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入力

外からコンピューターに伝える情報や命令のこと。

ネストされたループ

ループの中に作られたループのこと。

バイト

コンピューターがデータを扱うときの単位の一つ。

バインドする

Pythonでは、画面上の特定のオブジェクトやイベントにコードを結びつけることを「バインドする」といいます。

バグ

プログラムが正しく動かない原因になるコードのエラーのこと。

パラメーター

Pythonでは関数が使用するデータのこと。関数を呼び出すときに渡します。

パレット

コンピューターでは、利用できるオプション（多くの場合は色）を表示しているところ。

比較演算子

Pythonでは「＝＝」のように２つの情報を比較するための演算子を比較演算子といいます。

引数

Pythonでは、関数に渡される値のこと。

ピクセル

画面上に絵を表示するために使われる色のついた点。

ファイル

コンピューターに保存される情報の単位。
違う種類のファイルには、ファイル名の後ろにそれぞれの種類に応じた「拡張子」と呼ばれる文字がつきます。

ファイル拡張子

ファイル名の後ろに、ドット（.）に続けてつけられた文字列で、コンピューターはこれによってファイルの種類を判断します。
例えば、.jpgは画像、.wavは音のファイルです。

ファイル名

ファイルをコンピューターに保存するときにつける名前。

ブール値

ブール表現において「True（真）」または「False（偽）」（YesまたはNo）で表される状態を指します。

ブール表現

ブールロジックを使って２つの情報を比較する手段のこと。

フォルダー

ファイルに保存しておくときにグループにまとめておくためのもの。

ブランチ

条件がTrueかFalseかによって選択される、分かれた道筋のこと。
Trueならコンピューターはコードの一方のブランチを実行し、Falseならもう一方のブランチを実行します。
分岐あるいは枝分かれということもあります。

フローチャート

プログラムの手順を計画するときに書く設計図のひとつ。

プログラム

コンピューターに仕事をさせるためにコンピューター言語で書かれた一つながりの命令。

ブロック

Pythonでは、同じインデントを持ち、一つのまとまりとして実行されるコードの部分を指します。

文法

コードを書くときのルール。
これが決まっているおかげで、コンピューターがプログラムを理解できます。

変数

コンピューターが扱えるように情報に名前をつける方法のひとつ。
変数を使うことにより、その値で情報の変化を追い続けることができます。

マウスポインター

マウスで操作するときの目印になる、スクリーン上の矢印マーク。
「マウスカーソル」ということもあります。

右クリック

マウスの右ボタンをクリックすること。

メガバイト

データ量の単位。
100万バイトより少し大きい（1,048,576バイト）。

メニュー

コンピューターの世界では選択肢方式のリストで、多くの場合ウィンドウの上部の言葉をクリックして開きます。

モジュール

Pythonでは、「Run module」から実行可能なファイルのこと。
プログラムにインポートして利用できる関数のライブラリーを意味することもあります。

文字列

コンピューターでは、コンピューターが１文字（キャラクター）として扱う数字や文字が複数並んだもの。
ただし、数字は数「字」で、数「値」ではありません。

戻り値

Pythonでは、関数を実行したときに得られる結果または値のこと。

ライブラリー

コンピューターの世界では、あなたのプログラムにインポートして利用できる、あらかじめ用意されたプログラムのこと。

ランダム

パターンやシステムによって決まっていない数値で、あらかじめ予測できないように生成されます。
乱数ともいいます。

リスト

コンピューターで複数の情報をまとめて扱う方法のひとつ。
リストの中のそれぞれの要素には、0から始まるインデックス番号がつけられています。
配列ともいいます。

ルーチン

コンピューターの世界では、繰り返し使うことができるようにまとめられたコードのこと。

ループ

コード内の繰り返して実行される部分のこと。
「forループ」「ネストされたループ」「whileループ」などがあります。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、機械学習、ゲーム開発、自動化スクリプト、IoT、組み込みシステムなど幅広い分野で利用される高水準プログラミング言語です。その特徴として、シンプルでわかりやすい文法、豊富なライブラリ、強力なコミュニティサポートが挙げられます。Pythonを扱う際に重要となるいくつかの基本的な用語について説明します。まず、「変数」はデータを格納するための名前付きの領域であり、例えばx = 10のように書くことで整数型の値を格納できます。Pythonでは型を明示的に宣言する必要がなく、動的型付けを採用しています。これにより、初心者でも容易に扱える柔軟性が確保されています。次に「データ型」として、Pythonは数値型（整数型int、浮動小数点型float、複素数型complex）、文字列型str、論理型boolなどを提供し、これらを使用してさまざまなデータを表現できます。「リスト」は複数の値を順序付けて格納するためのデータ構造であり、例えば[1, 2, 3]のように記述します。リストはミュータブル（変更可能）であり、要素の追加、削除、変更が簡単に行えます。対照的に「タプル」はイミュータブル（変更不可能）であり、変更の必要がないデータを格納する場合に使用されます。さらに、「辞書」はキーと値のペアを格納するデータ構造であり、例えば{'name': 'Alice', 'age': 30}のように表現します。「集合」は重複を許さない値の集まりであり、例えば{1, 2, 3}のように記述します。Pythonには「関数」という概念があり、特定の処理をひとまとめにしたコードブロックを指します。関数はdefキーワードを使用して定義し、例えばdef add(a, b): return a + bのように記述します。関数はコードの再利用性を高め、プログラムを効率的に構築する助けとなります。また、Pythonには匿名関数を作成するためのlambdaという式もあり、短いコードを簡潔に記述する際に便利です。「クラス」はオブジェクト指向プログラミングの重要な要素であり、オブジェクトを生成するための設計図です。クラスはデータ（属性）とその操作（メソッド）を一体化し、プログラムをより構造化された形で設計することを可能にします。例えば、class Dog:を使用して犬のクラスを定義し、barkというメソッドで吠える動作を表現できます。「オブジェクト」はクラスから生成されたインスタンスであり、例えばdog1 = Dog()のように生成します。オブジェクトは状態（属性）を持ち、その状態を変更したり、特定の動作（メソッド）を実行することができます。「モジュール」はPythonファイルの単位であり、関連するコードをまとめて再利用可能にする仕組みです。例えば、mathモジュールをインポートすることで数学関数を利用できます。「ライブラリ」はモジュールの集合体であり、特定の分野に特化した機能を提供します。有名なライブラリとして、データ処理に用いるpandas、数値計算を行うnumpy、機械学習のためのscikit-learnやtensorflow、Webアプリケーションを構築するためのflaskやdjangoが挙げられます。「例外処理」はプログラムのエラーを適切に処理するための仕組みであり、try-except構文を使用してエラー発生時の挙動を制御します。例えば、ゼロ除算が発生する可能性があるコードをtryブロックに記述し、エラーが発生した場合にexceptブロックで対処することができます。また、Pythonにはリスト内包表記やジェネレータ式といった簡潔で効率的なコード記述を可能にする機能があります。リスト内包表記は、リストを生成するための簡潔な構文であり、例えば[x**2 for x in range(10)]は0から9までの平方数を含むリストを生成します。ジェネレータはメモリ効率を向上させるための機能であり、yieldキーワードを使用して値を一つずつ生成します。「デコレータ」は関数やメソッドをラップし、動的に機能を追加するための仕組みであり、例えばロギングやアクセス制御に利用されます。「コンテキストマネージャ」はリソースの管理を簡単に行うための仕組みであり、with文を使用してファイル操作やデータベース接続などを安全に行うことができます。このように、Pythonは簡潔でわかりやすい文法と多彩な機能を持つ言語であり、初心者から専門家まで幅広く活用されています。