Python3エンジニア認定実践試験の勉強をするよ その1

はじめに

資格取得に向けた勉強会をすることになったため、
どうせやるなら、各項目の自分の理解を棚卸しておこうかなと。

主教材の内容に沿って、「試験合格に必要な情報」と「実務を見据えた情報」の2本立てで、
整理します。

• 試験対策
  • 各章の「覚えておくこと」を参照
  • 本の内容をほぼ並べるだけって時は省略します（意味がないので）
• 実務に向けた情報
  • 各章の「役に立つこと」を参照

実務に向けた情報は、参考となるサイトへのリンクを置きます。
気が向いたら自分なりの理解/イメージも別途、記事にして整理しておきたい。

使用する主教材/実行環境

主教材

• Python実践レシピ
  Pythonエンジニア認定実践試験の公式サイトに記載されている書籍

• ExamApp
  問題演習サイト（無料）

実行環境

• Python3.12.2

試験概要

公式サイトより

項目	内容
問題数	40問
合格ライン	正答率70% (700点)
試験時間	75分
受験料金	12,000

1: Pythonの環境

章	タイトル	問題数	問題割合	備考
1	Pythonの環境	1	2.5%

コメント
ここの問題は1問のみ。軽めでいい。
とはいえ、Pythonを業務で使う場合、パッケージ管理や仮想環境の最低限の理解は必須。

覚えておくこと

pip 基本操作

pip install {パッケージ名}                # パッケージインストール
pip install {パッケージ名}==1.1.0         # パッケージインストール(バージョン指定)
pip install {パッケージ名}>=1.1.0, <2.0   # パッケージインストール(バージョン範囲指定)

pip install --upgrade {パッケージ名}        # パッケージアップグレード(最新版へ)
pip install --upgrade {パッケージ名}==1.0.0 # パッケージダウングレード

pip list    # インストールされているパッケージとバージョンの確認
pip show {パッケージ名}     # 指定したパッケージの詳細情報

pip uninstall {パッケージ名}    # パッケージのアンインストール

requirements.txtの利用

インストールするパッケージバージョンの統一が可能。
（開発/評価/本番環境でのPythonパッケージバージョンを揃えるなど）

pip freezeで書き出す場合は、依存関係でインストールしたものを含むすべてのパッケージが
書き出される。

pip freeze > requirements.txt   # インストールされているパッケージ/バージョンの書き出し
pip install -r requirements.txt # 記載されているパッケージ/バージョンのインストール

# 特定パッケージのインストール可能バージョンに制限をかける
pip install -r requirements.txt -c constraints.txt

特定の形式で書かれたtxtファイルであればよいので、req.txtといったファイル名でも動く。
お作法的にrequirements.txtを使う。

freezeで書き出さなくても、以下のように最低限パッケージ名さえ記載されていれば
pip install -r requirements.txtでインストールすることもできる。

# requirements.txt
pandas
matplotlib

venvによる仮想環境

仮想環境 → Pythonの実行環境を独立した領域に切り分ける

• Pythonパッケージのインストール先を分けることができる
  • 異なるバージョンのパッケージを使うことができる
  • プロジェクトごとに必要なパッケージのみインストールできる
    

# 仮想環境作成コマンド
# - カレントディレクトリに{仮想環境名}のフォルダが作成される(Python実行環境)
# - 作成されるPythonのバージョンは、実行時のPythonバージョンと同じになる
#   Python3.12.2で実行すれば、Python3.12.2で仮想環境が作成される
$ python -m venv {仮想環境名}
$ python -m venv env

# 仮想環境の有効化(UNIX系 bash/zsh)
$ source env/bin/activate
(env) xxxx      # プロンプトに(env)という仮想環境名が表示されるようになる

# 仮想環境の有効化(Windows コマンドプロンプト)
C: .\env\Script\activate.bat
(env) xxxx      # プロンプトに(env)という仮想環境名が表示されるようになる

# 仮想環境の有効化(Windows Powershell)
PS C: .\env\Script\Activate.ps1
(env) xxxx      # プロンプトに(env)という仮想環境名が表示されるようになる

# 仮想環境無効化(どのOSでも共通)
(env) deactivate
$

# 仮想環境削除
# 作成した仮想環境のディレクトリを削除すればOK
$ rm -rf env

役に立つこと

試験には関係しないため、興味なければスキップしてください。

パッケージング

• Pythonのパッケージングと配布の全体像

• Pythonパッケージユーザーガイド

  1. どこからインストールしているの？
  2. どんな仕組み？
  3. 自分でパッケージってどうやって作るの？

  みたいな深堀りをしていくときに参考になる。

パッケージマネージャー

• Poetryをサクッと使い始めてみる

• uv （pythonパッケージマネージャー）の使い方　詳細版
  2024/11現在、よく使われているのはPoetryだと思いますが、
  今後はuvが台頭してくるのではないかと見ています。

  
  これらのツールでパッケージインストールを行うと、仮想環境も自動で作成されます。

  
  pip/venv/requirements.txtでも管理はできるが、パッケージ追加したときに
  requirements.txtの更新が漏れたりとか往々にしてあるので、この辺のツール使ったほうが便利。

2: コーディング規約

章	タイトル	問題数	問題割合	備考
2	コーディング規約	2	5.0%

コメント
割と覚える量はある割に、2問のみ…。
実際にBlackとFlake8入れたり、他の章を進める中でコードを読んでみて、
Pythonの書き方を見慣れてから見返すくらいでいいと思う。

覚えておくこと

ほぼルールやコマンドを列挙するだけになるので、詳細は本を参照。

Pythonでのコーディングスタイルには、PEP8という公式のガイドラインが
あります。

• Flake8
  ソースコードがPEP8に準拠しているか、静的解析するツール（リンター）
• Black
  ソースコードがPEP8に準拠していない箇所を自動整形するツール（フォーマッター）

役に立つこと

• Pythonのリンター・フォーマッターをしっかりと理解する（Flake8, Black, isort, mypy）
  この章については、この記事の内容で十分ではないだろうか。

• VSCodeでblackとflake8の設定をしてみた
  VSCodeと連携して、自動でチェック＋(ファイル保存時に)フォーマットまでできる。
  この章の内容についても、実際にFlake8/Black/isortを入れてコーディングしていると自然と把握できるようになるので、
  実際に入れてみて試すのがオススメ。

• Pythonの Ruff (linter) でコード整形もできるようになりました
  最近はruffというリンター+フォーマッターの役割を持つものが出てきた。
  uvと同じAstral社がRustで作っており、より高速。
  入れるものが1つだけでよくて、VSCodeとの連携設定も簡単。
  実際にPython使うなら、もうこれでいいんじゃないかな…

5: 型ヒント

章	タイトル	問題数	問題割合	備考
5	タイプヒント	2	5.0%	5.2 mypy は除く

コメント
型ヒントの理解は簡単であるので、ここの2問は押さえておきたい。

覚えておくこと

Pythonは動的型付き言語であり、型を指定せずともプログラム実行時に動的に推論します。
しかし、実際にコーディングしている人間的には、「あれ、この変数の型ってなんだっけ？」
となることは往々にして起こります。

「型ヒント」を用いると、変数に型情報を付与することができます。
これにより、コードの可読性向上につながったり、IDEによる入力補完が効くようになり、
書きやすさの向上、バグの作りこみ防止にもつながります。

型ヒントはあくまでもヒントであり、設定した型ヒントと違う型のデータを渡したとしても
処理自体は通ります。
mypyという静的解析ツールを利用することで、違う型を渡している箇所の検出は可能です。

型ヒントの書き方

# 変数の宣言に型ヒントをつける
name: str = "太郎"
age: int = 20
student: bool = True


# 関数の引数/戻り値
def print_person_info(
    name: str,
    age: int,
) -> None: # 戻り値がないときはNone
    print(f"{name}さんは、{age}歳です。")


print_person_info("次郎", 18)
# -> 次郎さんは、18歳です。

# リスト型(要素は文字列型)
names: list = ["太郎", "次郎"]
names: list[str] = ["太郎", "次郎"]

# 辞書型(key-> 文字列, value-> int)
person: dict = {"太郎": 20, "次郎": 18}
person: dict[str, int] = {
    "太郎": 20,
    "次郎": 18,
}

# タプルの場合、要素の型ヒントはすべての要素に対して行う必要がある
# OK
person: tuple = ("太郎", 20)
person: tuple[str, int] = ("太郎", 20)

# NG
person: tuple[str] = ("太郎", "次郎")

# dataclass の型ヒント利用
from dataclasses import dataclass

@dataclass
class Person:
    name: str
    age: int
    student: bool

# Personという自作したクラスを引数として受け取るという型ヒント
def hello(person: Person):
    print(f"{person.name}さん、こんにちわ")

taro = Person("太郎", 20, True)
hello(person=taro)

typingモジュールを使用した型ヒント

typingは標準ライブラリになります。
これを用いると、いろいろな型をつけることができます。

• Union
  一つの変数/引数に複数の型ヒントをつけられる

from typing import Union


# str, intどちらの場合も考えられる
def code(index: Union[int, str]) -> None:
    print(f"{index}")


# Python3.10以降はこの書き方もOK
def code_new(index: int | str) -> None:
    print(f"{index}")


code("A00-11")
code(11)

• Optional
  変数/引数にNoneが渡されることを許容する

from typing import Optional


def sum(num1: int, num2: int, num3: Optional[int] = None) -> int:
    # 3番目の数字はNoneでも可能
    if num3 is None:
        return num1 + num2
    else:
        return num1 + num2 + num3


print(sum(10, 40, 50))
print(sum(10, 40))

• Literal
  特定の値のみ許可

from typing import Literal
import pandas as pd

FILETYPE = Literal["csv", "xlsx"]


def read_file(filename: str, ext: FILETYPE):
    if ext == "csv":
        df = pd.read_csv(filename)
    elif ext == "xlsx":
        df = pd.read_excel(filename)
    else:
        raise ValueError(f"拡張子は{FILETYPE}のみ")

    return df


read_file("test.json", "json")

• Any
  任意の型を許可

from typing import Any
user_input: Any = common_process()

• TypedDict
  辞書のキーと値の型を指定
  辞書型に名前を付けられる

from typing import TypedDict


class Config(TypedDict):
    input_file: str
    setting_value1: int
    threshold: float


# 以下のように型ヒントをつけることができる
def use_config(config: Config):
    print(config)


cfg = Config(
    input_file="test.csv",
    setting_value1=10,
    threshold=0.8,
)
use_config(config=cfg)
# {'input_file': 'test.csv', 'setting_value1': 10, 'threshold': 0.8}

役に立つこと

• VSCodeでPythonを使用する時のおすすめ拡張機能( Black Formatter, Flake8, isort, Mypy Type Checker )
  VSCodeへのmypy導入。拡張のインストールだけで簡単利用できる。

• namedtupleで美しいpythonを書く！（翻訳）
  TypedDictを紹介するなら、namedtuple/typing.NamedTupleも知っておいたほうが、Pythonでの書き方の幅が広がる。

次回

【執筆中】 Python3エンジニア認定実践試験の勉強をするよ その2