Python（パイソン）はシンプルで読みやすい文法が特徴のプログラミング言語です。
しかし、いざ書き始めると「この文法どう書くんだっけ？」と忘れてしまうことも多いはず。
そんなときに役立つのが「チートシート（早見表）」です。
本記事では、Pythonの基本文法からよく使う関数、ライブラリまで、厳選したチートシートをカテゴリ別にわかりやすく紹介します。
基本構文
変数とデータ型
Pythonでの基本的なデータの扱い方です。
# コメント（説明文）
# これはコメントです
# 変数の代入
x = 10 # 数値（整数）
y = 3.14 # 数値（小数）
name = "Alice" # 文字列
is_student = True # ブール値（TrueまたはFalse）
# 文字列の計算
full_name = "Alice" + " " + "Smith" # "Alice Smith"
repeat_text = "Hello " * 3 # "Hello Hello Hello "
# 数値の計算
sum_value = 10 + 5 # 足し算: 15
diff = 10 - 3 # 引き算: 7
product = 4 * 3 # 掛け算: 12
division = 10 / 3 # 割り算: 3.333...
floor_div = 10 // 3 # 割り算（整数）: 3
remainder = 10 % 3 # 余り: 1
power = 2 ** 3 # 累乗: 8標準ライブラリと組み込み関数
数学系ライブラリ
計算や数値処理に必要な機能です。
import math
# 基本的な数学関数
print(math.sqrt(16)) # 平方根: 4.0
print(math.pow(2, 3)) # 累乗: 8.0
print(math.ceil(4.3)) # 切り上げ: 5
print(math.floor(4.7)) # 切り捨て: 4
print(math.round(4.6)) # 四捨五入: 5
# 三角関数
print(math.sin(math.pi/2)) # サイン: 1.0
print(math.cos(0)) # コサイン: 1.0
print(math.tan(math.pi/4)) # タンジェント: 1.0
# 常数と対数
print(math.exp(1)) # eの累乗: 約2.718
print(math.log(10)) # 自然対数
print(math.log10(100)) # 常用対数: 2.0
# 便利な定数
print(math.pi) # 円周率: 3.14159...
print(math.e) # ネイピア数: 2.71828...
ランダム数生成
乱数やランダムな選択を作成します。
import random
# 基本的な乱数操作
print(random.random()) # 0.0〜1.0の乱数
print(random.randint(1, 10)) # 1〜10の整数
print(random.uniform(1.0, 10.0)) # 1.0〜10.0の少数
# リストからランダム選択
fruits = ["りんご", "バナナ", "みかん"]
print(random.choice(fruits)) # ランダムに1つ選択
# 複数のランダム選択
print(random.sample(fruits, 2)) # 2つをランダム選択
# リストの順番をシャッフル
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
random.shuffle(numbers)
print(numbers)
# 乱数シードの設定（再現性のため）
random.seed(42)
print(random.randint(1, 100)) # いつも同じ結果
日付と時刻の操作
日付や時刻を扱うライブラリです。
from datetime import datetime, date, time, timedelta
# 現在の日付と時刻
now = datetime.now()
print(now) # 例: 2025-06-13 10:00:00
# 日付の取得
today = date.today()
print(today) # 例: 2025-06-13
# 日付のフォーマット
print(now.strftime("%Y年%m月%d日")) # 例: 2025年06月13日
print(now.strftime("%H時%M分")) # 例: 10時00分
# 日付の計算
tomorrow = today + timedelta(days=1)
last_week = today - timedelta(weeks=1)
# 文字列を日付に変換
parsed = datetime.strptime("2025-06-01", "%Y-%m-%d")
# 曜日の取得
weekday = now.strftime("%A") # Monday など
続いて「組み込み関数の活用」「文字列処理」のセクションを漢字かな混じり文で提供します。
組み込み関数の活用
Pythonに元から備わっている便利な関数です。
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# 長さや合計、最大・最小
print(len(numbers)) # 要素数: 5
print(sum(numbers)) # 合計: 15
print(max(numbers)) # 最大値: 5
print(min(numbers)) # 最小値: 1
# 範囲生成
print(list(range(5))) # [0, 1, 2, 3, 4]
print(list(range(1, 6))) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(list(range(0, 10, 2))) # [0, 2, 4, 6, 8]
# ソート（並べ替え）
fruits = ["みかん", "りんご", "バナナ"]
print(sorted(fruits)) # ['みかん', 'りんご', 'バナナ']
print(sorted(numbers, reverse=True)) # [5, 4, 3, 2, 1]
# 番号付きで繰り返し
for i, fruit in enumerate(fruits):
print(f"{i}: {fruit}")
# 複数のリストを組み合わせる
names = ["たろう", "はなこ", "じろう"]
ages = [25, 30, 20]
for name, age in zip(names, ages):
print(f"{name}さんは{age}歳です")
# 型変換
print(int("123")) # 文字列 → 整数
print(float("3.14")) # 文字列 → 少数
print(str(123)) # 数値 → 文字列
print(list("hello")) # 文字列 → リスト
文字列処理
文字列を操作するためのメソッド群です。
text = " Hello, World! "
# 基本的な文字列操作
print(text.strip()) # 両端の空白を削除
print(text.lower()) # 小文字化
print(text.upper()) # 大文字化
print(text.replace("World", "Python")) # 文字列置換
# 文字列の分割と結合
words = "りんご,バナナ,みかん".split(",") # ["りんご", "バナナ", "みかん"]
joined = "-".join(words) # "りんご-バナナ-みかん"
# 部分一致検索など
print("Hello" in text) # True（含まれているか）
print(text.startswith(" H")) # True（先頭一致）
print(text.endswith("! ")) # True（末尾一致）
print(text.find("World")) # 見つかった位置（例: 9）
# フォーマット（f文字列）
name = "たろう"
age = 25
message = f"私は{name}です。{age}歳です。"
print(message) # "私はたろうです。25歳です。"
例外処理とファイル操作
例外処理（エラー対応）
プログラムでエラーが発生したときに、安全に処理を続けるための方法です。
# 基本的な例外処理
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:
print("0で割ることはできません")
result = None
# 複数の例外を処理
try:
number = int(input("数字を入力してください: "))
result = 100 / number
print(f"結果: {result}")
except ValueError:
print("整数を入力してください")
except ZeroDivisionError:
print("0では割れません")
except Exception as e:
print(f"予想外のエラー: {e}")
# finallyブロック（必ず実行される処理）
try:
file = open("test.txt", "r")
content = file.read()
except FileNotFoundError:
print("ファイルが見つかりません")
finally:
print("終了処理を実行")
try:
file.close()
except:
pass
例外の送出（raise文）
独自にエラーを発生させたいときに使います。
def check_age(age):
if age < 0:
raise ValueError("年齢は0以上である必要があります")
if age > 150:
raise ValueError("年齢が大きすぎます")
return age
try:
check_age(-5)
except ValueError as e:
print(f"エラー: {e}")
ファイルの読み書き
ファイルにデータを保存したり、読み込んだりします。
# 書き込み（上書き）
with open("example.txt", "w", encoding="utf-8") as file:
file.write("こんにちは、世界！\n")
file.write("Pythonは楽しいです。\n")
# 読み込み
with open("example.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
content = file.read()
print(content)
# 1行ずつ読み込み
with open("example.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
for line in file:
print(f"行: {line.strip()}")
# 追記
with open("example.txt", "a", encoding="utf-8") as file:
file.write("これは追記です。\n")
CSVファイルの扱い
表形式のデータ（表計算ソフトのような形式）を扱うための方法です。
import csv
# CSVファイルへの書き込み
data = [
["名前", "年齢", "職業"],
["たろう", 25, "エンジニア"],
["はなこ", 30, "デザイナー"]
]
with open("people.csv", "w", newline="", encoding="utf-8") as file:
writer = csv.writer(file)
writer.writerows(data)
# CSVファイルの読み込み
with open("people.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
reader = csv.reader(file)
for row in reader:
print(row)
# 辞書形式での読み込み
with open("people.csv", "r", encoding="utf-8") as file:
reader = csv.DictReader(file)
for row in reader:
print(f"{row['名前']}さんは{row['年齢']}歳の{row['職業']}です")
JSONファイルの扱い
Web APIや設定ファイルでよく使われるデータ形式です。
import json
# Pythonの辞書をJSON文字列に変換
person = {
"名前": "たろう",
"年齢": 25,
"趣味": ["読書", "料理"],
"結婚": False
}
json_string = json.dumps(person, ensure_ascii=False, indent=2)
print(json_string)
# JSON文字列をPythonの辞書に変換
json_data = '{"名前": "はなこ", "年齢": 30}'
person_data = json.loads(json_data)
print(person_data["名前"]) # "はなこ"
# JSONファイルへの書き出し
with open("person.json", "w", encoding="utf-8") as file:
json.dump(person, file, ensure_ascii=False, indent=2)
# JSONファイルの読み込み
with open("person.json", "r", encoding="utf-8") as file:
loaded_person = json.load(file)
print(loaded_person)
ディレクトリとパスの操作
ファイルやフォルダの存在確認や作成などの操作を行います。
import os
from pathlib import Path
# 現在のディレクトリを取得
current_dir = os.getcwd()
print(f"現在の位置: {current_dir}")
# ディレクトリ内のファイル一覧
files = os.listdir(".")
for file in files:
print(f"ファイル: {file}")
# 新しいディレクトリを作成
os.makedirs("new_folder", exist_ok=True)
# パスの結合（OSに依存しない方法）
file_path = os.path.join("folder", "subfolder", "file.txt")
# Pathlibでのパス操作（推奨）
path = Path("folder") / "subfolder" / "file.txt"
# ファイルやフォルダの存在確認
if Path("example.txt").exists():
print("ファイルが存在します")
if Path("folder").is_dir():
print("ディレクトリです")
# ファイル情報の取得
file_path = Path("example.txt")
if file_path.exists():
print(f"ファイルサイズ: {file_path.stat().st_size} バイト")
print(f"更新日: {file_path.stat().st_mtime}")
実践的な使い方とデバッグのコツ
デバッグのテクニック
プログラムの不具合を見つけて修正するための方法です。
# print文でデバッグする
def calculate_average(numbers):
print(f"デバッグ: 入力データ = {numbers}")
total = sum(numbers)
print(f"デバッグ: 合計 = {total}")
count = len(numbers)
print(f"デバッグ: 個数 = {count}")
average = total / count
print(f"デバッグ: 平均 = {average}")
return average
# 実行
result = calculate_average([1, 2, 3, 4, 5])
# assert文によるチェック
def divide(a, b):
assert b != 0, "ゼロで割ることはできません"
return a / b
ロギング（loggingモジュール）
開発段階や本番環境での記録用ツールです。
import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)
logger = logging.getLogger(__name__)
def process_data(data):
logger.debug(f"データ処理開始: {data}")
logger.info("処理中...")
logger.warning("注意が必要です")
logger.error("エラーが発生しました")
よく使うパターンとPython的な書き方（イディオム）
条件に合う要素を抽出する
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
# 偶数だけを取り出す
even_numbers = [n for n in numbers if n % 2 == 0]
defaultdict（デフォルト値付き辞書）
from collections import defaultdict
word_count = defaultdict(int)
for word in ["hello", "world", "hello"]:
word_count[word] += 1
enumerate と zip の活用
names = ["たろう", "はなこ", "じろう"]
ages = [25, 30, 20]
# 番号付き辞書作成
person_dict = {i: name for i, name in enumerate(names)}
# 2つのリストを辞書に
name_age_dict = dict(zip(names, ages))
値の入れ替え（スワップ）
a, b = 10, 20
a, b = b, a # 値を交換
条件の範囲チェック
age = 25
if 18 <= age <= 65:
print("労働可能年齢")
any() と all() の活用
scores = [85, 90, 78, 92, 88]
has_excellent = any(score >= 90 for score in scores) # 1つでも90点以上があればTrue
all_passed = all(score >= 60 for score in scores) # 全員60点以上でTrue
続いて、「パフォーマンス向上のコツ」「便利な外部ライブラリの紹介」のセクションを漢字かな混じり文でお届けします。
パフォーマンス向上のコツ
プログラムを効率的に、速く動かすためのテクニックです。
実行時間の測定
import time
start_time = time.time()
# 実行したい処理
total = sum(range(1000000))
end_time = time.time()
print(f"実行時間: {end_time - start_time:.3f}秒")
リスト内包表記 vs 通常のfor文
# 高速（リスト内包表記）
squares_fast = [x * x for x in range(1000)]
# 低速（通常のfor文）
squares_slow = []
for x in range(1000):
squares_slow.append(x * x)
setを使った高速検索
# リストでの検索（遅い）
large_list = list(range(10000))
start = time.time()
9999 in large_list
list_time = time.time() - start
# setでの検索（速い）
large_set = set(range(10000))
start = time.time()
9999 in large_set
set_time = time.time() - start
print(f"リスト検索時間: {list_time:.6f}秒")
print(f"セット検索時間: {set_time:.6f}秒")
便利な外部ライブラリの紹介
Pythonの可能性を広げてくれる有名なライブラリたちです。
requests（HTTPリクエスト）
# pip install requests
import requests
response = requests.get("https://api.github.com/users/octocat")
if response.status_code == 200:
data = response.json()
print(f"ユーザー名: {data['login']}")
pandas（データ分析）
# pip install pandas
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data.csv")
print(df.head()) # 最初の5行
print(df.describe()) # 統計情報
# フィルタリング
filtered = df[df["age"] > 25]
matplotlib（グラフ描画）
# pip install matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel("X軸")
plt.ylabel("Y軸")
plt.title("サンプルグラフ")
plt.show()
NumPy（高速数値計算）
# pip install numpy
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr * 2) # [2, 4, 6, 8, 10]
# 2次元配列の行列演算
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix.dot(matrix))
クラスとオブジェクト指向
コードを整理して再利用しやすくするための仕組みです。
クラスの基本定義と継承
# クラスの定義
class Person:
def __init__(self, name, age):
self.name = name
self.age = age
def greet(self):
return f"こんにちは、{self.name}です"
def have_birthday(self):
self.age += 1
print(f"誕生日おめでとう！{self.age}歳になりました")
# 使用例
person1 = Person("たろう", 25)
print(person1.greet())
person1.have_birthday()
# 継承を使ったクラス
class Student(Person):
def __init__(self, name, age, school):
super().__init__(name, age)
self.school = school
def study(self, subject):
return f"{self.name}は{subject}を勉強しています"
student1 = Student("はなこ", 20, "東京大学")
print(student1.greet())
print(student1.study("Python"))
特別メソッド（ダンダーメソッド）
class Calculator:
def __init__(self, value=0):
self.value = value
def __str__(self):
return f"Calculator({self.value})"
def __add__(self, other):
if isinstance(other, Calculator):
return Calculator(self.value + other.value)
return Calculator(self.value + other)
def __len__(self):
return len(str(self.value))
calc1 = Calculator(10)
calc2 = Calculator(5)
result = calc1 + calc2
print(result) # Calculator(15)
モジュールとパッケージの管理
コードをファイル単位で分割し、再利用しやすくします。
# mymodule.py の中身
def hello(name):
return f"Hello, {name}!"
def add_numbers(a, b):
return a + b
PI = 3.14159
class Circle:
def __init__(self, radius):
self.radius = radius
def area(self):
return PI * self.radius ** 2
# 呼び出し側のファイル
import mymodule
print(mymodule.hello("たろう"))
print(mymodule.add_numbers(5, 3))
# 特定の関数のみインポート
from mymodule import hello, Circle
circle = Circle(5)
print(f"円の面積: {circle.area()}")
# モジュールに別名をつける
import mymodule as mm
print(mm.PI)
まとめ
Pythonチートシートは、学習中の確認ツールとしても、開発中の参考資料としても非常に便利です。
覚えておきたいポイント
- 基本文法：変数、条件分岐、繰り返し
- データ構造：リスト、辞書、セット、タプル
- 関数とクラス：再利用性と構造化
- ライブラリ：外部ツールを活用
- ファイル操作・例外処理：実用的な場面で重要
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