pythonの使い方とは何か基本と実践を徹底解説｜初心者向けインストールからExcel連携・学習法まで

「Pythonを勉強したいけれど、どこから始めれば良いか分からない」「難しそうで不安…」と悩んでいませんか？
実際に、初心者でも6割以上が「Pythonは独学で始められる」と答えている一方、「環境構築や文法の壁」でつまずく人が多いのも事実です。

Pythonは、世界シェアNo.1※の人気プログラミング言語。AI開発、データ分析、自動化、Webサービス構築など実用範囲が広く、国内外の大手IT企業や行政機関・研究機関でも導入事例が年々増加しています。今やIT人材求人の約4割でPythonスキルが求められることからも、その重要性が伺えます。

「仕事の自動化で効率アップしたい」「Excelでは限界を感じている」そんな課題も、Pythonなら数行のコードで一気に解決できる可能性があります。とはいえ、最初の一歩を間違えると、せっかくの好奇心や時間を無駄にしてしまうことも。

このページでは、初心者でも挫折しない超具体的な使い方、現場で役立つ事例とトラブル解決法まで、プロが厳選した内容を徹底的に解説します。

「どこから始めればいいかわからない」「最短ルートでPythonを極めたい」と考えている方は、ぜひ最後までご覧ください。理論だけでなく、実践で本当に役立つノウハウが手に入ります。

pythonの使い方とは何か？仕組みと活用事例を初心者にもわかりやすく徹底解説

pythonの使い方の基本概念とほか言語との比較ポイント – 初心者に優しい例えを使いながらPythonの特徴を明確化

Pythonは「シンプルさ」と「読みやすさ」が重視されたプログラミング言語です。JavaやC++など他の言語と比べ、直感的な文法と自然な英語表記で構築できるため、初心者が最初に学ぶ言語として人気があります。実際、複雑な処理でも視覚的にコードが整理しやすく、保守や拡張も容易です。
特にPythonは次のような特徴を持ちます。

• 文法がシンプルで学習コストが低い

• 幅広い分野で活用されており、世界的に需要が高い

• 豊富なライブラリやフレームワークが無料で使える

下記の比較テーブルを参考にすれば、他の言語との違いが一目でわかります。

pythonの使い方で可能な多様な実用例 – 自動化、データ分析、Web開発、AIなどの具体的事例紹介で動機づけ

Pythonを使えば、さまざまな分野で生産性や効率を一気に高められます。次のような用途で世界中のエンジニアやビジネスパーソンに選ばれています。

• データ分析やグラフ作成：膨大なデータを扱う業務で強力なツールとなる

• 業務の自動化：Excelの操作やファイル整理など日常的なルーチン作業も自動化できる

• Webアプリ・サイトの開発：DjangoやFlaskなどのフレームワークで応用範囲が広い

• AI・機械学習：最先端の人工知能開発にも活用されている

例えば、PythonでExcelファイルを自動生成したり、コマンドプロンプトやVSCodeでプログラムを実行したり、日々の業務改善や新規サービス開発につながる多彩な事例が存在します。

pythonの使い方のメリット・デメリットの客観的解説 – 学習のしやすさ・性能課題など判断材料を提供

Pythonの最大のメリットは、短期間で実践的なスキルが身につく点です。多くの初心者が学び始めて数週間で自動化スクリプトや分析ツールを作成できます。また、WindowsやMacだけでなくLinuxにも対応し、使い始めの環境構築も比較的シンプルです。

一方デメリットとして、高度な数値計算や速度が求められる処理には他の言語に劣る場合があります。また、インストール後やコマンドラインでうまく動かない場合、環境依存のトラブルが発生しやすいのも事実です。

下記に特徴をまとめました。

自分の用途や目的に合わせて特徴を理解し、Pythonの使い方の幅を広げることで効率的な作業や新たな発見につながります。

pythonの使い方の始め方｜Windows・Mac・Linux別インストール＆設定完全ガイド

Pythonはプログラミング初心者からプロのエンジニアまで幅広く使われる人気言語です。Windows、Mac、Linuxそれぞれでのインストールや設定方法には違いがありますが、公式サイトから無料で最新版を入手できます。プラットフォームごとの注意点やおすすめの開発環境、最初のステップを解説します。Pythonの導入と利用をスムーズにスタートしたい方に役立つ知識を網羅しています。

pythonの使い方のOS別インストール手順詳細 – Windows、Mac、Linuxでの公式最新版取得・インストール方法を図示

PythonインストールはOSごとに少し手順が異なります。以下の表に主要OS別の手順をまとめました。

ポイント

• WindowsはPATH設定を忘れずに

• MacはM1/M2チップの場合Rosettaの利用が必要なケースも

• Linuxではディストリビューションごとにコマンドが異なるため注意

pythonの使い方のバージョン確認・複数管理（切替）方法 – pyenvや公式コマンドの使用法やトラブル回避法を解説

Pythonは複数バージョンが共存できます。バージョンを確認/切替する方法を解説します。

• バージョン確認コマンド

  • Windows/Mac/Linux共通:
    python –version または python3 –version

• 複数バージョン管理：pyenvが便利

  • MacやLinuxでは以下のコマンド
    1. brew install pyenv（Macの場合）
    2. pyenv install 3.12.0 などで特定バージョンをインストール
    3. pyenv global 3.12.0でデフォルト指定
  • Windowsはpyenv-winやAnacondaも選択肢

トラブル回避ポイント

• PATH設定がずれているとバージョン切替が反映されない

• コマンド入力時の「python」「python3」違いに注意

pythonの使い方のインストール後の初期設定と動作検証の具体手順 – コマンドプロンプト・ターミナル・VSCodeなどの環境別テスト方法を詳述

Pythonインストール後は実際に動作するかを確認することが重要です。

• コマンドプロンプト・ターミナル

  1. 「python」または「python3」と入力
  2. 対話型シェルが起動したら print(“Hello World”) を入力し、出力を確認

• ファイルから実行

  1. テキストエディタで test.py を作成
  2. コマンドラインで python test.py と入力し、正常に結果が表示されるかをチェック

• VSCodeでのテスト

  • Python拡張機能のインストール必須
  • ボタン1つでスクリプト実行可能

リスト：Python初期設定で押さえるポイント

• 環境変数(PATH)の確認

• テキストエディタやVSCodeを準備

• バージョン確認とpip実行確認

pythonの使い方のよくあるトラブルと具体的対応策まとめ – 実行不可やパス設定失敗など典型例を実例で示して安心感を提供

Python利用時によくあるトラブルとその対応策を整理します。

このように原因を特定し、落ち着いて対処することで多くの問題は解消できます。

pythonの使い方の基本文法入門｜初心者が押さえるべき必須構文と書き方のポイント

Pythonはシンプルな文法と高い可読性が特徴のプログラミング言語です。実際のプログラム作成や自動化、データ処理など幅広い分野で活用されています。ファイルの保存は「.py」拡張子で行い、コマンドプロンプトやターミナル、VSCodeなどの統合開発環境でも手軽に実行できます。重要な記述スタイルとして「インデント（字下げ）」があります。インデントミスがあるとIndentationErrorが発生する点に注意が必要です。下記のポイントを押さえると初学者も効率的に学習できます。

• コードは1行ごとに明確に記述

• コメントは「#」で行の先頭に記載

• 必要な時のみimportを使いライブラリ追加

直感的な文法と日本語に近い可読性の高さで、初心者でも取り組みやすい言語のひとつです。

pythonの使い方のデータ型と変数の使い分け詳細 – 文字列、数値、リスト、辞書などの挙動と使いどころ

Pythonには複数の基本データ型があります。それぞれの特徴を理解し使い分けることで、柔軟なプログラム設計が可能です。

変数への代入は「変数名 = 値」で行います。また、リストはforループで繰り返し処理に活用できるため、データ分析やファイル操作にも便利です。辞書型は設定ファイルやデータベースのように扱えます。

pythonの使い方の制御フローの書き方（条件分岐・繰り返し） – if構文、for/whileループのパターンと応用例

Pythonの制御フローではif文とfor/whileループが不可欠です。分岐処理や繰り返し処理に活用することで、複雑な処理も簡潔に記述できます。

• if文による条件分岐

  • 例: if score > 60: print(“合格”)

• forループによるリスト処理

  • 例: for item in fruits: print(item)

• whileループによる繰り返し

  • 例: while num < 10: num += 1

柔軟なロジック設計にはelifやelseも使えます。入門段階でも、これらの構文を組み合わせて複雑な処理手順を組むことができます。

pythonの使い方の関数・モジュール定義と活用テクニック – 再利用性の高いプログラム設計を促進

関数は複数の処理をまとめて管理し、繰り返し活用するために不可欠です。Pythonではdefを使って関数を定義し、必要に応じて引数や戻り値を設定します。

• 関数定義：def greet(name): print(“こんにちは” + name)

• モジュールは.pyファイル単位で作成し、必要に応じてimport文で呼び出します

関数を活用することで、保守性や可読性が向上し、複雑なプログラムも効率的に管理できます。また、組み込みモジュールや外部ライブラリの利用で、より高度な機能も実現可能です。

pythonの使い方のエラー処理とデバッグの実践的手法 – IndentationErrorや例外対応の具体例で初心者の壁を突破する支援

Pythonプログラムを作成する際、エラー処理とデバッグは欠かせません。代表的なエラーにはIndentationError（インデント不正）やSyntaxError（文法ミス）、TypeError（型不一致）があります。try…except構文を使うことで、予期しないエラーを安全にハンドリングできます。

• IndentationErrorは行頭スペースを正しくそろえることで防げます

• 例外処理の例：

  • try: x=int(“abc”)
    except ValueError: print(“数値変換失敗”)

エラー発生時はエラーメッセージをよく読み、行番号や原因に注目することが重要です。VSCodeやコマンドプロンプト、macターミナルのデバッグ機能も活用すると、より効率的にバグ修正が可能です。

pythonの使い方の実行環境と開発ツールの選び方と使い方【VSCode, コマンドプロンプト, Jupyter】

Pythonを始める際、どの開発環境やツールを使うかで快適さや効率が大きく変わります。Windows、Mac、Linuxなど各OSで推奨される代表的な実行環境を比較すると、VSCodeやJupyter Notebook、コマンドプロンプト（ターミナル）がよく選ばれています。

用途やレベルに合わせてツールを選ぶことが、効率良く学習や開発を進めるポイントです。

pythonの使い方のコマンドプロンプト・ターミナルでの実行方法 – pyファイルの作成から実行、終了方法まで具体解説

コマンドプロンプトやターミナルを使ったPythonの実行手順は以下の通りです。

1. テキストエディタでhello.pyなどPythonファイルを作成し、例としてprint("Hello World")と記述し保存します。

2. コマンドプロンプト（windowsの場合は「cmd」）、またはターミナル（Mac/Linux）を開き、cdコマンドでファイルの場所へ移動します。

   • 例：cd Desktop

3. 実行コマンドを入力し、ファイルを実行します。

   • Windows: python hello.py
   • Mac/Linux: python3 hello.py

4. 出力が画面に表示されます。繰り返し実行したい場合は上記のコマンドを再度入力します。

5. 終了する際はexit()やCtrl + Z（Windows）、Ctrl + D（Mac/Linux）で閉じることができます。

【注意点】

• Pythonインストール後に「コマンドが認識されない」と出る場合は、パス設定の確認が必要です。

• 複数バージョン使いたい場合はバージョン指定（例：python3.11）もできます。

pythonの使い方のVSCodeを用いたPython環境構築と効率的な操作方法 – 拡張機能の導入、仮想環境の作成、実行ボタンがない場合の対処法

VSCodeは、Python開発において自動補完やデバッグ機能が充実したエディタです。利用開始の流れは以下の通りです。

1. VSCodeをインストールし、拡張機能 から「Python」と検索してインストールします。

2. 新規フォルダを作成し、ターミナルを開いて仮想環境（例：python -m venv venv）を作成します。venvフォルダをアクティブ化後、VSCodeでワークスペースとして開きます。

3. hello.pyなどのファイルを作成し、コードを書きます。実行ボタン（再生三角アイコン）が表示されていない場合は、

   • 拡張機能のアップデート
   • Pythonインタープリタの再選択
   • ファイル保存後の再読み込みなどを試してください。

【チェックポイント及び活用ヒント】

• ターミナルで直接コード実行も可能

• デバッグ機能や補完機能で作業効率UP

• 複数の仮想環境管理も容易

pythonの使い方のJupyter NotebookとGoogle Colabの活用術 – 対話形式で学びやすい利点と環境設定手順

Jupyter NotebookやGoogle Colabは、セルごとにコード・文章・図表をまとめられるため学習やデータ分析で人気です。

【主なメリット】

• コードと同時にメモや説明を追加できるので初心者でも理解しやすい

• グラフ・画像出力やデータ分析との相性が抜群

• Google Colabなら環境構築不要ですぐ使える

pythonの使い方の開発効率を高めるiPythonの基本操作 – コマンド履歴、マジックコマンド紹介

iPythonは、強力なインタラクティブシェルで、開発効率を高めます。

• コマンド履歴の呼び出し（矢印キー、historyコマンド）

• オートコンプリート（Tabキーを活用）

• 便利なマジックコマンド

  • %run ファイル名：Pythonファイルを直接実行
  • %timeit コード：処理速度計測
  • %pwd：カレントディレクトリ表示

iPythonはJupyter Notebookのベースでもあり、習得しておくことで生産性が向上します。特にデータ処理や実験的なコード検証時に活躍するため、多くの現役エンジニアや研究者にも重宝されています。

pythonの使い方とExcelの連携｜自動化・データ抽出・操作の具体的方法とコード集

PythonはExcelファイルを操作することで、日常業務の効率化や大量データの自動抽出に役立つプログラミング言語です。特にWindowsやMac、Linuxといったさまざまなプラットフォームで手軽に使える点もメリットです。定型作業の自動化やデータ整理、再利用可能な処理の自動運用まで幅広い場面で活用できます。ここでは、PythonでExcelを扱う具体的な方法について、初心者にも理解しやすい形で解説します。

pythonの使い方でExcelを操作するための主要ライブラリ解説 – openpyxl、pandas、xlwingsの特徴と適材適所の使い分け

PythonでExcelを扱う際には複数の便利なライブラリが用意されています。それぞれの特徴と用途を一覧で整理します。

それぞれ用途が異なるため、「シートごとに書式指定したいならopenpyxl」「データ集計はpandas」「Excelを直接操作・自動化したいならxlwings」がおすすめです。

pythonの使い方の実践！Excelデータの読み込み／書き込み／加工のコード例 – 基本サンプルコード付きで初心者も理解しやすい構成

Excel操作の具体例として「ファイルの読み込み」「データの書き込み」「加工」の基本サンプルを紹介します。

• openpyxlでの読み込み例

  import openpyxl
  wb = openpyxl.load_workbook(‘sample.xlsx’)
  ws = wb.active
  for row in ws.iter_rows(values_only=True):
  print(row)

• pandasでのデータ加工例

  import pandas as pd
  df = pd.read_excel(‘sample.xlsx’)
  df[‘合計’] = df[‘数量’] * df[‘単価’]
  df.to_excel(‘updated.xlsx’, index=False)

• xlwingsによるセル操作例

  import xlwings as xw
  wb = xw.Book(‘sample.xlsx’)
  sheet = wb.sheets
  sheet[‘A1’].value = ‘Hello, Excel’
  wb.save()

上記はいずれも最も基本的な書き方なので、初心者にもすぐに応用が可能です。必要に応じて「ファイル名」「セル範囲」を変更するだけで、様々な場面に対応できます。

pythonの使い方のExcel自動化に役立つPythonのツール紹介と使い方 – 日常業務の効率化事例も交えて具体的な活用シーンを示す

業務効率化で特に効果的な例をいくつか挙げます。

• フォルダ内の複数Excelファイルから売上データを抽出し一つにまとめる

• 定期レポートを自動作成し、指定フォルダへ保存

• 毎朝のデータ更新や加工をPythonスクリプト1本で手早く完了

ツール例としては、VSCodeの拡張機能でコード編集から実行まで一括管理が可能です。Python環境構築もVSCodeで手軽に始められます。Excelの手作業を減らしたい場合、上記ライブラリとツールの組み合わせで、作業の自動化が効率よく進みます。

pythonの使い方のExcel連携時によくあるトラブルの原因と対処策 – データ型エラーや読み込み失敗時の解決ポイント

PythonでExcel連携する際に起きやすいトラブルと、その解決ポイントをまとめます。

基本的なトラブル対策を知っておくだけで、Excel自動化の作業効率が大きく向上します。操作に慣れることで、業務全体の効率化にもつながります。

pythonの使い方学習を挫折しないための戦略とおすすめ教材・勉強法総まとめ

Pythonの使い方を効率よくマスターするには、挫折しないための学習戦略が欠かせません。プログラミング初心者が途中でやめてしまう最大の原因は「何をどの順番で学ぶべきか分からない」こと。まずは自分にあった教材や学習方法を選び、現実的な目標を細かく設定しましょう。独学だけでなく、無料講座やオンラインコミュニティなどのサポートも活用することで、学習の継続率を高めることができます。

科学的な調査でも、短期の集中的な学習よりも、継続的に少しずつ学ぶ習慣がスキル定着に効果的とされています。自分が楽しく続けられる学習スタイルを重視し、無理なく段階的に基礎から応用力まで育てましょう。

pythonの使い方成功者に学ぶPython学習の黄金ルート – 都度の学習目標設定と学習モチベーション維持法

Pythonを使いこなせている人の多くが、明確な目標を設定し、小さな成功体験を積み重ねています。たとえば「1日1問の簡単なコードを書いて実行する」「毎週必ず1つ新しいPythonライブラリを学ぶ」といった具体的な目標が、学習のモチベーション維持に効果的です。

• 進捗を可視化できるノートやアプリを利用する

• SNSや学習記録アプリで学習日志をシェアする

• 定期的に模擬テストやアウトプットに挑戦する

こうした習慣を取り入れることで、Python学習への意欲が高まり、自然とスキルの幅も広がっていきます。自分なりの「成長メモ」を作成し、日々の変化を実感しましょう。

pythonの使い方おすすめの書籍・動画講座の最新比較 – 利用者レビューや学習効果を踏まえた評価と用途別紹介

Python学習用の教材は多岐にわたり、目的やレベルに合わせて選ぶことが大切です。主な教材を比較すると以下の通りです。

テキスト型の書籍はじっくり学びたい人に最適です。実際の操作を重視するなら動画講座やオンライン教材を活用すると理解が深まります。

pythonの使い方オンライン無料・有料学習サービスの特徴・使い方 – Udemy、ドットインストール、Progateなどの強みと弱みを整理

近年はPythonを学べるオンラインサービスが充実しています。主要サービスの特徴を強み・弱みで整理します。

学習の最初はProgateやドットインストールで手を動かしながら学び、より深く理解したい場合はUdemyの各種講座で知識を拡張する流れが人気です。

pythonの使い方挫折しない継続のコツと学習コミュニティ活用法 – モチベーション維持の実例とSNS・フォーラム活用の勧め

一人での学習に限界を感じた時は、Python学習コミュニティやSNSを活用しましょう。現役エンジニアが参加するフォーラムやDiscord、X（旧Twitter）での学習共有が特に効果的です。

• わからないことは質問サイトやコミュニティで早めに相談

• 学習仲間と成果や悩みを共有することで支え合いが生まれる

• 毎日少しでもPythonに触れる習慣が継続のカギ

無料・有料問わずさまざまな学びの場があります。挫折を避けて一歩ずつ成長できる環境を作りましょう。

pythonの使い方で実践SEO対策・サイト分析を効率化する方法

Pythonは、その柔軟性と強力なライブラリ群によってSEO対策やサイト分析の効率化に最適なプログラミング言語です。テキストデータの大量処理やWeb情報の自動取得、Excelへのデータ転記といった業務も、Pythonを使うことで非常にスムーズに取り組めます。特にWindowsやMac、Linuxなど、幅広いOS環境で動作するため、多くのエンジニアやマーケターに選ばれています。VSCodeやコマンドプロンプト、ターミナルなど様々な開発環境とも相性が良く、SEOに役立つ自動化タスクも短時間で組み上げることが可能です。

pythonの使い方を使ったSEOキーワード抽出と分析手法 – スクレイピングによるデータ収集、形態素解析の仕組みと具体コード例

SEO対策では、競合サイトや検索結果からキーワードデータを抽出して分析する作業が不可欠です。Pythonのスクレイピング技術を使えば、BeautifulSoupやSeleniumを活用して指定URLのHTML情報を簡単に収集できます。また、形態素解析ライブラリ「MeCab」や「Janome」を用いることで、抽出したコンテンツから日本語のキーワードやフレーズを解析することも可能です。

キーワード抽出と形態素解析の流れ

1. BeautifulSoupまたはSeleniumでHTMLデータを取得
2. 取得したテキストを整形
3. JanomeやMeCabで形態素解析を実施
4. 重要キーワードを集計してリスト化

この自動化により、大量データから戦略的なSEOキーワード抽出が効率的になります。

pythonの使い方による競合サイトのタイトル・メタ情報抽出の自動化方法 – BeautifulSoupやSelenium活用、効率的なデータ整理までを詳細解説

競合分析では、各サイトのタイトルやメタディスクリプション、見出し構造の把握が重要です。Pythonでは下記のような手順でこれらの情報を自動取得できます。

1. Seleniumでブラウザを自動操作し対象ページにアクセス
2. BeautifulSoupでタイトル・メタディスクリプション・h1～h3要素を抽出
3. pandasやopenpyxlでExcelファイルに保存

テーブル：主要エレメントと取得方法

自動化による情報整理は、複数サイトを横断した分析にも最適です。

pythonの使い方でSEO効果を高めるコンテンツ最適化に役立つPythonツール – 検索順位モニタリングや内部リンク構造解析を自動化する技術紹介

SEO改善のためには、検索順位の可視化や内部リンクの状況チェックが欠かせません。PythonならGoogleの検索結果取得や、Sitemap XML・内部リンクのクロールも自動で行えます。またExcel連携すれば定点観測や週次レポートも簡単に作成できます。

おすすめ自動化タスク

• ランキングチェック用Google検索順位自動取得

• crawlingで内部リンク一覧を抽出して重複や断絶箇所を発見

• 取得データをExcel化し、順位の推移グラフを生成

こうした作業の自動化により、PDCAサイクルが回しやすくなり改善時間も短縮できます。

pythonの使い方で自動リライト候補抽出とブログ改善施策の例示 – Google Search Consoleデータを指標化した効率的な改善策

検索パフォーマンスを向上させる上で、リライト候補の抽出は重要です。Pythonを活用してGoogle Search Consoleからデータを取得し、CTRや掲載順位などを指標化することで、伸びしろのあるキーワードやページを特定できます。

リライト候補抽出フロー

1. Search Console API連携でデータ取得
2. pandasでデータ整理（PV、掲載順位、CTRで並べ替え）
3. 伸びしろが大きいページ・KWを抽出
4. 自動で改善リストや提案表をExcelで出力

このプロセスによりブログの強化ポイントが明確になり、競争力ある運営が実現します。

pythonの使い方によくある質問とトラブル解決集【Python初心者の疑問に現場感で答える】

Python初心者がつまずきやすい「インストール後の実行環境設定」「VSCodeやコマンドプロンプトでのエラー」「Excel連携時のトラブル」について、現場で多い疑問や解決策を詳しくまとめました。環境ごとの違いや解決ポイントを押さえれば、学習効率と作業効率を一気に高められます。以下で代表的な質問とその対策を紹介します。

pythonの使い方実行環境設定に関する問題と対策 – PATH設定ミス、ファイル実行不具合の解消法を図解

Pythonをインストール後、「コマンドプロンプトやターミナルでpythonコマンドが動かない」「ファイルが実行できない」という質問は非常に多いです。主な原因と解消法をまとめました。

特にWindowsの場合は環境変数、MacやLinuxはパーミッションやバージョン指定に注意が必要です。

pythonの使い方VSCodeで起こる実行エラーの原因と対策まとめ – 拡張機能・環境変数・仮想環境絡みの代表的問題をカバー

VSCodeで「実行ボタンが表示されない」「Python拡張機能が効かない」「仮想環境が選択できない」といった悩みは多発します。トラブル解消には下記ポイントが役立ちます。

VSCodeのアップデート後には拡張機能の動作確認や仮想環境の再設定が効果的です。

pythonの使い方Excel連携でよくある躓きポイントとその克服法 – 互換性問題やモジュールエラーへの具体対応を記載

PythonでExcelを操作する際、「openpyxlやpandasでモジュールエラー」「Excelバージョン互換性」「ファイル保存時の文字化け」などが代表的な悩みです。

よくある問題点と対策

• 必要なモジュールがインストールされていない

  • pip install openpyxl pandasで再インストール

• Excel新旧バージョン互換の問題

  • .xlsx形式推奨。.xlsや古いマクロ付きファイルは読込不可の場合がある

• 日本語名のファイルで文字化け

  • encoding='utf-8'等の指定やファイル名を半角英数に変更

事前に必要ライブラリのインストールとExcelファイルの種類確認は必ず行いましょう。

pythonの使い方コマンド操作の基本と終了操作の指針 – 初心者が戸惑いやすい操作を丁寧に解説

コマンドプロンプトやターミナルでの実行・終了操作は、習得すれば効率的にPythonを活用できます。

• ファイル実行

  python ファイル名.py でプログラムを実行

• 対話モード開始・終了

  python と入力で開始、exit()またはCtrl+Z(Win)/Ctrl+D(Mac, Linux)で終了

• エラー時の対処

  ファイルパス・拡張子・カレントディレクトリに注意

コマンド実行はサンプルとして用いると理解が速まります。終了操作のコマンドも覚えておくとスムーズです。