Pythonとは

Pythonは、読みやすい構文で、簡単に解釈できる高レベル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で、Pythonは科学的コンピューティング、Web開発、自動化に幅広く使用されています。Pythonは、汎用的で初心者向けのプログラミング言語として、世界中の多くのコンピュータ科���者やアプリケーション開発者をサポートしています。

有名人の推薦を聞きたい。GoogleのリサーチディレクターのPeter Norvig氏は、「Pythonは当初からGoogleの重要な部分であり、システムの成長と進化に伴いそのままです。

Pythonのすべての側面をオープンソースプログラミング言語として理解することが重要です。Pythonの開発、Pythonライブラリ、およびいくつかの歴史と将来のトレンドについて説明します。このエレガントで信じられないほどの言語の周りにあなたの心を包むために読んでください。

開発者がPythonを学ぶべき理由

Pythonは多くの新しいプログラマの最初の言語です。大学のコンピュータサイエンスコースでは、通常、最初に導入されたコースです。なぜでしょうか？

Pythonは読みやすい。英語に近い場合もあります。言語に関する知識が少しあれば、コードを調べて、何をしようとしているのかを把握できます。

これは、その世代の他のアプリケーション言語とは対照的に、より混乱している可能性があります。「Hello、 world!」をコンピュータのコンソールに出力するPythonの例。

print("Hello, world!")

Pythonはあなたがクリーンコードを書くことを強制します

他のほとんどの開発言語とは対照的に、Pythonコードはインデントに依存します。つまり、特定のコード・ブロック内のコード行に、特定の予測可能な方法で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、新しいPythonプログラマを苛立たせることができます!初心者の場合、Pythonの構文は時々イライラすることがあります。しかし、その言語を実践した後、ほとんどの人はそれによって誓います。コードは予測可能なビジュアル・ロジックに従っているため、作業に遭遇する可能性のある他のプログラマにとっても、将来的には自分自身にとっても、読みやすくなります。

Pythonは特にデータサイエンスとAIで人気がある

言語は世界でもっとも読みやすく、忘れられたまま死ぬ。コンピュータサイエンスの多くの分野は、人気コンテストのようなものです: 最も人気のあるツールは、多くの場合、仕事に最適な選択肢になります。

一般的な言語ではライブラリの選択肢が増えるため、開発者は膨大な時間と労力を節約できます。一般的な言語では、チュートリアルやドキュメントが多くなる傾向があるため、問題の解決策を見つける可能性が高くなります。

また、データ・サイエンスや機械学習に関心がある場合は、それ以上検討しないでください。Pythonは、AIおよびデータ・サイエンス業界の最上位の選択肢です。これは実は生存を保証している。

Pythonの歴史

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た。彼は、彼の時代の最も人気のある人々の欠点を改善する言語を書くことに決めた。5年半後、彼はそれを「Monty Python's Flying Circus」のあとに「Python」と呼んで、彼が好きだったイギリスのコメディ番組である。

最初は低速でしたが、若いGoogleがPythonを多くの内部プロセスに使用したと発表した際に、Pythonは大きな進歩を遂げました。

2005年、Pythonは、Webアプリケーションを構築するためのフレームワークであるDjangoをリリースしました。Djangoは人気を博し、当時の支配的なRuby on Railsフレームワークに挑戦しました。

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教えられた言語でした。数年後、機械学習および人工知能分野の研究者にとって、その使いやすさと読みやすさが原因で事実上の標準となりました。

von Rossumは当初からPythonの「善意の独裁者」を自称していましたが、Pythonの開発はPython Software Foundationによって処理されるようになりました。

Pythonの未来は、私たちの時代の最も最先端のフィールドによってセメントされたステータスで、明るく見えます!

Pythonで構築できること

汎用言語として、答えは「ほぼすべて!」です。Pythonは、単純化する必要がある複雑なタスク、実行する短いスクリプト、または操作する必要がある大規模なデータセットがある場合に優れています。

• ワークフローを自動化するためのシンプルなスクリプト
• インターネットデータを収集するウェブスクレイパー
• Pyインストーラを使用した���タンドアロン・バイナリ(アプリケーション)
• FlaskまたはDjangoを使用した高性能WebアプリケーションとREST API
• 機械学習プログラムおよび人工知能
• さまざまな言語でソフトウェアを接続する「Glue code」
• お金を管理する取引アプリ
• オープンソース・ソフトウェア開発

これが氷山の一角!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よりも効率が高いため、コードベースの変更をすばやく安価に行う必要があるスタートアップにとって一般的な選択肢となります。

また、科学者や数学者の間でヒットし、統計や複雑な計算を行うための強力な社内ライブラリもあります。

人気の Pythonライブラリ

パッケージライブラリは、最新のプログラミング言語にとって不可欠なサービスです。それらがなければ、すべてのコーダーは、最も日常的で一般的なタスクのために独自のソフトウェアを書く必要があります。

幸いなことに、Pythonには、すべてのプログラミングニーズに対応するパッケージの選択肢が豊富にあります。これらはPythonパッケージ索引で使用できます。Pythonで記述されたオールスター・ライブラリの一部を次に示します。

• Beautiful SoupはHTMLのスーパーチャージスクレーパーで、開発者はWebからデータを大規模に抽出できます。
• 前述のFlaskとDjangoは、単純なユースケースと複雑なユースケースの両方に、非常に高速なWeb開発を提供します。
• NumPyおよびMatplotlibは、単純なデータ・ビジュアライゼーションと見事なデータ・ビジュアライゼーションの両方を可能にします
• PyTorch: 世界クラスの機械学習

Python Webアプリ開発とは?

Web用の Pythonアプリケーションは、通常、FlaskとDjangoの2つの主要プラットフォーム上に構築されています。フラスコは、初心者にとってよりシンプルで清潔で簡単です。Djangoには多くの機能があり、膨大な数のユーザーに拡張できます。

JavaScriptの背景から、FlaskはExpressからNestまでのDjangoです。

Flaskとは?

具体的には、Flaskは「マイクロ波フレームワーク」です。それはあなたの平均的なボイラープレート充填ツールよりもはるかに小さいです。外部ライブラリやコンポーネントは不要で、完全にバニラPython上に構築されています。ただし、サードパーティのツールに簡単に組み込んで効果を高めることができます。

Flaskは、迅速なアプリケーション開発用に設計されています。Djangoのような大きなフレームワークで、新しいアイデアをより完全に取り出す前に、新しいアイデアをプロトタイピングするのに最適です。

Djangoとは?

Pythonの最も人気のあるWebフレームワークであるDjangoはどのくらい人気がありますか。

ソーシャルメディア大手のInstagramは、Djangoで百万人のユーザーに拡大しました。現在、Pinterest、Udemy、Spotify、Dropboxで使われている。そんな風に人気があるんだ。Djangoは、「締め切りのある完璧主義者のための」オープンソースのフレームワークです。これはクロスプラットフォームであり、WindowsとMacでも同様に機能します。

DjangoはMVCモデル上に構築されており、Model-Viewer-Controllerの略です。MVCはコンピュータサイエンスにおける特別なパターンであり、その目的は、Webアプリケーションの懸念を3つの別々のコンポーネントに分割することです。

クライアントがリクエストを送信すると、最初にコントローラがヒットし、異なる受信リクエストのトラフィックが処理されます。このトラフィックは、リクエストのデータとロジックを処理する様々なモデルに渡されます。次に、モデルはそのレスポンスをビューアにエクスポートし、これによりデータのプレゼンテーションがクライアントにレンダリングされます。

これにより、シンプルでフォルト・トレラントなフレームワークを実現できます。Djangoは、その結果、サイズと複雑さのスケーリングに優れています。

データ・サイエンス用のPython

Pythonの最大の強みは、データサイエンスと機械学習です。では、どのようにしてこれらの分野を始めることができるのでしょうか。

まずは、宇宙で最も人気のあるツールを身につけることから始めましょう。その1つがJupyter Notebooksで、データ・サイエンス・アルゴリズムとライブラリのインタラクティブなウォークスルーを見つけることができます。

もう1つは、データ・サイエンティストが作業を共有するプラットフォームであるAnacondaです。これは、データサイエンスの冒険を始めるためのガイドや指導を見つけるためのもう一つの素晴らしい場所です。

Pythonのデータ・サイエンスの最も重要なライブラリは、パンダと呼ばれます。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、パンダを使用すると非常に簡単になります。また、データの操作と分析に役立つ一連のツールもあります。

AIとデータ・サイエンスは人気を博し続けているため、これらのツールを学び始めることは素晴らしい選択です!

開発者はどこでPythonを学ぶことができますか?

他のほとんどの技術関連の科目と同様に、YouTubeのチュートリアルビデオを見て、Pythonを簡単かつ自由に学ぶことができます。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。 ブラッド・トラバーシーは、この分野の主要な人物ですが、選択するインストラクターの選択はほとんど無限です。

基本を学習したら、いくつかの演習で知識をテストしてください。ここにも選択肢はたくさんあります。エクサシズムは、自分の才能を研ぎ澄まそうとするプログラマーにとって素晴らしい資源です。運動は、コマンドラインを使用してメンターと楽しいテストでターゲットを絞った課題を提供します。

データ・サイエンスについて深く掘り下げたい場合は、Kaggleを試してください。ほとんどのオンライン・データ・サイエンティストは、プラットフォームを最も重要なリソースとして誓います。

GitHubでのPythonの使用について教えてください。Pythonを使用および学習するソースが多数ありますが、たとえばオンラインのリファレンス・ブック、ビデオ・チュートリアル、Webサイトなどです。開発者は、GitHubをPythonを学習するための信頼できるソースとしてカウントすることもできます。

最後に、すべてのプログラミング言語を学ぶ最良の方法は、それで意味のあるものを作ることです。Webスクレーパー、シンプルなAPI、または自動化スクリプトを作成してみてください。

Python: あなたのための言語

うまくいけば、このガイドは、この素晴らしいコーディング言語についてのあなたの質問をクリアしました。データ・サイエンスに侵入したい場合でも、スケーラブルなWebサーバーを実行したい場合でも、小さなスクリプトを書く場合と同様に、Pythonには何かがあります。

一般的な開発方法については、ブログを参照してください。