作りながら 学ぶ。

デスクトップやダウンロードフォルダにファイルが溜まっていませんか？
毎回手動で整理するのが面倒になり、Pythonで自動化ツールを作りました。

なぜ作ったのか

エンジニアとして日々コードを書く中で、作業フォルダに PDFや画像・CSVが混在してカオスになることが多くありました。 「これをPythonで解決できないか」と思ったのがきっかけです。

使った技術

Pythonの標準ライブラリだけで作れるので追加インストールは不要です。 os でファイル一覧を取得し、 shutil でファイルを移動、 tkinter でGUI画面を作成しました。

仕組みはシンプル

拡張子とフォルダ名の対応表（辞書型）を用意して、 フォルダ内のファイルを1つずつ確認→対応するフォルダに移動するだけです。 .jpg なら「画像」フォルダ、 .pdf なら「ドキュメント」フォルダへ自動仕分けされます。

GUI版のポイント

コマンド操作が苦手な方でも使えるようにtkinterで画面を追加しました。 「フォルダを選ぶ」ボタンで対象フォルダを選択し、 「整理スタート」を押すだけで完了します。 整理の経過がリアルタイムでログ表示されるので安心して使えます。

コードにはPython学習用コメントを記載

辞書型・for文・クラス・コールバック関数など Pythonの重要な概念を丁寧なコメントで解説しています。 購入してそのままPython学習にも使えます。

毎月CSVデータを手動でExcelにまとめる作業、面倒ではありませんか？
pandasを使えばその作業をPythonで自動化できます。

pandasとは

pandasはPythonのデータ分析で最もよく使われるライブラリです。 ExcelやGoogleスプレッドシートのような表形式のデータを Pythonで簡単に操作できます。 SQLの経験がある方には groupby() が GROUP BY と同じ感覚で使えるので特に馴染みやすいです。

できること

CSVファイルを読み込んで商品別・カテゴリ別・日付別に自動集計し、 4シート構成のExcelレポートとして書き出せます。 Google Colabで動くので追加インストールは不要です。

使った技術

pandas でCSVの読み込みと集計、 openpyxl でExcelへの書き出しを行っています。 groupby() と agg() を組み合わせることで 複数の集計を一度に処理できます。

コードで学べること

DataFrame・CSVの読み書き・groupby()・ExcelWriter・with文など データ分析に必要なPythonの基礎概念をすべてコメントで解説しています。 購入してそのまま学習教材として使えます。