Pythonとは

Pythonとは、プログラミング言語の一種でOSSである。1991年にオランダ人のGuido van Rossum（グイド・ヴァン・ロッサム）氏が、これまでのシステム開発が困難であったため、より使いやすいプログラミング言語を目指して開発した。そのためシンプルで読みやすく、初心者でも習得しやすい言語であるため、人気の言語である。多くの企業でも活用されており、信頼度が高い言語の一つでもある。

特徴として、ライブラリとフレームワークが数多く存在することなどが挙げられる。ライブラリを使用して、人工知能やデータの解析などを扱うことができ、幅広い分野で使われている。

また、WindowsやMac、Linuxなど、どのOSでも同じ動きをするため、OSごとに記述し直す必要がない。このことからさまざまなプラットホームで動作させることができる。

Pythonの特徴

Pythonの特徴には以下のものが挙げられる。

プログラミング言語がシンプル

Pythonは、プログラミング言語の文法が必要最低限になっている。そのため、初心者が他のエンジニアが書いたコードを読んで学ぶこともできる。

さらに、読みやすくするために、オフサイドルールというものがある。これは、行の始まりをインデントして文字の塊を表すルールのことである。このルールにより、直感的に入れ子構造を理解することができ、読みやすさにつながる。

加えて、プログラムと同時にコードを読み込むインタプリンタ型のためプログラミングの確認がしやすく、バグの発見や修正も容易に行えるため、結果的にエラーが少なくなる。

多様なライブラリによる汎用性の高さ

Pythonには、汎用性の高いコードをまとめたプログラムであるライブラリが数多く存在する。機械学習やデータ分析をはじめ、業務効率化などのライブラリがある。これらを用いることで簡単に機械学習・深層学習の実装が可能となる。

例えば、AI分野のプログラム処理には高度な計算や統計処理が必要となるが、ライブラリを使用すれば、複雑な処理や機能の実装を一から記述する必要がなくなる。そのため、効率的にプログラムの作成ができる。

また、AI分野のライブラリの例として、TensorFlowやPyTorchという深層学習や数値計算を効率的に行うためのNumPyというライブラリが存在する。

豊富な開発用フレームワーク

Pythonには、開発に活用できるフレームワークが豊富にある。フレームワークが豊富にあることで技術者が効率的にアプリケーションを開発できるようになり、開発作業を大幅に削減できる。そのため、最近では開発に必要なものをまとめて提供しているフレームワークを使用することが一般的である。フレームワークを使うことでコードの統一性を保持することができ、チーム間の情報共有が容易に行えるようになることで、コードの保守性をあげることが可能になる。また、フレームワークの例として、DjangoやFlaskなどがある。

Djangoは、Webアプリケーションの実装に必要な機能が一通り備わっている。加えて、ユーザ認識や管理画面、RSSフィードといったWebアプリケーションの構築でよく利用される機能も含まれている。また、コードの書き方に差異が生まれないように設計されているため、大規模な開発に向いている。

Flaskは、初期設定ではデータベース機能が含まれないなど、最低限の機能のみを提供するフレームワークである。シンプルで処理が高速であるため、小規模な開発に向いている。必要に応じて様々な拡張機能を追加することで、多様なケースで利用できるように設計されている。

Pythonと他言語の比較

Pythonと他言語の比較は下記の通りである。

PHP

PHPとはPythonと同様に初心者にも扱いやすい言語である。用途として、PHPはWebアプリケーションの開発に特化して使用されている。PythonはWebアプリケーションの開発に加えて、AIの開発やデータ分析などの分野でも使用されるため、汎用性の高さではPythonのほうが優れている。

Java

Javaとは世界中で幅広く利用されているプログラミング言語であり、Pythonとは異なるコンパイル言語である。どちらもライブラリやフレームワークが豊富にある点は共通している。用途として、Javaは比較的大規模なシステム開発に利用されている。一方で、JavaはPythonと比べるとデータサイエンス分野では弱い。

Ruby

Rubyとは日本で開発されたPythonと同じスクリプト言語である。用途として、RubyはWebアプリケーションの開発やSNS開発などに使用されている。しかし、機械学習などのAIの開発する分野の観点では、Pythonのほうが強いと言われている。

Pythonの使用用途

Pythonの使用用途は以下のようなものがある。

AI・人工知能分野の開発

Pythonでは、AI・人工知能の開発を行うためのライブラリが多く存在する。具体的には、大量のデータをコンピュータに学習させ、分類・回帰・推論といった人間の知能を模した機能を持つロボットの制作を行うための言語として使用される。

さらに、基本となる機械学習はもちろんのこと、画像や音声などを複雑なデータを処理するディープラーニングの分野の開発も効率的に行うことが可能である。例として、様々なアルゴリズムを使用することのできるsklearnや人が判断していたデータの特徴を判断できるTensorFlow、PyTorchなどがある。

データの分析や収集

データの分析・解析としてWebサイト上を巡回し、監視するプログラムであるクローリングや、Web サイト上の情報を抽出・収集するプログラムであるスクレイピングなどがある。

また、大量のデータベースから必要な情報を抜き出してきて処理・分析を行い、グラフや図として出力することもできる。そのため、圧倒的な作業効率の実現が可能となる。使用されるライブラリとしては、様々な数値計算の関数があるNumPyやmatplotlib、seabornなどといったグラフを作成できるものがある。ライブラリによって初心者から熟練者までデータの分析や収集を手軽に行うことができる。

WebアプリケーションやWebサイトの開発

PythonはOSの種類を問わないためWebアプリケーションの開発も可能である。SNSや社内システムなど様々な分野で使われており、大・小様々な規模で柔軟に対応ができる。

また、画像解析分野や自然言語処理分野などを得意とするため、Webサービスの画像検索やテキスト検索などで力を発揮する。Pythonで作られた代表的なサービスとして、クラウドストレージとファイル共有サービスを提供しているDropboxやGoogleのログ解析などのツール、Instagramなどの画像共有が挙げられる。

ブロックチェーン技術の開発

ブロックチェーンとは、ネットワーク上にある端末同士を直接接続し、取引記録を暗号技術を用いて分散的に処理・記録する仕組みの開発である。hashlibというハッシュ関数や数値計算などの豊富なライブラリがブロックチェーンの技術開発に使用されている。また、ブロックチェーンの特性上、セキュリティや効率性が求められるため、Pythonの簡潔で読みやすいコードが開発をサポートしている。

さらに、保険などの金融分野に、IT技術を組み合わせることで生まれた新しいサービスや事業領域であるフィンテック分野の主要技術としても役立てられている。

デージーネットの取り組み

デージーネットでは、ディープラーニングをはじめとする機械学習に必要な大量のデータを収集・解析するコンピュータクラスタの仕組み、並列計算のための仕組みなど、機械学習やIoTに必要な基盤をOSSで構築している。具体的には、GoogleのOSSのディープラーニング基盤であるTensorflowなどを用いて、ディープラーニングによる画像解析のシステムなどを構築している。