Python とは

Python は、ウェブアプリケーション、ソフトウェア開発、データサイエンス、機械学習 (ML) で広く使用されているプログラミング言語です。Python は効率的で習得が容易で、さまざまなプラットフォームで実行できるため、デベロッパーは Python を用いています。Python ソフトウェアは無料でダウンロードでき、すべてのタイプのシステムとうまく統合でき、開発速度が向上します。

Python の利点

Python の利点は次のとおりです。

  • Python プログラムは基本的な英語のような構文を持つため、デベロッパーは Python プログラムを簡単に読んで理解できます。 
  • Python は、他の多くの言語と比較して少ないコード行で Python プログラムを記述できるため、デベロッパーの生産性を高めます。
  • Python には、ほとんどすべてのタスクに再利用できるコードを含む大規模な標準ライブラリがあります。結果として、デベロッパーは最初からコードを書く必要はありません。
  • デベロッパーは、Java、C、C++ などの他の一般的なプログラミング言語で Python を簡単に使用できます。
  • アクティブな Python コミュニティには、世界中の何百万もの協力的なデベロッパーが参加しています。問題が発生した場合は、コミュニティから迅速なサポートを受けることができます。
  • Python を学びたい場合は、インターネット上で役立つリソースが数多くあります。例えば、動画、チュートリアル、ドキュメント、デベロッパーガイドを簡単に見つけることができます。
  • Python は、Windows、macOS、Linux、Unix などのさまざまなコンピュータオペレーティングシステム間で移植できます。

Python の用途

Python 言語には、アプリケーション開発のユースケースがいくつもあります。それには例えば、以下があります。

サーバーサイドウェブ開発

サーバーサイドウェブ開発には、ウェブサイトがユーザーに情報を表示するために実行する複雑なバックエンド機能が含まれています。例えば、ウェブサイトはデータベースと対話し、他のウェブサイトと通信し、ネットワーク経由でデータを送信するときにデータを保護する必要があります。 

Python では、複雑なバックエンド機能用に事前に記述されたコードで構成される多くのライブラリが用意されているため、サーバーサイドのコードを記述するのに役立ちます。デベロッパーはまた、ウェブアプリケーションをより速くより簡単に構築するために必要なすべてのツールを提供する幅広い Python フレームワークを利用します。例えば、デベロッパーはスケルトンウェブアプリケーションを最初から作成する必要がないため、数秒で作成できます。その後、外部のテストツールに依存することなく、フレームワークのテストツールを使用してテストできます。

Python スクリプトによるオートメーション

スクリプト言語は、人間が通常実行するタスクを自動化するプログラミング言語です。プログラマーは Python スクリプトを広く使用して、次のような多くの日常的なタスクを自動化しています。

  • 一度に多数のファイルの名前を変更する
  • ファイルを別のファイルタイプに変換する
  • テキストファイル内の重複する単語を削除する
  • 基本的な数学演算を実行する
  • E メールメッセージを送信する
  • コンテンツをダウンロードする
  • 基本的なログ分析を実行する
  • 複数のファイルでエラーを見つける

データサイエンスと機械学習

データサイエンスはデータから貴重な知識を抽出し、 機械学習 (ML) はコンピュータに自動的にデータから学び、正確な予測を行うように指示します。データサイエンティストは、次のようなデータサイエンスタスクに Python を使用します。

  • 「データクリーニング」と呼ばれる、誤ったデータの修正と削除 
  • データの抽出とさまざまな機能の選択
  • データに意味のある名前を追加する データラベリング
  • データからのさまざまな統計の発見
  • 折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラム、円グラフなどのチャートやグラフを使用したデータの視覚化
 
データサイエンティストは、Python ML ライブラリを使用して、ML モデルをトレーニングし、データを正確に分類する分類器を構築します。さまざまな分野の人々が Python ベースの分類子を使用して、画像、テキスト、ネットワークトラフィックの分類、音声認識、顔認識などの分類タスクを実行しています。データサイエンティストは、高度な ML 手法であるディープラーニングにも Python を使用しています。

ソフトウェア開発

ソフトウェアデベロッパーは、多くの場合、次のようなさまざまな開発タスクやソフトウェアアプリケーションに Python を使用しています。

  • ソフトウェアコードのバグの追跡
  • ソフトウェアの自動構築
  • ソフトウェアプロジェクト管理の処理
  • ソフトウェアプロトタイプの開発
  • グラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) ライブラリを使用したデスクトップアプリケーションの開発
  • 単純なテキストベースのゲームからより複雑なビデオゲームまでの開発

ソフトウェアテストのオートメーション

ソフトウェアテストは、ソフトウェアの実際の結果が期待される結果と一致するかどうかをチェックして、ソフトウェアにエラーがないことを確認するプロセスです。 

  • デベロッパーは、Unittest、Robot、PyUnit などの Python ユニットテストフレームワークを使用して、記述した関数をテストします。 
  • ソフトウェアテスターは、Python を使用してさまざまなテストシナリオのテストケースを記述します。例えば、ウェブアプリケーションのユーザーインターフェイス、複数のソフトウェアコンポーネント、および新機能をテストするために Python を使用しています。 

デベロッパーは、いくつかのツールを使用して、テストスクリプトを自動的に実行できます。これらのツールは、継続的インテグレーション/継続的デプロイ (CI/CD) ツールとして知られています。ソフトウェアテスターとデベロッパーは、Travis CI や Jenkins などの CI/CD ツールを使用してテストを自動化しています。CI/CD ツールは、Python テストスクリプトを自動的に実行し、デベロッパーが新たにコードを変更するたびにテスト結果を報告します。

Python の歴史

Python を作成したのは、オランダのコンピュータプログラマーである Guido Van Rossum 氏です。彼は 1989 年に Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) でそれを開始しました。当初は、クリスマスの時期に手持ち無沙汰を紛らわせるための趣味のプロジェクトでした。この言語の名前は、Guido Van Rossum 氏が番組の大ファンだったため、BBC のテレビ番組 Monty Python’s Flying Circus にちなんで付けられました。 

Python リリースの歴史

  • Guido Van Rossum 氏は、1991 年に Python コードの最初のバージョン (バージョン 0.9.0) を公開しました。エラー処理のためにいくつかのデータ型や関数などの優れた機能が既に含まれていました。 
  • Python 1.0 は、マップ、フィルター、削除などのデータのリストを簡単に処理するための新しい関数を携えて 1994 年にリリースされました。
  • Python 2.0 は 2000 年 10 月 16 日にリリースされ、Unicode 文字のサポートやリストを手短にループする方法など、プログラマーにとって便利な新機能が追加されました。
  • 2008 年 12 月 3 日、Python 3.0 がリリースされました。これには、印刷機能や、数値の除算とエラー処理のサポートなどの機能が含まれていました。 

Python の機能

Python プログラミング言語は次の機能により他と一線を画しています。

インタプリタ言語

Python はインタプリタ言語です。つまり、コードを 1 行ずつ直接実行していきます。プログラムコードにエラーがある場合、実行を停止します。したがって、プログラマーはコード内のエラーをすばやく見つけることができます。

使いやすい言語

Python は英語のような単語を使用します。他のプログラミング言語とは異なり、Python は中括弧を使用しません。代わりに、インデントを使用します。 

動的に型付けされた言語

Python は実行時に変数を決定するため、プログラマーはコードを記述するときに変数型を宣言する必要はありません。このため、Python プログラムをより迅速に作成できます。

高水準言語

Python は、他のプログラミング言語よりも人間の言語に近い言語です。したがって、プログラマーは、アーキテクチャやメモリ管理などの基本的な機能について心配する必要はありません。

オブジェクト指向言語

Python はすべてをオブジェクトと見なしますが、構造化プログラミングや関数型プログラミングなどの他のタイプのプログラミングもサポートしています。

Python ライブラリとは

ライブラリは頻繁に使用するコードのコレクションで、デベロッパーは Python プログラムに含めてコードを一から作成する手間をなくすことができます。Python にはデフォルトで標準ライブラリが用意されており、再利用可能な関数が数多く含まれています。さらに、137,000 を超える Python ライブラリが、ウェブ開発、データサイエンス、機械学習 (ML) などのさまざまなアプリケーションで利用できます。

Matplotlib

デベロッパーは Matplotlib を使用して、高品質の 2 次元および 3 次元 (2D および 3D) グラフィックスでデータをプロットします。これは科学的な用途でよく用いられます。Matplotlib を使用すると、棒グラフや折れ線グラフなどのさまざまなグラフでデータを表示することにより、データを視覚化できます。一度に複数のグラフをプロットすることもでき、グラフィックはすべてのプラットフォーム間で移植可能です。

Pandas

Pandas は、時系列データや、テーブルや配列などの構造化データを操作するために使用できる、最適化された柔軟なデータ構造を提供します。例えば、Pandas を利用して、データの読み取り、書き込み、マージ、フィルター、グループ化を行うことができます。多くの人が Pandas をデータサイエンス、データ分析、ML タスクに利用しています。

NumPy

NumPy は、デベロッパーが配列の作成と管理、論理形状の操作、線形代数演算の実行に使用している人気のあるライブラリです。NumPy は、C や C++ などの多くの言語との統合をサポートしています。

リクエスト

Requests ライブラリは、ウェブ開発に必要な便利な機能を提供します。これを使用して、HTTP リクエストの送信、ヘッダーの追加、URL パラメータの追加、データの追加など、ウェブアプリケーションとの通信時にさらに多くのタスクを実行できます。 

OpenCV-Python

OpenCV-Python は、デベロッパーがコンピュータビジョンアプリケーションの画像を処理するために使用するライブラリです。画像の読み取りと書き込みを同時に行う、2D 環境から 3D 環境を構築する、動画から画像をキャプチャして分析するなど、画像処理タスクに多くの機能をもたらします。

Keras

Keras は Python のディープニューラルネットワークライブラリであり、データ処理、視覚化などの優れたサポートも提供しています。Keras がサポートするニューラルネットワークは数多くあります。また、革新的なアプリケーションを作成する際に柔軟性をもたらすモジュラー構造を備えています。

Python フレームワークとは

Python フレームワークは、パッケージとモジュールのコレクションです。モジュールは関連するコードのセットであり、パッケージはモジュールのセットです。デベロッパーは、Python フレームワークを使用して、Python アプリケーションをより迅速に構築できます。これは、ウェブアプリケーションで通信がどのように行われるか、Python がプログラムをどのように高速化するかなどの低レベルの詳細について心配する必要がないためです。Python には次の 2 種類のフレームワークがあります。 

  • フルスタックフレームワークには、大規模なアプリケーションを構築するために必要なほとんどすべてのものが含まれています。
  • microframework は、単純な Python アプリケーションを構築するための最小限の機能を提供する基本的なフレームワークです。また、アプリケーションがより高度な機能を必要とする場合の拡張機能も提供します。

デベロッパーは、次のフレームワークを含む複数の Python フレームワークを使用して開発を効率化できます。

Django

Django は、大規模なウェブアプリケーションを開発するために最も広く使用されているフルスタック Python ウェブフレームワークの 1 つです。開発とテスト用のウェブサーバー、ウェブサイトのフロントエンドを構築するためのテンプレートエンジン、さまざまなセキュリティメカニズムなど、複数の便利な機能を提供します。

Flask

Flask は、小さなウェブアプリケーションを開発するためのマイクロフレームワークです。その機能には、強力なコミュニティサポート、適切に作成されたドキュメント、テンプレートエンジン、ユニットテスト、および組み込みのウェブサーバーが含まれます。また、検証サポート、データベースマッピングレイヤー、およびウェブセキュリティの拡張機能も提供します。

TurboGears

TurboGears は、ウェブアプリケーションをより速く簡単に構築するために設計されたフレームワークです。以下は、TurboGears の人気のある機能の一部です。

  • 特定のデータベーステーブル構造
  • プロジェクトを作成および管理するためのツール
  • データベースを構築するためのテンプレートエンジン
  • フロントエンドを構築するためのテンプレートエンジン
  • ウェブセキュリティを処理するメカニズム

Apache MXNet

Apache MXNet は、デベロッパーが研究プロトタイプや深層学習アプリケーションを構築するために使用する、高速で柔軟性があり、スケーラブルな深層学習フレームワークです。Apache MXNet は Java、C++、R、Perl などの複数のプログラミング言語をサポートしており、開発をサポートするための豊富なツールとライブラリのセットが用意されています。例えば、インタラクティブな機械学習 (ML) ブック、コンピュータビジョンツールキット、テキストや音声などの自然言語を処理する自然言語処理 (NLP) 向けの深層学習モデルを見つけることができます。

PyTorch

PyTorch は、別のオープンソース ML ライブラリである Torch ライブラリの上に構築された ML のフレームワークです。  デベロッパーは、NLP、ロボット工学、コンピュータビジョンなどのアプリケーションに使用し、画像や動画から意味のある情報を見つけます。また、CPU や GPU でこれらのアプリケーションを実行するためにも PyTorch を使用しています。

Python IDE とは

統合開発環境 (IDE) は、デベロッパーがコードを一元的に記述、編集、テスト、およびデバッグするために必要なツールを提供するソフトウェアです。 

PyCharm

PyCharm を作成したのは、ソフトウェアツールを開発するチェコの会社である JetBrains です。小規模な Python アプリケーションに適した無料のコミュニティ版と、大規模な Python アプリケーションの構築に適した有料のプロフェッショナル版があり、次の一連のフル機能が用意されています。

  • 自動コード補完とコード検査
  • エラー処理と高速フィックス
  • 関数の変更なしのコードのクリーニング
  • Django や Flask などのウェブアプリケーションフレームワークのサポート
  • JavaScript、CoffeeScript、TypeScript、AngularJS、Node などの他のプログラミング言語のサポート
  • Matplotlib や NumPy などの科学ツールとライブラリ
  • リモート仮想マシンでアプリケーションを実行、デバッグ、テスト、およびデプロイする機能
  • コード内のエラーを見つけるためのデバッガー、コード内のパフォーマンスの問題を特定するためのプロファイラー、およびユニットテストを実行するためのテストランナー
  • データベースのサポート

IDLE

Integrated Development and Learning Environment (IDLE) は、デフォルトでインストールされる Python IDE です。Tkinter GUI ツールキットを使用して Python でのみ開発されており、次の機能が用意されています。

  • Windows、Unix、macOS などの多くのオペレーティングシステムで動作します
  • コマンドを実行して出力を表示するためのシェルウィンドウを示します
  • コード構文の強調表示と自動コード補完を行うマルチウィンドウテキストエディタを提供します
  • 独自のデバッガーがあります 

Spyder

Spyder は、多くの科学者やデータアナリストが利用するオープンソースの IDE です。高度なデータ分析、データの視覚化、およびデバッグのための機能を備えた包括的な開発エクスペリエンスを提供し、次の機能も含まれています。

  • 複数の言語をサポートするリッチコードエディタ
  • インタラクティブな IPython コンソール
  • 基本的なデバッガー
  • Matplotlib、SciPy、NumPy などの科学ライブラリ
  • コード内の変数を探索する機能
  • ドキュメントをリアルタイムで表示する機能

Atom

Atom は、GitHub によって開発された無料のエディタで、Python など、多くのプログラミング言語でのコーディングをサポートしています。デベロッパーは Atom を利用して、コードを一元的に保存できるウェブサイトである GitHub を直接操作できます。 Atom は次の機能を提供します。

  • 多くのオペレーティングシステムで使用する機能 
  • 新しいパッケージの簡単なインストールまたは作成
  • より高速な自動コード補完
  • ファイルやプロジェクトを検索する機能
  • インターフェイスの簡単なカスタマイズ

Python SDK とは

ソフトウェア開発キット (SDK) は、デベロッパーが特定の言語でソフトウェアアプリケーションを作成するために使用できるソフトウェアツールのコレクションです。ほとんどの SDK は、さまざまなハードウェアプラットフォームとオペレーティングシステムに固有のものです。Python SDK には、ライブラリ、コードサンプル、デベロッパーガイドなど、デベロッパーがアプリケーションを作成するときに役立つツールが多数含まれています。

Python の Boto3 とは

Boto3 は、AWS SDK for Python です。これを使用して、Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)Amazon Simple Storage Service (S3)、および Amazon DynamoDB などの AWS のサービスを作成、設定、管理できます。Boto3 は、デベロッパー向けの低レベル API とリソース API の 2 種類の API も提供します。

AWS PyCharm とは

AWS Toolkit for PyCharm は、AWS での Python アプリケーションの作成、デバッグ、デプロイを容易にする PyCharm IDE のプラグインです。AWS Toolkit for PyCharm を使用すると、デベロッパーは Python 開発を簡単に開始できます。スタートガイド、ステップスルーデバッグ、IDE デプロイなど、デベロッパーに役立つ機能をいくつか提供します。

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