Python：標準ライブラリ活用（datetime / os / json）

出力 == 2026年01月15日

from datetime import datetime してから datetime(2026, 1, 15)。表示は strftime("%Y年%m月%d日")。

from datetime import datetime

d = datetime(2026, 1, 15)
print(d.strftime("%Y年%m月%d日"))

%m や %d は2桁ゼロ埋めで出力される（1月→01）。ゼロを付けたくない場合は自分で int にして f-string で組み立てる。

解答 == B

f は format（書式化）の f。

B

strftime = string format time（日時→文字列）、strptime = string parse time（文字列→日時）。方向を取り違えるのが最頻出のミス。

出力 == 2026/02/14

timedelta(days=30) を足す。timedelta も datetime からインポートする。

from datetime import datetime, timedelta

d = datetime(2026, 1, 15) + timedelta(days=30)
print(d.strftime("%Y/%m/%d"))

月をまたぐ計算もうるう年もPythonが自動で処理する。日数を自分で31や28と数える必要はない。

import json

config = {"name": "田中"}
print(json.____(config, ensure_ascii=False))

出力 == {"name": "田中"}

「文字列に出力する」ほう。末尾に s が付く。

print(json.dumps(config, ensure_ascii=False))

dumps は dump string の略。ファイルに直接書くときは s の付かない dump を使う。

解答 == B

既定では ASCII 文字だけで表現しようとする。

B

データとしては正しく復元できるが人間が読めない。設定ファイルなど目視する用途では必ず ensure_ascii=False を付ける。

出力 == 45

日時同士を引き算し、結果の .days を取り出す。

from datetime import datetime

a = datetime(2026, 1, 15)
b = datetime(2026, 3, 1)

print((b - a).days)

引き算の結果は timedelta。.days を付けないと「45 days, 0:00:00」という表記になるので注意。

from datetime import datetime

d = datetime.____("2026-01-15", "%Y-%m-%d")
print(d.strftime("%Y年%m月%d日"))

出力 == 2026年01月15日

文字列を解析（parse）するほう。第2引数で元の文字列の形を教える。

strptime

第2引数は入力側の書式。CSVやAPIから来る日付は文字列なので、まずこれで日時に変換してから計算する。

解答 == B

s が付くほうと付かないほう、どちらがファイル用か。

B

s あり＝文字列（string）相手、s なし＝ファイル相手。この1文字の違いだけなので、間違えたら思い出したい。

出力 == report.csv / .csv（2行）

os.path.basename() と os.path.splitext()。splitext は (名前, 拡張子) のタプルを返す。

import os

path = "data/report.csv"

print(os.path.basename(path))
print(os.path.splitext(path)[1])

文字列を split("/") や split(".") で切るより確実で読みやすい。拡張子にドットが含まれる点に注意（".csv"）。

出力 == 田中 / 30（2行）

保存は json.dump(config, f, ensure_ascii=False)、読み込みは json.load(f)。どちらも s は付かない。

import json

config = {"name": "田中", "age": 30}

with open("config.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(config, f, ensure_ascii=False)

with open("config.json", encoding="utf-8") as f:
    loaded = json.load(f)

print(loaded["name"])
print(loaded["age"])

読み返すと元の型が復元されるのがJSONの利点。CSVだと 30 が "30" になってしまうが、JSONなら数値のまま戻る。

出力3行が完全一致

注文日に timedelta(days=日数) を足す。f-string の中で strftime を使うときは引用符の種類を変える（外が " なら中は '）。

from datetime import datetime, timedelta

order_date = datetime(2026, 1, 15)
items = [("ノートPC", 7), ("マウス", 3), ("特注品", 30)]

for name, days in items:
    due = order_date + timedelta(days=days)
    print(f"{name}：{due.strftime('%Y/%m/%d')}（{days}日後）")

月をまたぐ「特注品」も自動で2月14日になる。締め日・納期・有効期限の計算はすべてこの形で書ける。

出力3行が完全一致

strptime で日時に変換してから strftime で書式化する。曜日は d.weekday() が0（月曜）〜6（日曜）を返すので WEEK の添字に使える。

from datetime import datetime

WEEK = ["月", "火", "水", "木", "金", "土", "日"]
raw = ["2026-01-05", "2026-02-14", "2026-03-01"]

for r in raw:
    d = datetime.strptime(r, "%Y-%m-%d")
    print(f"{d.strftime('%Y年%m月%d日')}（{WEEK[d.weekday()]}）")

文字列 → 日時 → 別の文字列という変換は日常茶飯事。曜日名は環境によって英語になることがあるため、自前のリストで持つほうが確実。

出力3行が完全一致

読み込んだ辞書はそのまま書き換えられる。保存 → 読み込み → 変更 → 保存 → 読み込みの順で処理する。

import json

settings = {"theme": "light", "font_size": 14}

with open("settings.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(settings, f, ensure_ascii=False)

with open("settings.json", encoding="utf-8") as f:
    loaded = json.load(f)

print(f"初期設定：{loaded}")

loaded["theme"] = "dark"
loaded["font_size"] = 16

with open("settings.json", "w", encoding="utf-8") as f:
    json.dump(loaded, f, ensure_ascii=False)

with open("settings.json", encoding="utf-8") as f:
    final = json.load(f)

print(f"変更後：{final}")
print(f"テーマ：{final['theme']}")

アプリの設定保存はほぼこの形。PY12ではconfig.pyに書いたが、JSONならプログラムから安全に書き換えられる点が違う。

出力4行が完全一致

拡張子は os.path.splitext(name)[1] で取れるが先頭にドットが付くので .lstrip(".") で外す。件数は辞書で数え、フォルダ作成は os.makedirs(ext, exist_ok=True)。

import os

files = ["report.csv", "photo.png", "data.csv", "memo.txt", "chart.png"]

groups = {}

for name in files:
    ext = os.path.splitext(name)[1].lstrip(".")
    groups[ext] = groups.get(ext, 0) + 1
    os.makedirs(ext, exist_ok=True)

for ext, count in groups.items():
    print(f"{ext}/ ← {count}件")

print(f"作成したフォルダ：{sorted(groups.keys())}")

exist_ok=True を付けると既にフォルダがあってもエラーにならない。ダウンロードフォルダの自動整理など、実生活で今日から使えるスクリプトの原型。

出力5行が完全一致

json.loads で辞書にすると result["data"]["users"] のように階層をたどって取り出せる。年齢だけのリストは内包表記で作る。

import json

response = '{"status": 200, "data": {"users": [{"name": "田中", "age": 30}, {"name": "鈴木", "age": 25}]}}'

result = json.loads(response)
users = result["data"]["users"]

print(f"ステータス：{result['status']}")
print(f"ユーザー数：{len(users)}人")

for u in users:
    print(f"{u['name']}（{u['age']}歳）")

ages = [u["age"] for u in users]
print(f"平均年齢：{sum(ages) / len(ages)}歳")

APIの応答はほぼこの形（辞書の中にリスト、リストの中に辞書）。階層が深くても、辞書とリストの組み合わせでしかないと分かれば怖くない。PY16でこれを本物のAPIから取得する。