Pythonメソッド完全ガイド｜基礎から応用まで徹底解説│Pythonプログラミングの世界

1. はじめに

Pythonは、初学者からプロフェッショナルまで幅広く使用される人気の高いプログラミング言語です。その中でも「メソッド」は、Pythonプログラミングを学ぶ上で欠かせない概念の一つです。

メソッドとは、オブジェクト指向プログラミング（OOP）の中心的な要素であり、Pythonにおける柔軟性と機能性を支える重要な仕組みです。初心者が最初に混乱しがちな「関数との違い」や、具体的な使用例を理解することで、プログラムの効率化やコードの再利用が可能になります。

この記事では、Pythonのメソッドについて、基本的な概念から応用例までを網羅的に解説します。この記事を読むことで、以下のことを学ぶことができます。

メソッドとは何か、そして関数との違い
インスタンスメソッド、クラスメソッド、スタティックメソッドの使い方
Pythonの特殊メソッド（マジックメソッド）の活用方法
リストや辞書などの組み込みデータ型が提供する便利なメソッド
実践的なメソッド活用例

この記事は、初心者がPythonメソッドの基本を理解するだけでなく、中級者以上が応用的な使用方法を学ぶためのガイドにもなるよう設計されています。それでは、まず「メソッドとは何か」について詳しく見ていきましょう。

2. Pythonのメソッドとは？関数との違いを徹底解説

Pythonのメソッドとは、オブジェクト指向プログラミング（OOP）の文脈で使用される「関数に似たもの」です。しかし、関数とは異なる特徴を持ち、特定のオブジェクトに紐づいて動作するのがメソッドの大きなポイントです。このセクションでは、メソッドの基本を理解するために、関数との違いを明確にしながら解説します。

メソッドの定義と特徴

メソッドは、クラス内で定義された関数です。メソッドはクラスのインスタンスを操作するために設計されており、通常はインスタンスを受け取る引数としてselfを使います。このselfは、メソッドがどのインスタンスに結びついているかを示します。

例: メソッドの基本構造

class SampleClass:
    def example_method(self):
        print("This is a method!")

# インスタンスを作成してメソッドを呼び出す
obj = SampleClass()
obj.example_method()

出力:

This is a method!

上記の例では、example_methodがメソッドです。クラスのインスタンスobjを通じて呼び出され、selfがそのインスタンスを指しています。

関数との違い

メソッドと関数の違いを整理すると以下のようになります。

項目	メソッド	関数
定義場所	クラス内で定義される	クラス外でも定義可能
呼び出し方	インスタンスまたはクラスを通じて呼び出す	直接呼び出す
紐づき	特定のオブジェクトに関連付けられている（self）	特定のオブジェクトに依存しない
用途	オブジェクトのデータを操作する	汎用的な処理を実行する

例: 関数の基本構造

def example_function():
    print("This is a function!")

# 関数を直接呼び出す
example_function()

メソッドの用途とメリット

メソッドは、オブジェクトのデータを操作する際に大きな利点を発揮します。例えば、クラス内でデータの初期化、更新、表示などを効率的に行うことができます。メソッドを使うことで、コードを整理し、再利用性を高めることができます。

例: メソッドの利点

class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0

    def increment(self):
        self.count += 1

    def display(self):
        print(f"Count: {self.count}")

counter = Counter()
counter.increment()
counter.increment()
counter.display()

出力:

Count: 2

このように、Counterクラスのメソッドincrementとdisplayを利用することで、インスタンスの状態を簡潔かつ明確に操作できます。

関数とメソッドの使い分け

関数:
クラスに依存しない汎用的な処理に使用。
例: 数学的計算や文字列操作を行う関数（len()やsum()など）。
メソッド:
クラスやオブジェクトに関連する処理を実装する際に使用。
例: オブジェクトの状態を変更する処理や、データを操作する処理。

3. メソッドの種類と使い方（インスタンス/クラス/スタティック）

Pythonには、3種類のメソッドが存在します。それぞれの役割と使い方を理解することで、適切な場面で効果的にメソッドを活用できるようになります。このセクションでは、インスタンスメソッド、クラスメソッド、スタティックメソッドの違いと使い方について解説します。

3.1. インスタンスメソッド

概要
インスタンスメソッドは、クラスのインスタンス（オブジェクト）に紐づいて動作するメソッドです。第一引数としてselfを受け取り、インスタンスの属性にアクセスしたり操作したりすることができます。

例: インスタンスメソッドの使用例

class Person:
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # インスタンス属性を設定

    def greet(self):
        print(f"Hello, my name is {self.name}.")

# インスタンスを作成してメソッドを呼び出す
person = Person("Alice")
person.greet()

出力:

Hello, my name is Alice.

主な用途

インスタンスの属性の取得や変更。
特定のインスタンスに関連する操作や処理。

3.2. クラスメソッド

概要
クラスメソッドは、クラスそのものに紐づいて動作します。第一引数としてclsを受け取り、クラスレベルのデータにアクセスしたり操作したりすることができます。クラスメソッドを定義する際には、@classmethodデコレーターを使用します。

例: クラスメソッドの使用例

class Circle:
    pi = 3.14  # クラス属性

    @classmethod
    def calculate_area(cls, radius):
        return cls.pi * radius ** 2

# クラスから直接呼び出す
area = Circle.calculate_area(5)
print(f"Area of the circle: {area}")

出力:

Area of the circle: 78.5

主な用途

クラス全体で共有するデータの操作。
インスタンスを作成する代替コンストラクタの定義。

例: 代替コンストラクタの定義

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    @classmethod
    def from_string(cls, data_string):
        name, age = data_string.split(",")
        return cls(name, int(age))

# 文字列データからインスタンスを作成
person = Person.from_string("Bob,30")
print(person.name, person.age)

出力:

Bob 30

3.3. スタティックメソッド

概要
スタティックメソッドは、インスタンスやクラスに依存しない独立した動作をします。第一引数としてselfやclsを受け取りません。スタティックメソッドを定義する際には、@staticmethodデコレーターを使用します。

例: スタティックメソッドの使用例

class Math:
    @staticmethod
    def add(x, y):
        return x + y

# クラスから直接呼び出す
result = Math.add(3, 5)
print(f"Sum: {result}")

出力:

Sum: 8

主な用途

クラスやインスタンスの状態に関係しない汎用的な処理。
ヘルパーメソッドやユーティリティ関数の定義。

3.4. 各メソッドの違いをまとめた表

種類	デコレーター	第一引数	主な用途
インスタンスメソッド	なし	self	インスタンスの属性やデータを操作する。
クラスメソッド	@classmethod	cls	クラス属性の操作や代替コンストラクタの定義。
スタティックメソッド	@staticmethod	なし	クラスやインスタンスに依存しない汎用的な処理を実行。

4. 特殊メソッド（マジックメソッド）を学ぶ

Pythonの特殊メソッド（マジックメソッド）は、特定の動作をカスタマイズしたり、オブジェクトの振る舞いを制御したりするために用いられます。名前の両端が二重のアンダースコア（例: __init__）で囲まれているのが特徴で、「ダンダーメソッド（Dunder Methods）」とも呼ばれます。

このセクションでは、Pythonプログラミングで頻出する特殊メソッドを中心に、使用例とともに解説します。

4.1. 特殊メソッドの基本

特殊メソッドは、クラス定義時にオーバーライドすることで、以下のような挙動をカスタマイズできます。

オブジェクトの初期化（例: __init__）
文字列表現の定義（例: __str__）
比較演算のカスタマイズ（例: __eq__）
演算子の挙動変更（例: __add__）

例: __init__メソッドの基本

class Product:
    def __init__(self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price

item = Product("Book", 1500)
print(item.name, item.price)

出力:

Book 1500

4.2. よく使われる特殊メソッド

`init`: オブジェクトの初期化

オブジェクトを作成する際に自動的に呼び出されるメソッド。
クラスのインスタンス属性を初期化するために使用します。

例

class Product:
    def __init__(self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price

item = Product("Book", 1500)
print(item.name, item.price)

出力:

Book 1500

`str`: オブジェクトの文字列表現

print()関数での表示や、文字列変換時に使用される文字列表現を定義します。

例

class Product:
    def __init__(self, name, price):
        self.name = name
        self.price = price

    def __str__(self):
        return f"{self.name} costs {self.price} yen."

item = Product("Book", 1500)
print(item)

出力:

Book costs 1500 yen.

`len`: オブジェクトの長さを定義

組み込み関数len()の動作をカスタマイズします。

例

class CustomList:
    def __init__(self, items):
        self.items = items

    def __len__(self):
        return len(self.items)

my_list = CustomList([1, 2, 3])
print(len(my_list))

出力:

`eq`: 等価比較をカスタマイズ

==演算子の動作を定義します。

例

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __eq__(self, other):
        return self.name == other.name and self.age == other.age

person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Alice", 30)
print(person1 == person2)

出力:

True

`add`: 加算演算をカスタマイズ

+演算子の動作を定義します。

例

class Point:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def __add__(self, other):
        return Point(self.x + other.x, self.y + other.y)

    def __str__(self):
        return f"Point({self.x}, {self.y})"

point1 = Point(1, 2)
point2 = Point(3, 4)
result = point1 + point2
print(result)

出力:

Point(4, 6)

4.3. 特殊メソッドの実践例

例: 独自クラスでの特殊メソッド活用

class BankAccount:
    def __init__(self, owner, balance):
        self.owner = owner
        self.balance = balance

    def __str__(self):
        return f"{self.owner}'s account balance: {self.balance} yen"

    def __add__(self, other):
        return BankAccount(self.owner, self.balance + other.balance)

account1 = BankAccount("Alice", 5000)
account2 = BankAccount("Alice", 3000)
merged_account = account1 + account2
print(merged_account)

出力:

Alice's account balance: 8000 yen

この例では、特殊メソッド__add__を活用し、2つの銀行口座を合算できるようにしています。

4.4. 特殊メソッドの利点

コードの可読性向上: オブジェクトに対する操作が直感的になる。
カスタマイズ性: クラスに特化した挙動を定義可能。
Pythonの柔軟性を活かす: 組み込み関数や演算子を独自に拡張可能。

5. 組み込みデータ型のメソッドを一覧で解説

Pythonには、リスト、辞書、文字列など、標準で提供される組み込みデータ型があり、これらには非常に便利なメソッドが多数用意されています。本セクションでは、日常的によく使用されるリスト、辞書、文字列のメソッドを中心に、それぞれの使い方を例とともに解説します。

5.1. リスト（list）のメソッド

リストはPythonの代表的なデータ型の一つで、データの集合を扱う際に非常に役立ちます。

`append()`

リストの末尾に新しい要素を追加します。

例

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits)

出力:

['apple', 'banana', 'cherry']

`extend()`

リストに別のリストの要素を追加します。

例

numbers = [1, 2, 3]
numbers.extend([4, 5, 6])
print(numbers)

出力:

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

`insert()`

指定した位置に要素を挿入します。

例

colors = ["red", "blue"]
colors.insert(1, "green")
print(colors)

出力:

['red', 'green', 'blue']

`remove()`

指定した値をリストから削除します（最初に見つかった値のみ）。

例

numbers = [1, 2, 3, 2]
numbers.remove(2)
print(numbers)

出力:

[1, 3, 2]

`sort()`

リストの要素を昇順に並べ替えます。

例

numbers = [5, 3, 8, 1]
numbers.sort()
print(numbers)

出力:

[1, 3, 5, 8]

5.2. 辞書（dict）のメソッド

辞書は、キーと値のペアを管理するのに適したデータ型です。

`get()`

指定したキーの値を取得します。キーが存在しない場合、デフォルト値を返します。

例

person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(person.get("name"))
print(person.get("gender", "Not specified"))

出力:

Alice
Not specified

`keys()`

辞書内のすべてのキーを取得します。

例

person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(person.keys())

出力:

dict_keys(['name', 'age'])

`values()`

辞書内のすべての値を取得します。

例

person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(person.values())

出力:

dict_values(['Alice', 30])

`items()`

キーと値のペアをタプルとして取得します。

例

person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(person.items())

出力:

dict_items([('name', 'Alice'), ('age', 30)])

`update()`

辞書を更新します。既存のキーがあれば値を上書きし、なければ新しいキーと値を追加します。

例

person = {"name": "Alice"}
person.update({"age": 30, "gender": "Female"})
print(person)

出力:

{'name': 'Alice', 'age': 30, 'gender': 'Female'}

5.3. 文字列（str）のメソッド

文字列操作は、プログラムの中で頻繁に行われます。

`upper()`

文字列をすべて大文字に変換します。

例

text = "hello"
print(text.upper())

出力:

HELLO

`lower()`

文字列をすべて小文字に変換します。

例

text = "HELLO"
print(text.lower())

出力:

hello

`replace()`

指定した文字列を別の文字列に置き換えます。

例

text = "I like Python"
print(text.replace("Python", "programming"))

出力:

I like programming

`split()`

文字列を指定した区切り文字で分割し、リストとして返します。

例

text = "apple,banana,cherry"
print(text.split(","))

出力:

['apple', 'banana', 'cherry']

`strip()`

文字列の先頭と末尾の空白を削除します。

例

text = "   hello   "
print(text.strip())

出力:

hello

5.4. 組み込みデータ型のメソッドの活用方法

上記で紹介したメソッドは、Pythonプログラミングにおいて非常に頻繁に使用されます。適切に活用することで、コードを簡潔かつ効率的に記述することが可能です。

6. Pythonメソッドを活用した効率的なプログラミング例

Pythonのメソッドを効果的に活用することで、複雑な処理をシンプルに記述でき、開発の効率化が図れます。このセクションでは、具体的なシナリオに基づいてメソッドの実践例を紹介します。

6.1. データ分析でのメソッド活用例

データ分析では、リストや辞書の操作が頻繁に行われます。Pythonのメソッドを活用することで、データの整形や操作が容易になります。

例: データセットから特定の条件に合うデータを抽出

data = [
    {"name": "Alice", "age": 25, "score": 85},
    {"name": "Bob", "age": 30, "score": 90},
    {"name": "Charlie", "age": 22, "score": 70}
]

# スコアが80以上の人を抽出
filtered_data = [person for person in data if person["score"] >= 80]
print(filtered_data)

出力:

[{'name': 'Alice', 'age': 25, 'score': 85}, {'name': 'Bob', 'age': 30, 'score': 90}]

ここでは、辞書のアクセスとリスト内包表記を組み合わせることで、条件に合ったデータを簡潔に抽出しています。

6.2. API操作でのメソッド活用例

APIを利用する際、文字列の操作やリスト処理を組み合わせることが必要です。

例: APIから取得したデータの整形

response = [
    {"id": 1, "name": "Alice", "active": True},
    {"id": 2, "name": "Bob", "active": False},
    {"id": 3, "name": "Charlie", "active": True}
]

# アクティブなユーザーの名前を取得
active_users = [user["name"].upper() for user in response if user["active"]]
print(active_users)

出力:

['ALICE', 'CHARLIE']

この例では、upper()メソッドを使って名前を大文字に変換し、条件に合うデータのみを抽出しています。

6.3. ファイル操作でのメソッド活用例

ファイルの読み書きは多くのプログラムで基本的な操作です。Pythonでは組み込みメソッドを利用することで、これらの操作を簡潔に行えます。

例: テキストファイルからのデータ読み取りと処理

# ファイルを作成して書き込み
with open("data.txt", "w") as file:
    file.write("apple,banana,cherry
orange,grape,melon")

# ファイルを読み取ってリストに変換
with open("data.txt", "r") as file:
    content = file.readlines()

# 各行を処理してリストに格納
data = [line.strip().split(",") for line in content]
print(data)

出力:

[['apple', 'banana', 'cherry'], ['orange', 'grape', 'melon']]

この例では、strip()やsplit()メソッドを利用してファイルデータを整形しています。

6.4. クラスメソッドとスタティックメソッドの応用例

クラスメソッドやスタティックメソッドを使うことで、コードをモジュール化し、再利用性を高めることができます。

例: ユーザー情報の処理クラス

class UserProcessor:
    @staticmethod
    def validate_email(email):
        return "@" in email and "." in email

    @classmethod
    def from_csv(cls, csv_line):
        name, email = csv_line.strip().split(",")
        return {"name": name, "email": email, "valid": cls.validate_email(email)}

# CSVデータを処理
csv_data = [
    "Alice,alice@example.com",
    "Bob,bob_at_example.com",
    "Charlie,charlie@example.com"
]

users = [UserProcessor.from_csv(line) for line in csv_data]
print(users)

出力:

[{'name': 'Alice', 'email': 'alice@example.com', 'valid': True},
 {'name': 'Bob', 'email': 'bob_at_example.com', 'valid': False},
 {'name': 'Charlie', 'email': 'charlie@example.com', 'valid': True}]

この例では、スタティックメソッドでメールアドレスの妥当性をチェックし、クラスメソッドでCSVデータからユーザー情報を生成しています。

6.5. データの可視化でのメソッド活用例

データを視覚的に表現するために、リストや辞書を整形してグラフ作成ライブラリに渡すことも一般的です。

例: 辞書データを基に棒グラフを作成

import matplotlib.pyplot as plt

scores = {"Alice": 85, "Bob": 90, "Charlie": 70}

# データを整形
names = list(scores.keys())
values = list(scores.values())

# グラフの描画
plt.bar(names, values)
plt.title("Scores of Students")
plt.xlabel("Names")
plt.ylabel("Scores")
plt.show()

この例では、辞書のキーと値をリストに変換してからグラフを描画しています。

6.6. メソッド活用のポイント

適切なデータ型を選択: リストや辞書の特徴を理解し、効率的なメソッドを使用する。
組み込みメソッドを積極的に利用: 標準ライブラリが提供するメソッドは最適化されており、効率的です。
リスト内包表記との組み合わせ: 条件付きのデータ操作にはリスト内包表記を活用するとコードが簡潔になります。

7. よくある質問（FAQ）

Pythonのメソッドに関する学習を進める中で、多くの人が疑問に思う点をFAQ形式でまとめました。これにより、メソッドの理解がさらに深まります。

Q1. メソッドと関数はどう違うのですか？

メソッドと関数は似ていますが、主な違いは以下の通りです。

項目	メソッド	関数
定義場所	クラス内	クラス外でも定義可能
呼び出し方法	インスタンスまたはクラスを通じて呼び出す	直接呼び出し
紐づき	特定のオブジェクトやクラスに関連付けられている（selfやclsを使用）	独立して動作する
主な用途	オブジェクトのデータを操作	汎用的な処理を実行

Q2. 特殊メソッドはどんな場面で使いますか？

特殊メソッド（マジックメソッド）は、主に以下の場面で使用されます。

オブジェクトの初期化: __init__で属性を初期化する。

class Example:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

オブジェクトの文字列表現をカスタマイズ: __str__でprint()関数やstr()関数の出力を制御する。

class Example:
    def __str__(self):
        return "Custom String"

演算子の挙動をカスタマイズ: __add__や__mul__で、加算や比較の動作を変更する。

class Number:
    def __add__(self, other):
        return "Custom Addition"

Q3. クラスメソッドとスタティックメソッドの違いは何ですか？

項目	クラスメソッド	スタティックメソッド
デコレーター	@classmethod	@staticmethod
第一引数	cls（クラス自体を受け取る）	なし
アクセス可能範囲	クラス属性や他のクラスメソッドにアクセス可能	クラスやインスタンスに依存しない汎用的な処理

用途の例：

クラスメソッド: クラスレベルのデータを操作。

@classmethod
def method_name(cls):
    pass

スタティックメソッド: 独立した計算や変換処理。

@staticmethod
def method_name():
    pass

8. まとめと次のステップ

8.1. この記事の振り返り

Pythonのメソッドについて、基本から応用までを学んできました。メソッドはオブジェクト指向プログラミングを理解する上で非常に重要な概念であり、効率的かつ簡潔なコードを書くために欠かせません。以下は、記事で解説した主なポイントです。

メソッドの基本:

メソッドとは、特定のオブジェクトに紐づいた関数であり、オブジェクトの状態を操作したり、特定の処理を実行したりします。
関数との違いを理解することで、適切な使い分けができるようになります。

3種類のメソッド:

インスタンスメソッド: インスタンス属性を操作する。
クラスメソッド: クラス全体に関連する操作を行う。
スタティックメソッド: クラスやインスタンスに依存しない汎用的な処理を行う。

特殊メソッド（マジックメソッド）:

オブジェクトの初期化、文字列表現、比較演算、演算子の挙動などをカスタマイズするために利用されます。

組み込みデータ型のメソッド:

リスト、辞書、文字列などに組み込まれた便利なメソッドを活用することで、日常的なデータ処理が簡単になります。

効率的なプログラミング例:

データ分析、API操作、ファイル処理などの実用的なシナリオを通じて、メソッドの応用方法を学びました。

よくある質問への回答:

メソッドと関数の違いや、初心者が学ぶべきメソッド、特殊メソッドの活用方法について疑問を解消しました。

8.2. 次のステップ

この記事を通じて、Pythonのメソッドに関する基礎的な知識を得たことで、次のステップに進む準備が整いました。以下は、さらなるスキル向上のためにおすすめの学習テーマです。

オブジェクト指向プログラミング（OOP）の深堀り:

メソッドの活用はOOPの一部です。継承やポリモーフィズム、抽象クラスなどを学び、オブジェクト指向の原則を理解しましょう。
学習テーマ例: クラスの継承、デザインパターン。

デコレーターとその応用:

クラスメソッドやスタティックメソッドを学んだことで、デコレーターの基礎を理解できました。次はデコレーターを作成する方法や高度な活用方法に進みましょう。
学習テーマ例: @property、カスタムデコレーターの作成。

標準ライブラリと外部ライブラリの活用:

Pythonの標準ライブラリには、効率的なプログラミングを可能にする多くのツールが含まれています。さらに、外部ライブラリを利用することで、より高度な処理が可能になります。
学習テーマ例: pandas、NumPy、matplotlib。

プロジェクトベースの学習:

実際のプロジェクトに取り組むことで、メソッドの実践的な使用方法を学べます。小さなプロジェクトから始め、段階的に規模を拡大しましょう。
プロジェクト例: 簡単なCRUDアプリ、データ処理スクリプト。

公式ドキュメントの活用:

Pythonの公式ドキュメントを参照する習慣をつけることで、最新の情報にアクセスできます。また、未知のメソッドや機能を学ぶのに役立ちます。

3.13.1 Documentation

…

8.3. 最後に

Pythonのメソッドを理解し活用することで、コードの品質を向上させ、より効率的に問題を解決できるようになります。これから実践的なプロジェクトやさらなる学習を通じて、Pythonのメソッドを自在に操れるスキルを磨いていきましょう。

Pythonメソッド完全ガイド｜基礎から応用まで徹底解説

1. はじめに

2. Pythonのメソッドとは？関数との違いを徹底解説

メソッドの定義と特徴

関数との違い

メソッドの用途とメリット

関数とメソッドの使い分け

3. メソッドの種類と使い方（インスタンス/クラス/スタティック）

3.1. インスタンスメソッド

3.2. クラスメソッド

3.3. スタティックメソッド

3.4. 各メソッドの違いをまとめた表

4. 特殊メソッド（マジックメソッド）を学ぶ

4.1. 特殊メソッドの基本

4.2. よく使われる特殊メソッド

__init__: オブジェクトの初期化

__str__: オブジェクトの文字列表現

__len__: オブジェクトの長さを定義

__eq__: 等価比較をカスタマイズ

__add__: 加算演算をカスタマイズ

4.3. 特殊メソッドの実践例

4.4. 特殊メソッドの利点

5. 組み込みデータ型のメソッドを一覧で解説

5.1. リスト（list）のメソッド

append()

extend()

insert()

remove()

sort()

5.2. 辞書（dict）のメソッド

get()

keys()

values()

items()

update()

5.3. 文字列（str）のメソッド

upper()

lower()

replace()

split()

strip()

5.4. 組み込みデータ型のメソッドの活用方法

6. Pythonメソッドを活用した効率的なプログラミング例

6.1. データ分析でのメソッド活用例

6.2. API操作でのメソッド活用例

6.3. ファイル操作でのメソッド活用例

6.4. クラスメソッドとスタティックメソッドの応用例

6.5. データの可視化でのメソッド活用例

6.6. メソッド活用のポイント

7. よくある質問（FAQ）

Q1. メソッドと関数はどう違うのですか？

Q2. 特殊メソッドはどんな場面で使いますか？

Q3. クラスメソッドとスタティックメソッドの違いは何ですか？

8. まとめと次のステップ

8.1. この記事の振り返り

8.2. 次のステップ

8.3. 最後に

【Pythonでファイル名を簡単に取得】os.path.basename()の使い方と関連関数の徹底解説

Pythonでif文を一行で書く方法～三項演算子やリスト内包表記を使った効率的な記述方法

`init`: オブジェクトの初期化

`str`: オブジェクトの文字列表現

`len`: オブジェクトの長さを定義

`eq`: 等価比較をカスタマイズ

`add`: 加算演算をカスタマイズ

`append()`

`extend()`

`insert()`

`remove()`

`sort()`

`get()`

`keys()`

`values()`

`items()`

`update()`

`upper()`

`lower()`

`replace()`

`split()`

`strip()`