは辞書（dict）で持つことが多く、使いながら項目を足して育てます（振込名義の対応表など）。

ルールのリスト

点検のルールを1つずつ関数にして、リストに並べておく作り方です。ルールを足すときは、関数を書いて、リストに1行足すだけで済みます。

もう少し正確に知りたい人向け

同じ形（同じ引数・同じ戻り値）の関数をリストに入れ、順に呼び出す設計。処理の本体を変えずに、ルールの追加・削除ができます。

フラグ（印）

「この行は要確認」のように、あとで人が見つけやすいように付けておく印のことです。

もう少し正確に知りたい人向け

データの状態を示す印。真偽値の列や、理由を書いた文字の列として持ち、絞り込みや集計に使います。

処理の流れ（パイプライン）

読み込み → 整形 → 集計 → 出力のように、小さな処理を順番につないで、1本の流れにしたものです。

もう少し正確に知りたい人向け

前の処理の出力を次の処理の入力にして、段階的にデータを加工していく構成。各段階を関数に分けると、部分ごとにテストしたり、差し替えたりできます。

前月比（ぜんげつひ）

今月が先月の何パーセント増えたか（減ったか）を表す数字です。（今月 ÷ 先月 − 1）で求めます。

もう少し正確に知りたい人向け

ある月の値を前月の値と比べた変化率。前月が0のときは割り算ができないため、「比較できない」ものとして空欄にするなどの扱いを決めておきます。

仕訳（しわけ）

お金の動きを、「借方（左）」と「貸方（右）」に分けて記録した、会計の最小の単位です。伝票番号でひとまとまりになります。

もう少し正確に知りたい人向け

取引を勘定科目と金額で借方・貸方に分けて記録したもの。1つの取引（伝票）は複数の行（明細）からなり、借方の合計と貸方の合計は必ず一致します（貸借一致）。

マスタ

勘定科目の一覧や、得意先の一覧のように、「使ってよいもの」を決めて登録してある表です。

もう少し正確に知りたい人向け

業務で共通に参照する基準データ（科目マスタ、得意先マスタなど）。入力値がマスタに存在するかを調べる「マスタ照合」は、入力ミスを見つける基本の点検です。

エラーと警告

「このままでは使えない問題」がエラー、「使えるが、人が見たほうがよい問題」が警告です。分けておくと、優先順位を付けやすくなります。

もう少し正確に知りたい人向け

検証結果の重大度の区分。どちらに分類するかは、業務や社内ルールで決めるものです。コードの中では、分類を設定として切り出しておくと変更しやすくなります。

基礎編の用語（35語）

プログラム

コンピュータに「この順番で、これをやってね」とお願いする手順書。

もう少し正確に知りたい人向け

コンピュータに実行させる命令を、実行順に記述したもの。ソースコード（人が書く形）と、実行形式（機械が動かす形）を区別することもあります。

コード

プログラムの文章そのもの。Pythonで書かれた文章のことを「Pythonコード」と呼びます。

もう少し正確に知りたい人向け

プログラミング言語の文法に従って書かれた記述の総称。ソースコードとも呼ばれます。

実行

書いたお願いを、コンピュータに実際にやってもらうこと。

もう少し正確に知りたい人向け

プログラムをコンピュータが解釈し、記述された処理を実際に行うこと。

print（プリント）

「これを画面に表示して」とお願いする言葉。

もう少し正確に知りたい人向け

Pythonの組み込み関数のひとつ。引数として渡された値を文字列に変換し、標準出力（通常は画面）に書き出します。

文字列

「こんにちは」「田中」のような、文字の並び。Pythonでは引用符（" "）で囲んで書きます。

もう少し正確に知りたい人向け

文字を並べたデータを表す型（str型）。シングルクォート（'）またはダブルクォート（"）で囲んで記述します。

変数

Pythonに何かを覚えてもらうために付ける「名前」。

もう少し正確に知りたい人向け

値に付けた名前（識別子）。代入（=）によって名前と値が結びつき、以降はその名前で値を参照できます。

代入

「=」を使って、名前に値を覚えさせること。算数の「イコール」とは意味が違います。

もう少し正確に知りたい人向け

変数名に値を結びつける操作。Pythonでは「変数名 = 値」の形で書きます。

演算子

計算や比較をするための記号。+ - * / や > < など。

もう少し正確に知りたい人向け

値に対する演算を表す記号。算術演算子（+ - * / など）、比較演算子（> < == など）、論理演算子（and or not）などがあります。

True / False（真偽値）

「正しい」か「正しくない」か。Pythonの「はい」と「いいえ」。

もう少し正確に知りたい人向け

真（True）と偽（False）の2値だけをとるデータ型（bool型）。比較の結果などに使われます。

比較

2つのものを見比べて、「100万円より大きい？」のように答えを出すこと。答えは True か False。

もう少し正確に知りたい人向け

比較演算子（> >= < <= == !=）による評価。結果は真偽値になります。

if（イフ）

「もし〇〇なら、△△して」とお願いする言葉。ExcelのIF関数とほぼ同じ考え方。

もう少し正確に知りたい人向け

条件分岐の構文。条件式が真のときだけ、字下げ（インデント）されたブロックを実行します。

インデント（字下げ）

行の頭に入れる空白。「この行は、上の行の中身です」という印になります。

もう少し正確に知りたい人向け

ブロックの範囲を示すための行頭の空白。Pythonでは構文の一部で、通常は半角スペース4つを使います。

繰り返し（ループ）

同じ作業を、何回も、何人分も、コンピュータに続けてやってもらうこと。

もう少し正確に知りたい人向け

同じ処理を、条件が満たされる間、またはデータの要素ごとに繰り返し実行する制御構造。Pythonでは for 文や while 文で書きます。

for（フォー）

「〇〇の中身を1つずつ取り出して、そのたびにこの作業をしてね」とお願いする言葉。

もう少し正確に知りたい人向け

反復可能なデータ（リストなど）の要素を先頭から順に1つずつ取り出し、字下げしたブロックを繰り返し実行する構文。

リスト

同じ種類のものを、順番に並べて1つにまとめたもの。Excelの「1列分のデータ」のイメージ。

もう少し正確に知りたい人向け

要素を順序付けて格納するデータ型（list型）。[ ] で囲み、要素をカンマで区切って書きます。要素の追加・変更ができます。

番号（インデックス）

リストの何番目かを表す番号。Pythonでは「0番目」から数え始めます。

もう少し正確に知りたい人向け

リストなどの要素の位置を示す整数。先頭が0で、list[0] のように角括弧で指定して要素を取り出します。

辞書

「名前（見出し）」と「中身」をセットにして持つもの。Excelの「1行分のデータ」のイメージ。

もう少し正確に知りたい人向け

キー（見出し）と値の組を格納するデータ型（dict型）。{ } で囲み、"キー": 値 の形で書きます。キーを指定して値を取り出します。

関数

よく使う処理をひとまとめにして、名前を付けたもの。

もう少し正確に知りたい人向け

引数を受け取り、一連の処理を行って、必要に応じて値を返す、名前付きの処理のまとまり。

def（デフ）

「これから、自分専用の処理を作りますよ」と宣言する言葉。作るだけで、まだ実行はされません。

もう少し正確に知りたい人向け

関数を定義するための構文。def 関数名(引数): のあとに、字下げしたブロックで処理内容を書きます。

引数（ひきすう）

関数に渡す「材料」。たとえば、税額を計算する関数なら、元の金額が材料です。

もう少し正確に知りたい人向け

関数を呼び出すときに渡す値。関数の側で受け取る名前（仮引数）と、渡す値（実引数）を区別することもあります。

戻り値（もどりち）／ return

関数が出してくれる「結果」。return という言葉で、結果を返します。

もう少し正確に知りたい人向け

関数が呼び出し元に返す値。return 文で指定し、return がない関数は None（何もない）という値を返します。

ファイル／フォルダ

ファイルは、文書や表のようなデータのまとまり。フォルダは、ファイルを入れておく箱です。

もう少し正確に知りたい人向け

ファイルは、名前を付けて保存されるデータのまとまり。フォルダ（ディレクトリ）は、ファイルや他のフォルダをまとめて整理する入れ物です。

with（ウィズ）

「ファイルを開いて、使い終わったら自動で閉じてね」とお願いする書き方。

もう少し正確に知りたい人向け

コンテキストマネージャを使うための構文。ブロックを抜けるときに、ファイルを閉じるなどの後始末を自動で行います。

文字コード

文字を、コンピュータが覚えられる数字に置き換えるときのルール。ルールが違うと、文字化けします。

もう少し正確に知りたい人向け

文字と数値（バイト列）の対応規則。日本語では UTF-8、Shift_JIS（cp932）などがあります。ファイルを開くときに encoding で指定します。

CSV

カンマ（,）で区切って、表のデータを書いた、シンプルなテキストファイル。Excelで開けます。

もう少し正確に知りたい人向け

Comma-Separated Values の略。1行を1レコードとして、項目をカンマで区切ったテキスト形式。Pythonでは csv モジュールで読み書きできます。

パス

ファイルの「住所」。どのフォルダのどのファイルかを、文字で表したもの。

もう少し正確に知りたい人向け

ファイルやフォルダの位置を表す文字列。invoices/a.txt のような相対パスと、C:\Users\... のような絶対パスがあります。

import（インポート）

「便利機能セット（ライブラリ）を、ここで使います」と宣言する言葉。

もう少し正確に知りたい人向け

モジュール（ライブラリ）を読み込む構文。import csv のように書くと、csv の機能が使えるようになります。

pandas（パンダス）

表のデータを、読み込み・集計・並べ替え・書き出しするための、Pythonの道具。ExcelをPythonで扱うときの主役です。

もう少し正確に知りたい人向け

Pythonのデータ分析ライブラリ。表形式のデータを DataFrame として扱い、Excel・CSVの入出力、集計、結合などができます。

データフレーム（DataFrame）

pandasで読み込んだ「表」のこと。Excelのシート1枚分のイメージ。

もう少し正確に知りたい人向け

pandas の2次元の表形式データ構造。行と列にラベル（行番号・列名）が付き、列ごとにデータ型を持ちます。

JSON（ジェイソン）

データを、文字だけで書き表す形式。Pythonの辞書とリストにそっくりで、APIの返事は、たいていこの形です。

もう少し正確に知りたい人向け

JavaScript Object Notation の略。{ } のオブジェクトと [ ] の配列でデータを表す、軽量なテキスト形式。システム間のデータ交換に広く使われます。

APIキー

APIを使うための、あなた専用の「合鍵（パスワード）」。人に見せたり、コードに直接書いて共有したりしてはいけません。

もう少し正確に知りたい人向け

APIの利用者を識別・認証するための文字列。漏れると第三者に不正利用され、課金や情報漏えいにつながるため、コードに直書きせず、環境変数などで管理します。

プロンプト

AIにお願いするときの、文章（指示）のこと。

もう少し正確に知りたい人向け

生成AIに入力する指示文。目的・前提・出力形式などを具体的に書くほど、期待に近い結果が得られます。

ライブラリ

他の人が作ってくれた便利機能セット。

もう少し正確に知りたい人向け

再利用できるように提供されたコードの集まり。Pythonでは import して使います。

API

システム同士が情報をやり取りするための受付窓口。

もう少し正確に知りたい人向け

ソフトウェア同士が機能やデータをやり取りするための取り決め・接続口（Application Programming Interface）。

エラー

「ここが分かりませんでした」というPythonからのメッセージ。失敗ではなく、ヒントです。

もう少し正確に知りたい人向け

プログラムの実行中、または解釈中に検出された問題。Pythonでは例外（Exception）として報告されます。