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Pythonにおけるord()の利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

初心者向けにPythonにおけるord()の利用方法について現役エンジニアが解説しています。ord()はPythonの組み込み関数で文字を1文字指定し、ユニコードポイントを取得してみましょう。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　 調査手法：インターネット調査

Pythonにおけるord()の利用方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。

 

Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まるでしょう。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね！

大石ゆかり

どういう内容でしょうか？

田島悠介

Pythonにおけるord()の利用方法について詳しく説明していくね！

大石ゆかり

お願いします！

 

ord()とは？

ord()とはPythonの組み込み関数であり、1文字のユニコード文字を表す文字列に対し、その文字のユニコードポイントを表す整数を返します。

全く逆の動きになるのがchr()関数です。

 

ord()の使い方

引数にユニコード文字1文字を指定しましょう。

2文字以上を指定するとTypeError例外になります。

 

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ord()を利用して文字コードを変換してみよう

下記コード例の通り、ユニコード文字1文字の文字列を引数に指定しましょう。

評価結果は整数になります。

ord('a') => 97
ord('あ') => 12354

ord()とchr()を順に適用すると、元のユニコード文字に戻ります。

chr(ord('い')) => 'い'

 

執筆してくれたメンター

橋本紘希（はしもとひろき）

システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。

開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。

 

大石ゆかり

Pythonにおけるord()の利用方法がよく分かったので良かったです！

田島悠介

ゆかりちゃん、今後も分からないことがあったら質問してね！

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます！

 

TechAcademyでは、初心者でも、Pythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できる、オンラインブートキャンプを開催しています。

また、現役エンジニアから学べる無料体験も実施しているので参加してみてください。

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今さら聞けない！Pythonとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説

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例えば求人・採用サイトのGreenでPythonの求人情報を検索してみると約760件該当があります(2020年6月現在)。これはフロントエンドとほぼ同等の求人数です。すでにシステム開発でも一般的に利用されているプログラミング言語と言って良いでしょう。 画像出典：Green   PythonはGoogleやNASAの内部でも利用されています。現在でもGoogleの求人情報にはPythonエンジニアの求人が存在します。 画像出典：Google人材募集   Pythonでできること Pythonは、組み込みアプリ開発やWebサイト構築から、ディープラーニングまで様々な分野で利用可能な言語です。Pythonでは多くのWebサービスが作成されています。 PythonでWebサービスを作成する上でよく利用されているのが「Django」や「Flask」というフレームワークです。 Pythonで人気のフレームワークまとめ   現在は、AI（人工知能）や機械学習分野で使用されているPythonの技術が注目されています。 例えば、深層学習と呼ばれるディープラーニングの分野でも多くのソフトウェアがPythonで動作しています。 Scikit-learn（統一された関数で機械学習を実施可能） Keras（簡単に計算グラフを扱うことができる。） TensorFlow（Googleが開発したディープラーニングのフレームワーク） PyTorch（Facebookで研究用途に使用されているディープラーニングのフレームワーク） その他にもインターネット上から情報を収集するWebスクレイピングと呼ばれる分野でもPythonは多く活用されています。   Pythonが使われているサービス それでは実際にPythonが使われているサービスをいくつか見てみましょう。   YouTube 世界最大の動画共有サービスであるYouTubeにPythonが使用されています。Pythonは主にバックエンド(Webサーバー側で動作するプログラム)で活用されており、動画処理やデータの読み込みなどに使用されています。 YouTubeのエンジニアによると「PythonはYouTubeにとって十分に早く、最小の開発者で迅速に開発を行うことができる」と評価されています(※)。 ※ Python公式サイト – Quotes about Python より YouTube   Google GmailやGoogle MapsのバックエンドでPythonが利用されています。Googleではソフトウェア開発はデータサイエンスなどの分野で多くのPythonエンジニアが活躍しており、前述の通り求人も行われています。 Google   Blender Blenderはオープンソースの3Dグラフィックスを作成するソフトウェアです。オープンソースながら非常に機能が充実しており、日本語にも対応しているため幅広く利用されています。 Blenderにはプログラミングによりキャラクターを動作させてりグラフィックス効果を行う機能があり、そのプログラミング言語としてPythonが使用されています。 Blender   PayPal PayPalは世界最大規模のオンライン決済サービスです。ディープラーニングのライブラリであるTensorFlowを使用して、不正な決済の検出を実現しています。 TensorFlowを始めとするディープラーニングは金融業界(フィンテック分野)でも多く利用されており、プログラミング言語としては主にPythonが使用されています。 PayPal   OpenStack クラウド環境の構築に利用されているオープンソースのソフトウェアであるOpenStackも大部分にPythonが利用されています。OpenStackを使うと自前でAWSのようなクラウドサービスを提供することができます。 様々な規模のデータセンターで数多く利用されており、安定的な運用をPythonが支えています。 OpenStack   初心者が効率よくPythonを学習するための順番（ロードマップ） 初心者が効率よくPythonを学習するには、プログラミング言語の基本を学習した後で、機械学習やWebサービスなどの興味がある分野を掘り下げて学習すると良いでしょう。   プログラミング言語の基本を学習する 初めてプログラミング言語を学習する場合、できれば周りに相談できる人がいると理想的です。 プログラムはちょっとした間違いで動作しなくなってしまう場合があり、一人で学習していると間違っているところが分からずに何日も無駄にしかねません。そのような時に経験者が身の回りにいると心強いことでしょう。身の回りにプログラミング経験者がいない場合は、YouTubeなどの動画で学ぶのもおすすめです。 最近はプログラミング教育系の動画も充実しており「python 入門」というキーワードで検索すると数多くの動画がヒットします。TechacademyでもPythonの入門動画を公開しているので、ぜひ参考にしてください。 YouTube – Techacademy「Pythonとは」 もちろん王道は書籍や公式サイトでじっくりと学習することです。一人で調べるスキルはエンジニアにとってとても重要です。せっかくの機会ですので学習の過程で調査するスキルも身につけると良いでしょう。   機械学習やWebサービスなどの興味がある分野を掘り下げる ある程度プログラミングの基本が学習できたら、興味がある分野に集中して、実際に動作するアプリの開発にチャレンジしてみましょう。 はじめはどのようにアプリを開発すれば良いか全く分からないでしょうから、フレームワークの公式サイトや書籍などを参考にしながら進めると良いでしょう。 いくつかおすすめのライブラリをご紹介します。 機械学習 機械学習のライブラリでおすすめなのはscikit-learnです。 また行列計算を行うNumPy、データの前処理で活用するPandas、グラフ描画に使用するMatplotlibなども一緒に良く使われます。 scikit-learn Numpy Pandas Matplotlib   また、機械学習では、JupyterNotebookと呼ばれるソフトウェアで開発を行うことが多くあります。JupyterNotebookはソースコードと説明文、実行結果をひとまとめにNotebookで管理できるソフトウェアで、データサイエンティストや機械学習エンジニアに多く利用されています。 Jupyter Notebook Webサービス PythonでWebサービスを開発するのであればDjangoまたはFlaskというフレームワークを使用することが一般的です。比較的Flaskの方が覚えることが少なく容易に利用を始めることができます。 日本ではDjangoの方が多く利用されており、日本語ドキュメントの充実といった観点からはDjangoに軍配があがることでしょう。 Django Flask   まずはPythonの開発環境を整えよう Pythonの学習をはじめるにあたり、まずはPythonの開発環境を整えましょう。Pythonの学習をスムーズに行うためには以下のようなものが必要です。 パソコン WindowsでもMacでもかまいません。CPUはCorei5以上、メモリは8GB以上あると快適でしょう。iPadなどのタブレットでも学習できない訳ではありませんが、エンジニアがプログラミングを行う場合は基本的にパソコンを使用するため、揃えておくと良いでしょう。 インターネットへの接続環境 Python本体やライブラリ、フレームワークなどの入手は全てインターネットを経由して行います。できれば光回線などの常時接続環境を良いすると良いでしょう。 パソコンとインターネットへの接続環境が整ったら、Pythonの開発環境を構築しましょう。とは言ってもPythonの公式サイトからダウンロードしてインストールするだけです。 Python公式サイト – ダウンロード   「Download Python 3.8.3」と書かれてあるボタンをクリックするとダウンロードが開始されます(3.8.3などのバージョンは時期により異なります)。 Pythonのインストールが完了したらプログラミングを行うエディタもインストールしておくと良いでしょう。おすすめはVisual Studio Codeです。 こちらもリンクからダウンロードしてインストールするだけで利用できます。 Visual Studio Code Visual Studio Codeの使い方を解説した記事もありますので読んでみるといいでしょう。   まとめ 今回は、人気のプログラミング言語であるPythonについて解説しました。 GoogleやYouTubeなど多くのデータを扱うサービスで積極的に採用されている言語です。 これから日本でもPythonを採用する企業は増えるでしょうし、海外でも常に必要とされる人材なので、グローバルに働くチャンスがあるでしょう。 監修してくれたメンター 太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア 普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。 開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、ロボットアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント。著書「知識ゼロからの機械学習入門（技術評論社）」。 地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。 また、オンラインのプログラミングスクールTechAcademyではPythonを使って機械学習の基礎を学ぶPythonオンライン講座を開催しています。 初心者向けの書籍を使って人工知能（AI）や機械学習について学ぶことができます。 現役エンジニアがパーソナルメンターとして受講生に1人ずつつき、マンツーマンのメンタリングで学習をサポートし、習得することが可能です。 オンラインでの説明動画や、実際のカリキュラムで学べる無料体験も実施しています。 まずはこちらを試してみてくださいね！
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今年のトレンド！2016年最も売れたフォント、トップ50を集めてみた

本稿は、Designmodeのブログ記事を了解を得て日本語翻訳し掲載した記事になります。 また、本記事は、Doru Ciobanu氏によって投稿されました。   タイポグラフィは、独自の世界観、テクニック、統一感を組み合わせたアートです。素晴らしいデザインには、素晴らしいタイポグラフィがあります。 Webデザインまたは出版物のデザインでも、パンフレットやユーザーインターフェースのデザインでも、ロゴのデザインでも、プロジェクトを成功させるために重要な鍵となるものの1つはフォントです。 フォント、色、その他デザインをどのように組み合わせるかという選択が、成功と失敗の分岐点となります。こうした細部に十分な注意を払わないがために、優れた製品を生み出すために費やした全ての努力が無駄になることもあります。 しかし幸いなことに、優れたタイポグラフィのためのガイドとなるリソースは、豊富に存在しています。 そして、これから紹介するのは、2016年に最も売れた50のフォントです。   1. FF DIN デザイナー：Albert-Jan Pool デザインされた年：1995 発行者：FontFont FF Dinは、1995年から2009年にかけて、オランダのデザイナーAlbert-Jan Poolｚ氏によって制作されたフォントです。FF Dinには、20のウェイト（フォントの太さ）があります。 編集、出版物、広告、パッケージ、ブランディング、クリエイティブ産業（creative industries：知的財産権に関わるデザイン）、ポスター、看板、Webや画面の設計に適しています。なお、キリル文字とギリシャ語の書記体系については、サポートが限られています。   2. Brandon Grotesque デザイナー：Hannes vonDöhren デザインされた年：2010 発行者：HVD Fonts Brandon Grotesqueは、6つのウェイトとそれに対応する6つのイタリック体から成る、有名なサンセリフのフォントです。このフォントは、可読性を高めるために光学的な修正を加えた幾何学的形状から、インスピレーションを受けています。 Brandon Grotesqueは機能的かつエレガントなフォントです。ウェイトの太さをthinで色をブラックにすると、展示デザインに適しています。 Brandon Grotesqueは、洗練されたプロフェッショナルな印象を与えるデザインを生み出すには良い選択です。また、西ヨーロッパ言語だけでなく、中欧および東ヨーロッパ言語をサポートする拡張文字のセットもあります。   [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは3. Century Gothic デザイナー：Monotype Design Studio　Sol Hess　Morris Fuller Benton デザインされた年：1990-1995-2007 発行者：Monotype Century Gothicは、Futuraフォントの競合他社の2つの書体から派生したフォントですが、Futuraフォントの影響も強く受けています。 軽くて広々とした印象の書体であり、クリーンな縁取りを備えた、細部まで完璧なフォントです。見出しや大きな看板のデザインには理想的です。   4. Proxima Nova デザイナー：Mark Simonson デザインされた年：2005 発行者：Mark Simonson Proxima Novaのフォントファミリーは、有名なProxima Sansフォントの完全な復古版です。OpenTypeフォント機能は48個に拡張されました。 3つの幅には、それぞれ16のフォントが対応しています。 人間的な比率と幾何学的なデザインを組み合わせた、スタイリッシュなフォントです。ほとんどのラテン語系言語の文字をサポートしています。   5. Avenir デザイナー：Adrian Frutiger デザインされた年：1988 発行者：Linotype Avenirも、Futuraフォントの影響を受けたフォントですが、幾何学的なデザインを取り入れたフォントではありません。 垂直方向の文字が、水平方向の文字とアセンダ （アルファベット文字において、標準的な高さのx文字よりも背の高いb、fなどの文字の、上に突き出た部分）よりも太い幅になっているデザインです。 可読性が重視されるテキストに最適です。   6. Helvetica Neue デザイナー：Edouard Hoffmann デザインの日付：1983 発行者：Linotype Helveticaは世界で最も人気のある書体の1つであり、マーケティングが成功した例です。 このフォントファミリーは51種類のウェイトから構成されています。 古典的なサンセリフのフォントであり、時代を超えたニュートラルなデザインです。あらゆるコミュニケーションや情報媒体に適したデザインです。   7. Avenir Next Pro デザイナー：Adrian Frutiger　Akira Kobayashi デザインされた年：2004～2007 発行者：Linotype Avenirファミリーは、これまでに作成されたフォントファミリーの中で最も優れたものの1つですが、画面上での表示の問題があったため、これを解決するために代替フォントのAvenir Nextが開発されました。 32種類のフォントから構成されています。：それぞれに8種類のウェイトがあり、ローマ字とイタリックに対応しています。また2種類の幅を選択できます。 グリフは、小文字と同じ高さの大文字、下付き文字、上付き文字、合字を含むように拡張されました。   8. Isidora デザイナー：Enrique Hernandez デザインされた年：2016 発行者：Latinotype Isidoraは、機能性に重点を置いて開発された、現代的な幾何学的フォントです。表現力豊かでフレンドリーな印象ですが、合理性を兼ね備えたフォントでもあります。 Isidoraは28種類のフォントから構成されていて、サブファミリーフォントとして、7ウェイトの2つのフォントがあります。 ロゴ、ブランディング、見出し、パッケージ、Web上での利用、出版物に最適です。複数の言語をサポートしているユニバーサルデザインフォントです。   9. Sagona デザイナー：Rene Bieder デザインされた年：2016 発行者：Rene Bieder 力強いセリフ体を特徴とするフォントです。 小さな文字サイズのテキストと見出しの両方に使用できる汎用の書体です。このフォントファミリーはイタリック体に対応していて、9つのウェイトがあります。 OpenTypeフォントの機能として、代替グリフ、合字、オールドスタイル数字などが幅広くサポートされています。   10. Trade Gothic デザイナー：Jackson Burke デザインされた年：1948 発行者：Linotype Trade Gothicは曲線的デザインのサンセリフ体のフォントです。サンセリフ体のフォント特有の厳密さを破っています。 Trade
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Pythonで文字コードを変換する方法【初心者向け】現役エンジニアが解説

Pythonで文字コードを変換する方法について解説します。 そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。   目次 文字コードとは 文字コードを変換する書き方 実際に書いてみよう なお本記事は、テックアカデミーのPythonコースの内容をもとに紹介しています。   田島悠介 今回は、Pythonに関する内容だね！ 大石ゆかり どういう内容でしょうか？ 田島悠介 文字コードを変換する方法について詳しく説明していくね！ 大石ゆかり お願いします！   文字コードとは 文字コードとは、文字を表す番号のことです。 コンピュータは数字しか処理できないので、人間の言語 (自然言語と呼ばれます) はコンピュータが理解できる形に変換してあげる必要があります。 文字コードは、それぞれの文字（イメージ）に対応する番号の一覧表です。 文字コードはいくつか種類があり、それにより見た目が同じでも番号が異なります。 例えば、Windowsで保存したファイルがMacで文字化けしてしまった経験はありませんか？ OSの違いによる文字化けは文字コードが違うことが原因です。 普段はあまり聞き慣れない文字コードですが、プログラミングを行う際、特に日本語を扱う場合には、知っておくと汎用性の高い知識です。   ASCII もっとも基礎的な文字コードで、「アスキー」と発音します。 半角英数字128文字から構成されており、全ての文字を1バイトで表します。 例えば「A」はASCIIでは0x41 (0xは16進数を表します) となります。 上記の0x41のような表現を、「バイト文字」や「バイト列」と呼びます。   Shift_JIS 日本語を扱うために用いられる文字コードで、全ての文字を2バイトで表します。 読み方は「シフトジス」です。 亜種の cp932 がWindowsで採用されていたことで広く使われていました。 例えば「あ」はShift_JISでは0x82E0となります。 Windowsでcsvやtxtファイルを取り扱う場合には、Shift-JISが用いられることが標準的です。   UTF-8 現在最も広く使われている標準的な文字コードで、全ての文字を1〜4バイトで表します。 世界中の文字を扱えるため、標準的に使われるようになりました。 例えば「あ」はUTF-8では0xe38182となります。 Shift-JISで「あ」を表現する場合とでは、対応する番号が異なっている事が分かりますね。 以前のPythonのバージョン2.x (xは任意の数字。2020年4月にサポート終了済) では、標準の文字コードは ASCII だったため、日本語を扱う際は、文字コードを宣言する必要がありました。 しかし、現在主流のPython のバージョン3.xでは、標準の文字コードはUTF-8となったため、文字コードを宣言することなく日本語を扱えるようになっています。   [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは文字コードを変換する書き方 Python の標準の文字コードは UTF-8 です。 また標準入出力（外部との情報のやりとり）も UTF-8 の文字列で行われます。 そのため、 Pythonのみでデータを取り扱う場合には文字コードを変換する場面は多くありませんが、Python以外のアプリケーションで生成したファイル (.txtや.csv) をPythonで扱う場合には文字コードにも注意が必要です。   ファイルから情報を入出力する場合 ファイルの文字コードを判別して入出力する必要があります。 詳しくは以下の記事を参考にしてください。 Pythonでファイルの文字コードを判定する方法   外部のプログラムなどとバイト列で文字列をやりとりする場合 文字列とバイト列との変換用に、関数が用意されています。 文字列をバイト列に変換するには encode メソッドを使用します。 '文字列'.encode('文字コード名')   逆に、バイト列を文字列に変換するには decode メソッドを使用します。 b'バイト列'.decode('文字コード名')   実際に書いてみよう 今回のサンプルプログラムでは、encode、decodeメソッド文字コードを変えてバイト列の内容を確認していきます。 実行はPythonインタプリタで行います。 コマンドラインで「python」と入力すると「>>>」と表示されますので、1行ずつプログラムを入力します。 はじめに文字列を UTF-8 のバイト列に変換してみましょう。 'こんにちは！'.encode('utf-8')   実行結果は以下のようになります。 b'xe3x81x93xe3x82x93xe3x81xabxe3x81xa1xe3x81xafxefxbcx81'   次に、同じ文字列を Shift_JIS の亜種である CP932 のバイト列に変換してみましょう。 'こんにちは！'.encode('cp932')   実行結果は以下のようになります。 UTF-8 の場合と実行結果が異なることが確認できます。 b'x82xb1x82xf1x82xc9x82xbfx82xcdx81I'   最後に、cp932 のバイト列を文字列に変換してみましょう。 b'x82xb1x82xf1x82xc9x82xbfx82xcdx81I'.decode('cp932')   実行結果は以下のようになります。 'こんにちは！'   Python 3.x では文字列は UTF-8 なので、encode・decode メソッドを使う機会は多くないかもしれませんが、文字コードを学んでおくとコンピュータが文字をどのように扱っているか、具体的なイメージをもってプログラミングを行えますね。   監修してくれたメンター 太田和樹（おおたかずき） ITベンチャー企業のPM兼エンジニア普段は主に、Web系アプリケーション開発のプロジェクトマネージャーとプログラミング講師を行っている。守備範囲はフロントエンド、モバイル、サーバサイド、データサイエンティストと幅広い。その幅広い知見を生かして、複数の領域を組み合わせた新しい提案をするのが得意。開発実績：画像認識技術を活用した駐車場混雑状況把握（実証実験）、音声認識を活用したヘルプデスク支援システム、Pepperを遠隔操作するアプリの開発、大規模基幹系システムの開発・導入マネジメント地方在住。仕事のほとんどをリモートオフィスで行う。通勤で消耗する代わりに趣味のDIYや家庭菜園、家族との時間を楽しんでいる。   大石ゆかり 内容分かりやすくて良かったです！ 田島悠介 ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！ 大石ゆかり 分かりました。ありがとうございます！   Pythonを学習中の方へ これで解説は終了です、お疲れさまでした。 つまずかず「効率的に」学びたい 副業や転職後の「現場で使える」知識やスキルを身につけたい プログラミングを学習していて、このように思ったことはありませんか？ テックアカデミーのPythonコースでは、第一線で活躍する「プロのエンジニア」が教えているので、効率的に実践的なスキルを完全オンラインでしっかり習得できます。 合格率10%の選考を通過した、選ばれたエンジニアの手厚いサポートを受けながら、人工知能（AI）や機械学習の基礎を完全オンラインでしっかり習得できます。 まずは一度、無料体験で学習の悩みや今後のキャリアについて話してみて、「現役エンジニアから教わること」を実感してみてください。 時間がない方、深く知ってから体験してみたい方は、今スグ見られる説明動画から先に視聴することをおすすめします！
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