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Pythonは何に使われますか? (初心者向けガイド)

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ここunite.aiではPythonについて幅広く取り上げてきました。それは機械学習 (ML) と人工知能 (AI) の分野にとって重要だからです。 

Python は世界で最も人気のあるプログラミング言語の XNUMX つであり、数え切れないほどの開発者と非開発者が同様にさまざまなアプリケーションで Python を利用しています。 多くの人は、私たちが日常生活で Python の仕事に遭遇していることに気づいていません。 たとえば、Python は Netflix の推奨アルゴリズムを担当しており、自動運転車で頻繁に使用されています。 

Python のアプリケーションに入る前に、まずプログラミング言語自体を詳しく見てみましょう。 

Pythonとは何ですか? 

Python は多目的プログラミング言語であり、数学的計算、データ、コードを使用するほぼすべての場所に適用できます。つまり、Web 開発だけに限定されません。 

Python は、インタラクティブでインタラクティブな高レベルのオブジェクト指向スクリプト言語であり、可読性が高く設計されています。 多くの英語のキーワードに依存しており、他の言語に比べて構文上の制限が少ないです。 

Python のこれらの機能をそれぞれ詳しく見てみましょう。 

  • 通訳: これは、Python が実行時にインタープリターによって処理されることを意味します。 プログラムを実行する前にコンパイルする必要はありません。

  • インタラクティブ: Python を使用すると、プロンプトに座ってインタープリターと直接対話してプログラムを作成できます。

  • オブジェクト指向: Python は、オブジェクト指向スタイル、つまりオブジェクト内にコードをカプセル化するプログラミング手法をサポートしています。 

Python は、テキスト処理やゲームなどのさまざまなアプリケーションの開発をサポートしているため、初心者レベルのプログラマーにとって優れた選択肢です。 

このコーディング言語は、1980 年代後半から 1990 年代初頭にかけて、オランダの国立数学コンピュータ サイエンス研究所の Guido van Rossum によって初めて開発されました。 ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix シェルなどの他のいくつかの言語から派生した Python は、現在では単独で際立っています。 

Pythonの機能

Python が非常に人気がある理由の XNUMX つは、その幅広い便利な機能によるものです。 

  • 簡単に学べる: Python は初心者にとっても学びやすいです。 キーワードが少なく、構造が単純で、構文が明確に否定されています。

  • 読みやすく保守しやすい: Python は明確に定義されており、読みやすく、ソース コードのおかげで保守も簡単です。

  • インタラクティブモード: この言語は、コードのスニペットの対話型テストとデバッグを実行できる対話型モードをサポートしています。

  • ポータブル: Python は移植性が高く、さまざまなハードウェア プラットフォームで実行できます。

  • 拡張可能: Python を使用すると、低レベルのモジュールを Python インタープリターに追加できるため、プログラマーはツールを追加またはカスタマイズして効率を高めることができます。

  • データベース: Python は、すべての主要な商用データベースにインターフェイスを提供します。

  • 可変的な、測定できる、登れる、はがせる: この言語は強力な構造を持ち、大規模なプログラムをサポートします。

  • ライブラリ: さまざまなアプリケーションに使用できる Python ライブラリが多数あります。 データサイエンス, 深い学習, 画像処理, 機械学習, 自然言語処理(NLP)

Pythonの利点

Python には他のプログラミング言語と比べて多くの利点があるため、アマチュアとプロの両方に広く使用されています。 その最大の利点は、そのシンプルさであり、英語に似た構文を備えているため、学習しやすく、読みやすくなっています。 他の言語とは異なり、Python ではコード ブロックを定義するために記号ではなく単純な改行を使用します。 

Python のもう XNUMX つの大きな利点は、豊富なライブラリを備えた組み込みクラスと関数のおかげで開発が高速化されることです。 これらのライブラリを使用すると、コードをより速く簡単に作成できるようになり、コードを作成した後すぐに実行してテストできます。 コードの実行とテストには、中間のコンパイル プロセスは必要ありません。 

最後に、Python は他の言語に比べて汎用性が非常に高いです。 これは移植可能でクロスプラットフォームであるため、プログラマは Python インタープリタを使用して任意のオペレーティング システム上でコードを作成および実行できます。 これは、アプリケーションごとにコードを変更する必要がある他の言語よりもはるかに優れています。 

Pythonのアプリケーション

Python は非常に多用途であるため、さまざまな業界の幅広いアプリケーションに使用されています。 最も人気のあるアプリケーションには、データ サイエンス、機械学習、財務分析、Web 開発、自動化またはスクリプティング、ソフトウェア テストとプロトタイピングなどが含まれます。 

それぞれを見てみましょう。 

データサイエンス

Python の最も一般的な用途の XNUMX つはデータ サイエンスの分野であり、データ サイエンティストやアナリストはレポートや予測分析などのためにデータを操作するために Python を使用します。 Python がデータ サイエンス アプリケーションに好まれる理由の XNUMX つは、そのシンプルな構文とサードパーティ ライブラリの豊富な選択肢です。 

機械学習

機械学習は独自のアルゴリズムに依存しており、システムが独立して学習し、入力データに基づいて常に更新および改善されるようにトレーニングする必要があります。 Python は、これらのシステムが過去のデータセットに基づいて出力を生成することで新しいタスクを解決する方法を学習するのに役立ち、その結果に基づいてシステム自体を更新できます。 

ウェブ開発

Python のもう XNUMX つの主要なアプリケーションは Web 開発であり、バックエンド開発に使用されます。 これは Web アプリケーションのサーバーで実行され、ブラウザーのアプリのフロントエンドからのデータのリクエストに応じてデータベースや API と対話できます。 

自動化またはスクリプト作成

Python は、スクリプトと呼ばれる自動プロセスの構築に役立ちます。 自動化は、複数のファイルにわたるエラーのチェック、ファイルの変換、データの重複の削除、単純な計算の実行に役立ちます。 初心者は Python を利用して、オンライン コンテンツのダウンロード、一定の間隔での電子メールやテキストの送信、ファイル名の変更などの単純なタスクを自動化できます。 

財務分析

Python は、そのデータ処理機能と財務分析用に特別に設計されたサードパーティ ライブラリにより、金融業界全体で使用されています。 

ソフトウェアのテストとプロトタイピング

Python はソフトウェア開発、特にビルド管理、バグ追跡、テストなどの特定のタスクを支援します。 ソフトウェア開発者は Python を使用して、新しい製品や機能のテストを自動化できます。 

毎日の仕事

Python は日常業務にも使用されており、プログラマーやデータ サイエンティスト以外にも、ジャーナリスト、経営者、ソーシャル メディア マーケティング担当者、株式トレーダーなど、さまざまな専門家によって使用されています。 

たとえば、Python を使用して株式市場や暗号通貨の価格を追跡できます。 また、リマインダーの送信、リストの更新、大規模なファイルのコレクションの名前変更、テキスト ファイルのスプレッドシートへの変換、フォームの自動入力などにも使用できます。 

Python を始める方法

Python を始めるにはさまざまな方法がありますが、最良の方法の XNUMX つは、認定資格またはコースを完了することです。 Python は非常に広く使用され、信頼されているため、Python に関連するさまざまな認定資格、コース、プログラムが多数存在します。 これらのプログラムを使用すると、汎用プログラミング言語を使用したプログラミング能力を向上または強化できます。 

最も人気があり、推奨されるコースには次のようなものがあります。 

  • Google IT Automation with Python Professional Certificate (Google による)
  • Edureka の Python プログラミング認定トレーニング
  • ミシガン大学の Python for Everyone スペシャライゼーション

これらは利用可能な Python コースのほんの一部です。 より完全なリストは、「トップの Python 認定資格に設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」 

Alex McFarland は、AI ジャーナリスト兼ライターであり、人工知能の最新の発展を調査しています。彼は世界中の数多くの AI スタートアップ企業や出版物と協力してきました。