はじめに
Pythonを学び始めてしばらくすると、GitHubのプルリクエストや課題提出で 「コードレビュー」という壁にぶつかる人が多いです。 コメントで指摘をもらっても、 「なぜそこを直す必要があるの？」「動いているのにダメなの？」と、 モヤっとした気持ちになること、ありませんか？
実はコードレビューは、バグ探しやダメ出しの場ではありません。 特にPythonのような動的型付け言語では、 設計の妥当性・読みやすさ・将来の変更しやすさを 人の目で確認することがとても重要です。
この「何を、どんな視点で見られているか」を知らないままレビューを受けると、 毎回指摘に振り回されてしまいます。 逆に、レビューで見られるポイントを事前に理解していれば、 指摘は「成長のヒント」に変わります。
この記事では、Python初心者の方に向けて、 コードレビューで実際によくチェックされるポイントを 体系的に整理して解説します。 スタイルや命名といった基本から、設計・パフォーマンス・セキュリティまで、 「なぜそこを見られるのか？」が分かる構成にしています。
レビューが怖いものではなく、 「自分のコードをレベルアップさせる仕組み」だと感じられるようになること。 それがこの記事のゴールです。 一緒に、レビューされる側としても、いずれレビューできる側としても、 一歩ずつ理解を深めていきましょう 🙂
1. コードレビューとは何か？なぜPythonで重要なのか
コードレビューと聞くと、 「バグを見つける作業」「間違い探し」 というイメージを持っている人は少なくありません。 でも実際のレビューで一番見られているのは、 コードが“長く安全に使えるかどうか”です。
特にPythonは動的型付け言語です。 コンパイル時に型チェックが行われないため、 コードは実行できてしまうけれど、 後からバグを生みやすい構造になっているケースも多いです。
そのためコードレビューは、 デプロイ前に行う最後の品質チェックとして、 次のような点を重点的に確認します。
- 他人が読んでも意図がすぐに分かるか
- 変更や機能追加に耐えられる設計になっているか
- パフォーマンスやセキュリティ面で危険な書き方をしていないか
- 将来のバグの温床になりそうな構造になっていないか
ここで重要なのは、 「動くかどうか」だけでは合格にならない という点です。 チーム開発では、数か月後・数年後に 別の誰かがそのコードを触る可能性があります。
だからこそレビューでは、 「今の自分」ではなく 未来の誰かが読んでも理解できるか という視点が強く求められます。
この考え方は、いわゆる 「綺麗なコード」の発想と直結しています。 レビューで何度も指摘される人は、 スキル不足というより、 評価される視点をまだ知らないだけ というケースがほとんどです。
コード品質そのものの考え方については、 次の記事でより詳しく解説しています。
次の章では、 初心者の方でもイメージしやすいように、 コードレビューがどんな流れで進むのか を順番に見ていきます。
2. コードレビューの基本的な流れ（初心者向け）
コードレビューは、いきなり誰かがコードを読み始めるわけではありません。 実務では、いくつかの段階を踏んで進められるのが一般的です。 この流れを知っておくだけでも、 レビューで指摘されるポイントがかなり予測できるようになります。
① 事前セルフチェック（コードを書く側）
レビューは「提出してからが本番」ではありません。 実は、レビューの質は提出前にほぼ決まります。
- フォーマッター（Blackなど）でコードを整形しているか
- Linterで明らかな警告が出ていないか
- テストがローカル環境で通っているか
ここができていないと、 本来見るべき設計やロジック以前に 「スタイルの指摘」ばかりになってしまいます。
② 自動ツールによるチェック（CI）
最近の開発では、GitHub Actionsなどを使った 自動チェック（CI）がほぼ必ず入ります。
自動ツールは、次のような 機械的に判断できる部分を担当します。
- PEP8に違反していないか
- 未使用の変数や不要なimportがないか
- テストが失敗していないか
CIが落ちている状態でレビューを依頼すると、 「まずCIを直してください」で終わってしまうことも珍しくありません。
③ 人によるレビュー（本質的なチェック）
ここからが、いわゆる本当のコードレビューです。
レビュアーは、次のような ツールでは判断できない部分を見ています。
- 処理の意図がコードから読み取れるか
- 設計として無理がないか
- バグを生みやすい構造になっていないか
- 将来の変更に耐えられるか
ここでの指摘は、 「今すぐ直さないと壊れる」ものから 「今は動くけど後で困る」ものまで幅があります。
④ フィードバック対応・修正
レビューコメントを受けたら、 ただ直すだけでなく、 なぜその修正が必要なのか を意識して対応することが大切です。
この積み重ねが、 次に書くコードの質を確実に上げてくれます。
⑤ 承認・マージ
必要な修正がすべて終わり、 動作・品質ともに問題がなければ 「LGTM（Looks Good To Me）」が付き、マージされます。
次の章からは、 このレビュー工程の中で 実際にどんなポイントが見られているのか を、チェックリスト形式で詳しく見ていきます。
3. コードレビューで見られるポイント【チェックリスト形式】
ここからは、レビューで実際によくチェックされるポイントを、 初心者の方でも意識しやすいように チェックリスト形式で整理していきます。
すべてを完璧に満たす必要はありません。 ただし「どこを見られているか」を知っているだけで、 レビューの通り方は大きく変わります。
3-1. スタイル・命名規則（最初に見られる）
コードレビューでまず確認されるのが、 スタイルと命名です。 ここが整っていないと、 中身を見る前に「読みにくい」という印象を与えてしまいます。
PEP8に沿った書き方になっているか
Pythonでは、PEP8という公式のコーディング規約があります。 インデントは4スペース、 無駄な空行が多すぎないか、 行の長さが極端に長くなっていないか、などが見られます。
最近はBlackなどのフォーマッターを使う前提のチームも多いため、 手動で整えるより自動化する意識が大切です。
変数名・関数名から処理内容が想像できるか
レビューでよくある指摘が、 「この変数、何を表していますか？」というものです。
data や tmp のような曖昧な名前は、 書いた本人には分かっても、 他人には伝わりません。
- 変数・関数：スネークケース（snake_case）
- クラス：パスカルケース（PascalCase）
- 真偽値：is_xxx / has_xxx など意味が分かる名前
命名はセンスではなく、 読み手への配慮です。
docstringが適切に書かれているか
公開される関数やクラスには、 docstringが求められることが多いです。
処理の詳細をすべて書く必要はありませんが、 「何をする関数なのか」「どんな値を返すのか」 が分かるだけで、レビューの理解速度は一気に上がります。
こうしたスタイルや命名の改善は、 単なる見た目の話ではなく、 コード全体の品質を底上げする第一歩です。
実際にレビューで指摘されがちな改善ポイントや、 「どう直せばいいのか」を具体例付きで知りたい場合は、 次の記事も参考になります。
次は、レビューで一番差がつきやすい 「設計・可読性」の観点を見ていきましょう。
3-2. 設計・可読性（レビューで一番差がつく）
スタイルや命名が整ってくると、 次に見られるのが設計と可読性です。 ここは初心者と実務経験者の差が最も出やすいポイントでもあります。
レビューでは、 「このコードは理解しやすいか？」 「あとから変更しやすいか？」 という視点でチェックされます。
1つの関数・クラスが責務を持ちすぎていないか
ありがちな指摘のひとつが、 「この関数、やっていることが多すぎませんか？」です。
関数やクラスは、 ひとつの役割に集中しているほうが、 読みやすく、テストもしやすくなります。
- 関数が長くなりすぎていないか
- 処理の流れを頭の中で追わなくても理解できるか
- 名前と中身が一致しているか
ネストが深くなりすぎていないか
if文やfor文が何重にもネストされていると、 一気に読みづらくなります。
レビューでは、 早期リターン（ガード節）が使えないか、 条件分岐を整理できないか、といった点がよく見られます。
同じ処理を何度も書いていないか（DRY原則）
似たようなコードがあちこちにあると、 将来の修正でミスが起きやすくなります。
レビューで 「ここ共通化できませんか？」 と聞かれる場合は、 DRY原則が意識されています。
マジックナンバーを直接書いていないか
意味の分からない数値が突然出てくると、 読み手は混乱します。
定数として名前を付けるだけで、 コードの意図は驚くほど分かりやすくなります。
こうした設計・可読性の考え方は、 レビュー対策というより エンジニアとして長く使える基礎体力です。
設計や読みやすさについて体系的に学びたい場合は、 定番書から一度インプットしておくのもおすすめです。
Clean Code
次は、初心者のうちは見落としがちな パフォーマンスとデータ構造の視点を見ていきます。
3-3. パフォーマンス・データ構造
Pythonは書きやすい反面、 何も考えずに書くと遅くなりやすい言語でもあります。 レビューでは、処理速度そのものよりも、 「遅くなりやすい書き方をしていないか」 という視点でチェックされることが多いです。
データ構造の選び方が適切か
同じように見える処理でも、 データ構造が違うだけで パフォーマンスは大きく変わります。
- 検索が多いのにリストを使っていないか
- 変更しないデータをリストで持っていないか
- キーと値の対応関係をリストで無理に表現していないか
レビューでは、 set や dict を使った方が良いのでは？ という指摘がよく入ります。
無駄なリスト生成をしていないか
リスト内包表記は便利ですが、 大量データを扱う場合には注意が必要です。
レビューでは、 ジェネレータ式にできないか がチェックされることがあります。 メモリ消費を抑えられるかどうか、という視点です。
ループ内で重い処理をしていないか
次のようなコードは、 レビューで必ずと言っていいほど指摘されます。
- ループの中で毎回同じ計算をしている
- ループの中でデータベースやAPIを呼んでいる
いわゆる N+1問題 の兆候がないかどうかも、 レビュアーは敏感に見ています。
重要なのは、 「今は遅くないから大丈夫」 ではなく、 データ量が増えたときにどうなるか を想像できているかどうかです。
パフォーマンスの話は難しく感じがちですが、 レビューで見られるのは 最適化テクニックよりも 危険な書き方をしていないか という基本的な部分です。
次は、初心者のうちは特に見落としやすい セキュリティと安全性 の観点を見ていきましょう。
3-4. セキュリティ・安全性（初心者が見落としがち）
セキュリティと聞くと、 「自分にはまだ早い」「Webアプリの話でしょ？」 と思われがちですが、 レビューでは小さな危険の芽もきちんと見られます。
初心者のコードで多いのは、 「とりあえず動く」ことを優先した結果、 将来トラブルになりやすい書き方をしてしまうケースです。
外部入力をそのまま信用していないか
ファイル入力、ユーザー入力、APIレスポンスなど、 外部から来る値は常に疑う というのがレビューの基本姿勢です。
- 想定外の値が来たらどうなるか
- None や空文字が来ても壊れないか
- 型や範囲のチェックをしているか
レビューでは、 「この値、バリデーションしなくて大丈夫ですか？」 という形で指摘されることがよくあります。
秘密情報をコードに直接書いていないか
APIキーやパスワードを コードに直接書いてしまうのは、 初心者がやりがちなミスのひとつです。
レビューでは、 環境変数やSecrets管理を使うべきでは？ という指摘がほぼ確実に入ります。
「個人開発だから大丈夫」ではなく、 公開される可能性がある前提 で書かれているかが重要です。
例外処理を雑にしていないか
次のようなコードは、 レビューでかなり警戒されます。
- except Exception で全部まとめて捕まえている
- 例外を握りつぶして pass している
- エラーが起きても何もログに残らない
例外処理は、 「エラーを消すため」ではなく、 異常を正しく扱うため のものです。
このあたりの考え方は、 初心者のうちは特に分かりづらいため、 例外設計をテーマにした次の記事も参考になります。
次は、レビューで 「このコード、ちゃんと守られている？」 と確認される テストとドキュメント の観点を見ていきます。
3-5. テスト・型ヒント・ドキュメント
コードがどれだけ綺麗に書かれていても、 「壊れない保証」がなければ安心して使えません。 レビューでは、 テストと将来の保守性という視点でも確認されます。
新しい処理にテストが追加されているか
レビューでよくある質問が、 「この変更、どこでテストされていますか？」です。
特に注意されるのは、 既存コードの修正なのにテストが増えていない ケースです。 バグ修正や仕様変更では、 再発防止のテストがあるかどうかが重視されます。
- 正常系だけで終わっていないか
- 境界値や異常系が考慮されているか
- テストが意図を説明する役割になっているか
型ヒントが適切に付いているか
Pythonは動的型付け言語ですが、 実務では型ヒントがあることを前提に レビューされるケースが増えています。
型ヒントがあるだけで、 次のようなメリットがあります。
- 関数の使い方が一目で分かる
- 意図しない値の混入を防ぎやすい
- IDEや静的解析ツールのサポートが強くなる
レビューでは、 「この引数、何が入る想定ですか？」 「Noneは来ますか？」 といった質問が、型ヒント不足から生まれます。
型ヒントの考え方や、 実務でどう使われているかを詳しく知りたい場合は、 次の記事が参考になります。
Python型ヒント実践入門｜Type Hintsでコード品質を上げる方法
ドキュメントが最低限そろっているか
READMEやdocstringがあるかどうかも、 レビューではしっかり見られます。
詳細な説明は不要でも、 「どう使うか」「何をしているか」 が分かる情報があるだけで、 レビューの理解スピードは大きく変わります。
ここまでで、 技術的なチェックポイントは一通りです。 次は少し視点を変えて、 レビューコメントとの向き合い方 について見ていきましょう。
4. レビューコメントの受け取り方・書き方（メンタル編）
コードレビューでつらく感じやすいのは、 技術そのものよりもコメントの受け取り方です。 特に初心者のうちは、 指摘＝否定された、と思ってしまいがちです。
でも実務のレビューで見ているのは、 人ではなくコードです。 この意識を持てるようになると、 レビューのストレスはかなり減ります。
人ではなく「コード」に向けた指摘だと理解する
良いレビューコメントは、 「あなたの書き方が悪い」ではなく、 「このコードだと将来ここで困りそう」 という視点で書かれています。
たとえば、 「この変数名だと意図が伝わりにくいかも」 という指摘は、 あなた自身を否定しているわけではありません。
「なぜそう思ったのか」を読み取る
コメントを読むときは、 修正内容だけでなく 理由に注目しましょう。
- 将来の変更を想定しているのか
- バグを防ぐ意図があるのか
- チームのルールに合わせているのか
この理由が分かるようになると、 同じ指摘を次からは自分で回避できるようになります。
コメントを書く側になったときの基本姿勢
いずれあなたがレビューする立場になることもあります。 そのときに意識したいのは、 相手が学べるコメントになっているかです。
- 断定的な表現を避ける
- 改善案や理由を添える
- 重要度が分かる書き方をする
多くのチームでは、 次のようなラベルを使って コメントの温度感を伝えます。
- MUST：修正が必須
- SHOULD：強く推奨される修正
- IMO：個人的な提案
- NITS：細かい指摘（タイポなど）
- LGTM：問題なし・承認
レビューは対立ではなく、 チームでコードを良くするための会話です。 この意識を持てるようになると、 レビューは一気に前向きなものになります。
次は最後に、 レビューを通して 一段上のエンジニアになるための視点 を整理します。
5. 「レビューされる側」から「レビューできる側」になるために
コードレビューに慣れてくると、 だんだんと 「なぜこの指摘が入ったのか」 が分かるようになってきます。
ここから先は、 ただレビューを受けるだけでなく、 自分自身がレビュー視点を持てるか が成長の分かれ道になります。
レビュー視点を持つとコードの書き方が変わる
「これ、あとから読んで分かるかな？」 「ここ、質問されそうだな」 と考えながらコードを書くようになると、 レビューでの指摘は自然と減っていきます。
これはテクニックというより、 読み手を意識する習慣です。
自分で自分のコードをレビューしてみる
プルリクエストを出す前に、 次のような視点で一度読み返してみてください。
- 初めて読む人でも理解できるか
- 関数名と処理内容が一致しているか
- この変更で壊れそうな場所はないか
これだけでも、 レビューで指摘される数はかなり減ります。
レビュー経験はそのまま市場価値につながる
コードレビューを通して身につく力は、 「Pythonが書ける」以上に評価されます。
設計を考える力、 他人のコードを読む力、 安全性や保守性を意識する力は、 実務で長く求められるスキルです。
最初は指摘が多くて当たり前です。 それは「伸びしろがある」というサインでもあります。
コードレビューを怖がらず、 成長のチャンスとして活用できるようになること。 それが、レビューされる側から レビューできる側へ進む第一歩です。
まとめ
コードレビューは、初心者にとっては 少し怖く感じるイベントかもしれません。 でも本質は、 コードの欠点を責める場ではなく、品質を高める仕組み です。
この記事では、Pythonのコードレビューで 実際によく見られているポイントを、 スタイル・設計・パフォーマンス・セキュリティ・テスト という観点から整理してきました。
- 動いているだけでは不十分
- 読みやすさ・変更しやすさが重視される
- 将来のバグを防ぐ視点が評価される
これらを知っているだけで、 レビューコメントの見え方は大きく変わります。 「なぜ指摘されたのか」が分かるようになると、 レビューはストレスではなく、 成長のためのヒント集になります。
最初から完璧である必要はありません。 レビューを通して少しずつ視点を身につけていくことが、 実務で信頼されるエンジニアへの近道です。
私自身も、何度もレビューで指摘されながら、 「あ、ここを見られていたんだ」 と気づくことで成長してきました。
この記事が、 コードレビューに対する不安を減らし、 一歩前向きに取り組むきっかけになれば嬉しいです。
よくある質問（Q&A）
- Qレビューで細かく指摘されるのは嫌われているから？
- A
いいえ、ほとんどの場合は逆です。 細かく指摘されるのは、 そのコードをちゃんと読んでいる証拠 でもあります。 何も言われない方が、実は危険なケースもあります。
- Q初心者がまず一番気をつけるべきポイントは？
- A
最初は 命名・関数の大きさ・可読性 を意識するだけで十分です。 パフォーマンスや高度な設計は、 レビューを重ねながら徐々に身につけていけば問題ありません。
- Q自分からレビューコメントを出してもいい？
- A
もちろん大丈夫です。 断定せず「〜かもしれません」「どう思いますか？」 という形で書けば、 学びにもなりますし、チームからの評価も上がります。
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