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概要
Pythonは、1991年にGuido van Rossumによって開発されたプログラミング言語です。シンプルで読みやすい構文を持ち、「書きやすさ」を重視した言語設計が特徴です。現在ではAI・機械学習、データ分析、Web開発など幅広い分野で活用されています。
主要特徴
- シンプルな構文:インデントでブロックを表現、読みやすいコード
- インタープリター言語:コンパイル不要で即座実行可能
- 動的型付け:変数の型を実行時に自動で決定
- オブジェクト指向:クラス、継承、ポリモーフィズムのサポート
- 豊富な標準ライブラリ:「Batteries included」哲学
- クロスプラットフォーム:Windows, macOS, Linuxなどで実行可能
主な用途と分野
- AI・機械学習:TensorFlow, PyTorch, scikit-learnなどのライブラリ
- データ分析:Pandas, NumPy, Matplotlibでのデータ処理・可視化
- Web開発:Django, FlaskでのWebアプリケーション開発
- 自動化・スクリプト:ファイル処理、システム管理タスク
- 科学技術計算:研究機関、大学でのシミュレーション
- GUIアプリケーション:Tkinter, PyQt, Kivyでのデスクトップアプリ
基本的な構文例
# 変数とデータ型
name = "野口真一"
age = 30
height = 175.5
is_engineer = True
# リストと辞書
languages = ["Python", "JavaScript", "TypeScript"]
profile = {
"name": name,
"age": age,
"languages": languages
}
# 関数の定義
def calculate_experience(start_year, current_year=2025):
"""経験年数を計算する関数"""
return current_year - start_year
# クラスの定義
class Engineer:
def __init__(self, name, languages):
self.name = name
self.languages = languages
def add_language(self, language):
if language not in self.languages:
self.languages.append(language)
def introduce(self):
return f"こんにちは、{self.name}です。使用言語: {', '.join(self.languages)}"
# オブジェクトの生成と使用
enginer = Engineer("野口真一", ["Python", "JavaScript"])
enginer.add_language("TypeScript")
print(enginer.introduce())
# リスト内包表記
squares = [x**2 for x in range(1, 6)]
print(squares) # [1, 4, 9, 16, 25]
# ファイル操作
with open("sample.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("Pythonでファイル操作")
# 例外処理
try:
result = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
print(f"エラーが発生しました: {e}")
人気ライブラリ・フレームワーク
データ分析・科学技術計算
- NumPy:数値計算の基盤ライブラリ
- Pandas:データ操作・分析ライブラリ
- Matplotlib:グラフ・チャート作成ライブラリ
- Seaborn:統計的データ可視化ライブラリ
- Jupyter Notebook:インタラクティブなデータ分析環境
機械学習・AI
- TensorFlow:Google製の機械学習フレームワーク
- PyTorch:Facebook製の機械学習フレームワーク
- scikit-learn:汎用機械学習ライブラリ
- Keras:高レベルニューラルネットワークAPI
Web開発
- Django:フルスタック・Webフレームワーク
- Flask:軽量・シンプルなWebフレームワーク
- FastAPI:高速・API構築に特化したフレームワーク
- Streamlit:データサイエンスアプリ構築フレームワーク
バージョンと環境管理
- Python 3.x:現在のメインバージョン(Python 2.xはサポート終了)
- pip:パッケージインストーラー
- venv:仮想環境管理ツール
- conda:Anacondaのパッケージ・環境管理システム
- pyenv:Pythonバージョン管理ツール
学習の価値
Pythonは、プログラミング初心者にとって学習しやすい言語であり、同時に実務レベルのアプリケーション開発にも対応できます。特にAI・データサイエンス分野では事実上の標準言語となっており、キャリアの可能性を大きく広げることができます。
関連技術
- Jupyter Notebook:インタラクティブなデータ分析環境
- Docker:Pythonアプリケーションのコンテナ化
- Git:バージョン管理システム
- SQL:データベース操作
- Linux/Unix:サーバー環境での実行