中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
はじめに：pyyamlとyamlの違いをつかむ
まず前提として YAML はデータを表現するためのマークアップ言語で、人間にも読みやすく機械にも解析しやすい。yamlという名前自体が形式を指しますので、ここで言う yaml は「仕様のこと」を指します。一方、pyyamlはこの YAML 仕様を Python から扱えるようにするための 実装ライブラリ です。つまり、yaml 自体がデータの書き方を決める「ルール書」なら、pyyaml はそのルールを守って読み書きする「道具箱」です。
この微妙な違いを理解すると、設定ファイルをどう読み取り、どう出力するかという設計の基本が見えてきます。
たとえば YAML ファイルを Python で読み込むとき、yaml.load は古いやり方で、yaml.safe_load はより安全にデータを取り扱う方法です。
「なぜ safe_load が推奨されるのか」は、外部から渡された YAML に悪意あるコードが仕込まれている可能性があるからです。この点を頭に入れておくと、後のコード保守が楽になります。
この節の要点は三つです。第一に YAML はデータ表現の規格で、pyyaml はその YAML にアクセスするためのツールであること。第二に 仕様と実装は別物で、実装を選ぶときは機能とセキュリティの両面を考えるべきこと。第三に 安全性 を最優先にする場合、safe_load の利用が基本であること。これらを頭に入れておくと、これからの学習や実務での YAML の扱い方がずっと楽になります。
ある日の学校の図書室で、友達のミナトと YAML の話をしていました。安全に YAML を扱うにはどうするのがいいのか、私が safe_load のイメージを伝えると、ミナトは「それは鍵のかかった金庫の中身を勝手に開けようとするようなものだね」と笑いました。そこで私は、実際の現場では未検証データをそのまま信じず、コードに悪影響を与える可能性を常に頭に置くべきだと説明しました。彼は「なるほど、データを読み込むときは常に安全を最優先にする」という結論を得、次の実習に向けてノートを新調していました。
この会話から分かるのは、yaml の仕様と pyyaml の使い方は別物であり、実務での慎重さが品質を左右するということです。安全性を意識した選択肢がある限り、学習は楽しく、ミスを減らすことができます。
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