Pythonは、読みやすい構文を備えた、解釈しやすい高水準のオブジェクト指向プログラミング言語です。プロトタイピングやアドホックなタスクに最適なPythonは、科学技術計算、Web開発、自動化で広く使用されています。汎用的で初心者にも使いやすいプログラミング言語として、Pythonは世界中の多くのトップコンピュータ科学者やアプリケーション開発者を支えています。
著名人による推薦の声を聞いてみませんか？Googleの研究部門ディレクターであるPeter Norvig氏は、次のように述べています。「Pythonは創業当初からGoogleの重要な一部であり、システムの成長と進化に伴い、現在もその重要性は変わっていません。」
オープンソースのプログラミング言語としてのPythonのあらゆる側面を理解することが重要です。Python開発、Pythonライブラリに加え、その歴史と今後のトレンドについて説明します。この洗練された素晴らしい言語を理解するために、読み進めてください。
Pythonは、多くの新しいプログラマーにとって最初に学ぶ言語です。大学のコンピュータ・サイエンスの講義では、通常、最初に紹介されるものです。なぜでしょうか？
まず、Pythonは読みやすい言語です。時には英語にかなり近いこともあり、その言語について少し知識があれば、コードを見て何をしようとしているのかを把握できます。
これは、同世代の他のアプリケーション言語がより混乱を招きがちであるのとは対照的です。コンピュータのコンソールに「Hello、 world!」を出力するPythonの例
print("Hello, world!")他のほとんどの開発言語とは異なり、Pythonコードはインデントに依存します。要するに、特定の予測可能な方法で、指定されたコード・ブロック内のコード行にスペースを追加する必要があります。そうしないと、コードは実行されません。
これは、Pythonを始めたばかりのプログラマーを困惑させることがあります。初心者にとって、Pythonの構文は確かに時として扱いにくいことがあります。しかし、その言語をしばらく使ってみると、多くの人が手放せないものだと感じるようになります。コードが予測しやすく視覚的なロジックに従うことで、他のプログラマーがあなたの作業内容を目にした場合にも、将来の自分にとっても、読みやすくなります。
言語は世界で最も読みやすいものであっても、忘れ去られて消滅することがあります。コンピューターサイエンスの多くの分野は、人気投票のようなものです。最も人気のあるツールが、結果的にその仕事に最適な選択肢となることがよくあります。
一般的に普及している言語は、より豊富なライブラリが用意されており、開発者の膨大な時間と労力を節約できます。一般的な言語ほどチュートリアルやドキュメントも充実しているため、問題の解決策を見つけやすくなります。
データ・サイエンスや機械学習に関心がある場合は、ぜひご覧ください。Pythonは、AIおよびデータサイエンス業界で最も選ばれている言語です。これにより、その存続が事実上保証されます。
1989年、Guido van Rossumはオランダのコンピュータ・サイエンス研究所で働いていました。彼は、当時最も普及していた言語の欠点を改善する言語を開発することに決めました。5年半後、彼はそれをリリースし、お気に入りだった英国のコメディ番組「Monty Python's Flying Circus」にちなんで「Python」と名付けました。
当初はゆっくりとした歩みでしたが、若きGoogleが多くの社内プロセスでPythonを使用していると発表したことで、Pythonは大きな飛躍の機会を得ました。
2005年、PythonはWebアプリケーション構築用フレームワークであるDjangoをリリースしました。Djangoは急速に人気を高め、当時主流だったRuby on Railsフレームワークに対抗する存在となりました。
2011年までに、Pythonは全国のコンピュータ・サイエンス・プログラムで最も多く教えられている言語となりました。数年後、その使いやすさと読みやすさから、機械学習および人工知能分野の研究者にとって事実上の標準となりました。
Pythonの初期の多くの期間、von Rossumは自らをPythonの「慈悲深き独裁者」と称していましたが、現在Pythonの開発はPython Software Foundationによって運営されています。
現代の最先端分野によってその地位が確固たるものとなったPythonの未来は明るいものです！
汎用言語として、答えは「ほぼ何でも」です。複雑なタスクを簡素化する必要がある場合、短いスクリプトを実行する場合、または大規模なデータセットを操作する必要がある場合、Pythonは優れた能力を発揮します。
それは氷山の一角にすぎません。Pythonプログラミング言語は、現代のコンピュータ・サイエンスのすべての分野で積極的に使用されています。Pythonの開発は他のほとんどの言語と比べて効率が高いため、コードベースの変更を迅速に低コストで行う必要があるスタートアップ企業にとって一般的な選択肢となります。
また、統計や複雑な計算に対応する強力な社内ライブラリが数多く用意されていることから、科学者や数学者の間でも高い人気を得ています。
パッケージ・ライブラリは、現代のあらゆるプログラミング言語に不可欠なサービスです。それらがなければ、すべての開発者が、ごく定型的で一般的なタスクのために独自のソフトウェアを作成する必要があります。
幸いなことに、Pythonにはあらゆるプログラミング・ニーズに対応する豊富なパッケージが揃っています。Python Package Indexでご覧いただけます。Pythonで書かれた代表的なライブラリを以下に示します。
Web向けのPythonアプリケーションは通常、FlaskとDjangoという2つの主要なプラットフォーム上で構築されます。Flaskはよりシンプルで洗練されており、初心者にも簡単です。Djangoはより多くの機能を備え、非常に多数のユーザーに対応できるよう拡張できます。
JavaScriptのバックグラウンドを持つ方にとって、FlaskとDjangoの関係は、ExpressとNestの関係に相当します。
より具体的には、Flaskは「マイクロWebフレームワーク」です。一般的な定型コードだらけのツールよりも、はるかに小規模です。外部ライブラリやコンポーネントを必要とせず、標準のPythonのみで構築されています。ただし、サードパーティ製ツールを簡単に組み合わせて、さらに効果を高めることができます。
Flaskは迅速なアプリ開発用に設計されています。Djangoのような大規模なフレームワークで本格的に作り込む前に、新しいアイデアのプロトタイプを作成するのに最適です。
Pythonで最も人気のあるWebフレームワークであるDjangoは、どれほど普及しているのでしょうか。
ソーシャルメディア大手のInstagramは、Django上で100万人のユーザー規模まで拡大しました。現在、Pinterest、Udemy、Spotify、Dropboxで使用されています。それほど人気があります。Djangoは、ドキュメントによると「締め切りに追われる完璧主義者のための」オープンソース・フレームワークです。クロスプラットフォーム対応で、WindowsでもMacでも同様に快適に動作します。
Djangoは、Model-Viewer-Controllerの略であるMVCモデルを基盤として構築されています。MVCはコンピュータ・サイエンスにおける特殊なパターンであり、その目的はWebアプリの関心事を3つの個別コンポーネントに分離することです。
クライアントがリクエストを送信すると、まずコントローラに到達し、コントローラがさまざまな受信リクエストのトラフィックを処理します。そのトラフィックを別のモデルに渡し、それらのモデルがリクエストのデータとロジックを処理します。モデルはそのレスポンスをビューアにエクスポートし、ビューアがクライアントに対してデータのプレゼンテーションをレンダリングします。
これにより、シンプルでフォールト・トレラントなフレームワークが実現します。その結果、Djangoは規模と複雑性の増大に対応したスケーリングに優れています。
Pythonの最大の強みは、データ・サイエンスと機械学習にあります。これらの画期的な分野で始めるにはどうすればよいでしょうか。
まずは、この分野で最も普及しているツールに慣れることから始めるとよいでしょう。その1つがJupyter Notebooksで、データ・サイエンスのアルゴリズムやライブラリのインタラクティブなウォークスルーを利用できます。
もう1つは、データ・サイエンティストが成果を共有するプラットフォームであるAnacondaです。ここも、データ・サイエンスの旅を始めるためのガイドや手順を見つけるのに最適な場所です。
Pythonでのデータ・サイエンスにおいて、おそらく最も重要なライブラリとして知られているのがpandasです。データ・サイエンティストにとって重要なタスクは、使用するデータをクリーンアップすることであり、pandasによってこれが大幅に容易になります。また、データの操作と分析を支援する一連のツールも備えています。
AIとデータ・サイエンスの人気は今後もますます高まっていくため、今これらのツールを学び始めることは非常に良い選択です。
他の多くのテクノロジー関連分野と同様に、YouTubeのチュートリアル動画を視聴することで、Pythonを簡単かつ無料で学習できます。私たちは、無料のオンライン・チュートリアル・コンテンツの黄金時代に生きています。Brad Traversyはこの分野を代表する人物ですが、選べる講師はほぼ無限にいます。
基礎を学んだら、いくつかの演習で知識を試してみましょう。ここでも多くのオプションを利用できます。Exercismは、プログラマーがスキルを磨くのに最適なリソースです。Exercismでは、メンターによるサポート付きの対象を絞った課題と、コマンドラインを使用した楽しいテストを提供しています。
データ・サイエンスをさらに深く学びたい場合は、Kaggleをお試しください。オンライン上のデータ・サイエンティストの大多数が、このプラットフォームを最も信頼できるリソースとして高く評価しています。
GitHubのPythonを使ってみてはいかがですか。Pythonを学習するために利用できる情報源は、オンラインのリファレンス・ブック、動画チュートリアル、Webサイトなど数多くありますが、開発者はGitHubもPythonを学ぶための信頼できる情報源として活用できます。
結局のところ、長期的に見てプログラミング言語を学ぶ最善の方法は、その言語を使って意味のあるものを構築することです。Webスクレイパー、シンプルなAPI、自動化スクリプトの作成を試してみましょう！
このガイドが、この素晴らしいコーディング言語に関する疑問の解消に役立っていれば幸いです。データサイエンス分野に参入したい場合でも、スケーラブルなWebサーバーを運用したい場合でも、単に小さなスクリプトを書くのが好きな場合でも、Pythonには最適な機能があります。
開発全般について詳しくは、ブログをご覧ください。