【Python】初心者の精神的ハードル越え方【諦めたこと】

Pythonを取り入れ、業務を効率化しようと日々奮闘しています。
DXやデータ分析のためにPythonを始めたにも関わらず、
山のような「できないこと」、「わからないこと」に遭遇し、
心が折れた、挫折した、という方もいるのではないでしょうか。

著者も、これまで何度も辞めましたが、
なんとか必死に食らいついています。
もしPythonを挫折しそうになっていてこの記事にたどり着いた方がいたら
私が諦める箇所は潔く諦め、精神的なハードルを越える（開き直る）に至った点を紹介します。

Pythonを続ける応援ができたら幸いです！

Mogrii

　ー筆者についてー

Excelを使う事務作業が多いサラリーマン

定型の解析や作図で時間を使ってしまう現状に嫌気がさし

Pythonで楽に仕事ができないか日々勉強中。

＞機械学習というより定型解析の自動化、作図の自動化などが主な関心。

非エンジニア。数学も苦手。

ExcelやPowerPointで補う

Python上で、思ったようなデータの形にできなかったり、
後述の日本語が扱えなかったりすることは初心者あるあるです。

全てExcelやPowerPointでやってしまうのは効率化という点では本末転倒ですが、
１ステップ・２ステップぐらいなら、元データの変形などは諦めて他のソフトでやってしまいます。
（マクロが使えるならここも自動化は可能です。）

“Python　日本語化”、”Python 日本語　□”で何度ググったかわかりません。
様々な先人が日本語化ができるようブログやQiitaでたくさんの記事を書いてくれていますが、
開発環境が違ったり、元のデータが違ったりすることで、
豆腐（□）が現れ続ける状況になりました。

作成した図を、大事な資料で使う場合は別ですが、
元々のデータで日本語を使うのを極力避けています。

大事な資料だけ凡例やラベルを書かずに図示して、
後でパワポで書く作業をしても良い！と諦めました。
完成するのが大事だと肝に銘じています。

他の人に見られる可能性があるとわかっていると、
「きれいにまとめる」とか「なるべくコードを少なくする」とか気にしていました。

コードが長いと非効率っぽい（そしてダサい、恥ずかしい・・・）し、
他のデータに応用できないなど自分でも欠点がわかっている場合もありました。

でも、そこを気にして解析や作図ができないぐらいなら、
きれいに書くのは諦めたほうがいいと決心しました。

同じ開発環境、同じエラーでも、解決策が違う場合があるようです。

ライブラリのバージョンが違うのか、何が違うのかはわかりませんが、
そもそも一発で答えがでてくると期待するのをやめました。
ググって、先頭から5個ぐらいすべて試して、
雰囲気が違うと思ったら検索キーワードを変えてまた5個ぐらい試して・・・を繰り返すと
いつかできるようになります。

汎用性のあるコードが書ければ、Pythonでやったほうが処理は早いです。
慣れているExcelでポチポチやるほうが、絶対早いし仕事が進みます。

毎回データの形やアウトプットが変わる場合はExcelやPowerPointでの実施がよいかもしれませんが
定型業務の場合は、最初に時間がかかってもコードを書くという「投資」をすることで
将来時間が回収できるということを信じます。

上記の「補う」とのバランスが大事です。

次の日にリフレッシュした気持ちで改めてコードを見たときに
昨日気づかなかったバグの箇所が直ぐにわかった経験ってよくありませんか？
先入観や、思い込みをはずして改めてみると、気づくことがあります。

もし急ぎではなく、時間に余裕があるなら、ある程度詰まった時間が長くなった時点で
ウインドウを閉じて明日に回すのも一手でしょう。

ライブラリのバージョン管理などのメリットで、初心者用のテキストでも
仮想環境構築を推奨していることも多いです。

バージョンアップなどで昔書いたコードが使えなくなるなどの問題はありますが、
仮想環境構築自体も様々なエラーを発生させることがあります。

著者はここに時間を使った結果解決できなかったので、
「今書いているコードが動かなくなる頃には、
きっとデバッグも早くなっているから大丈夫」と
未来の自分に賭け、先に進むことにしました。

もしPythonがうまく使えなくて挫折しそうになっている人の応援になれば幸いです。

まだまだ駆け出しですが、自分の忘備もかねて
今後もPythonで業務効率化を目指して記事をアップする予定です！

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