## Java Silverの勉強方法が分からない人は多い

Java Silverを取得したいものの、勉強方法が分からない方は多いのではないでしょうか。Java Silverは過去問が公開されていないため、何を基準に勉強すれば良いか迷う場合もあるでしょう。人によっては、Javaのすべてを勉強しないといけないのでは？と考えてしまう場合もあるかもしれません。

Javaは長年に渡り活躍し続けた言語のため、多くの機能追加やライブラリ開発が行われています。そのため、最初から最後まで勉強すると多くの時間がかかってしまいます。*Java Silverに合格することを目先の目標とするなら、勉強範囲をできるだけ絞った方が良いでしょう。*

## Java Silverは問題集を中心に学習すると良い

Java Silverは過去問が公開されていませんが、専門の問題集が販売されているため、それらで試験範囲を確認して学習するのが効率的です。問題集を繰り返し解き、完璧に理解できるようになれば、Java Silverに合格できるレベルの知識を身につけることができます。

**複数の問題集を購入するよりも、1〜2冊をやり込んだ方が学習が散漫になりにくいためおすすめです。**具体的にどの問題集が良いかについては、後ほど詳しく紹介します。

<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_2)</center>

## Java Silverに向けて勉強する前に知っておきたいこと

ここでは、Java Silverに向けて勉強する前に知っておきたいことについてまとめました。Java Silverの出題範囲やJavaエンジニアの年収について解説します。

公式サイトを元に、Java Silverの出題範囲についてまとめました。

- Javaテクノロジと開発環境についての理解
- 簡単なJavaプログラムの作成
- Javaの基本データ型と文字列の操作
- 演算子と制御構造
- 配列の操作
- クラスの宣言とインスタンスの使用
- メソッドの作成と使用
- カプセル化の適用
- 継承による実装の再利用
- インタフェースによる抽象化
- 例外処理
- モジュール・システム

*全体を通して、Java文法やオブジェクト指向に関する理解が十分か確かめられます。*詳しい出題範囲に関しては、Java Silver専門の問題集を確認すると良いでしょう。

【参考】：[Java SE 11 Programmer I (1Z0-815-JPN) 試験 | オラクル認定資格制度 | Oracle University](https://www.oracle.com/jp/education/certification/1z0-815-jpn-48261-ja.html)

Javaエンジニアに絞った年収情報はないため、参考としてJavaを活用するプログラマーの平均年収のデータを記載します。

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、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SE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

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、マイナビの調査では民間企業平均年収よりもやや低く、経済産業省ではやや高いという結果が出ています。

一口にJavaエンジニアといっても、勤める企業や本人の技術力などによって年収には差があります。**Java Silverを取得しスキルアップを図ることは、年収を上げるための第一歩と言えるでしょう。**

【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)

ここでは、Java Silverの出題内容に合わせた勉強手順を解説します。この手順に沿うことで、無理なく試験対策を行えるでしょう。また、Java Silver対策におすすめの問題集も2冊紹介します。

まずはJavaの開発環境を構築する必要があります。Javaの文法を1から学習する場合、自分でソースコードを書いて実行結果を確認してみる方が記憶に定着しやすく、効率的なためです。他言語を経験している方なら、1時間程度で開発環境を構築することができます。

*Javaの開発環境を構築する際は、なるべく最新の情報を参考にすることをおすすめします。*インストーラーの仕様が変わるなどして、構築方法が昔と少し変わっている可能性もあるためです。

続いて、Javaの基本文法を習得していきましょう。四則演算や条件分岐、ループ処理などはもちろん、classの作成やカプセル化などオブジェクト指向関連も学ぶ必要があります。

**Javaの基本文法に関しては、学習サイトを使って習得するのが効率的です。**今はネットでプログラミングを学べる便利なサイトが多くあります。**おすすめのJava勉強サイトについては、こちらの記事で紹介しています。**

Javaを効率的に独学で学習する方法とは？おすすめの勉強方法を紹介

### 「オラクル認定資格教科書 Javaプログラマ Silver SE11」で勉強する

Javaの基礎が固まったらJava Silver対策を取っていきましょう。おすすめは「オラクル認定資格教科書 Javaプログラマ Silver SE11」です。*本書はJava Silverの試験範囲の要点が初心者にもわかりやすく解説されています。*

本書で試験範囲を確認しつつ、Javaのスキルを高めていきましょう。

▪著者：山本 道子
▪ページ数：560ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2019/11/18

【参考】：[オラクル認定資格教科書 Javaプログラマ Silver SE11](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798162041)

### 「徹底攻略Java SE 11 Silver問題集」で勉強する

仕上げに「徹底攻略Java SE 11 Silver問題集」を購入すると良いです。本書にはJava Silverの練習問題が多く掲載されています。**1問ごとに深く解説がされており、解説を読み込むことで試験合格へと着実に進むことが可能です。**

▪著者：志賀 澄人
▪ページ数：608ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2019/10/18

【参考】：[徹底攻略Java SE 11 Silver問題集](https://book.impress.co.jp/books/1118101186)

Javaを本で学ぶ！独学におすすめの参考書6選と選び方を紹介

## Java Silverの資格を活かせる仕事

資格を通じてキャリアアップを図りたいと考える方も多いのではないでしょうか。ここでは、Java Silverの資格を活かせる仕事についてまとめましたので、今後のキャリアを考える参考にしてください。

### システムエンジニア（業務系）

Javaは特に業務系システムで使われている言語です。Java Silverを取得することで、業務系のシステムエンジニアへのキャリアアップを視野に入れることができます。

*プログラマーを何年か続けており、そろそろシステムエンジニアにキャリアアップしたい方にもJava Silverはおすすめです。*

システムエンジニア（SE）とは？仕事内容や年収、必要なスキルを解説！

### アプリケーションエンジニア

JavaはAndroidアプリ開発にも多く使われています。**現在他分野で開発を行っているもののAndroidアプリ開発に興味がある方は、Java Silverを通じてJavaの基礎力を高めると良いでしょう。**

アプリケーションエンジニアになるために身に付けるべきスキルとは？

Javaを扱っているIT企業は多くあり、中には高年収を期待できる求人もあります。転職によるキャリアアップを目指すなら、自分のスキル・実績にあった企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。

<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_2)</center>

## Java Silverを活かせる仕事へのキャリアアップを目指すなら

本記事ではJava Silverの勉強方法について解説しました。Java Silver対策を行うなら、今回紹介した2つの問題集を購入することをおすすめします。問題集に沿って学習することで着実にステップアップすることが可能です。

また、Java Silverは他のエンジニア職へ転職する際にも役立ちます。キャリアアップしたい方もJava Silver受験をおすすめします。

しかし、Java Silver資格を活かせる企業の探し方が分からないという方も多いのではないでしょうか。さらに、Java Silverを取得するだけでJavaエンジニアとして働けるレベルに到達できるか不安という方もいるでしょう。*転職する前に自分のスキルレベルを客観的に判断することは大切です。*

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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アドバイザーは企業側の人事担当者と直接連携を取れますので、求人票に載っていない企業情報も確認することができます。残業時間や給与面など、働き方などをしっかり確認の上で応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
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こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

Java Silverに向けて勉強を進めたいと思うものの、どのような手順で勉強すれば良いか分からない方も多いのではないでしょうか。本記事ではJava Silverの勉強方法について解説し、Java初心者の方にもおすすめの問題集についてもまとめました。

Java Silverは過去問が公開されていないため、問題集を中心に学習を進めると良い

Java Silverの資格は、システムエンジニアなどへのキャリアアップに役立つ

Java Silverの資格を活かせる仕事にキャリアアップしたいならエージェントを活用しよう

Java Silverの勉強方法を解説！出題範囲やおすすめ勉強サイトも紹介

まずは、C言語・C++の基礎知識についてまとめました。また、C言語やC++と名前が良く似たC#についても説明します。

**C言語とは、1972年頃に発表されたプログラミング言語です。**プログラミング言語としての歴史が長く、今でも組み込み系開発やOS開発などで現役で使われています。また、C言語はさまざまな言語と元になっているのも特徴です。たとえばPHPやPythonといった現在主流で使われている言語も、C言語の影響を受けています。

C言語を勉強することで他の言語も理解しやすくなるといったメリットがあります。そのこともあり、情報系の大学ではC言語を始めに勉強することも多いです。

**C++（シープラスプラス）は、1983年頃に発表されたプログラミング言語です。**その名前から連想されるように、C言語を機能拡張して作られました。具体的にはC言語にオブジェクト指向ができる機能などを追加しており、より効率よくプログラムを組めるように進化しています。C++もC言語同様に多くの開発現場で使われている言語であるため、将来性も比較的高いと言えるでしょう。

C#（シーシャープ）は、2000年頃にマイクロソフト社によって開発されたプログラミング言語です。C++同様にC言語を拡張して作られた言語ですが、C言語とは文法などが異なる点が多く、どちらかと言えばJavaなどに近い作りです。

*活用される分野もC言語とは異なり、Windowsアプリ開発やゲーム開発といった分野で使われています。*ゲーム開発でUnityというプラットフォームが使われることが多く、C#はUnityで動かすことができる言語の1つです。また、C言語に比べると学習難易度は低めとなります。

C言語とC++にはよく似たプログラミング言語であるため、共通点もいくつかあります。ここでは、C言語とC++の共通点について5つまとめました。

*C言語もC++も、ソースコードを実行する際にコンパイルが必要です。*プログラミング言語はインタプリタ型とコンパイル型の2種類に分類分けされます。インタプリタ型はソースコードを機械語に翻訳しながら実行する方式のことで、コンパイル型はソースコードを機械語にまず一括で翻訳しそれから実行する方式のことです。

C言語・C++はコンパイル言語に該当します。コンパイルする手間がかかるため、Webアプリやスマホアプリ開発などスピーディーな対応が求められる分野にはあまり使われない傾向があります。

C言語とC++は、静的型付け言語にも分類されます。静的型付け言語とは、変数などの値をコンパイル時に検証する言語のことです。対して、動的型付け言語は変数などの値を実行時に検証します。

**動的型付け言語の場合、プログラムを実行する度に型が変更されてしまうリスクがありますが、静的型付け言語はその心配がないのがメリットです。**ただし、ソースコードを記述する際は変数の型をあらかじめ指定する必要があります。

C言語やC++は処理速度が速いのが特徴です。コンパイル言語はまず機械語に翻訳してから実行するため、PHPやPythonなどのインタプリタ言語に比べて処理速度が速くなっています。そのため、組み込み開発などリアルタイムで処理を行う必要がある分野に適していると言えるでしょう。

また、*C言語やC++はCPUやメモリを効率的に活用できるプログラムも作りやすく、プログラマーの技術次第でさらに処理速度を極めることが可能です。*

C言語もC++も学習難易度が高い傾向があります。PHPなど最近の言語に比べて文法が難しめであるうえに、ポインタという概念が初心者にとっては理解が難しいと言われています。ポインタを理解するには、コンピュータの内部処理にまで目を向けなくてはならず、ハードウェア面の前提知識がないと完璧に習得するのは難しいでしょう。

そのため、**C言語・C++を勉強してみて難しいと感じた方は、他の言語から勉強するのもおすすめです。**

*C言語もC++も汎用性が高く、さまざまな分野で活用されています。*元々C言語はUnixの移植目的で作られたのですが、徐々に言語としての優秀性が認められていき、他分野でも使われるようになりました。そのためC言語・C++を習得することで、さまざまな開発分野に参入することが可能です。

ただし、Webアプリやスマホアプリ開発などはC言語・C++でもできないことはありますが、実務で使われることは少ないので注意しましょう。

## C言語とC++の具体的な4つの違い

ここでは、C言語とC++の具体的な4つの違いについて解説します。これらの違いを理解することで、C言語とC++のどちらを学ぶべきか判断できるようになるでしょう。

C++では、クラスが追加されオブジェクト指向で書けるようになりました。オブジェクト指向で書くことで作業分担がしやすくなり、大規模な開発もスムーズに行えるようになります。PythonやJavaなど人気の高い言語の多くはオブジェクト指向で書くことができるため、C++を通じてオブジェクト指向を学ぶことで、他言語も理解しやすくなるでしょう。

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### ジェネリックプログラミングが可能

*C++ではジェネリックプログラミングが可能になりました。*ジェネリックプログラミングとは、同じコードで異なるデータ型を処理できる機能のことで、C++ではテンプレートとも呼ばれています。

テンプレートを使うとデータ型に依存しないコードを書くことが可能です。C言語の場合、関数を定義する際は引数のデータ型を確定させる必要があります。引数のデータ型が違う場合、その関数を使うことはできないため、別の関数を別途用意しなくてはいけません。C++の場合、引数のデータ型が違う場合でも同じ関数を利用できるため、コードの簡略化につながります。

C++では例外処理も可能となりました。例外処理とはプログラムを実行するときにエラーが発生した際、エラー発生用の処理を行える機能のことです。例外処理を使いこなすことで通常時とは違う処理を一元管理することができ、ソースコードの可読性向上にもつながります。また、**どこで何が原因でエラーが発生したのか分かりやすくなるメリットもあります。**

C++では標準ライブラリのSTLが追加されています。STLはtemplateという機能が使われている汎用性の高いライブラリです。*ライブラリが豊富な分C++はC言語よりも活躍の場が広がり、GUIやネットワーク機能の開発に使われることもあります。*ただしSTLの使い方を覚えなくてはいけない分、学習コストも上がっている点は注意です。

GUIとは？CUIとの違いやメリット・デメリットをエンジニア向けに解説！

## C言語とC++はどちらを学ぶべき？

最後に、C言語とC++はどちらを学ぶべきなのかについてまとめました。どちらの言語を習得するのがおすすめなのか、場合別にまとめています。

### プログラミング初心者ならC言語

**C言語とC++では、どちらかと言えばC言語の方が機能が少ない分初心者にも優しいと言えます。**プログラミングの経験が浅い方はまずはC言語をマスターし、その後にC++の独自機能を覚えていくようにすると学習がスムーズになると言えるでしょう。

ただし、C言語も難しめの言語であることには変わりありません。C言語を勉強してみて難しいと感じる方は、PHPやPythonなど簡単な言語から勉強を始めることが大切です。無理して難しい言語から勉強すると、プログラミングそのものに挫折してしまう可能性があります。

### 組み込み系開発がしたいならC言語

組み込み系開発がしたいならC言語をおすすめします。*家電製品やカーナビなどに組み込まれるプログラムを開発する場合、C言語が使われる場合が多いです。*とはいえ、C++が使われている現場もあるため、余裕があれば両方取得するのが望ましいです。

最近ではIoT製品などが流行しており、組み込み系開発の需要も高まっています。C言語は難しめの言語のため習得する人が減っていますが、その分習得すれば希少性の高いエンジニアになれることでしょう。C言語をマスターした組み込み系開発の市場価値も高まる可能性が高いでしょう。

ゲーム開発がしたいならC++をおすすめします。C++は処理速度が速いうえに実行ファイルが小さいため、処理量が多く重くなりやすいゲーム開発と相性が良いと言えます。またC++はライブラリが豊富であり、C言語よりも開発効率を上げやすいのもゲーム開発が多く使われる理由です。

ただし、**C++は学習難易度が高いため、プログラミング初心者でゲーム開発がしたいなら、C#から学んだ方が良いかもしれません。**C#はC++よりも構文が優しく、挫折する心配が少ないです。

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## 自分のプログラミングレベルに則した言語を選択することが大切

本記事ではC言語とC++の違いについて解説しました。C言語とC++はよく似た言語ですが、相違点も多くあります。特にC++のオブジェクト指向ができる特徴は大きく、これにより言語としての汎用性が広がりました。ただし、さまざまな機能が追加された分学習難易度はC言語よりも上がっています。

IT企業に就職・転職するためにプログラミング言語を学ぼうと思っているものの、C言語とC++の違いが分からない方は多いのではないでしょうか。C言語とC++は名前こそ似ているものの、文法や機能は異なります。本記事では、C言語とC++の違いを解説します。

C言語は組み込み開発などで多く使われているプログラミング言語

C++はC言語にクラスなどの機能が追加されたプログラミング言語

学習難易度はC++よりC言語の方が若干低め

C言語とC++の違いとは？それぞれの特徴・メリットについて解説

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**。　

## 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。

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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```

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