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Python の用途: トップ 6 のオプションなど

Python は、今日開発者によって使用されている最も多用途で人気のあるプログラミング言語の XNUMX つです。 その設計原則はコードの読みやすさを重視しており、学習しやすい構文により、プログラマーは Java や C++ などの言語と比べて少ない行でアイデアを表現できます。

しかし、Python は一体何に使われるのでしょうか? 最も人気のあるアプリケーションと使用例にはどのようなものがありますか?

この包括的なガイドでは、Python が優れているトップ ドメインと分野のいくつかを探ります。 また、さまざまなタスクに対する Python の機能を示す具体的な例と統計についても見ていきます。

ウェブ開発

Python は、Web 開発に最も推奨される言語の XNUMX つです。 その幅広い Web フレームワークはさまざまなニーズに応え、プログラマにとってバックエンド Web 開発を非常に便利にします。

Python の最も人気のある Web フレームワークには次のようなものがあります。

  • ジャンゴ – Instagram や Mozilla などの企業で使用されている Django は、複雑なデータベース主導のサイトの構築に最適です。 これは、モデル ビュー テンプレート (MVT) アーキテクチャ パターンに従っており、管理画面などの多くの組み込み機能をすぐに提供します。
  • フラスコ – Flask は、小規模なアプリに適した軽量フレームワークを提供します。 非常に最小限のコンポーネントが含まれており、必要に応じて他のパッケージを追加できます。 Pinterest のようなサイトは Flask を使用しています。
  • ピラミッド – 非常に柔軟に設計されている Pyramid では、フルスタック ソリューションではなく、プロジェクトのニーズに合わせてコンポーネントを選択できます。 必要に応じてカスタマイズできる自由が得られます。

画像ソース: JetBrains

JetBrains Python Developers Survey 2024 によると、Django と Flask は、開発者が使用する最も人気のある Python Web フレームワークです。

Python は、一般的な Web 開発タスク用のライブラリとツールの膨大なコレクションを備えているため、Web 開発を非常に迅速に行うことができます。 API の開発、Web スクレイピング、Web プロトコルの実装、Web ベースのワークフローの自動化に最適です。

機械学習とデータサイエンス

Python は、その汎用性とこれらの分野に適した特殊なライブラリにより、機械学習とデータ サイエンスにおいて極めて重要な役割を果たしています。

機械学習に使用される最も人気のある Python ライブラリには、次のようなものがあります。

  • NumPy – 数値データを操作するための効率的な配列と数学的演算を提供します。
  • パンダ – モデリングと分析のための簡単なデータ操作および分析ツールを提供します。
  • SciKit 学習 – 分類、回帰、クラスタリングなどの一般的なタスクのための幅広い機械学習アルゴリズムとモデルを提供します。
  • TensorFlow – Google による機械学習用のエンドツーエンドのオープンソース プラットフォーム。

多くの業界専門家は、Python が機械学習にとって理想的なプログラミング言語であると考えています。 その主な理由は次のとおりです。

  • NumPy、SciKit-Learn、Pandas、TensorFlow などの利用可能なライブラリにより、すぐに使用できる ML 機能が提供されます
  • あらゆる形式の機械学習 (教師あり、教師なし、強化、深層学習) をサポート
  • 汎用性があるため、エンジニア以外でも Python を ML に採用できます
  • C、C++、Java などの他の言語との相互運用性
  • 活気のあるコミュニティが学習リソースとサポートを提供します

KDnuggets の調査によると、Python は 64 年に約 2024% のデータ サイエンティストと機械学習開発者によって使用されており、R (19%) や SQL (11%) を大きく上回っています。

機械学習の使用は Python が主流

画像ソース: KDNuggets

Python は、Pandas、Matplotlib、Seaborn などのライブラリを使用したデータ分析と視覚化でも非常に人気があります。 全体として、Python は、データの読み込みと前処理からモデルの構築、評価、展開に至るまで、データ サイエンス ワークフローのための完全なプラットフォームを提供します。

自動化とスクリプト作成

Python は、スクリプトを通じて反復的な IT タスク、ビジネス プロセス、ワークフローを自動化するためによく使用されます。 以下に、Python スクリプトが非常に役立つ自動化のユースケースの例をいくつか示します。

  • IT システムとインフラストラクチャの監視 – スクリプトは、CPU 使用率、ディスク容量、ネットワーク帯域幅などのシステム メトリクスを定期的にチェックし、問題に関するアラートを送信できます。
  • バックアップとワークフローの管理 – AWS S3 などのクラウド サービスへのバックアップの自動化、ETL パイプラインのスケジュール設定、Airflow ワークフローの管理など。
  • クラウドの自動化 – AWS、GCP、Azure などのプロバイダーを使用して、クラウド インフラストラクチャのデプロイを自動化します。
  • ビジネス レポート – スクリプトは API、データベース、Excel/CSV ファイルに接続して、スケジュールされたレポートを生成できます。
  • Web スクレイピング – Web サイトからコンテンツを自動的にダウンロードして処理します。

Python には、迅速なスクリプト開発、プロシージャル コードと OOP コードの混合機能、API との統合、Cron などの組み込みスケジューラ、システム レベルの自動化を容易にする psutil、paramiko などのライブラリなど、自動化に対するいくつかの利点があります。

IT 自動化により、効率が向上し、人的エラーが削減され、スタッフが付加価値のあるタスクに集中できるようになります。 Python は多用途性と拡張性があるため、自動化を実装するための選択肢として非常に人気があります。

ゲーム開発

ゲーム開発の場合、Python には次のような独自の利点があります。

  • Python には、Python を使用してゲームを構築するために必要なツールを提供する、Pygame、Panda3D、Pyglet、PySFML などのいくつかのゲーム フレームワークがあります。
  • この言語の高レベルな性質と動的な型付けにより、ゲームのアイデアの迅速なプロトタイピングが可能になります。 開発者は、ボイラープレート コードを使用せずにゲームプレイ ロジックを迅速にテストできます。
  • Python には、ゲーム開発のための優れたコミュニティ サポートがあります。 Python Discord サーバー、Reddit フォーラム、ブログなどのリソースは学習に役立ちます。
  • Python の明確な構文により、C++ などの低レベル言語と比較してゲーム コードの保守が容易になります。 コーディングの複雑さが軽減されるため、ゲームプレイ機能に集中することができます。
  • Python は、C、C++、Cython などの他の言語と適切に統合されており、高レベルのゲーム ロジックをシンプルに保ちながら、パフォーマンスが重要な部分を最適化できます。

Python で構築された人気ゲームの例には、Civilization IV、EVE Online、Disney's Toontown Online、Battlefield 2、World of Tanks などがあります。 2D ゲームを構築する独立系開発者も、その柔軟性の点で Python を好むことがよくあります。

AAA ゲーム スタジオは最高のパフォーマンスを求めるために C++ を使用する傾向がありますが、Python は他の言語で完全に開発する前にゲームのアイデアのプロトタイプを作成する際に重要な役割を果たします。 迅速なワークフローとコミュニティ リソースにより、Python はゲームを構築するための非常に有能な言語となっています。

Webスクレイピング

Web サイトからのデータ抽出などの Web スクレイピング タスクでは、開発者の間で Python が最も人気があります。 その理由としては次のようなものが挙げられます。

  • Python には、BeautifulSoup、Scrapy、Selenium、Requests など、Web スクレイピングに特化したライブラリが多数あります。
  • この構文により、HTML/XML 応答から関連情報を抽出する Web スクレイパーを比較的簡単に作成できます。
  • スクレイピングされたデータは、Pandas を使用してフィルタリング、分析、視覚化のために簡単に操作できます。
  • Python コードは、Selenium/Playwright などのブラウザ自動化ツールと対話して、動的コンテンツを収集できます。

Wikipedia ページからテーブルをスクレイピングする簡単な例を見てみましょう。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue‘ 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

table = soup.find(‘table‘, {‘class‘:‘wikitable sortable‘})
for row in table.findAll(‘tr‘)[1:]:
    col = row.findAll(‘td‘)
    company = col[1].text
    revenue = col[2].text
    print(company + " : " + revenue)

これは、Python の Web スクレイピング機能のほんの一部のサンプルです。 一般的なアプリケーションには次のようなものがあります。

  • 複数のサイトのデータを XNUMX か所に集約する
  • 電子商取引サイト全体の価格と在庫レベルを比較する
  • Web サイトのコンテンツ変更を監視する
  • 公的データを利用した学術・企業研究

多用途性、拡張性、利用可能なツールのおかげで、Python は Web スクレイピング関連プロジェクトにとって頼りになる言語となっています。

Artificial Intelligence

Python は、AI および機械学習アプリケーションにおいて非常に重要な役割を果たします。 Python は、その広範なライブラリとフレームワークのサポートにより、インテリジェント システムの開発や機械学習モデルのトレーニングに人気の選択肢となっています。

最も広く使用されている Python AI ライブラリとツールには、次のようなものがあります。

  • TensorFlow – ニューラル ネットワーク モデルの構築とトレーニングのための Google によるエンドツーエンド プラットフォーム
  • パイトーチ – ディープラーニングおよびニューラルネットアーキテクチャ用のツールを提供します
  • ケラス – ニューラルネットモデルの高速プロトタイピングに焦点を当てた高レベルの API
  • scikit-学ぶ – さまざまな機械学習アルゴリズムとモデリング機能を提供します
  • NLTK – 人間の言語データを扱う Python プログラムを構築するために広く使用されている自然言語ツールキット
  • OpenCV – リアルタイムのコンピュータビジョンと画像/ビデオ分析に焦点を当てたアルゴリズム
  • スパシー – 固有表現認識などの高度な自然言語処理タスクを実行します

Python が優れた機能を提供する AI アプリケーションの例をいくつか示します。

  • NLTK などの NLP ライブラリを使用してチャットボットと仮想アシスタントを構築します。
  • TensorFlow/Keras に実装されたニューラル ネットワークを使用した画像およびビデオ認識。
  • OpenCVなどのコンピュータビジョンライブラリを使用した自動運転技術。
  • scikit-learn を使用したビジネス指標の予測モデリングと予測。
  • NLP ツールを使用したソーシャル メディアでの会話の感情分析。

Google、Facebook、Amazon などの大手テクノロジー企業は、AI 関連の製品やサービスに Python を広く使用しています。 この言語は、インテリジェントなアルゴリズムを開発し、堅牢なモデルをトレーニングするために、パフォーマンス、スケーラビリティ、使いやすさの適切な組み合わせを提供します。

これまで見てきたように、Python は、Web アプリケーションの構築からゲーム開発、機械学習モデルに至るまで、非常に幅広いアプリケーションに使用される汎用性の高い汎用プログラミング言語です。

その主な強みのいくつかは、コードの可読性、特定のドメインに合わせて調整された膨大なライブラリとフレームワーク、アクティブなコミュニティのサポート、C/C++ などの他の言語との相互運用性です。

Web 開発、データ サイエンス、自動化、AI のいずれを目指す場合でも、Python を学習することは、プログラミングの可能性を解き放つ素晴らしい選択肢です。 組織が重要なビジネス システムに Python を導入するにつれて、Python スキルに対する需要も急速に高まり続けています。

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