## Pythonはインフラエンジニアに必要？

近年、インターネットやITサービスの利用が拡大しており、企業のIT基盤を支えるインフラの重要性が高まっています。

従来のインフラエンジニアには、サーバ構築やネットワーク機器設定などの物理的なハードウェアの知識が求められ、プログラミングスキルはそれほど重要視しない傾向がありました。

**しかし、インフラ構成をコード化して管理する手法や、クラウドインフラの普及により、インフラエンジニアにもプログラミングが役立てられる機会が増えてきました。**

特に、Pythonはクラウド環境でのインフラ構築に使用できることや、扱いやすいプログラミング言語であることから、インフラエンジニアにも幅広く使われるようになってきています。

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

## インフラエンジニアにもプログラミングの必要性が高まっている

これからのインフラエンジニアは、プログラミングスキルを身につけて効率的にインフラを運用し、クラウドインフラに適応することで、活躍の場を広げることができると考えられます。

*これからインフラエンジニアを目指す方も、すでにインフラ業務に携わっている方も、Pythonをはじめとしたインフラエンジニアがよく使うプログラミング言語の習得を検討するとよいでしょう。*

この記事では、プログラミング言語を活用できるインフラエンジニアになりたい方のために、インフラエンジニアの概要や、プログラミングの活用方法、Pythonをおすすめする理由について解説します。

インフラエンジニアには将来性がある？クラウド化が求められる理由

インフラエンジニアにプログラミングは必要？おすすめの言語や必要スキルを解説

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ここでは、インフラエンジニアの概要を確認しましょう。インフラエンジニアの仕事内容や近年普及が進むクラウドインフラについて説明し、インフラエンジニアの年収についても解説します。

### インフラエンジニアの仕事内容

*インフラエンジニアの主な仕事は、ネットワークやサーバなどのITインフラストラクチャを構築し、運用することです。*

上流工程と呼ばれる設計や構築、下流工程と呼ばれる運用・保守などの工程を通して、顧客の要望に応じたネットワークインフラが滞りなく稼働するための業務を行います。

インフラエンジニアには、LANやWAN、VPNなどのネットワーク形態や、TCP/IPやDNSなどの主要技術など、ネットワークの幅広い知識が必要とされます。

また、近年では情報セキュリティの必要性が高まっていることから、ネットワークやサーバのセキュリティを確保するための知識と技能も求められます。

インフラエンジニアの仕事内容と必要なスキル・資格を知り転職に活用しよう

*近年のインフラ構築では、自社に物理サーバやネットワーク機器を設置して管理・運用するオンプレミスから、クラウドインフラへ移行させる動きが増えています。*

クラウドインフラでは自社に物理インフラを持たなくても、仮想サーバやストレージ、データベースなどの機能をインターネット経由で利用して、インフラを構築することができ、コストダウンにつながります。

世界中で広く使われているクラウドインフラサービスとして、Amazonが提供するクラウドコンピューティングサービスのAWSや、MicrosoftのAzureなどが挙げられます。

AWSやAzureではクラウドインフラを構築・管理するためのツールで様々なサービスが提供されており、用途に合わせて最適なサービスを選ぶことができます。

【参考】：[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）](https://aws.amazon.com/jp/)
【参考】：[クラウド コンピューティング サービス | Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/ja-jp)

クラウドサービスとは？種類やメリット・デメリットをわかりやすく解説

### インフラエンジニアの年収とは

インフラエンジニアに近いと考えられる、システム運用エンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は448万円（※2024年3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IT運用・管理（顧客情報向け情報システムの運用）を参考にすると、平均年収608万円と分かりました。

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、インフラエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

*インフラエンジニアがより高収入を目指すには、最新のネットワーク技術やセキュリティ技術などの知識を学んでスキルアップを続けることが重要です。*

さらに幅広い案件で活躍するためには、クラウドインフラに対応できるスキルを身に着けることも求められています。

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/15.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)

インフラエンジニアの年収はいくら？年収をアップさせる方法も解説！

## インフラエンジニアにとってのプログラミング言語の重要性

インフラエンジニアにとって、プログラミング言語はどのような場面で役に立つのでしょうか。クラウドインフラを構築する時、コードによるインフラの制御をする時、フルスタックエンジニアとして働きたい時などが挙げられます。

### クラウド環境でのインフラ構築

クラウド環境におけるインフラ構築では、プログラミング言語が活用されています。各種クラウドコンピューティングで提供されているサービスを効率的に利用するには、スクリプトやプログラムの作成が必要です。

例えば、AWSの場合には各種プログラミング言語向けに、AWSのサービスを簡単に利用できるSDKが提供されています。

*クラウドインフラの利用は今後ますます進むと考えられるため、これからのインフラエンジニアは、クラウドサービスをより活用するためプログラミングスキルの習得が求められています。*

【参考】：[AWS デベロッパーセンター](https://aws.amazon.com/jp/developer/)

### インフラの操作を制御できる

近年、プログラミングを用いて構築および管理を行うInfrastructure as Code（IaC）が注目を集めています。IaCを使用すると、プログラミング言語を用いたコードでインフラ構成を定義して使用することで、再現性・流用性のメリットが生まれます。

そのため、従来の手作業による構築方式に比べて自動化による作業効率の向上を図ることができます。

*IaCを実装するためには、プログラミング言語を用いたコードでインフラ構成を定義する必要があるため、プログラミングスキルが必要です。*

### フルスタックエンジニアとして活躍できる

近年、IT技術の進化にともなってクライアントの要求は多様化しており、フルスタックエンジニアの需要が高まっています。

フルスタックエンジニアは、インフラの設計・運用から、HTML、CSS、JavaScriptなどのフロントエンド、JavaやC言語などを使うサーバ、データベースなどのバックエンドまでの作業を1人で行うエンジニアです。

開発・運用工程の全てを担うことができるため、スタートアップ企業や新規サービス開発において特に重宝されます。

*インフラエンジニアがプログラミングスキルを習得することで、フルスタックエンジニアとしての活躍の場が広がります。*

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## インフラエンジニアにPythonの習得が向いている理由とは

インフラエンジニアが習得するのに向いているプログラミング言語として、Pythonが挙げられます。Pythonはクラウド環境の構築に使える、比較的習得しやすいという理由で広く使われています。

### クラウドサービスの操作に活用できる

Pythonは、クラウドサービスのインフラ構築に活用できるプログラミング言語です。*Pythonは多くのクラウドサービスでサポートされており、クラウドインフラの設定や操作で使用することができます。*

クラウドサービスの操作を自動化するためのライブラリも豊富に用意されており、AWS CLIなどを活用することで、クラウドリソースの構築や管理をPythonスクリプトから実行することも可能です。

そのため、Pythonを習得すれば、これから増加することが見込まれるクラウドインフラ構築の機会にも活躍できるでしょう。

【参考】：[Python | AWS デベロッパーセンター](https://aws.amazon.com/jp/developer/language/python/)

*Pythonは比較的シンプルな文法構造を持ち、初学者にも習得しやすい言語として知られています。豊富なライブラリが多数あることも、Pythonの特徴の1つです。*

また、Pythonは読みやすいコードを書くことができるため、複数のインフラエンジニアが関わるインフラの構築や管理にも適しています。

そのため、インフラエンジニアがプログラミング言語を習得する場合、扱いやすく、業務に役立てられるPythonの習得を検討することをおすすめします。

### その他のおすすめプログラミング言語

Pythonの他にも、インフラエンジニアが学んでおくと役立つ言語がいくつかあります。

*インフラエンジニアが直接コードを書く機会はそれほど多くはないかもしれませんが、インフラエンジニアが関わるサービスやシステムがWebベースであれば、HTMLやJavaScriptの知識があると良いでしょう。*

また、Javaはサーバサイド開発に広く使われており、特に大規模なサービスではバックエンド開発に採用されることが多いです。インフラエンジニアがJavaを学ぶことで、インフラを利用するバックエンドエンジニアとの意思疎通がスムーズになるメリットがあります。

このように、インフラエンジニアにとっても理解しておきたいプログラミング言語はいくつかありますが、プログラミングの習得は時間がかかるものです。

そのため、実際にプログラミングを活用してインフラ業務を行う企業で働くのもおすすめです。インフラエンジニアの現場経験を積みながらプログラミング言語を学べて、効率よくスキルアップが図れるでしょう。

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## Pythonを習得してインフラエンジニアとして活躍しよう

ここまでの説明で、インフラエンジニアにもプログラミングスキルが求められるようになってきていること、中でも特に、Pythonがインフラエンジニアの業務でさまざまな場面で活用されていることがわかったでしょう。

プログラミング言語を勉強してインフラエンジニアとしてステップアップしたい場合、研修が手厚い企業に転職するのも良い方法です。

しかし、1人で転職活動を行うのは大変なものです。数多くの求人情報から希望に合った企業を探す必要があり、自分のスキルをアピールするための資料やポートフォリオを作成するのにも時間がかかります。

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近年、インフラエンジニアにもプログラミングスキルの必要性が高まっています。中でもPythonはクラウドインフラ構築に適しており、習得が比較的容易であるためよく使われる言語です。この記事では、Pythonをインフラエンジニアがどのように活用できるかを解説します。

近年、インフラエンジニアにはプログラミングスキルが求められるようになってきている

インフラエンジニアがプログラミング言語を習得することで、クラウドサービスの操作やインフラの制御を行うことができる

Pythonはクラウドインフラ構築に活用できて比較的習得しやすいため、インフラエンジニアにおすすめである

Pythonはインフラエンジニアに必要？その理由や活用方法を解説

## Pythonはサーバーサイド向きの言語なのか

サーバーサイド開発では、WebサービスやWebアプリにおいて利用者に見えないサーバ側の処理を実装します。バックエンド開発とも呼ばれ、Web開発における重要な工程の1つです。

画面を担当するフロントサイドに対し、入力したデータの登録や決済など、サーバで動かすプログラムの処理は、サーバーサイドが担当します。

フロントサイド開発では、HTMLやCSS、JavaScriptなどのプログラミング言語が使われますが、サーバーサイドではPHPやJavaをはじめとした様々な言語が使われます。

**Pythonもサーバーサイド開発におすすめの言語で、実際に多くのWeb開発現場で使われています。**

## Pythonでの開発メリットを確認しよう

Pythonは書きやすく読みやすいシンプルな言語であることが特徴です。また、Web開発に適したフレームワークも豊富に存在し、プロジェクトの規模や用途に応じて使い分けることができます。

*Pythonをサーバーサイド開発で使うことを検討する場合、メリットや便利なフレームワークを知っておくことで、効率的で高品質な開発を行うことができます。*

この記事では、Pythonをサーバーサイド開発に活用したい方のために、他の言語との比較や、Pythonをサーバーサイド開発に使うメリット、便利なフレームワークについて解説していきます。

## サーバーサイド開発で使われる言語とは

ここでは、サーバーサイド開発でよく使われるプログラミング言語を確認し、その中でもPythonはどのように活用されているか確認しましょう。また、サーバーサイドエンジニアの年収についても解説します。

### サーバーサイドでよく使われる言語

*サーバーサイドで使用される主要な言語として、PHPやJava、Rubyなどが挙げられます。*プロジェクトの規模や内容に応じて使用する言語が選ばれます。

PHPはWebアプリケーションやWebサイトの開発で幅広く採用されており、HTMLに組み込むことでWebページを動的に表示させることもできます。近年ではCMSでもよく活用されています。

Javaは大規模システムやAndroidアプリの開発に用いられ、世界中の多くの開発現場で使用されています。

RubyはWebアプリ開発言語で、「Ruby on Rails」と呼ばれるフレームワークが優れており、効率的な開発を実現できます。

サーバーサイド言語とは？種類や特徴、最近のトレンドも紹介

### Pythonによるサーバーサイド開発

Pythonも、シンプルなコードで可読性や保守性が高いこと、様々なWeb開発用フレームワークが存在することなどから、Webアプリケーション開発によく使用されます。

*また、機械学習やAIのライブラリも豊富で、AIを利用したWebアプリケーションを作りたい場合、Pythonを利用すれば比較的簡単に実装することができるでしょう。*

近年の社会におけるDX化の推進により、企業が持つ膨大な基幹システムデータを活用するWeb開発のニーズも高まっていることから、データ分析に強いPythonを使った大規模Web開発も行われています。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

### サーバサイドエンジニアの年収とは

サーバーサイド開発を行う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（※2024年3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低めから、やや高めと幅があることが分かります。

*サーバーサイドエンジニアとして高い年収を目指すためには、データベースの高いスキルや、様々な開発現場で活躍できるように、よく使用されるフレームワークやライブラリの知識などが重要です。*

【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)

## Pythonをサーバーサイドで使うメリットとは

ここでは、Pythonをサーバーサイド開発で使うメリットについて解説します。可読性や保守性が高いこと、シェアが大きく信頼性が高いこと、ライブラリやフレームワークが豊富なことが挙げられます。

### シンプルな文法で可読性や保守性が高い

Pythonは文法が比較的シンプルで、より少ないコードで記述できる言語です。インタプリタ型で実行速度が速いことも特徴です。書きやすく読みやすいコードで実装でき、習得しやすいため多くのプログラマーが使用している言語でもあります。

*そのため、PythonをWeb開発に使用することでコードの可読性が高くなり、作業効率性が向上することが期待できます。*

また、保守性の面でも修正が行いやすく、バグの発生を減らせるというメリットが得られます。

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

### シェアが大きく信頼性が高い

Pythonは世界的にも人気で高いシェアを誇っています。シェアが高い言語はそれだけ多くの開発現場で使用され、高い安定性や信頼性があると言えます。

*多くの企業でもPythonをWebシステムの構築に利用しており、サーバーサイド開発にPythonを選ぶのはリスクの少ない選択とも言えるでしょう。*

### 使えるライブラリやフレームワークが多い

Pythonがサーバーサイドで広く利用される理由として、豊富なライブラリやフレームワークによる開発効率の向上が挙げられます。

*Pythonには既存のコードの集まりであるライブラリや、開発の枠組みを提供するフレームワークが多数存在します。*これらを活用することで開発をスムーズに進めることができ、品質の向上も期待できます。

Pythonはデータ分析や機械学習で使えるライブラリが充実していますが、Web開発向けのフレームワークも多くあるため、開発の内容によって使い分けることが重要です。

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## Pythonのおすすめサーバーサイドフレームワーク

それでは、Pythonによるサーバーサイド開発で使用できるフレームワークにはどのようなものがあるのでしょうか。

ここでは、代表的なものとしてDjango、Flask、FastAPIを紹介します。また、Pythonのフレームワークを学んでWeb開発に役立てる方法についても説明します。

*Djangoは高機能なサーバーサイドWebフレームワークで、安全で保守性の高いWebサイトをスムーズに開発できるフレームワークです。*

例えばセキュリティ面では、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングなどの脆弱性に対する保護ができ、高い安全性を確保できます。

また、トラフィックの増加に合わせて柔軟にスケールできるスケーラビリティがあり、コードの保守性や再利用性も高いなどメリットが多いことから、幅広いWeb開発現場で使用されています。

【参考】：[Django ドキュメント](https://docs.djangoproject.com/ja/5.0/)

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

Flaskは、Pythonの軽量なWebアプリケーションフレームワークです。標準で提供している機能が必要最低限だけのものであることから、マイクロフレームワークと呼ばれることもあります。

*学習コストが低く、シンプルな操作によりプログラマーが使いやすいことが大きなメリットです。*また、機能が少なく軽いことから、処理も高速で快適に開発を行うことができます。

一方で、カスタマイズ性も高く、標準のシンプルな機能に自分で必要なライブラリを必要なだけ組み込んで、開発しやすい環境を整えることができます。

【参考】：[Welcome to Flask Flask Documentation (3.0.x](https://flask.palletsprojects.com/en/3.0.x/)

Flaskとは何か？基本機能やDjangoとの違いについて解説

FastAPIは、Python 3.6以降を使用したアプリケーションプログラミングインターフェース（API）の構築に適したフレームワークです。

*高速かつ軽量で高速な動作や、OpenAPI標準に準拠したドキュメントを動的に生成できることが大きな特徴です。*

APIを開発する際に、スピードと品質を両立したい開発者に役立つフレームワークとして注目されています。

【参考】：[FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/ja/)

### Pythonのフレームワークスキルを活かすには

Pythonのフレームワークには、他にもStreamlit、Bottle、Tornado、TensorFlowなどの様々な種類があります。それぞれに異なる特徴があり、開発の規模や目的に合ったフレームワークが使われます。

*そのため、多くのフレームワークを経験して幅広く使えるようになれば、サーバーサイドエンジニアとして多くの現場で活躍することができます。*スキルを活用してキャリアアップできる企業への転職を考えても良いでしょう。

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## Pythonを習得してサーバーサイド開発に活かそう

ここまでの説明で、Pythonはシンプルな文法で可読性が高く、豊富なライブラリやフレームワークを備えているため、サーバーサイド開発に適した言語であることが分かりました。

機械学習やデータ分析にも強いことから、DX時代に求められる高度なWeb開発にも対応できるでしょう。*高いPythonのスキルを持つエンジニアの方は、今後のキャリアアップを視野に入れ、そのスキルを活かせる企業に転職を検討するのも良い選択です。*

しかし、1人で転職活動を行う場合、求人情報を確認して企業の情報を集めるところから自分で行わなければならず、労力と時間がかかります。面接の準備や書類作成も大変なものです。

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_2)です。 

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Pythonは、AI開発やデータ分析だけでなくサーバーサイドの実装にも適しており、Web開発の現場で広く活用されています。この記事では、Pythonをサーバーサイドで活用したい方のために、特徴や利点、サーバーサイドでの使用例、フレームワークについて解説します。

Pythonはサーバーサイド開発に適しており、多くのWeb開発現場で使われている

Pythonによるサーバーサイド開発のメリットには、シンプルな文法で可読性や保守性が高いことや、シェアが大きく信頼性が高いことが挙げられる

PythonにはWeb開発に適したフレームワークも豊富に存在し、開発の効率化に役立てられる

Pythonはサーバーサイド向き？メリットやおすすめフレームワーク3選を紹介

## Pythonのコメントアウトの方法とは？

*Pythonは多くの役立つライブラリが提供されており、効率的にソフトウェア開発を行うことができます。*ソフトウェア開発によってソフトウェア資産が増えてくると、コードの維持に注釈付けなどコメントを追加することも増えてくるでしょう。

ここでは、Pythonのコメントアウトの方法を学んでいきます。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[Python Docs: 字句解析](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html)

### そもそもコメントアウトとは

*コメントアウトとは、ソフトウェアが構文上無視できるコメント機能を用いてコードの用法などの注釈を加えるものです。*デバッグコードの実行や解除など、テストコードなどを入れ込んでコメントアウトにより無効化しておくなどの使い方が可能です。

*Pythonの規約では、”#”で始まる行をコメントと判断します。*シェルスクリプトなどと同じ使い方ができます。行頭やプログラムコードの右側に”#”から始まる文字をコメントとして記載します。

具体的には以下のような使い方ができます。

```
# コメント行です
print('Hello World!') #この部分もコメントです```

使い方は簡単ですので、あまり気にせずに使っている方も多いのではないでしょうか。

【参考】：[Python Docs: 字句解析 コメント](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html#comments)

### エンコード宣言によるコメントの特別な使い方

*Pythonでは、文字コードのエンコーディングを指定するために1行目か2行目のコメント行に特別な意味を持たせています。*

”# -\*\- coding: <encoding-name> -\*\-”のような書式で表されます。デフォルトではUTF-8が設定されていますが、エンコード宣言では次のように簡略化して表すことができます。

なお、”# -\*\- coding: <encoding-name> -\*\-”の書式はGNU Emqacsで編集する際に認識する書式を表します。上記の他にVimの用法も定義されています。エンコード宣言を使う機会は少ないと思いますが、知識として理解しておきましょう。

【参考】：[Python Docs: 字句解析 エンコード宣言](https://docs.python.org/ja/3/reference/lexical_analysis.html#encoding-declarations)

Vimとは？何ができるかや各モードの違い・使い分け方を解説

## Pythonでまとめてコメントアウトするには

*プログラム開発が進んでくると、コメントアウトもまとめて行う必要が出てきます。*あるタイミングでコードを整理するなど、一括コメントアウトできると作業効率が上がります。ここでは、一括コメントアウトの仕方を学んでいきます。

### Pythonの複数行のコメントアウト機能は？

*Pythonでは、単一行のコメント機能を主に使用します。*複数行のコメントアウトについては、文字列で表すと実行に影響を与えないことから、シングルクォーテーションを3つ、あるいはダブルクォーテーションを3つ用いるとコード実行に影響を与えないブロックコメント文字列として解釈されます。

次の例は、1〜10の値を足す計算です。最後の合計値を求める際に途中経過をprint()などで表示されることが多いはずです。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    print(i)            # デバッグ用
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

この場合の”print(i)”はデバッグ用なので、最終的なコードのテストが完了したら不要な出力となるはずです。そこで、次のように3重のクォーテーションで前後を囲むことでコメントアウトすることができます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    """
    print(i)            # デバッグ用
    """
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

用いるクォーテーションは、シングルでもダブルでも構いません。上のサンプルコードは、次のように記述することもできます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    ’’’
    print(i)            # デバッグ用
    ’’’
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)```

ただし、インデント位置に注意する必要があります。各行のインデント位置でコードが解釈されるため、Pythonで定めるインデント位置がズレるとエラーとなります。1度行頭に開始位置をそろえてまとめてインデントするなども有効です。

「複数行のコメントアウトができない」と慌てずにインデント位置を最初に確認しましょう。

また、一連の処理全体をコメントアウトする場合は、次のように全体を3重のクオーテーションで囲みます。

```
# 1から10を足す
total = 0 #この部分もコメントです
"""
for i in range(1,10+1): # 1から10を繰り返す
    print(i)            # デバッグ用
    total+=i
print('Sum(1-10)=', total)
"""```

ここでは詳しく紹介しませんが、この文字列の扱いを利用して、関数やクラス定義などの説明文をドキュメンテーション文字列（docstring）として表したり、help()関数で表示させたりすることもできます。

【参考】：[Python Docs:ドキュメンテーション文字列](https://docs.python.org/ja/3/tutorial/controlflow.html#documentation-strings)

## コードエディタを使ってまとめてコメントアウトするには

*Pythonは、先頭に”#”をつける単一行のコメント、あるいは3つのクォーテーションで囲む複数行のブロックコメントを用いてコメントアウトを行います。*

実際のコード開発時にはコードエディタを使用する方が多いと思いますが、ここではコードエディタのショートカットキーでまとめてコメントアウトする方法を学んでいきます。

### VSCodeの一括コメントアウトの使い方

*VSCode（Visual Studio Code）は、豊富なショートカットキーを搭載しており、開発生産性が高いプログラムエディタです。*Pythonのプログラム開発でもショートカットキーが利用できます。

具体的にはWindowsの場合、コード編集時に範囲指定を行い「Ctrl」＋「/」をキー入力すると、単一行のコメントアウトを一括して行うことができます。 

VSCodeではさらに、範囲指定を行って「Shift」＋「Alt」＋「A」をキー入力すると、シングルクォーテーション3つのブロックコメントに使用することができます。macOSやLinuxでもショートカットキーに対応しますので、詳しくは以下リンク先のショートカット一覧をご確認ください。

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