
Pythonのコードを書いているとエラーの原因が分からなくて困ることがあるんだけど、どうすればいいの?
そんな時は、データの流れを確認する方法を知ると解決しやすいです!
今回は初心者でも簡単に使える3つの方法を紹介しますね!

この記事を書いた人

- エンジニア歴4年のフリーランスデータエンジニア
- 高卒工場勤務からエンジニア転職
- 3年目でフリーランスになり年収1000万↑達成
- フルリモ歴2年、2児の育児中
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データの流れを確認することの重要性
コーディングでの開発では、「データがどう流れているのか」を確認することが、バグ修正や正しい実装のために欠かせません。
データの流れを意識すると以下のようなメリットがあります。
- エラーの早期発見:どこで想定外の動作が発生しているかを特定しやすい。
- 効率的な開発:原因不明のエラーに振り回される時間を削減できる。
- コードの理解が深まる:自分の書いたコードの仕組みが明確になる。
では、具体的にどのようにデータの流れを確認すればいいのか、初心者向けに3つの方法を詳しく解説します。
方法1: print()でデバッグする
print()
を使うのは、最もシンプルで手軽な方法です。
以下のステップで確認できます。
▪︎使用例
ポイント
- 必要な変数の値を関数内で逐一表示する。
- 処理の途中経過を追跡し、どのステップで問題が発生しているか特定する。
メリット
- 初心者向け:Pythonをインストールした直後から使える。
- 迅速なデバッグ:一時的な確認に最適。
デメリット
- コードが読みにくくなる:
print()
が増えると視認性が低下。 - 後片付けが必要:デバッグ後に不要な
print()
を削除する手間。
方法2: デバッグツール機能を活用する
IDE(統合開発環境)には、視覚的にデバッグできる機能が搭載されています。
ここでは、代表的なVS Codeの例で説明します。
VS Codeでのデバッグ手順
- ブレークポイントを設定
- デバッグしたい行番号の横をクリックして赤い丸を表示します。
- デバッグモードを開始
- サイドバーの「Run and Debug(実行とデバッグ)」をクリック。
- ステップ実行
- 実行を1行ずつ進め、変数の値や状態をリアルタイムで確認します。
メリット
- 視覚的に分かりやすい:変数の値や処理の流れを一目で把握できる。
- リアルタイムで確認可能:エラー箇所を特定しやすい。
デメリット
- 設定が必要:使い始めに環境構築の手間がかかる。
方法3: モックを使ったテストコード
API連携や外部依存のあるコードをテストするときに、モック(擬似的なオブジェクト)を使うと、データの流れを効率よく確認できます。
これにより、実際にAPIを呼び出さずに、処理の動作確認が可能です。
・使用例:unittest
とモックを使ったテスト
ポイント
- モックを使用して、外部APIやデータベースの依存を取り除く。
- テストコード内でデータの流れを明示的に確認できる。
メリット
- 外部依存を回避:APIやデータベースの準備が不要。
- 繰り返し確認可能:テストを実行するたびにデータの流れを確認できる。
- エッジケースの検証:APIがエラーを返す場合など、現実の状況をシミュレーション可能。
デメリット
- 学習コストがかかる:モックの使い方やテストコードの書き方を覚える必要がある。
まとめ
Pythonでデータの流れを確認する3つの方法を解説しました。
- print()でデバッグ
- 初心者でもすぐに使えるが、大量に使用するとコードが散らかる。
- デバッグツール機能
- IDEを活用して視覚的に確認。エラー箇所を素早く特定できる。
- モックを使ったテストコード
外部依存を取り除きつつ、API連携やエラーケースの動作を効率的に確認できる。
状況やスキルに応じて、これらの方法を使い分けることで、効率的にデバッグができるようになります。
初心者の方は、まずはprint()
から始めて、徐々にデバッグツールやテストコードに挑戦してみてください!
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