業務で使用するうえでのPythonの基礎知識

はじめに

「Pythonって書けます」と言えるレベルと、「業務でPythonを使ってチームに貢献できる」レベルの間には、実は結構な距離があります。私自身、学習サイトで文法を一通り学んでから現場に入ったものの、最初の数ヶ月は「動くコード」は書けても「読みやすく、保守しやすいコード」が書けず、レビューで何度も指摘を受けました。

この記事は、これからPythonを使った業務案件に入る方や、独学でPythonを学んでいて「実務ではどんな知識が求められるのか」が気になっている方に向けて書いています。文法の説明というより、「現場で最初につまずきやすいポイント」を中心にまとめました。

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1. 仮想環境の理解は避けて通れない

学習段階ではあまり意識しなくても動いてしまうのが「仮想環境」です。仮想環境とは、プロジェクトごとに独立したPythonの実行環境を作る仕組みのことで、venvやpoetryといったツールで構築します。

なぜ必要かというと、案件Aでは古いバージョンのライブラリを、案件Bでは最新バージョンを使う、といったことが日常的に起こるためです。仮想環境を分けずにグローバル環境へ何でもインストールしていると、あるプロジェクトの動作確認をした途端に別のプロジェクトが動かなくなる、という事故が起こります。私も最初の現場でこれをやってしまい、先輩に「なんで環境分けてないの」と苦笑いされた経験があります。それ以来、新しいプロジェクトに着手するときは真っ先に仮想環境を作る習慣がつきました。

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2. 型ヒントは「親切設計」の一部

Pythonは動的型付け言語なので、変数に型を指定しなくても動きます。ただし業務コードでは、関数の引数や戻り値に型ヒント（Type Hint）を書くことがほぼ必須になっています。

python

def calc_total(price: int, quantity: int) -> int:

    return price * quantity

型ヒントを書いておくと、エディタが引数の誤りを警告してくれますし、何より半年後にそのコードを読む「未来の自分」や「他のメンバー」が迷わなくなります。個人開発では省略しがちな部分ですが、複数人で長期的に保守するコードでは、型ヒントの有無で読みやすさが大きく変わることを実感しました。

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3. 例外処理は「握りつぶさない」が鉄則

try / exceptを使った例外処理も、業務では書き方に注意が必要です。特にやってしまいがちなNG例が、こちらです。

python

try:

    process()

except Exception:

    pass

一見エラーが出なくなって「解決した」ように見えますが、実際には問題を握りつぶしているだけで、後になって原因不明の不具合として爆発することがあります。私も過去、動作確認を急ぐあまりこの書き方をしてしまい、後日別の箇所で原因究明に何時間もかかったことがありました。それ以降は、最低限ログを出す、あるいは想定される例外の種類を明示的に指定するよう心がけています。

python

try:

    process()

except ValueError as e:

    logger.error(f”入力値が不正です: {e}”)

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4. コードフォーマッタ・リンターはチームの共通言語

業務ではblack（自動整形ツール）やflake8・ruff（静的解析ツール）といったツールを使い、コードのスタイルをチーム全体で統一するのが一般的です。個人開発ではインデントや命名規則が多少バラついても困りませんが、複数人が同じリポジトリを触る現場では、書き方が揃っていないだけでレビューの負担が大きく増えます。導入当初は「なぜここまで細かく指摘されるのか」と感じることもありましたが、慣れてくると自分自身も他人のコードを素早く理解できるようになり、ありがたみを実感しました。

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まとめ

業務でPythonを使ううえで大切なのは、「動けばいい」から一歩進んで「誰が読んでも分かる」「後から直しやすい」コードを意識することだと感じています。今回紹介した仮想環境・型ヒント・例外処理・フォーマッタは、いずれも最初は面倒に感じるかもしれませんが、慣れてしまえばむしろ書くスピードも安心感も上がるものばかりです。

これからPython案件に入る方は、ぜひ「読み手を意識したコード」という観点を持って取り組んでみてください。最初から完璧でなくても大丈夫です。まずは小さな改善から始めてみましょう。