【IT】習得したい言語で1位のPython、人気沸騰の理由
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かつてないほどPythonが人気だ。最近のプログラミング言語をあまり知らないという“おじさん”のために、人気の理由や基本的な特徴を分かりやすく解説しよう。 プログラミング言語「Python(パイソン)」が注目を集めている。情報処理推進機構(IPA)は2020年春から、基本情報技術者試験の選択可能なプログラミング言語にPythonを新たに加える。IPAは「2018年にプログラミング言語の使用状況や学習状況を調査したところ、Pythonの活用が広がっていると確認できた」と背景を説明する。 日経 xTECHが2018年10月に実施した「プログラミング言語実態調査」でも、Pythonの人気は圧倒的だ。「今後スキルを磨きたいプログラミング言語」を聞いたところ、回答者1000人中670人がPythonを選んだ。順位はもちろん第1位。Pythonの技術者コミュニティーに長年携わってきたビープラウドの清原弘貴PyQ Founderは「ここ2〜3年でPythonへの注目度が急激に高まった」と話す。 https://cdn-tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00628/030400001/zu2.jpg 清原PyQ Founderは沸騰するPythonの人気を「AI(人工知能)ブームにけん引されている」と分析する。AIの中で特にホットな深層学習(ディープラーニング)の分野で、Pythonの存在感が大きいからだ。デンソーグループでAI研究を担うデンソーアイティーラボラトリの吉田悠一研究開発グループシニアリサーチャは「深層学習を使ったソフトを開発するなら、プログラミング言語の選択肢は事実上Pythonしかない」と指摘する。 AIを使ったソフトの開発はPythonほぼ一択 AIを使ったソフトを効率よく開発するには、ライブラリー(ソフトの部品群)の利用が欠かせない。「ゼロから作ると1カ月かかるものを、ライブラリーを使うと数行書く時間だけで実装できる」(吉田シニアリサーチャ)。試行錯誤を繰り返すAIを使ったソフトの開発では、手軽に試せるか否かが大きな違いとなる。 具体的には、米グーグル(Google)が開発・公開する深層学習ライブラリー「TensorFlow(テンソルフロー)」、米フェイスブック(Facebook)が開発・公開する深層学習ライブラリー「PyTorch(パイトーチ)」、機械学習のアルゴリズムを幅広くカバーするライブラリー「scikit-learn(サイキットラーン)」などがよく使われている。どれもオープンソースであり、無料で利用できる。 これらのライブラリーへの命令はプログラムとして記述する。ライブラリーによって対応するプログラミング言語に違いがあるが、ほとんどのライブラリーで共通して使えるのがPythonだ。 目的に応じてライブラリーを使い分けたり、ライブラリー同士を比較したりするにはPythonを使うしかない。「得意なプログラミング言語が他にあっても、深層学習を使ったソフトを開発するときはPythonでプログラムを書く人が多い」(吉田シニアリサーチャ)。 AIを使ったソフトの開発でエンジニアや研究者の誰もがPythonを使うため、情報の蓄積もPython一色となっている。TISの美澄暢彦サービス事業統括本部AIサービス事業部AIサービス企画開発部主任は「インターネット上でAIに関して検索して出てくるプログラムはほとんどPythonだ。参考になるプログラムが多いし、AIを扱うならPythonの利用が近道となる」と言う。 以下ソース https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00628/030400001/ >>48 nVidiaの開発者がpython好きだったせいでこの有り様ってことw >>50 人気というより、web系やるならhtml/css/javascriptは避けて通れないからだろうと。 GoogleAppsScriptやnode.jsの後押しも。 人気、人工知能では群を抜いてて一択状態。 サードパーティを含む追加の機能、環境では明らかに優位。 > 吉田悠一研究開発グループシニアリサーチャは「深層学習を使ったソフトを開発するなら、プログラミング言語の選択肢は事実上Pythonしかない」と指摘する。 >>56 いや 全然 宣伝マンの言うなりなら 他の言語を殲滅してるよ どれが一番かなんて話題にもならない こんなのみつけた どっちも試してはない ロシアの美少女ハッカーによるPython×AI機械学習入門を無料公開【CV:上坂すみれ】 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000012063.html 「Python」言語でレトロゲームを開発・実行できるエンジン「Pyxel」を試してみた シンプル・モダンな設計が魅力。GUIリソース編集ツールも付属 https://forest.watch.impress.co.jp/docs/review/1156902.html >>53 Googleの技術者がPython好きだったからだよ 逆にNVIDIAはPythonなんてもう見限ってC++に主力を絞ってるよ 現状で言えばpython一強というよりは、パッケージ群をゴソッと命令一発で突っ込めるのが楽っていうだけ まあそれが麻薬めいている便利さだから、魅了されるんだけど >>16 頭の悪い人間はどの業界でも土方だよ Pythonで月数千万稼いでる頭の良いのも幾らでいる 最近のやつってオブジェクト指向なの? どうもそんな感じしなくなったけど。 Pythonもバージョンで細かく枝分かれしてる感じ 今3.7だっかか? 猫も杓子もAIに集まってくれて助かるわw ブロックチェーンよろしく実需ないもんにレッドオーシャンごくろうさんww NumPyがなければ、今ほど日の目を見ることはなかっただろう。 神ライブラリの有無が命運を決める。 1度に複数の変数に代入できたり、インデントが狂うとエラーになるので 文法面ではその辺も有能 環境作りがめんどくさそう パッケージありすぎてやる気失う >>69 研究職の奴ら パイソンじゃないととんでもないスパゲティ作るからな パイソンでも作るけど >>78 と思うじゃん? 命名が意味を持たない、深いネスト、長い関数、神オブジェクト、謎のデータ、コメントと違うコード、バグ、通らないコード、動かないコード 土台がまるで存在しないコードのオンパレードだよ >>79 動かない通らないは完成してへんやん Pythonのような定義のあいまいな言語の方がバグの温床たけどな >>77 言語はC/C++/Javaをマスターしていればあとはどうにでもなる 学生時代は他にshスクリプト/HTML/JavaScript/SQL/C#もやってるのは当然として、 あとは仕事で必要な時に復習がてらやってればいい PerlとRubyは学生時代のおまけで知ってる程度でいいな >>73 Ruby使ったんすよ 一応有名だって話で あれまるでダメね 高級言語の皮をかぶってないアセンブラで原始的過ぎる そのくせ遅くてメモリーリークしまくって、安定しないし速度も出ない CPUのキャッシュから溢れてやたらと遅い それでも頑張って使ったらクラウド請求が酷くてやめた Pyなら10倍速出るよ 最新のライブラリに特化して書き換えると100倍速 俺の金返せ >>79 Pyはデータを軽視してる Cと本質は同じ >>80 それがあるんだなぁ 渡す前に焦って体裁整えようとして動かさずに渡してきたり(しかも整えようとして即座にめげた感じのゴミコード) ドキュメントも無くてコードで仕様確認しようとしてどこかのルート踏むと落ちたり これを製品化してくれってw Pythonって10年以上前からアメリカで給料がよかった 最近のプログラミング言語って言われると、え?ってなるな Python使ってると、言語の上で別の言語使ってる感じ。 ライブラリ側で勝手に型を作れるのと同じだから、 色々なライブラリを組み合わせやすい。 中でガリガリ動いているのは、CやFortran。 C++が整理整頓されれば、要らなかったのではないか。 >>90 >>92 時系列の話というよりは どんな言語の需要からの進化流れかという意味で書いたんだよね ほんとは枝が複数あって、複数の需要からなりたってるし、そもそも正確じゃないけど、まぁイメージ的にって意味で書いた >>94 Rubyってやはりダメダメ言語なのかねぇ? >>8 Androidのスマホにpydroidとjupyterいれてブルートゥースキーボードでも使えば? 解雇規制撤廃が大企業労働組合・公務員労組によって必ず阻まれるとは限らない 非正規、偽装出向正社員、無職側の票数が少ないとか、団結力が無いというのは労組の強さの本質を見誤っている 労組は選挙ボランティアを提供するから影響力があるだけで、組合率が減少する中で票数はそれほど期待できない 非正規、無職、偽装出向正社員(実質派遣)といった連中は選挙ボランティアがどれだけ有効かというのを認識できていないが 非正規や無職、偽装出向正社員(実質派遣)が選挙ボランティアとして参加し、解雇規制撤廃を支持する候補者を応援するだけで絶大な効果が生まれる 例えば選挙でローラー作戦をするとしよう。家庭訪問ローラーならば5人一組で動くほうが話も聞いてくれやすくなる なぜなら数が多い方が心理的に説得力がますし、個人の資質や説得力に依存しない組織戦ができるようになるからだ さらに敵対陣営を支持する家に大人数で押し寄せることで、敵対陣営に圧力をかけて疲弊させ士気を下げる効力もある (敵対陣営サイドで訪問を受ける側は一人だけにストレスがかかるが、訪問をする側は5人でおこなうなら5分の1のストレスに分散・軽減できる) 一つのチームが選挙期間中に1000軒の訪問(不在の場合は手書きで訪問先の名前つきの挨拶状を書いてビラ入れ、通りで挨拶等)を担当するだけ票数には甚大な差が出る 勝利条件に2万票が追加で必要な選挙であっても、500人のボランティアがいれば10万軒の訪問が計算できる。さらに1000人のボランティアがいれば20万軒の訪問ができることになる 選挙ボランティアの提供は少数の労組や創価(生活保護利権を除けばコアな信者は100-200万人と推定)が政治力を発揮できてしまう公職選挙法のバグであり、 それに対抗する非正規、無職、偽装出向正社員(実質派遣)が利用しない手はない。公職選挙法の縛りでボランティアは金で集めることはできないため、 選挙は金ではなく選挙ボランティアの動員力によって左右される 選挙ボランティアを受け入れる側も具体的に何をするか等は公式サイトで広める責務があるが、政治家側はボランティアが入るなら何でもやるだろう 選挙期間を通じて人脈や団結が生まれ、選挙を重ねるごとに強くなるという相乗効果があり、選挙ボランティアは一人でも 大きなインパクトを与えうる。人脈の拡大によってベースが大きくなれば好き勝手にやっていた官僚や政治家も無視はできなくなる >>1 >>2 >>3 >>4 >>5 >>6 >>7 現状では安倍晋三と愉快なシロアリ儒教利権仲間たちに対する不満は国民の間で徐々に蓄積されていると見るべきだ 必要最低限以上の金を公共事業にばらまき低賃金雇用で従事する労働者に対する専門教育機会の予算を とらない利権体質、生活必需品に対する消費税率が異常に高く底辺国民を苦しめる反軽減税率の貧乏人軽視、年功を維持して骨抜きになった儒教同一賃金同一労働と身分差別制度の維持 経済の運営では金融緩和後の労働改革から逃げ続け、自己満足的な改革を立ち上げるが目に見える効果はない これはと決めた改革を長期間にわたり丁寧に説明して計画をする根気がなく、思いつきの言葉だけで実行が伴わない典型である飽きやすさは亡国的とさえ言える 安倍晋三の強みは柔軟性にあるのだが、権力維持に執着するあまり、強みは大幅に削がれ弱みに変わった面はある 現時点では政権の存在意義を見つけるほうが難しくなっている ただ改革が必要だと考える連中にも苦言はあってもいい、仮に安倍晋三が改革をなしている最中や後にも安倍晋三の支持を持続できるだけの力がない 安定した弱腰だった安倍晋三の教訓としては、改革者に対する個人的な支持者を増やすことが鍵だと言うことが明らかになったことだ 選挙時には公職選挙法の関係で資金よりはボランティアが大量に必要で利権団体・圧力団体の支持を受けられない政治家や党には全く足りていない その数は数十万人いれば今後の政局を左右できる強い力となるが、まだ成長中の政党や政治家であれば数百・数千人のボランティアが来るだけでもそれなりの支援となるため、相対的に強い圧力にはなる 連合にすり寄る議員は数が年々減少する連合の票が目当てではなく、選挙ボランティアの人員提供をかなり当てにしている。これは創価学会と公明党にも言える 選挙時のボランティア・サポーターで非正規側の不在が改革を阻んでいるのだから、解雇規制撤廃を目指して(国政・地方)選挙のボランティアとして参加するだけで政治家を心理的に束縛することはできる 網の目のように張り巡らされた儒教前例中庸体質を緩和し儒教国にありがちな没落を避けるための確固とした政治経済学の政策を持たない安倍晋三では改革は難しく 近い将来において改革者が現れないならば経済は破綻し混乱状態、内戦、クーデターの路線が現時点では濃厚だろう プログラミングやるにしても やっぱ英語が先なんじゃないの? 日本人の場合は。 そういえば、日本語で記述できるデータベースソフトがあったな タプルで形混在のList作って混乱する奴多数いそう Rubyは本当にクソだったな 簡単にライブラリ使って検索ソフト書いたら遅いのなんの… 後、人の書いたソースメンテなんて無理 Rubyな 結局PHPにも負けてるし 存在価値なし Rubyヲタを生成しただけのゲテモノ 扱い易そうだけど、AI以外にいまいち広がらないね 試作程度は今更ながらJ Sでいいかなとか思い始め >>1 >>2 >>3 >>4 >>5 >>6 >>7 世界の富の分配は自由競争で動いている以上は国際競争に勝ち抜くしか豊かさを守る方法はない より優秀な国家が繁栄するのは自然の理だ 日本に経済大国の位置が約束されてるわけでもないし、繁栄を維持するためには競争に負けないようスキルを磨くよう向上心がなければ 貧民だらけで政情不安でいつ侵略されるか知れない発展途上国になる道しかないと理解することだ ○○だから、俺・私は特権を持つべきだと言った時点で没落士族の末期状態だということに気づくことだ 若年者にも老害化したマインドの連中は多くいるし、高齢者にも余人で代えがたい有能はいる ミクロレベルでは人口自体が高齢化しており、若年者は減少しており若年者も中高年も言い訳をいっていないで自動化・デジタルの スキルを身につけないと会社もいずれは無能の負担に耐えきれず連鎖破綻し失業し詰むことになる 既に30代後半のおじんだけど(職業は経理関連)、 いつか基本情報技術者を受けようと考えていた Pythonで受験できるなら、来年春まで待った方がいいかも タッチタイピングもまともにできないこんな50歳じゃ 筋トレでもやるしかねえか python使えるから給料高いのではなく、給料が高い研究職やAIエンジニアがPythonを使っているだけ説 Pythonの生みの親・Guido van Rossum氏、Pythonの仕様策定から離れる python使ってるならプログラマじゃない確率高いしな コマンドベースの機械学習ツールを動かすシェルっぽいものとして使ってる人多い 人口知能の応用システムを速く構築できることに 価値があるのであって、AIシステムを組めることに あまり価値はねえわ。 何より、AIを使って流通や製造や金融分野などで 収益アップにつながるシステムを構築できることが 高額報酬につながる。 これはAIに限った話では ねえがな... tensorflowのI/F自体が何だかソフトウェアっぽくないというか妙に冗長さを感じるんだけど >>41 いやいやそこが本当に圧倒的に優れてる Fortran書きだけど、Ctypesからオブジェクトファイル引いてもいいし、Structureをサブクラス化するだけでFortranの構造体持ってこれる StructとMemoryviewでFortran形式の配列直読みできる 一番簡単なのはstdoutからsubprossesで拾うことで、これは何もソース弄らなくていい 組み込みじゃないけどNumPy実装用のNumPy.f2pyを使うのもよい それらは糊になる事に徹したバッファプロトコルのお陰、組み込み関数memoryviewで他言語の固有のメモリ配列が自由自在に扱える ライブラリが豊富だから強いは表面しか見ていない なぜライブラリが豊富なのか、それは言語設計が優れているから 全てがオブジェクトで特別なものがなく、組み込み機能と差別なく一切のインターフェイスが弄れるのが他言語使いに魅力的 1日で覚えられるシンプルさだからすぐラップしてPythonライブラリにできる numpyのライブラリのソース見たが、肝心な処理は全てがっつりとCで書かれていた。 Pythonに限らず、スクリプト系言語は型チェックがいい加減だから、ちゃんと動いて いるかどうか、神の味噌汁。 バッチ同様、処理中にCTRL-Cで終了するけど、RW モードで開いていたファイルがあると、運が悪と壊されるかもね。 Pythonから呼び出すライブラリの実装も理論も分からず、「動いた」って喜ぶレベルの人達にアンケートして意味があると思う方が間抜け、馬鹿らしい python用のライブラリ作って使えばある意味最強じゃね? HW制御用のスクリプトが最小のコストで作れる DriveMasterみたいなGUI作らなくて済む >>126 いやそこは大した問題ない ライブラリが強いことがライブラリを強くしてる面のが大きい この言語は、電子機器制御、企業の基幹系ホスト、オフコン、PC なんでも使えるのか? Pythonは括弧とか余計なpublicとか書かなくていいから、単純に楽 Javaみたいにプログラマーのオナニーのための様式美的価値観のようなものも無いし 必要だったらガッチリ型固定もできるし、メソッド名にpublicとか付ける規約にしとけばいいし 60歳のジジイなんだが、 Fortranでやってたこと、Delphiでやってたことは Pythonでも問題なくやれますの? >>136 Fortran書きだけどNumPyってライブラリがFortranエミュレータみたいなもん(というかパ) 同梱の関数はufuncと言ってFortran同様任意の配列の要素ごとにブロードキャスト pure elememtal function = @np.vectrize でユーザー定義もオッケー(見た目だけだが) where 〜 elsewhere 〜なども大体対応物がある しかし遅いので書けるならFortranで書くべき、f2pyってコマンドラインツールでFortranソースが一行でPythonモジュールになる シグネチャも付くのでPython側書いてても忘れない 超便利 CベースなのでNumPyの配列操作は限られてはいる Fortranのように任意の添字は付けられない、Python側からは常に0:n:1、あとローメジャーに見える なんでわざわざ両方使うのか、というとGnuPlotがうんこだからだな GnuPlot用にデータを揃えてダンプする、GnuPlotのコードを書くより、 サブルーチンはFortran、メインルーチンとプロットをPython w/ matplotlibで住み分けた方が覚えることも少ないし融通が効く pythonのコマンドライン電卓に使ってるけどわざわざインポートしないと関数使えないから不便なんだよね Python自体の性能はパール、ルビー、ジャバスクリプト、PHPと大差ない 10年くらい前からグーグルなどディープラーニングのソフト作ってるところが Python押し、対応したのが大きい。 >>144 それじゃ「プレステ自体の性能は64やセガサターンと大差ない。 スクウェアが乗り換えたのが大きい」で考察が止まってるレベルじゃね? なんでグーグルが他の言語じゃなくてPython押したのかを教えてよ。 なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。 Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 Pythonでは当初数値コンピューティング用に設計されたものではなかったが、リストの概念や関数型言語の基本機能を実装したこと、 Jim Fulton氏が多次元配列・行列ライブラリ「Matrix Object in Python」を開発したことで、早い段階で科学/エンジニアリングコミュニティに注目され 「Matrix-SIG」が設立、後の「NumPy」が紆余曲折を経て2005年にリリースされた。 また幾つかの科学計算用ライブラリをパッケージ化した「SciPy」が2001年にTravis Oliphant氏らによりリリースされた。 オープンソースプロジェクトは開発リソースが限られ、開発の中心メンバーが何らかの理由で参加しなくなった場合、 一気にそのプロジェクトが衰退する場合があるが、科学技術計算関係のパッケージについては民間企業が本格的にサポートとしており、オープンソースソフトウェアとして公開する体制が整っている。 民間企業の代表的なのが、Enthought社とContinuum Analytics社である。 Enthought社は科学技術計算用パッケージ群「Scipy Stack」を提供し、科学技術計算向けの「SciPy Conference」と呼ばれる会議の開催を支援している。 Continuum Analytics社はPythonディストリビューション「Anaconda」を提供し、データ分析向けの「Py Data」と呼ばれる会議の開催を支援している。 また、GoogleもPython作者のGuido van Rossum氏を2005年に雇用したり、「Google Summer of Code」というオープンソースの開発に資金を提供するプロジェクトを2005年に作成し、 機械学習ライブラリの「scikit-learn」や多変量回帰分析・時系列分析ライブラリ「statsmodels」がリリースされています。 https://qiita.com/yaju/items/5502115d7e3d06e6bbdd >>8 Anacondaインストールしたけど特に問題になってない >>101 >選挙ボランティアの提供は少数の労組や創価(生活保護利権を除けばコアな信者は100-200万人と推定)が政治力を発揮できてしまう公職選挙法のバグであり、 このリストには在日朝鮮人や在日韓国人も含めることができる。有権者が選挙ボランティアに参加しない以上は、外国人の手も借りたいという政治家はいくらでもいる 外国人の選挙活動参加は多大な問題を引き起こすため廃止すべきだが、意外に問題とする連中は少ない エクセルに標準搭載にならないかな。 会社のオフライン機には入れてるけど、環境構築難しすぎる。 明らかに強化学習でもないへっぽこロジックでAI名乗ってるサービスがボコボコあるからな 需要としてあったところで適当にコード書いただけのもん持って来られても担当者とか判断つかへんやろw それで金だけ吸い上げられて一過性の使いもんにならんシステムがなんの役に立ってんやと?w >>1 新しめの言語はどさくさに紛れて成果物無く荒稼ぎできたりしちゃうから好き。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
read.cgi ver 07.5.5 2024/06/08 Walang Kapalit ★ | Donguri System Team 5ちゃんねる