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Pythonとは

Pythonは、読みやすい構文で解釈しやすい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タスクに最適で、Pythonは科学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、汎用的で初心者に優しいプログラミング言語として、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である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合わせて残っています。

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。その理由は、

Pythonは読みやすい。英語に近い場合もあります。言語の知識が少しあれば、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、その世代の他のアプリケーション言語とは対照的に、より混乱す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はクリーンなコードを書くことを強制する

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プログラマをイライラさせる可能性があります! 初心者にとって、Pythonの構文は時にイライラする可能性があります。しかし、ある言語を実践した後、ほとんどの人はそれを誓います。コードは予測可能なビジュアル・ロジックに従うため、作業に遭遇する可能性のある他のプログラマにも、将来自分自身にも、読みやすくなります。

Pythonの簡単な歴史

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言葉の欠点を改善する言語を書くことにしました。5年半後、彼はそれをリリースし、「Monty Python's Flying Circus」の後に「Python」と呼んだ。

最初は遅くなりましたが、若いGoogleが多くの内部プロセスにPythonを使用することを発表したとき、Pythonは大きな打撃を受けました。

2005年に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は人気で爆発し、当時のRuby on Railsフレームワークに挑戦するようになった。

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、機械学習と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の事実上の標準となりました。

von Rossumは当初からPythonの「善良な独裁者」を称賛していたが、Pythonの開発はPython Software Foundationによって処理されるようになった。

私たちの時代の最も最先端の分野でセメントされたそのステータスで、Pythonの未来は明るく見えます!

Pythonで構築できるもの

汎用言語として、答えは「ほとんど何でも!」です。Pythonは、簡略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・データを収集するためのWebスクレーパー
  • Py Installerを使用したスタンドアロン・バイナリ(アプリケーション)
  • FlaskまたはDjangoを使用した高出力のWebアプリケーションとREST API
  • 機械学習プログラムと人工知能
  • 異なる言語でソフトウェアを接続する「グルーコード」
  • お金を管理する取引アプリ
  • オープンソース・ソフトウェアの開発

それは氷山の一角に過ぎない。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活発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効率が高いため、コードベースの変更を迅速に高コストで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。

統計や複雑な計算を行うための強力な社内ライブラリを備えた、科学者や数学者によるヒットでもあります。

一般的な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はすべてのプログラミングのニーズに優れたパッケージを提供しています。Pythonパッケージ索引でこれらを使用できます。Pythonで書かれたオールスターライブラリを以下に示します。

  • Beautiful SoupはHTMLの超充電スクレーパーで、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とMatplotlibは、シンプルかつ見事なデータ視覚化を可能にします。
  • PyTorch(世界クラスの機械学習用)

Python Webアプリケーション開発とは

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。フラスコはシンプルで清潔で初心者にとっては簡単です。Djangoにはより多くの機能があり、膨大な数のユーザーに拡張できます。

JavaScriptバックグラウンドからアクセスした場合、FlaskはDjangoにとってExpressはNestです。

Flaskとは?

具体的には、Flaskは「マイクロウェーブフレームワーク」です。平均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。外部のライブラリやコンポーネントを必要とせず、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を簡単に組み合せて、有効性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のようなより大きなフレームワークで、より完全に融合する前に、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の人気はどのくらいですか?

ソーシャルメディアの巨人である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で使用されています。そんなに人気があるんだ。Djangoは、そのドキュメントによると、「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。クロスプラットフォームであり、WindowsとMacでも同様に動作します。

Djangoは、Model-Viewer-Controllerの略でMVCモデル上に構築されています。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。

クライアントが要求を送信すると、最初にコントローラがヒットし、コントローラがさまざまな受信要求のトラフィックを処理します。このトラフィックは、リクエストのデータおよび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、データの表示がクライアントにレンダリングされます。

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

データ・サイエンスのためのPython

Pythonの最大の強みは、データ・サイエンスと機械学習です。これらの画期的な分野でどのように開始できますか?

まずは、宇宙で最も人気のあるツールについて理解することから始めましょう。これらのうちの1つは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。

また、Anaconda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示を見つけるのに最適な場所です。

Pythonにおけるデータ・サイエンスの最も重要なライブラリは、pandas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、pandasによってこの処理が大幅に簡単になります。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が高まっているだけなので、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住んでいます。ブラッド・トラヴァーシーは現場の主要な人物ですが、講師の選択肢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みてください。ここにも多くの選択肢があります。運動は、才能を磨こ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、メンターとコマンドラインを使用した楽しいテストに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さらに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優先のリソースとして誓います。

Python on GitHubを使用してみませんか。オンライン・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、Pythonを使用および学習するソースが多数ありますが、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、プログラミング言語を長期的に学ぶ最善の方法は、それで有意義な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。

初心者のためのPythonクラッシュコース

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、スケーラブルなWebサーバーを実行したい場合、または小さなスクリプトを記述する場合と同様に、Pythonには何かがあります。

開発全般についてさらに学習するには、ブログを参照してください。

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