## Python3エンジニア認定 基礎試験とは？

Python3エンジニア認定基礎試験は一般社団法人「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催している検定試験で、Python3に関する基礎知識や文法に関する知識を問います。Pythonは需要が高まるAI分野やデータ分析において必須のプログラミング言語です。

この資格を取得することで、Pythonエンジニアとして基礎的スキルを有する証明となり、キャリアチェンジやキャリアアップで有利になります。

この記事では、AIエンジニアやデータサイエンティストを目標とする方や、エンジニアとして新たな活躍の場を得たい方に、*試験の概要、合格者の年収や資格を活かせる仕事、効果的な勉強法について解説をしますので、ぜひ参考にしてみてください。*

【参考】：[基礎試験 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！

Pythonは人気のトップを争うプログラミング言語ですが、どのような特徴を持っているのでしょうか？*以下にPythonが人気言語である理由と特徴についてまとめてみました。*

1．シンプルで読み書きがしやすく、文法が平易で予約語も少なく、初心者でも習得しやすい
2．インタープリター言語に属し、その場でコンパイルしながら動作するため、開発効率が高い
3．オブジェクト指向言語であり、プログラムをモノとして捉えて操作することができるため、複数人での開発やコードの再利用・修正が容易である
4．多くのフレームワークやライブラリを簡単に追加して利用できるため、機能性や汎用性に優れている
5．AI（人工知能）開発分野で高い人気を誇り、機械学習や深層学習などのAI技術を用いたシステムを開発するためのフレームワークやライブラリが豊富にある
6．Webアプリケーション開発やデータ分析・処理などでも活用されており、YouTubeやInstagramなどもPythonによって作られている
7．WindowsやMac、Linuxなど主要なOSをサポートしており、さまざまな環境で動作させることができる

【参考】：[プログラミング言語 Python 総合情報サイト ｜ python.jp](https://www.python.jp/)

## Python3 エンジニア認定基礎試験の概要

ここでは、Python3エンジニア認定 基礎試験の概要、難易度について確認しておきましょう。

Python3エンジニア認定 基礎試験は、次の要領にて実施されます。**受験方式は最寄りの試験会場に設置されたコンピュータを利用して行うCBT方式であり、好きな日時に受験が可能です。**

▪出題数：40問
▪出題形式：選択式
▪試験日程：通年受験が可能
▪試験方式：CBT（Computer Based Testing）形式
　　　　　※試験会場に設置されたパソコンで回答します。
▪試験会場：全国47都道府県の試験会場
▪試験時間：60分
▪合格基準：7割正解
▪試験結果：試験終了後に渡される「試験結果レポート」で確認できます。
▪合格証：試験の約4週間後に郵送されます。
▪受験料：
　・一般価格　11,000円（税込）
　・学割価格　 5,500円（税込）
▪出題範囲：主教材である「Pythonチュートリアル 第4版」より出題されます。
▪受験申込：Odyssey IDを取得し、試験会場を探して直接会場に申込みます。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定基礎試験 ｜ オデッセイ コミュニケーションズ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/pythonic-exam/python3basic.html)
【参考】：[試験会場を探す | Odyssey CBT | オデッセイ コミュニケーションズ](https://cbt.odyssey-com.co.jp/place/index.html)
【参考】：[Pythonチュートリアル 第4版｜アオテンストア](https://aoten.jp/store/detail.html?no=a1800i_k210201)

**Python3エンジニア認定基礎試験はITSS（ITスキル標準）のレベル1相当であり、難易度は低めです。**40問出題中、70%の28問正答で合格できます。Pythonプログラミングに関わっている方、学習中の方で、課題テキストを読み込んでいる方であれば、合格は難しくはありません。

中には、難易度が低いため取得することに関して「意味ない」という意見もありますが、Pythonエンジニアを目指すための初めの一歩と捉え、スキルチェックを兼ねて挑戦してみるとよいでしょう。

【参考】：[Python試験がITスキル標準（ITSS）のISVマップに登録 |一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/archives/3479)

Pythonの資格は意味がない？本当に無意味なのかを徹底検証！

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)</center>

多くのIT系試験は過去問を反復演習することが合格の決め手ですが、**Python3エンジニア認定基礎試験の過去問題は公開されていません。**そのため、過去問道場には掲載されていませんので、協会推奨のテキストや問題集で対策をします。

試験に合格するために必要な勉強時間は、受験者のスキルや経験、予備知識などによって大きく異なるため一概には言えませんが、合格者の勉強法によると、**経験者で数時間程度から初学者で50時間程度です。**初学者の方でも1日に1時間、2ヶ月あれば合格可能と考えてよいでしょう。

【参考】：[合格までの学習法 ｜ PRIME STUDY（プライム・スタディ）](https://study.prime-strategy.co.jp/success-stories/)

## Python3 エンジニア認定基礎試験合格者の年収

Python3 エンジニア認定基礎の資格を活かせる職種としては、プログラマーがあります。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年9月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、プログラマーは一般平均年収よりもやや低めに見えますが、これはプログラマーの平均年齢が低いことから生じています。

Pythonプログラマーは、*機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどに近い位置にいますので、スキルアップによって高年収が期待できます。*AI関連分野は日進月歩で進化していますので、自己研鑽を怠らず、最新知識を日々学ぶ姿勢が大切です。

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

データサイエンティストの年収はいくら？必要なスキルや資格も紹介

## Python3 エンジニア認定基礎試験の勉強方法

「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格に向けた勉強法について、*認定テキスト及び推奨参考書、オンライン講座による学習法を紹介していきます。*

【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会公式：認定教材・参考教材](https://www.pythonic-exam.com/material)

### 認定テキスト（Pythonチュートリアル 第4版）による学習

「Python3エンジニア認定基礎試験」の主教材として、『Pythonチュートリアル第4版』（オライリー・ジャパン 刊）が指定されています。**すべての問題が主教材から出題されるわけではありませんが、出題比率が高いので利用をおすすめします。**

▪著者：Guido van Rossum（鴨澤 眞夫 訳）
▪頁数：264ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪出版日：2021年02月1日

【参考】：[O'Reilly Japan - Pythonチュートリアル 第4版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)

Pythonエンジニア育成推進協会は前記の認定テキスト以外にも以下の参考書を推奨しています。Pythonチュートリアル 第4版は初学者にはやや難解な部分がありますので、**先に以下の参考書でPythonに親しんでから主教材を利用すると理解が深まるでしょう。**

*■ スラスラわかるPython 第2版*
初めてPythonを学ぶ方やプログラミングを体験したい人のための入門書です。Pythonの基礎知識を習得することを目標とし、プログラミングに必要最低限の知識が学べるようやさしく解説しています。また章末の問題で理解度がチェックできます。

▪著者：岩崎 圭、北川 慎治、 寺田 学（監修）
▪頁数：328ページ
▪出版社：翔泳社
▪出版日：2021年11月17日
【参考】：[スラスラわかるPython 第2版（岩崎 圭 北川 慎治 寺田 学）｜翔泳社の本](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798169361)

*■ いちばんやさしいPythonの教本 第2版*
講義と実習を繰り返し、コードを打ちながら学べるPython入門書です。全くプログラミングに関わったことがない文系の方でも違和感なく読み進められます。プログラミングの楽しさを感じながら、また理解を深めながらPythonの基礎をマスターしたい人にもおすすめしたい参考書です。

▪著者：岩崎 圭、北川 慎治、 寺田 学（監修）
▪頁数：272ページ
▪出版社：インプレス
▪出版日：2020年8月24日
【参考】：[いちばんやさしいPythonの教本 第2版 人気講師が教える基礎からサーバサイド開発まで - インプレスブックス](https://book.impress.co.jp/books/1119101162)

*■ PRIME STUDY（無料の模擬試験）*
 Python3 エンジニア認定基礎試験を主催する「Pythonエンジニア育成推進協会」が推奨する無料の模擬試験サイトです。3回分の模擬試験を何度でも受験できます。このサイトには「Python3エンジニア認定基礎試験」合格者の学習法が載っており、参考になるでしょう。

【参考】：[PRIME STUDY（プライム・スタディ） – Python試験とPHP試験の無料模擬試験サイト](https://study.prime-strategy.co.jp/)

## Python3 エンジニア認定基礎資格が活かせる仕事

 Python3 エンジニア認定基礎試験の資格はどのような仕事で活かせるのか、見てみましょう。*主にデータサイエンティストやAIエンジニアの仕事で資格を活かせるでしょう。*いずれも需要の高い仕事ですので、ぜひ目標にしてみましょう。

Pythonはデータ分析や解析にも優れています。**データサイエンティストはビッグデータなどの大量データを分析し、その結果をビジネスに活用するための知見や情報を引き出す仕事です。**

Pythonはデータ分析に必要なライブラリも多く、NumPyやPandas、Matplotlibなどでデータの加工や可視化ができますので、これらを有効活用できることもデータサイエンティストの条件になるでしょう。

データサイエンティストにおすすめの資格7選！難易度や勉強法も解説

PythonはAI分野での開発言語として広く利用されています。**AIエンジニアは機械学習や深層学習などのAI技術を用いて、画像認識や自然言語処理などのシステムを開発する仕事です。**

PythonはAI開発に必要なライブラリやフレームワークが豊富にあり、開発効率が高いというメリットがありますので、それらを積極的に利用すると良いでしょう。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

## Python3 エンジニア認定基礎資格でAIエンジニアを目指そう

本記事ではPython3 エンジニア認定基礎試験について、試験概要、勉強方法や資格を活かせる仕事などを紹介しました。 Python3 エンジニア認定基礎は、AIエンジニアを目指す上で登竜門的な位置づけにあり、またキャリアチェンジにおいてはスキル証明となるでしょう。
 Python3 エンジニア認定基礎試験を突破し、その資格を新たな仕事に活かすには、転職も1つの選択肢となります。

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「Python3エンジニア認定 基礎試験」は「Pythonエンジニア育成推進協会」が主催するPython3に関する知識を問う民間資格です。この記事ではPython3エンジニア認定基礎試験の概要や合格のための勉強方法、合格によって目指せる仕事などについて解説します。

Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎知識を問う民間資格

Python3エンジニア認定基礎試験の概要、難易度や合格に必要な勉強時間

Python3エンジニア認定基礎試験に合格することで目指せる仕事やキャリアチェンジの方法

Python3エンジニア認定基礎試験とは？勉強方法や難易度を紹介

AIブームが始まって以来、大きく話題になったプログラミング言語Python。ソフトウェア系エンジニアの方であれば誰でも一度は耳にしたことがあるのではないでしょうか。その認知度が高くなればなるほど、飛び交う情報の数も多くなり、何が正しい情報なのかも分からなくなってくるものと思います。

そんな中で、Pythonは難しいと考えているエンジニアの方も多いのではないでしょうか。本記事では、**Pythonが難しいと思われてしまうその理由を解説しつつ、習得しやすい言語である理由を説明していきます**。　

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

## プログラミング経験者ならハードルは低い

前述の通り、結論から言うとPythonは確かにプログラミング未経験者からすれば難しいと感じる部分があるのは事実です。しかしながら、*プログラミング経験者の視点に立てば、難しいと思われるところはほとんどなく、むしろ習得のハードルは低いと言えます*。Pythonはその豊富なライブラリから様々な分野で活躍できる言語であるので、積極的に習得し、自身のキャリアアップを狙っていきたいところです。

プログラミング言語を一覧でチェック！種類別・難易度別で紹介

本題に入る前にPythonのプログラミング言語としての立ち位置を見ていきましょう。Pythonがそもそもどのような言語であるかについては本記事では省略し、もう少し掘り下げたことについてを説明していきます。

Pythonにはいくつかの資格試験があり、それらの合格率から見て難易度はどの程度なのでしょうか。以下の2つを例にとってみます。

*Python3 エンジニア認定基礎試験*

Pythonの文法について基礎的な知識が求められる資格試験です。合格率は2018年のデータですが、80.3%となっています。内訳として受験者数は約3700人と伝えられています。

*Python 3 エンジニア認定データ分析試験*

こちらはより実用的なデータ分析の方法を評価する資格試験となっており、数学や統計学の知識も要求されるようです。合格率は約86%であり、比較的高めです。

このように、*Pythonの難易度を資格合格率から見てみると、そこまで難易度が高くない言語であると言うことができるでしょう*。

【参考】：[Python3 エンジニア認定基礎試験](https://jqos.jp/minkan/python3)

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/archives/news/python-3-data-3000)

### 仕事で使えるレベルはどのくらいか

Pythonの難易度を考えたときに、仕事で使えるレベルになるためにはどの程度のスキルが必要となるのでしょうか。ご存知のように、単にPythonの文法を理解し、コードを書けるだけでは仕事に使えるレベルとは言えません。

Pythonが様々な分野で使われている理由に「豊富なライブラリ」があり、*取り組む仕事分野に合ったライブラリを使いこなせることが、仕事で使えるための最低レベルと言えるでしょう*。しかしながら、Pythonのライブラリは対応するメソッドやその引数の仕様を理解すれば使えるものばかりなので、難易度はそう高くないと言えます。

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

Pythonの難易度を考えたとき、その学習過程で挫折する可能性はあるのでしょうか。多くの言語と同じく、最初から難しいことをやろうとしたり、目標を立てずに学習を進めてしまうとPythonで挫折する可能性はあります。

また、文法が難しくて挫折してしまうことも考えられますが、後述のようにPythonは文法が比較的シンプルで分かりやすいため、その可能性は低いと言えるでしょう。どちらかというと、*PythonをAIで活用する際に必須となる数学や統計学の難易度の高さから、挫折してしまう可能性が高いと言えます*。

## Pythonが難しいと思われている理由

客観的に見てPythonの難易度はそこまで高くなく、むしろ易しいのでは、と考えられるレベルと言えるでしょう。しかし、難しいという声が上がっているのも事実です。その理由については以下が考えられます。

### 開発環境の構築がややこしい

Pythonが難しいと思われる理由に開発環境構築があります。Pythonの代表的な統合開発環境にAnacondaがありますが、このIDEは全て英語であり、AnacondaがサポートするエディタのSpyderでもそのままでは日本語を上手く使用することができず、英語がある程度できないと使いこなすことが難しい事情がありました。こうしたことから、*Pythonの環境構築は英語が必要で日本人にとってはややこしいと思われてしまったと考えられます*。

ただし、IDEと言ってもAnacondaやSpyderだけでなく日本語をサポートしたものが多数あり、選択肢は非常に多いです。*きちんと調べれば、環境構築はややこしいものではないというのが実情となっています*。

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

### オブジェクト指向がベースとなっている

Pythonの文法はオブジェクト指向がベースであり、クラスやメンバ変数などを使うことが前提となっています。Javaを始めとしたオブジェクト指向言語を既に習得した方にとっては問題ないかもしれませんが、*C言語など手続き型のみを習得している方から見ると、習得はやや難しいと感じるでしょう*。

多数公開されているライブラリも同様に、クラスを実体化したり、メンバ変数や関数を利用することが必須となるため、余計に難しい印象を与えてしまっていると言えます。

オブジェクト指向言語とは？基本的な概念と代表的な言語を解説

### ライブラリを使いこなすのが難しい

Pythonを上手く使いこなすためには、公開されているライブラリを使いこなすことが必須と言えます。そうしたライブラリを使っていく際、有名なものであれば日本語の説明や解説サイトがあったりと、使用するのに不便はないかもしれません。

しかし、特定分野のライブラリの中には英語の説明しか用意されていないことも珍しくないため、使いこなすことが難しいと感じる方もいるでしょう。*このように文法を理解できてもライブラリ自体を使いこなせないことが難しいと思われてしまう原因と考えられます*。

上記でPythonが難しいと思われてしまう理由を説明しましたが、いずれも一般的なプログラマーから見れば大きな理由ではないことがわかります。ここからは逆に、Pythonは難しくなくむしろ習得しやすい言語であることを解説していきます。

### 文法がシンプルで分かりやすい

Pythonの文法がシンプルでかつ分かりやすいことが習得しやすい理由の1つです。オブジェクト指向をベースにしているため、JavaやC++を習得済みの方であればすぐに理解できるでしょう。*そうでない方であっても、オブジェクト指向の難しい部分を理解せずにPython自体は使いこなせるようになっています*。

さらに、他の言語では必須であるカッコを使わないルールとなっています。そのため、IfやFor文の処理を記載する際にはインデントを使って表現する形となっており、*無駄な行数を使わずシンプルなコードを記述することが可能です*。

### ライブラリだけで様々なことができる

Pythonはその特徴である豊富なライブラリ自体が習得しやすさを引き上げていると言えます。通常の言語であれば、やりたいことを行うために複数のライブラリを使いこなさなければならず、ライブラリ間のやりとりを上手く実装するために言語自体を熟知していなければならないことも少なくありません。

一方、Pythonでは1つのライブラリを使いこなすだけでも様々なことができるようになっており、複数使う場合でもその組み合わせを意識した作りになっていることが多くなっています。*やりたいことが学習の早い段階でできるということは、学習のモチベーションを上げるだけでなく、言語自体の理解も促進するため、習得しやすさに貢献しています*。そうして様々なことができるようになれば幅広いキャリアを選択することも可能です。

【参考】：[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

### インタプリタ型でデバッグが容易

デバッグをしやすいインタプリタ型であることも習得のしやすさに貢献しています。コンパイラ型は完全なプログラムを設計しなければデバッグを始めることができませんが、Pythonでは設計途中のコードであっても途中まで実行し、デバッグをすぐに行うことが可能です。

他のインタプリタ型と同様に、*デバッグのしやすさにつながり、コーディングの早い段階でミスなどに気づけたり、デバッグコードをすぐに埋め込むことができるため、学習効率も大きく上がります*。

## Pythonを活用したエンジニアになるために

難しいと思われているPythonですが、とても習得しやすい言語であることがわかりました。**Pythonを習得すれば、その豊富なライブラリから様々な分野で活躍できるだけでなく、元の経歴と組み合わせれば、より付加価値の高いエンジニアとしてアピールすることも可能です**。しかし、多くの求人からPythonのスキルを活用できるものを探すのは簡単ではありません。

そこでぜひご活用いただきたいのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)です。

マイナビITエージェント【公式】IT・Webエンジニアの求人・転職エージェント

【マイナビIT AGENT】迷ったら相談すればいいんだ

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)</center>

AIブームを発端に知れ渡ったプログラミング言語Python。インターネット上では簡単で習得しやすいという声が上がる一方、難しいという声も聞かれています。本記事ではなぜ難しいと思われているかその理由を解説し、習得しやすい理由も説明していきます。

Pythonは決して難しい言語ではなく、プログラミング経験者からすれば習得しやすいと言える

Pythonが難しいと思われているのは、環境構築やライブラリ使用方法が一部ややこしいことが主な原因

Pythonは文法がシンプルであり、インタプリタ型でデバッグしやすいことからも習得しやすい

Pythonが難しいのは本当？実際は難しいのかデータを基に解説！

## Pythonでオーバーロードを実装する

Pythonは、データサイエンス分野で広く用いられており活用の機会も増えています。作成したコードをライブラリとして共有し、効率的なソフトウェア開発を実践することができます。*ここでは作成する関数をより柔軟に使用するために、オーバーロードの実装方法を解説していきます。*

【参考】：[Python](https://www.python.org/)

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

*オーバーロードとは、オブジェクト指向プログラミングで用いる手法です。*具体的には、同じ名前の関数あるいはメソッドを使って、異なる引数のタイプや数でも単一の処理を行う実装の方法を指します。

多重定義という場合もあります。例えばC++やC#などでは、オーバーロードを一般的な関数定義の手法として用いることができます。

類似の用語でオーバーライドという機能があります。これは親クラス（スーパークラス）のメソッドを子クラス（サブクラス）で上書きし、定義しなおす手法です。オーバーロードと混同しないようにしましょう。

【参考】：[Python Docs: 用語集](https://docs.python.org/ja/3/glossary.html)

*オーバーロードは、異なる目的の処理も同一の関数やメソッドに定義できるので、いちいち異なる関数名を指定せずに引数を渡すことができます。*オーバーロードに対応していないプログラミング言語では、それぞれの定義を条件分岐などで振り分けたりする必要があり、その不便さから解消されます。

### オーバーロードのデメリット

オーバーロードのデメリットですが、*複数の処理を気にせずに使える反面、どの処理にどの引数を渡すべきかわからなくなる場合があることです。*コードのデバッグの際にも引数のタイプや数の組み合わせの妥当性や、コードが見にくくならないようにコーディングルールを整備するなどが求められます。

## Pythonでオーバーロードを実装するには

Pythonは型を持たないので、C++と同じようなオーバーロードを実装することができません。Pythonでは標準ライブラリにfunctoolsが提供されており、その中の1つの機能にsingledispatchがあります。*実際には、このsingledispatchデコレータを使うことでオーバーロードに相当するコードが実現できます。*

デコレータとは、関数の前後に特定処理を追加するための機能で、Pythonではこのデコレータを用いてオーバーロードに相当する機能を実現することができます。

【参考】：[Python Docs: What's New In Python 3.4](https://docs.python.org/ja/3/whatsnew/3.4.html)

*singledispatchは、オブジェクトの操作を行う関数のfunctoolsモジュールに搭載されています。*functoolsはPythonの標準ライブラリで、singledispatchはPython 3.4に追加されたジェネリック関数となります。

用途は、異なる型に対し同じ操作をすることを目的としており、オーバーロードの機能と合致するものです。

【参考】：[Python Docs: functools --- 高階関数と呼び出し可能オブジェクトの操作](https://docs.python.org/ja/3/library/functools.html)

*singledispatchは、”import singledispatch”で読み込んで使用します。*

関数の定義は、”@singledispatch”デコレータを使用します。基本的な使用方法は以下の通りです。

```
from functools import singledispatch
@singledispatch
def func_name(arg):
    print(arg)```

この例では、1行目の”from functools import singledispatch”で、singledispatchを読み込んでいます。2行目の”@singledispatch”でsingledispatchデコレータを宣言し、3～4行目に”def”で始まる関数の定義を行っています。

なお、関数ではなくメソッドで用いるには、”@singledispatch”を”@singledispatchmethod”デコレータに置き換えて使用することができます。

### 関数にオーバーロード属性を追加する

*関数にオーバーロード属性を追加するには、ジェネリック関数の register属性を使用します。*以下が使用方法です。

```
@func_name.register
def _(arg: int):
    # 実際の操作を追加
    print(arg)
 
@func_name.register
def _(arg: list):
    # 実際の操作を追加
        print(arg)```

上の例では、引数の型別に処理を追加する際の振り分けが可能です。”arg: int”で整数型を、”arg: list”でList型を宣言します。

### Pythonのオーバーロードのサンプルコード

Pythonのオーバーロードのコードを実際に作成してみます。以下がサンプルコードです。*先ほどの基本用法に従って、引数を文字列型、整数型、List型を受け付けて定義別に結果を出力します。*どれにも当てはまらない場合は、"このタイプは表示できません。"と表示します。

```
from functools import singledispatch
 
@singledispatch               # singledispatchを使用します
def func_name(arg):           # 念のため、例外処理として追加します
    print("このタイプは表示できません。")
 
@func_name.register           # オーバーロード属性を追加します
def func_name_str(arg: str):  # 文字列型を定義します
    print("文字列型：",arg)
 
@func_name.register           # オーバーロード属性を追加します
def func_name_int(arg: int):  # 整数型を定義します
    print("整数型：", arg)
 
@func_name.register           # オーバーロード属性を追加します
def func_name_list(arg: list):# List型を定義します
    print("List型：", arg)
 
# サンプルデータを処理する（引数を変えて関数をコールします）
func_name("文字列を表示")      # 文字列として処理します
func_name(15)                 # 整数型として処理します
func_name([1, 2, 3])          # List型として処理します
func_name(3.14)               # 浮動小数点の数値は未登録です```

サンプルコードでは、次のように引数を”func_name()”に与えますが、その型を変えて順に呼び出しています。なお、引数の”3.14”は浮動小数点の型です。*このサンプルでは意図的に浮動小数点の型を定義しておらず、例外処理のチェック関数で処理しています。*

```# サンプルデータを処理する（引数を変えて関数をコールします）
func_name("文字列を表示")      # 文字列として処理します
func_name(15)                 # 整数型として処理します
func_name([1, 2, 3])          # List型として処理します
func_name(3.14)               # 浮動小数点の数値は未登録です```

実際にコードを実行すると、次の結果が得られます。

```文字列型： 文字列を表示
整数型： 15
List型： [1, 2, 3]
このタイプは表示できません。```

先ほどのサンプルコードの例外処理は、次のようにprint()表示させるだけの簡易なものでした。

```@singledispatch               # singledispatchを使用します
def func_name(arg):           # 念のため、例外処理として追加します
    print("このタイプは表示できません。")```

*このコードを、正しく例外処理としてNotImplementedError()で実装すると次のようになります。*

```
@singledispatch               # singledispatchを使用します
def func_name(arg):           # 念のため、例外処理として追加します
    raise NotImplementedError("このタイプは表示できません。")```

サンプルコードでは浮動小数点の処理が定義されていないため、例外処理で処理されるコードは、最終行の”3.14”を引数として渡した場合に、NotImplementedError()が呼び出されます。

```
func_name(3.14)                # 浮動小数点の数値は未登録です```

引数を順に変えながら関数を呼び出しますが、”func_name(3.14)”を関数呼び出しした際の、例外処理の実行例は次の通りです。

```
文字列型： 文字列を表示
整数型： 15
List型： [1, 2, 3]
Traceback (most recent call last):
  File "example.py", line 23, in <module>
    func_name(3.14)
  File "example.py", line 4, in process_data
    raise NotImplementedError("このタイプは表示できません。")
NotImplementedError: このタイプは表示できません。```

この場合のように、例外処理として適切ではあるもののプログラムの実行時にランタイムエラーとなり、処理を停止します。致命的な問題の場合は例外処理が有効ですが、影響のないものについては処理を継続させるなどを検討することもできます。

【参考】：[Python Docs: 組み込み例外](https://docs.python.org/ja/3/library/exceptions.html)

## Pythonでオーバーロードの実装は難しくありません

Pythonは色々な用途に利用できますが、オーバーロードで関数の多機能化が簡単に実現できます。引数の数や違いを気にせずにコーディングができるメリットがあります。**オーバーロードの実装は難しくありませんので、テストコードなどで試してみると良いでしょう。**

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

Pythonの学習ロードマップとは？習得のコツやおすすめのサイトを紹介！

オーバーロードは、オブジェクト指向プログラミングで用いる手法です。Pythonでもsingledispatchデコレータを使うことで、同等のコードを実装することができます。ここでは、Pythonのオーバーロードについて、実際のサンプルコードを用いて解説します。

オーバーロードは、同じ名前の関数あるいはメソッドを使って、異なる引数のタイプや数でも単一の処理を行う手法です

Python 3.4に追加されたsingledispatchデコレータを用いて、オーバーロードが実現できます

オーバーロードは難しくありませんので、1度試してみることをおすすめします

Pythonでオーバーロードを使うには？サンプルコードで処理を解説

## Pythonはゲーム開発に不向き？

*Pythonといえば、機械学習や深層学習（ディープラーニング）で注目を集める、AIの分野で活発に利用されているプログラミング言語です。*AIのイメージが強く、また、処理速度が遅いというデメリットから、ゲーム開発には不向きという意見も多いです。

しかし、**実はPythonでもゲームを作ることができます。**この記事では、Pythonを使ってゲームを作るメリットやゲーム開発の際に活用できるライブラリなどを紹介していきます。

**Pythonとはプログラミング言語の一種です。**構文がシンプルで読みやすく書きやすいため、初心者でも比較的学習しやすい言語であるという特徴があります。また、Pythonは機械学習や深層学習・ゲーム開発などさまざまな分野で使用されており、汎用性の高さも特徴です。

Pythonはさまざまな分野で使われているため、*同じPythonエンジニアでも企業や携わる分野などによって年収に差が出てきます。*今回は、Pythonエンジニアを含むプログラマーの年収を参考に見ていきましょう。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年2月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の「エンジニア/プログラマ」を参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、マイナビ調査でのプログラマーの年収は一般平均年収よりもやや低め、経済産業省の調査結果ではやや高めであることが分かります。

プログラマーの年収が低めになっている原因の1つには、プログラマーがエンジニアの登竜門とされているためキャリアがまだ浅い人も多く含まれていることが考えられます。**経験を重ね、より高度な知識やスキルを身につけてキャリアアップすることで、年収も上げることができます。**

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

Pythonは豊富なライブラリが公開されているプログラミング言語です。特にAI分野における機械学習・深層学習で活用されていますが、AI分野の他にもさまざまな分野で利用されています。以下に例を挙げますので、目を通してみてください。

・*データサイエンス*
Pythonはデータ分析を得意としており、科学技術計算全般で用いられています。また、データ分析のライブラリが豊富なため、AI（機械学習・深層学習）に加えて金融計算・ブロックチェーン等で広く活用されています。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

・*データ収集*
Pythonはデータ分析を得意としていますが、データ分析の前段階であるデータ収集にも対応可能です。そのため、ウェブ情報収集のためのクローニングやスクレイピング、収集した情報の売り上げ分析・需要分析等に活用できます。

・*汎用的な用途*
Pythonは構造がシンプルなため、ちょっとしたプログラムであれば比較的簡単に作成できます。そのため汎用プログラミング言語としても最適です。他にもウェブサイト作成のフレームワークがあるため、多くのコンテンツ作成者が利用しています。世界的なサービスであるYouTube・Dropbox・Instagram・Googleなどでも実績があります。

・*学習・ゲーム*
Pythonは参考サイトや参考書籍、並びにサンプルコードが多数あるため学習がしやすく、利用者にはプログラミング学習初心者も多くいます。大学のカリキュラムでPythonのプログラム講座が設けられていることもあります。

加えてPythonを使用したゲーム開発も盛んに行われています。プログラミング学習のためのゲームから本格的なゲームまで、多種多用なゲームの作成が可能です。ゲーム開発をする上で使用可能なライブラリが多く公開されています。

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

Pythonはさまざまな分野で活用されていますが、苦手とする分野や他の言語が最適な分野も少なからずあります。以下に挙げるのはあくまで一例です。

・*機種依存性が高いアプリケーション開発*
Pythonは、コードを1行ずつ機械語に翻訳するインタプリタを用いた汎用的なアプリケーション開発に強みがあります。一方で、機種依存性が高いアプリケーション開発には機種固有のライブラリを用いるのがおすすめです。そのためPythonは機種依存性が高いアプリケーションの開発には向いていません。

・*コンパイラが適しているアプリケーション開発*
Pythonは処理速度がそれほど早くありません。そのため、ソースコード全体を一度に機械語へ変換するコンパイラを必要とするようなアプリケーションの開発には、高速処理が可能で事前にコードをコンパイル（変換）するコンパイラ言語の使用が最適です。

基幹業務システムではC言語・C++・COBOLや同等処理が可能なJavaが用いられます。また、レスポンスタイム保証が必要とされる業務においては、C言語・C++・Java等が用いられています。

COBOLとは？今後は衰退ではなく重用される言語に？

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

## ゲーム開発で用いる主な言語は？

ゲーム開発で用いる主要言語は、以下の通りです。それぞれのターゲットや用途に応じて開発言語が選択されています。

Pythonの記事（11ページ目）