チャッピー先生に聞いた!生活に役立つPython計算(実践3日目)

日常生活の「気になる数字」をPythonでスッキリ解決!

こんにちは、Python初心者のハナマルコです。

前回の記事では、ChatGPTと一緒にPythonを使った簡単な計算を試してみました。今回はその続き。

ただの足し算ではなく、もっとリアルな生活の中で役立つ計算にチャレンジしてみます。

今回もチャッピー先生に聞いて楽しくPython勉強するぞ!

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日常生活で役に立つ計算をPythonで実行する

ここからは具体的な例をあげてPythonを使って日常生活で役立つ計算を学習しましょう。

Pythonで家計簿をつけてみた

まずは前回のおさらいから。

print(1200 + 800)
# 答え: 2000

計算はprint()の中に数字を入力すると答えが出ます。

たとえば今日の支出がこちら

  • 朝食 500円
  • 昼食 850円
  • 夕食 1000円
  • 飲み物 200円
  • 雑貨 1200円
ハナマルコ

この合計をPythonで出すには?

するとこんなコードを教えてくれました。

breakfast = 500
lunch = 850
dinner = 1000
drink = 200
misc = 1200

total = breakfast + lunch + dinner + drink + misc
print(“今日の支出合計は”, total, “円です”)

実行結果

今日の支出合計は 3750 円です

こういう家計簿的な記録も、Pythonなら柔軟に扱えそうです。

時間の計算(会議の終了時間)

計算ができるなら、時間の計算もできるのでは?

ハナマルコ

14:35に始まった会議が1時間45分後に終わる。終了時間は何時?Pythonで時間も調べられるかしら?

チャッピー先生

はい、Pythonで時間の計算もできます

こういう“時間の足し算”、意外とややこしいですよね。Pythonではこう書きます。

from datetime import datetime, timedelta

start_time = datetime.strptime(“14:35”, “%H:%M”)
duration = timedelta(hours=1, minutes=45)
end_time = start_time + duration

print(“会議の終了時間は”, end_time.strftime(“%H:%M”), “です”)

実行結果

会議の終了時間は 16:20 です

Pythonの「datetime」モジュールがあれば、時間の計算もミスなくこなせます!

ハナマルコ

このコードは少し複雑かも…「datetime」モジュールって何?

チャッピー先生

datetime(デートタイム)モジュールは、
Pythonで「日付」や「時間」を扱うための道具箱です。

たとえばこんなことができます。

  • 今日の日付や今の時刻を出す
  • 〇日後や〇時間後を計算する
  • 文字で書かれた時間(例:”14:30″)を、ちゃんと計算できる時間に変換する
  • 日付同士の差(例:「何日間かかった?」)を計算する

Pythonには、よく使う便利な機能を「モジュール」として用意しています。
「datetime 」はそのひとつで、「日付・時間」に特化した機能がぎゅっと詰まったモジュールです。

イメージで言うと…

電卓 → 数を足したり引いたりする道具
datetimeモジュール → 日付や時間を計算する専用の道具箱

Pythonには他にも便利でたくさんの「モジュール」があります。これから少しずつ覚えていきましょう。

借金返済シミュレーション

少し難易度をあげて、こんな計算をしてみましょう。

ハナマルコ

24万円のPCを買いたいのですが、金利13%で24回払いにしたら毎月いくらの支払いになるの?金利合計と支払い総額を教えて

チャッピー先生

了解しました。Pythonで計算するコードはこちらになります

# 借入条件の設定

principal = 240000  # 借入元本(円)
annual_rate = 0.13  # 年利13%
months = 24         # 支払回数(月)

# 月利の計算(年利 ÷ 12)

monthly_rate = annual_rate / 12

# 毎月の支払い額(元利均等返済の公式)

monthly_payment = principal * monthly_rate * (1 + monthly_rate) ** months / ((1 + monthly_rate) ** months – 1)

# 支払い総額と利息合計

total_payment = monthly_payment * months
total_interest = total_payment – principal

# 結果の表示(四捨五入して表示)

print(“✅ 月々の支払い額:”, round(monthly_payment), “円”)
print(“✅ 支払い総額:”, round(total_payment), “円”)
print(“✅ 金利(利息)合計:”, round(total_interest), “円”)

実行結果がこちらです。

✅ 月々の支払い額: 11410 円
✅ 支払い総額: 273841 円
✅ 金利(利息)合計: 33841 円

ハナマルコ

ひぇーさすがにこのコードは私には書けませんね・・・

チャッピー先生

そうですね、少し複雑なコードですから初心者には難しく感じますね

簡単に解説するとこんな感じになります。

①借入条件の設定
・借りたお金(ローン)は24万円です。
・金利は年で13%。「0.13」は13%
・24回払⑤

②月の金利に直す(monthly_rate = annual_rate / 12)
・13% ÷ 12 = 約1.08%(毎月の利息率)

③毎月の支払い額を計算(ちょっと難しい式)
・元利均等返済という計算方法
・毎月同じ金額を払うために、利息と元本をうまくわけてくれる数式

④支払いの合計と利息だけを出す
・毎月の支払い × 月数(24回)=支払う合計金額
・支払った合計から元本(24万円)を引いたら、利息(=金利で余分に払った分)になります。

⑤結果を表示する

ハナマルコ

なんとなく理解できました。24万円のPCは24回払いだと27万円になるってのは驚きました…とても買えないわ。

パソコン操作が苦手な女性
パソコン操作が苦手な女性

今月の残業代はいくらになる?

24万円のPCが27万円になるなんて、残業して稼がないと。

ハナマルコ

今月の残業代がいくらになるかpythonで計算できそうね

チャッピー先生

はい、Pythonで残業代の計算ができますよ

「基本時給1500円、残業は25%増し。2時間残業したら残業代は?」

base_wage = 1500
overtime_hours = 2
overtime_rate = 1.25

overtime_pay = base_wage * overtime_rate * overtime_hours
print(“残業代は”, overtime_pay, “円です”)

実行結果

残業代は 3750.0 円です。


さらに、月の残業時間をまとめて計算するならこんなコードになります。

total_overtime_hours = 15
monthly_overtime_pay = base_wage * overtime_rate * total_overtime_hours

print(“今月の残業代は”, monthly_overtime_pay, “円です”)

実行結果

今月の残業代は 28125.0 円です。

ハナマルコ

あれ。このコードはかけ算だけなのに答えは小数点となっているけど?
小数点は割り算だけじゃなかったの?

チャッピー先生

素晴らしい質問です!それは残業は25%増しの計算が1.25となっているからです。

Pythonは、小数が混ざってるなら、結果も小数で返したほうが正確でいいでしょ!という考え方をします。

ハナマルコ

なるほど。
これならPC買えるかも

このコードなら私の英語力でも理解できそうだわ。

時給 ✕ 割増手当 ✕ 残業時間で計算しているのね。さらに月の合計時間をかけ算すると今月の残業代になるね。

わからなくても大丈夫。ChatGPTに聞けばいい!

「コードの意味がわからなくて不安…」
そんなときこそChatGPTの出番です。

「このコードはどういう意味ですか?」と聞けば、1行ずつ日本語で解説してくれます。

大切なのは、「まず動かしてみる → 意味を聞く → 少しずつ覚える」というステップ。
完璧じゃなくてOK、ChatGPTと一緒なら怖くありません。

まとめ

今回チャッピー先生に教えてもらい勉強したことはこんなシーン。

  • 家計簿の合計計算
  • 会議や予定の終了時間
  • ローン返済のシミュレーション
  • 残業代の計算

「電卓でやればいいじゃん」と思うかもしれませんが、毎日繰り返すならPythonのほうが圧倒的に楽!

しかも、自分専用の“生活サポートツール”を作っていく感覚がちょっと楽しいんです。

次回予告
Python初心者が、ChatGPTと一緒にパスワード作ってみた

最後まで読んでいただき、ありがとうございました!

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日常生活の「気になる数字」をPythonでスッキリ解決!

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