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Pythonとは何ですか。

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・タスクに最適で、Pythonは科学コンピューティング、Web開発、自動化で幅広く使用されています。Pythonでは、汎用の初心者フレンドリーな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・サイエンティストおよびアプリケーション開発者をサポートしています。

セレブの支持を聞きたいですか。Googleの研究責任者Peter Norvig氏は、「Pythonは最初からGoogleの重要な部分であり、システムの成長や進化に伴い残っている」と言う。

オープン・ソース・プログラミング言語としてPythonのすべての側面を理解することが重要です。Python開発、Pythonライブラリ、歴史と将来の傾向について説明します。読んで、この優雅で信じられない言語を扱ってください。


開発者がPythonを学ぶ必要がある理由

Pythonは、多くの新しいプログラマにとっての最初の言語です。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。どうしてですか?

1つでは、Pythonは読取り可能です。場合によっては、英語に近いこともあります。言語について少し知識があるので、コードを調べて、何をしようとしているのかを知ることができます。

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で、よりわかりにくい傾向があります。たとえば、これらのコード・ビットを比較して、「Hello、 world!」を出力します。コンピュータのコンソールに移動します。

Javaの機能は次のとおりです。


public class Hello { public static void main (String[] args) 
  { System.out.println("Hello, world!"); } }

	

Pythonは次のとおりです:


print("Hello, world!")

	

どちらを使用しますか。

Pythonがクリーン・コードを強制的に書き込む

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よって異なります。つまり、特定の予測可能な方法で、特定のコード・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。

これは新しい Pythonプログラマを使い果たす可能性があります。初心者の場合、Pythonの構文は時々フラストレーションを感じる可能性があります。しかし、その言語を練習したのなら、その言語をよく読むことになる。コードが予測可能なビジュアル・ロジックに従うため、仕事に遭遇する可能性のある他のプログラマにとって読みやすくなり、将来は自分で読めることができます。

特にデータ・サイエンスとAIにおいて、Pythonは人気がある

世界で最も読める言語でも、忘れ去られていても死ぬ可能性があります。コンピュータサイエンスの多くのフィールドは人気コンテストのようなものですが、最も人気のあるツールは、多くの場合、業務に最適な選択肢となります。

一般的な言語ではライブラリの選択が多くなり、開発者の時間と労力を大幅に削減できます。また、人気のある言語には、より多くのチュートリアルやドキュメンテーションがあることが多いので、問題の解決策を見つける可能性が高くなります。

データ・サイエンスまたは機械学習に関心がある場合は、これ以上見ないでください。Pythonは、AIおよびデータ・サイエンス業界の最大の選択肢です。これにより、その生存が実質的に保証されます。

Pythonの簡単な歴史

1989年に、Guido van Rossumはオランダのコンピュータ科学研究所で働いていた。彼は、最も人気のある時間の欠点のせいでよい言葉を書くことに決めた。5年半後に彼は「Monty Python's Flying Circus」と名付けてPythonと言い、ブリティッシュ・コメディ番組が彼の好きだったと語る。

最初は低速でしたが、Pythonは若いGoogleが、多くの内部プロセスでPythonを使用したと発表しました

2005年にPythonが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は人気が爆発し、当時の優位なRuby on Railsのフレームワークに挑戦しました。

2011年までには、Pythonは全国のコンピューターサイエンス・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の事実上の標準となったが、その使いやすさと読みやすさに起因する可能性が高い。

von Rossumは、初期の多くの年にPythonの"benevolent dictator"を集めていましたが、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、最先端のフィールドに向けて最高の状態が評価されています。

Pythonで構築できること

汎用の言語として、答えは「かなりなことだ」。Pythonは、単純化する必要のある複雑なタスク、実行する短いスクリプト、または操作する必要のある大きい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
  • Pyインストーラ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を使用する高性能の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
  • 異なる言語でソフトウェアを接続する「Glue code」
  • 資金を管理する取引アプリケーション
  • オープンソース・ソフトウェア開発

先端だけだよ!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ます。Python開発は他のほとんどの言語より効率的であるため、スタートアップのための一般的な選択であり、コードベースの変更を加速して安価に行う必要があります。

また、それは科学者や数学者間でのヒットで、多数の統計と複雑な数学の有力な社内図書館がある。

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、もっと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記述する必要があります。

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あります。Python Package Indexでこれを使用できます。Pythonで書き込まれた一部のスターライブラリを次に示します。

  • Beautiful SoupはHTMLのスーパーチャージャで、開発者はWebから大規模なデータを抽出できます
  • 前述したフラスコとDjangoは、シンプルなユースケースと複雑なユースケースの両方に対して優れたWeb開発を提供します。
  • NumPyおよびMatplotlibにより、シンプルなデータ・ビジュアライゼーションとスタニングの両方を実現
  • PyTorch -世界クラスの機械学習

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つの主要なプラットフォーム上に構築されます。フラスコはシンプルで清潔で、初心者にとってはやさしいです。Djangoには、より多くの機能があり、多数のユーザーに拡張できます。

JavaScriptバックグラウンドから来た場合、フラスコはエクスプレスをネストするDjangoに対するものです。

フラスコとは

具体的には、Flaskは「混合フレームワーク」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くなっています。外部のライブラリまたはコンポーネントは必要なく、完全にVanilla Python上に構築されています。
ただし、サードパーティ製のツールで簡単に組み合わせることで、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を目的としています。Djangoのような大規模フレームワークでより完全に消滅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とは何ですか。

Pythonの最も一般的な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の巨大企業であるInstagramは、Djangoに100万人のユーザーをスケールした。現在、Pinterest、Udemy、SpotifyおよびDropboxで使用されます。人気があるね。Djangoは、その文書によると、「期日をもつ完璧主義者のために」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、Model-Viewer-Controller用に短くなっています。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、Webアプリケーションの関心事を3つの個別のコンポーネントに分離することを目的としています。

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ヒットし、それらは異なる受信リクエスト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、モデルはその応答をビューアにエクスポートします。ビューアは、データの表示をクライアントにレンダリングします。

これは、シンプルでフォルト・トレラントなフレームワーク用です。Djangoは、その結果としてサイズや複雑さが増すという点で優れています。

データ・サイエンス向けPython

Pythonの最長の強みは、データ・サイエンスと機械学習です。これらの壊れた野原では、どうやって手に入りますか。

まず、最も人気のあるツールの使い方がよいでしょう。これらのうちの1つはJupyter Notebooksで、データ・サイエンス・アルゴリズムおよびライブラリのインタラクティブなウォークスルーがあります。

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・サイエンスの冒頭のガイドや説明を見つけるための優れた方法です。

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欠かせない作業は、使用するデータを駆除することであり、パンダがこれを大幅に簡単にすることです。また、データの操作および分析に役立つツール・スイートもあります。

AIおよびデータ・サイエンスは人気の展開のみ続けるため、これらのツールの使い方を学ぶのは今から始まるのが最適です。

開発者によるPythonの学習場所

技術関連のほとんどのサブジェクトと同様に、YouTubeのチュートリアル・ビデオを視聴することで、Pythonを簡単に学習できます。当社は、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・トラヴァシーは現場で先進的な数字だが、選択可能な講師の選択はほとんど無期限である。

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。ここでは多くのオプションもあります。運動は、才能の強化を求めるプログラマにとってすばらしい資源です。Exercismは、コマンドラインを使用してメンターや楽しみのテストによって、ターゲット設定された課題を提供します。

データ・サイエンスについてさらに詳しく説明する場合は、角度を試してください。ほとんどのオンライン・データ・サイエンティストは、最先端のリソースとしてプラットフォームを視聴しています。

GitHubでPythonを使用する方法をご紹介します。たとえば、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豊富にあります。開発者は、GitHubを信頼できるソースとしてカウントしてPythonを学習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習する最善の方法は、プログラミング言語に意味のあるものを構築することです。Webスクレイパー、単純なAPIまたは自動化スクリプトを作成してみてください。

初心者向けPythonクラッシュ・コース

Python:ユーザーのための言語

本書ではおそらく、この素晴らしいコーディング言語に関するご質問にお答えします。データ・サイエンスに細分化するか、スケーラブルなWebサーバーを実行するか、小規模なスクリプトを記述するのと同様に、Pythonには何か目的があります。

開発全般の詳細は、ブログを確認してください。