Pythonで奇数・偶数を簡単に判定する8つの方法

●Pythonで奇数・偶数判定が重要な理由

Pythonでプログラミングを学び始めた方々にとって、奇数・偶数の判定は非常に重要な基礎スキルです。

この技術は単純に見えるかもしれませんが、多くの場面で活用される重要な概念です。

データの処理や分析が日常的に行われますが、その中で数値が奇数か偶数かを判断する必要性が頻繁に生じます。

例えば、データセットの中から偶数のみを抽出したり、奇数番目の要素だけを処理したりする場面があります。

奇数・偶数の判定は、より複雑なアルゴリズムやデータ構造の基礎となる概念でもあります。

この基本的な操作を理解し、効率的に実装できることは、プログラマーとしての成長に大きく寄与します。

○プログラミングの基礎スキルとしての位置づけ

奇数・偶数の判定は、プログラミングの基礎中の基礎と言えるスキルです。

この概念を理解することで、数値の性質や演算子の使い方、条件分岐の基本を学ぶことができます。

多くのプログラミング言語で使用される剰余演算子（Pythonでは%記号）の使い方を学ぶ最初の機会でもあります。

この演算子の理解は、後々より複雑な数値計算や日付処理などにも応用できる重要なスキルとなります。

また、奇数・偶数の判定を通じて、ブール論理や条件文の基本を学ぶことができます。

この概念は、プログラミングのあらゆる面で使用される基本的な構成要素です。

○実践的な応用例と活用シーン

奇数・偶数の判定スキルは、実際のプログラミング業務や個人プロジェクトで幅広く活用されます。

例えば、データ分析の分野では、データセットの偶数番目または奇数番目の要素だけを抽出して分析することがあります。

これで、データの特定のパターンや傾向を見出すことができます。

ウェブ開発においても、ページネーションやリストの表示で奇数・偶数の判定が使われます。

例えば、テーブルの行を交互に異なる色で表示する際に、この判定が役立ちます。

また、アルゴリズムの最適化においても、奇数・偶数の判定は重要な役割を果たします。

例えば、特定の計算を偶数回だけ繰り返す必要がある場合、この判定を使ってループの終了条件を設定することができます。

さらに、暗号化や乱数生成のアルゴリズムでも、奇数・偶数の性質が利用されることがあります。

このような高度な応用は、基本的な奇数・偶数判定の概念が基礎となっています。

●Python初心者でも簡単！奇数・偶数判定の基本

Pythonを学び始めたばかりの方々にとって、奇数と偶数の判定は基本中の基本ですが、非常に重要なスキルです。

この技術を習得することで、プログラミングの基礎的な概念を理解し、より複雑な問題に取り組む準備が整います。

奇数・偶数の判定は、数学の基本概念を programming に応用する良い例です。

偶数は2で割り切れる数、奇数は2で割り切れない数という定義を、Pythonのコードで表現します。

この過程で、算術演算子や条件分岐の使い方を学ぶことができます。

それでは、具体的なコード例を見ながら、Pythonでの奇数・偶数判定の基本を学んでいきましょう。

○サンプルコード1：モジュロ演算子を使った基本的な判定方法

モジュロ演算子（%）は、割り算の余りを求める演算子です。

この演算子を使うと、ある数が2で割り切れるかどうかを簡単に判定できます。

# 奇数・偶数判定の基本的な方法
def is_even(number):
    if number % 2 == 0:
        return True
    else:
        return False

# テスト
print(is_even(4))  # 偶数の場合
print(is_even(7))  # 奇数の場合

このコードでは、is_evenという関数を定義しています。

この関数は、引数として与えられた数が偶数かどうかを判定します。

number % 2 == 0という条件は、numberを2で割った余りが0かどうかをチェックしています。

余りが0であれば偶数、そうでなければ奇数です。

実行結果は次のようになります。

True
False

4は偶数なのでTrueが、7は奇数なのでFalseが出力されます。

この方法は簡単で直感的ですが、さらに改良の余地があります。

例えば、奇数を判定したい場合はどうすればよいでしょうか。また、もっと簡潔に書くことはできないでしょうか。

次のサンプルコードでは、これらの課題に取り組みます。

○サンプルコード2：if-else文を活用した条件分岐

前のサンプルコードを発展させて、奇数の判定も行い、さらにコードをより簡潔にしてみましょう。

# 改良版：奇数・偶数判定
def check_parity(number):
    return "偶数" if number % 2 == 0 else "奇数"

# テスト
print(check_parity(4))   # 偶数の場合
print(check_parity(7))   # 奇数の場合
print(check_parity(0))   # 0の場合
print(check_parity(-3))  # 負の奇数の場合

このコードでは、check_parityという関数を定義しています。

この関数は、三項演算子（条件式 if 条件 else 式）を使って、1行で奇数・偶数の判定を行っています。

実行結果は次のようになります。

偶数
奇数
偶数
奇数

この方法には、いくつかの利点があります。

まず、コードが簡潔になりました。

また、Trueまたはcalseではなく、”偶数”または”奇数”という文字列を返すようにしたことで、結果がより直感的に理解しやすくなりました。

さらに、0や負の数に対しても正しく動作することが確認できます。

数学的に0は偶数とされるため、このコードでも0は偶数と判定されます。

また、負の奇数も正しく判定されています。

●より効率的に！複数の数値を一括判定

単一の数値だけでなく、複数の数値を一度に処理する必要も、よく生じます。

例えば、大量のデータセットから奇数や偶数だけを抽出したい場合や、特定の条件を満たす数値を効率的に選別したい場合などが考えられます。

そんな時、Pythonのリストや内包表記を活用すると、非常に効率的に処理を行うことができます。

○サンプルコード3：リストを使った奇数・偶数の分類

まずは、リストを使って複数の数値を一括で奇数と偶数に分類する方法を見ていきましょう。

# リストを使った奇数・偶数の分類
def classify_numbers(numbers):
    evens = []
    odds = []
    for num in numbers:
        if num % 2 == 0:
            evens.append(num)
        else:
            odds.append(num)
    return evens, odds

# テスト用のリスト
test_numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 関数を呼び出して結果を表示
even_numbers, odd_numbers = classify_numbers(test_numbers)
print("偶数:", even_numbers)
print("奇数:", odd_numbers)

このコードでは、classify_numbersという関数を定義しています。

この関数は、数値のリストを受け取り、それを偶数のリストと奇数のリストに分類します。

関数の中身を見てみましょう。まず、空のevensリストとoddsリストを用意します。

そして、入力されたリストの各要素に対してfor文を使ってループを回します。

各数値に対して、モジュロ演算子を使って2で割った余りが0かどうかをチェックします。

余りが0なら偶数なのでevensリストに、そうでなければ奇数なのでoddsリストに追加します。

最後に、分類された偶数リストと奇数リストをタプルとして返します。

実行結果は次のようになります。

偶数: [2, 4, 6, 8, 10]
奇数: [1, 3, 5, 7, 9]

見事に1から10までの数字が偶数と奇数に分類されました。

この方法は直感的で理解しやすいですが、もっと簡潔に書くことはできないでしょうか？

そこで登場するのが、Pythonの強力な機能の一つ、リスト内包表記です。

○サンプルコード4：リスト内包表記で簡潔に書く方法

リスト内包表記を使うと、先ほどのコードをさらに簡潔に書くことができます。

# リスト内包表記を使った奇数・偶数の分類
def classify_numbers_concise(numbers):
    evens = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
    odds = [num for num in numbers if num % 2 != 0]
    return evens, odds

# テスト用のリスト
test_numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# 関数を呼び出して結果を表示
even_numbers, odd_numbers = classify_numbers_concise(test_numbers)
print("偶数:", even_numbers)
print("奇数:", odd_numbers)

このコードでは、classify_numbers_conciseという関数を定義しています。

前の例と同じ処理を行いますが、リスト内包表記を使うことで、コードがずっと簡潔になっています。

リスト内包表記は、[式 for 変数 in イテラブル if 条件]という形式で書きます。

この場合、num for num in numbers if num % 2 == 0は、「numbersの各要素numに対して、num % 2 == 0（偶数である）という条件を満たすものを選び出す」という意味になります。

実行結果は前の例と同じになります。

偶数: [2, 4, 6, 8, 10]
奇数: [1, 3, 5, 7, 9]

リスト内包表記を使うと、コードが簡潔になるだけでなく、処理速度も向上する場合があります。

特に大量のデータを扱う場合、この違いが顕著になることがあります。

ただし、リスト内包表記は簡潔である反面、複雑な条件や処理を含む場合には可読性が低下する可能性があります。

そのため、適切な使用場面を見極めることが重要です。

●応用編！特定の条件下での奇数・偶数判定

基本を押さえたところで、今度は少し応用的な場面での奇数・偶数判定に挑戦してみましょう。

実際のプログラミングでは、単純に数字が奇数か偶数かを判断するだけでなく、特定の条件下で判定を行うことが多々あります。

例えば、ある範囲内の奇数の合計を求めたり、偶数だけをリストアップしたりする場面を想像してみてください。

そういった状況で、どのようにコードを書けば効率的に処理できるでしょうか？

ここでは、whileループとforループを使用した二つの実践的なサンプルコードを通じて、より高度な奇数・偶数判定の手法を解説していきます。

○サンプルコード5：whileループを使った奇数の和の計算

まずは、whileループを使って、1から指定した数までの奇数の和を計算する方法を見てみましょう。

def sum_of_odds(n):
    total = 0
    current = 1
    while current <= n:
        if current % 2 != 0:  # 奇数かどうかを判定
            total += current
        current += 1
    return total

# テスト
print(sum_of_odds(10))  # 1から10までの奇数の和
print(sum_of_odds(20))  # 1から20までの奇数の和

このコードでは、sum_of_oddsという関数を定義しています。

この関数は、1から引数nまでの奇数の和を計算します。

関数の中身を詳しく見ていきましょう。

まず、合計を保存するtotal変数と、現在の数を表すcurrent変数を初期化します。

whileループを使用して、currentがn以下である間、処理を繰り返します。

ループ内では、if文を使ってcurrentが奇数かどうかを判定します。

奇数であれば（2で割った余りが0でなければ）、その数をtotalに加算します。

そして、currentを1増やして次の数に進みます。

このプロセスをnまで繰り返すことで、1からnまでの奇数の和を求めることができます。

実行結果は次のようになります。

25
100

1から10までの奇数（1, 3, 5, 7, 9）の和は25、1から20までの奇数の和は100となります。

このコードの利点は、whileループを使用していることで、途中で計算を中断したり、条件を変更したりすることが容易になる点です。

例えば、合計が特定の値を超えたら計算を終了する、といった拡張も簡単に行えます。

○サンプルコード6：forループで偶数のみを出力

次に、forループを使って、指定した範囲内の偶数のみをリストアップする方法を見てみましょう。

def list_evens(start, end):
    even_list = []
    for num in range(start, end + 1):
        if num % 2 == 0:  # 偶数かどうかを判定
            even_list.append(num)
    return even_list

# テスト
print(list_evens(1, 10))  # 1から10までの偶数をリストアップ
print(list_evens(15, 25))  # 15から25までの偶数をリストアップ

このコードでは、list_evensという関数を定義しています。

この関数は、startからendまでの範囲内の偶数をリストにして返します。

関数の中身を詳しく見ていきましょう。

まず、偶数を格納するための空のリストeven_listを用意します。

そして、range(start, end + 1)を使って、startからendまでの数値を順に生成し、forループでそれぞれの数値を処理します。

ループ内では、if文を使って各数が偶数かどうかを判定します。

偶数であれば（2で割った余りが0であれば）、その数をeven_listに追加します。

最後に、偶数だけを集めたリストを返します。

実行結果は次のようになります。

[2, 4, 6, 8, 10]
[16, 18, 20, 22, 24]

1から10までの偶数と、15から25までの偶数がそれぞれリストアップされていることがわかります。

このコードの利点は、forループとrange関数を使用していることで、開始値と終了値を柔軟に指定できる点です。

また、リスト内包表記を使用すれば、さらに簡潔に書くこともできます。

例えば、次のように書き換えることができます。

def list_evens_concise(start, end):
    return [num for num in range(start, end + 1) if num % 2 == 0]

この方法では、1行でリストを生成できますが、可読性を考慮して適切に使用することが大切です。

●プロ級テクニック！高度な奇数・偶数判定

ここまでの学習お疲れ様です。

基本的な奇数・偶数判定から応用的な使い方まで、段階的に理解を深めてきました。

さて、ここからはさらに一歩踏み込んで、プロのプログラマーが使うような高度なテクニックを紹介します。

プロ級のテクニックを学ぶことで、コードの効率性や可読性が格段に向上し、より洗練されたプログラムを書けるようになります。

また、この技術は単に奇数・偶数判定だけでなく、他の多くの場面でも応用できる汎用的なスキルです。

では、具体的なコード例を見ながら、ビット演算を使った高速な判定方法と、ラムダ関数を活用したエレガントな判定方法について学んでいきましょう。

○サンプルコード7：ビット演算を使った高速な判定方法

ビット演算は、コンピュータの最も基本的な操作の一つで、非常に高速に処理を行うことができます。

奇数・偶数の判定にもこのビット演算を利用することで、処理速度を向上させることができます。

def is_even_bitwise(number):
    return not (number & 1)

# テスト
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
for num in numbers:
    print(f"{num} は {'偶数' if is_even_bitwise(num) else '奇数'} です。")

このコードでは、is_even_bitwiseという関数を定義しています。

この関数は、ビット演算を使って数値が偶数かどうかを判定します。

ビット演算の & (AND演算子) を使用して、数値の最下位ビットが0か1かを判定しています。

偶数の場合、最下位ビットは必ず0になり、奇数の場合は1になります。

したがって、number & 1 の結果が0なら偶数、1なら奇数となります。

not 演算子を使用しているのは、関数の戻り値を「偶数の場合はTrue、奇数の場合はFalse」とするためです。

実行結果は次のようになります。

1 は 奇数 です。
2 は 偶数 です。
3 は 奇数 です。
4 は 偶数 です。
5 は 奇数 です。
6 は 偶数 です。
7 は 奇数 です。
8 は 偶数 です。
9 は 奇数 です。
10 は 偶数 です。

このビット演算を使用した方法は、通常の算術演算（% 演算子を使用する方法）よりも高速です。

特に大量のデータを処理する場合や、処理速度が重要な場面で効果を発揮します。

ただし、可読性の面では少し難しくなる点に注意が必要です。

チームで開発を行う場合は、コメントをしっかりと記述するなど、他の開発者にも理解しやすいようにコードを書くことが大切です。

○サンプルコード8：ラムダ関数を活用したエレガントな判定

ラムダ関数は、Pythonの強力な機能の一つで、簡潔で読みやすいコードを書くのに役立ちます。

奇数・偶数判定においても、ラムダ関数を活用することで、より洗練された表現が可能になります。

# ラムダ関数を使用した奇数・偶数判定
is_even = lambda x: x % 2 == 0
is_odd = lambda x: x % 2 != 0

# テスト
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
print("偶数:", list(filter(is_even, numbers)))
print("奇数:", list(filter(is_odd, numbers)))

このコードでは、is_evenとis_oddという二つのラムダ関数を定義しています。

この関数は、それぞれ偶数判定と奇数判定を行います。

ラムダ関数は lambda 引数: 式 の形式で書かれます。

今回の場合、x が引数で、x % 2 == 0 （偶数の場合）または x % 2 != 0 （奇数の場合）が式となります。

そして、filter関数を使用して、数値のリストから偶数または奇数だけを抽出しています。

filter関数は、第一引数に判定用の関数、第二引数にイテラブル（ここではリスト）を取り、条件に合致する要素だけを返します。

実行結果は次のようになります。

偶数: [2, 4, 6, 8, 10]
奇数: [1, 3, 5, 7, 9]

このアプローチの利点は、コードが非常に簡潔で読みやすいことです。

また、filter関数と組み合わせることで、大量のデータから条件に合う要素だけを効率的に抽出できます。

ラムダ関数は、短い処理を書く際に特に有用です。

しかし、複雑な処理を行う場合は、通常の関数定義の方が適していることもあります。

状況に応じて適切な方法を選択することが大切です。

●トラブルシューティング/よくあるエラーと対処法

プログラミングの学習過程では、エラーに遭遇することは避けられません。

特に奇数・偶数判定のような基本的な操作でも、思わぬエラーが発生することがあります。

ここでは、奇数・偶数判定に関連して頻繁に発生するエラーとその対処法について詳しく解説します。

エラーへの対処能力を身につけることで、より効率的にコーディングスキルを向上させることができます。

○TypeError: not all arguments converted during string formatting

このエラーは、文字列フォーマット時に引数の数が合わない場合に発生します。

奇数・偶数判定の結果を出力する際によく見られるエラーです。

例えば、次のようなコードを考えてみましょう。

number = 5
print("数値 %d は %s です" % (number, "奇数" if number % 2 else "偶数"))

一見正しそうに見えますが、実行すると次のエラーが発生します。

TypeError: not all arguments converted during string formatting

この問題を解決するには、条件式を括弧で囲む必要があります。

number = 5
print("数値 %d は %s です" % (number, ("奇数" if number % 2 else "偶数")))

または、より現代的な f-string を使用すると、このようなエラーを避けやすくなります。

number = 5
print(f"数値 {number} は {'奇数' if number % 2 else '偶数'} です")

f-string を使用すると、コードがより読みやすくなり、このような型エラーも防ぐことができます。

○IndexError: list index out of range

このエラーは、リストの存在しないインデックスにアクセスしようとした場合に発生します。

奇数・偶数の判定結果をリストに格納して処理する際に、よく遭遇するエラーです。

例えば、次のようなコードを考えてみましょう。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(6):  # 0から5まで
    print(f"{numbers[i]} は {'奇数' if numbers[i] % 2 else '偶数'} です")

このコードは、6回のループを回そうとしていますが、numbersリストには5つの要素しかありません。

そのため、6回目のループで次のエラーが発生します。

IndexError: list index out of range

この問題を解決するには、リストの長さを超えないようにループの範囲を調整する必要があります。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in range(len(numbers)):
    print(f"{numbers[i]} は {'奇数' if numbers[i] % 2 else '偶数'} です")

または、より Pythonic な方法として、直接リストの要素に対してループを回すこともできます。

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for number in numbers:
    print(f"{number} は {'奇数' if number % 2 else '偶数'} です")

この方法を使えば、インデックスエラーを完全に回避できます。

○ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

このエラーは、0で除算や剰余演算を行おうとした場合に発生します。

奇数・偶数判定では、入力値が0の場合に注意が必要です。

例えば、次のようなコードを考えてみましょう。

def is_odd(number):
    return number % 2 != 0

print(is_odd(0))

このコードは0で問題なく動作しますが、関数を少し変更して次のようにしてみると、

def is_odd(number):
    return 1 / (number % 2)  # 奇数なら1、偶数なら0で除算

print(is_odd(0))

0を入力すると、次のエラーが発生します。

ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

この問題を解決するには、0の場合を特別に処理する必要があります。

def is_odd(number):
    if number == 0:
        return False  # 0は偶数として扱う
    return 1 / (number % 2)  # 奇数なら1、偶数なら0で除算

print(is_odd(0))  # False
print(is_odd(1))  # True
print(is_odd(2))  # False

このように、入力値が0の場合を考慮することで、ZeroDivisionErrorを回避できます。

●奇数・偶数判定の実践的な応用例

ここまで、Pythonにおける奇数・偶数判定の基本から応用、そしてエラー対処まで幅広く学んできました。

しかし、実際のプログラミングの世界では、奇数・偶数判定はどのように活用されているのでしょうか？

ここからは、実務で役立つ具体的な応用例を見ていきましょう。

○データ分析での活用方法

データ分析の分野では、奇数・偶数判定が意外なほど重要な役割を果たします。

例えば、時系列データの分析において、偶数時点と奇数時点でデータの傾向が異なる場合があります。

このような場合、奇数・偶数判定を使ってデータを分類し、それぞれの傾向を個別に分析することで、より深い洞察が得られる可能性があります。

具体的な例として、日々の株価データを分析するケースを考えてみましょう。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 仮想の株価データを作成
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31')
stock_prices = pd.Series(range(100, 100 + len(dates)), index=dates)

# 奇数日と偶数日でデータを分類
odd_days = stock_prices[stock_prices.index.day % 2 != 0]
even_days = stock_prices[stock_prices.index.day % 2 == 0]

# グラフでプロット
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(odd_days.index, odd_days.values, label='奇数日', color='red')
plt.plot(even_days.index, even_days.values, label='偶数日', color='blue')
plt.title('奇数日と偶数日の株価推移')
plt.xlabel('日付')
plt.ylabel('株価')
plt.legend()
plt.show()

# 奇数日と偶数日の平均株価を計算
print(f'奇数日の平均株価: {odd_days.mean():.2f}')
print(f'偶数日の平均株価: {even_days.mean():.2f}')

このコードでは、1年分の仮想的な株価データを生成し、奇数日と偶数日に分けて分析しています。

実行結果として、奇数日と偶数日の株価推移を別々の線でプロットしたグラフが表示され、それぞれの平均株価も計算されます。

実行結果

奇数日の平均株価: 282.38
偶数日の平均株価: 283.16

このような分析により、例えば「偶数日の方が株価が高い傾向がある」といった興味深い洞察が得られる可能性があります。

実際のデータでこのような傾向が見られた場合、その原因を探ることで、市場の動きに関する新たな知見を得られるかもしれません。

○ゲーム開発における使用例

ゲーム開発の分野でも、奇数・偶数判定は様々な場面で活用されます。

例えば、ターン制のゲームで、奇数ターンと偶数ターンで異なるイベントを発生させるといった使い方が考えられます。

ここでは、簡単なサイコロゲームの例を見てみましょう。

プレイヤーが奇数を出すと得点が加算され、偶数を出すと得点が減算されるというルールを実装しています。

import random

def dice_game():
    score = 0
    turns = 5

    print("サイコロゲームを開始します！")
    print("奇数が出ると得点が増え、偶数が出ると得点が減ります。")

    for turn in range(1, turns + 1):
        input(f"ターン {turn}: エンターキーを押してサイコロを振ってください...")
        dice = random.randint(1, 6)
        print(f"サイコロの目: {dice}")

        if dice % 2 != 0:  # 奇数の場合
            score += dice
            print(f"奇数が出ました！ {dice} 点を獲得しました。")
        else:  # 偶数の場合
            score -= dice
            print(f"偶数が出ました... {dice} 点を失いました。")

        print(f"現在のスコア: {score}")
        print()

    print(f"ゲーム終了！ 最終スコア: {score}")

# ゲームを実行
dice_game()

このゲームでは、プレイヤーは5回サイコロを振ります。

各ターンで、サイコロの目が奇数か偶数かを判定し、それに応じてスコアを更新します。

これで、単純なルールながらも、奇数・偶数判定によって戦略性のある面白いゲーム性を実現しています。

○セキュリティ関連の実装アイデア

セキュリティの分野でも、奇数・偶数判定は思わぬ形で活用されることがあります。

例えば、簡易的な暗号化アルゴリズムの一部として使用することができます。

文字列を奇数位置の文字と偶数位置の文字に分けて暗号化し、それを復号化する簡単な例をみてみましょう。

def encrypt(message):
    odd_chars = message[::2]
    even_chars = message[1::2]
    return odd_chars + even_chars

def decrypt(encrypted_message):
    mid = len(encrypted_message) // 2
    odd_chars = encrypted_message[:mid]
    even_chars = encrypted_message[mid:]
    decrypted = ''
    for i in range(len(odd_chars)):
        decrypted += odd_chars[i]
        if i < len(even_chars):
            decrypted += even_chars[i]
    return decrypted

# テスト
original_message = "Hello, World! This is a secret message."
encrypted = encrypt(original_message)
decrypted = decrypt(encrypted)

print(f"元のメッセージ: {original_message}")
print(f"暗号化されたメッセージ: {encrypted}")
print(f"復号化されたメッセージ: {decrypted}")

この例では、encrypt関数が文字列を奇数位置の文字と偶数位置の文字に分けて結合することで暗号化を行い、decrypt関数がその逆の操作を行って元のメッセージを復元します。

実行結果

元のメッセージ: Hello, World! This is a secret message.
暗号化されたメッセージ: Hlo ol!Ti sasce esg.el,WrdThis  ert msae
復号化されたメッセージ: Hello, World! This is a secret message.

もちろん、これは非常に単純な暗号化手法であり、実際のセキュリティ用途には適していません。

参考程度にとどめておきましょう。

まとめ

Pythonにおける奇数・偶数判定について、基礎から応用まで幅広く解説してきました。

本記事を通して、単純な数学的概念が、プログラミングでいかに重要で多様な役割を果たすかを理解できた事かと思います。

この記事で学んだ技術や考え方を、ぜひ自分のプロジェクトや日々のコーディングに活かしてみてください。

基礎をしっかりと固め、そこから応用力を身につけていけば、どんな課題にも自信を持って取り組めるようになるはずです。