あなたのPythonスキルはどれくらい？今すぐ測れるクイズ9選

組み込み型には、他にもlist（リスト）やtuple（タプル）、dict（辞書）、set（セット）などがあります。

データ型には、組み込み型だけでなく、ユーザーが独自に定義できる「ユーザー定義型」というものもあります。

【if文の構文】

ifの後に条件式を書いた後、必ずコロン（：）を入れます。その後に改行し、if文が終わるまではインデントしながら、条件式が真（True）であった場合の内容を記述します。

また、if文の条件式が偽（False） であった場合の内容も記述したい場合には、ifの処理内容を書いた後にelseを使います。

【if else文の構文】

したがって、正解はコード③になります。

arr = ['りんご', 'みかん', 'いちご', 'ぶどう']
for i in arr:
    print(i)

Pythonで繰り返し処理を行う際には、for文やwhile文が使われます。

for文の書式は次のようになります。

ここで、本問題の場合では、果物のリストが代入された変数arrがイテラブルオブジェクトになります。

選択肢のうち(a), (b)には「in」が抜けているため、そもそも文法として誤りです。

選択肢のうち(c)は、文法自体は正しいのですが、len()はリストなどの個数（長さ）を返す関数なので、len(arr)は4となり、「for i in 4:」ということになります。

この4は数値でありint型（整数型）なので、イテラブルオブジェクト（=繰り返し可能）ではありません。したがって選択肢(c)は誤り、実際にコードを実行すると、以下のようなエラーが発生します。

arr = ['りんご', 'みかん', 'いちご', 'ぶどう']
for i in len(arr):
    print(i)

Traceback (most recent call last):
  File "Main.py", line 2, in <module>
    for i in len(arr):
TypeError: 'int' object is not iterable

複数の処理を一行にまとめているため、冗長性やコードの長さを抑えることはできる一方で、可読性を損なってしまう可能性があります。そのため、複数人でシステム開発を行なっている場合や、技術レベルが低い別の人がコードを読む可能性がある場合には、注意が必要です。また、必要に応じてコメントを残すことが重要です。

ワンライナーの具体例としては、次のようなものがあります。

Pythonでの具体例：

# 複数のリストを結合するワンライナー
combined_list = list(zip(list1, list2))

# 要素を2倍するワンライナー
new_list = [x*2 for x in org_list]

C言語での具体例：

# 1から10までを出力するワンライナー
for (int i = 1; i <= 10; i++) printf("%d ", i);

Linux、MacOSのターミナルで使用するコマンドでの具体例：

# ディレクトリ内のファイル数をカウントするワンライナー
ls -1 | wc -l

# ファイルをソートして表示するワンライナー
sort file.txt

内包表記とは、Pythonの機能の一つで、既存のリストから新しいリストを作る方法です。リストだけでなく、セット、タプル、辞書などでも内包表記を使って記述することが可能です。

リスト内包表記の場合、書式は次のようになります。

[仮変数を用いた式 for 仮変数 in イテラブルオブジェクト]

これだけをみても、さっぱりだと思うので、具体例をいくつか示します。

具体例①：
この例では、与えられたリスト（変数my_list）の要素から、偶数のみを取り出しています。

my_list = [1, 3, 2, 10, 11, 15, 20]
even_numbers = [num for num in my_list if num % 2 == 0]

print(even_numbers)
# 出力: [2, 10, 20]

具体例②：
この例では、要素にabcが含まれている文字列のみを取り出しています。

my_list = ['yyy', 'abc', 'aiueo', '342', 'dabc']
filtered_list = [string for string in my_list if 'abc' in string]

print(filtered_list)

デフォルト引数は関数を定義するときに、引数名の後に等号（=）とデフォルト値を指定することで設定できます。以下がサンプルコードです。

# この関数はnameという引数を持ち、デフォルト値として"World"が指定されています。
def greet(name="World"):
    print(f"Hello, {name}!")

# 引数が指定されなかった場合
greet()  # 出力: Hello, World!

# 引数が指定された場合
greet("Alice")  # 出力: Hello, Alice!

出力：

Hello, World!
Hello, Alice!

【その他の選択肢】

選択肢a
→ 関数は値を返すためにreturn文を使う必要があるので、return文を使わずに値を返すことはできません。

選択肢b
→ 関数内で定義された変数は関数の外からアクセスできません。これをローカル変数と言います。例えば次のようなコードを実行すると、エラーが発生します。

def my_func():
    i = 100
    print('i in func: ', i)
    return

print('i outside func: ', i)

出力：

Traceback (most recent call last):
  File "Main.py", line 9, in <module>
    print('i outside func: ', i)
NameError: name 'i' is not defined

選択肢d
→ 明らかに間違いです。

理解を深めるために、実際にPythonでクラスを定義したプログラムをみていきましょう。

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def say_hello(self):
        print(f"Hello, my name is {self.name} and I am {self.age} years old.")

# インスタンスの生成
person1 = Person("Alice", 25)
person2 = Person("Bob", 30)

# インスタンスのメソッドの呼び出し
person1.say_hello()
person2.say_hello()

このプログラムでは、「def __init__(self, name, age)」で定義しているメソッドがコンストラクタになります。Pythonでは一般的に、__init__()にオブジェクト生成時に10個する処理内容を記述します。

具体的にポリモーフィズムを実装したプログラムを見てみましょう。

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):
    @abstractmethod
    def sound(self):
        pass

class Dog(Animal):
    def sound(self):
        return "Woof!"

class Cat(Animal):
    def sound(self):
        return "Meow!"

def make_sound(animal):
    print(animal.sound())

dog = Dog()
cat = Cat()

make_sound(dog) # 出力: Woof!
make_sound(cat) # 出力: Meow!

このプログラムでは、まず、抽象クラスとしてAnimalを定義しています。抽象クラスとは、ざっくり説明すると「実装を含まない宣言のみのクラス」です。なぜ抽象クラスを使うのかというと、Animalを継承したクラスは、全てのクラスにおいてsound()というメソッドを実装する必要があり、DogであろうとCatであろうと、sound()メソッドを持っていることが保証されるからです。

例えばAnimalという抽象クラスを定義せずに、様々な動物のクラスを定義しようとすると、コードを書く人によって、「Dogクラスの鳴くメソッドはbark()にしよう」「Catクラスの鳴くメソッドはmeow()にしよう」と言った感じで、メソッド名が統一されない可能性が出てきます。しかしながら、各種動物クラスを定義する際に、Animalクラスという抽象クラスを継承させることにしておけば、必ず鳴くメソッドはsound()になることが保証されるわけです。

したがってメソッド名を統一すれば、後からRabbit（うさぎ）やHorse（馬）やZebra（シマウマ）を実装したとしても、make_sound関数内の処理を一切変更することなく、動物を鳴かせることができるようになるわけです。これがポリモーフィズムを使うメリットといえます。

他の選択肢の説明：

再帰関数
→ 関数内でその関数自身を呼び出す処理のことであり、ポリモーフィズムとは関係がありません。

オーバーロード
→ 同じメソッド名で異なる引数の型や数を受け付けることです。Pythonでは、オーバーロードを直接実装することができません。またオーバーロードは、あるクラスが同じ名前のメソッドを複数持つことであり、これもポリモーフィズムとは直接関係はありません。

インターフェース（interface）
→ Javaなどの他のプログラミング言語では、インターフェースという仕組みが提供されており、これを使ってポリモーフィズムを実現することができます。しかしながら、Pythonではインターフェースという機能は提供されていません。

選択肢に含まれる各手順について説明します。

クエリ実行
→ データベースを操作する「SQL文」を実行します。SQL文を使うことで、テーブルの作成、データの挿入、更新、取得、削除などが行えます。

コミット
→ SQL文を使ったクエリ実行を行なってデータを変更した場合、その変更を確定させるためには、コミットをする必要があります。コミットをせずに操作を終了した場合、その変更は無かったことになります。

データのフェッチ
→ データベースから取得したデータを参照する手順です。基本的には一件ずつ抜き出します。

データベース接続を閉じる
→ データベースとの接続を切断します。

上記の説明をもとに考えると、特定のデータを更新するための手順の流れとしては「クエリを実行し、コミットし、データベース接続を閉じる」が適切であると考えられます。

以下にsqlite3ライブラリを使ってデータを更新するサンプルコードを示します。

import sqlite3

# 接続DBファイルの指定
conn = sqlite3.connect('example.sqlite3')
c = conn.cursor()

# SQL文の実行
sql="UPDATE persons SET name = 'taro' WHERE age = '20' and job = 'doctor'"
c.execute(sql)

# 変更の保存
conn.commit()

# DBから切断
conn.close()

【その他の選択肢】

「クエリを実行し、データをフェッチし、データベース接続を閉じる」
→ データを更新する場合、フェッチは不要です。コミットを行って変更を確定させる必要があります。

「クエリを実行し、データベース接続を閉じる」
→ クエリを実行した後、コミットを行って変更を確定させる必要があります。

「クエリを実行し、データをフェッチし、コミットする」
→ データを更新する場合、フェッチは不要です。また、データベース接続を閉じる手順が抜けています。

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)

plt.savefig("example.png")
plt.show()

上記のサンプルコードを実行すると、次のような画像（example.png）が生成されます。

【その他の選択肢】

plt.plot(x, y)
→ 折れ線を作成するメソッドです。

出力された折れ線グラフ

plt.bar(x, y)
→ 棒グラフを作成するメソッドです。

出力された棒グラフ

plt.pie(x, y)
→ 円グラフを作成するメソッドです。また、引数に与えるデータは一つのみです。

出力された円グラフ