まずはPython言語とはどんな言語なのかいうことについて説明していきたいと思います。

プログラミング言語というものは数多く存在します。そんな中でPython言語には次の特徴があります。

・汎用のプログラミング言語である

ということです。多くのプログラミング言語は、大体決まっている領域、この分野に強い、という個性がありますが、Python言語は非常に多くの領域で使われるという特徴があります。一般に汎用のプログラミング言語というふうに認識されています。

もう一つの特徴は

・コードがシンプルで扱いやすく設計されている

コードとはプログラムのことだと認識して頂いて構いません。他の言語では難しくなってしまう処理をシンプルで扱いやすくすることができます。

更に、

・プログラムをで分かりやすく少ない行数で書ける

・初心者にも学びやすい

という特徴が挙げられます。

何かプログラミングを始めたいという方はPython言語を初めにに勉強すると非常に良いのではないかなと思います。

Python言語が使われる用途には、前述したように色々な目的が挙げられますが、主にPython言語が活躍している分野をご紹介いたします。

・人工知能、機械学習

Python言語の特徴として今現在、注目されている分野です。流行りの深層学習などでは、Python言語は非常によく活用されています。

・データ分析、統計処理

こちらの分野に非常に強いのも特徴です。

・処理の自動化

コンピューター上で行う様々な処理、事務処理・統計・会計などを自動化するのに非常に便利な言語として知られています。

・Webアプリケーションの作成

以上で挙げた例はあくまでも一部なのですが、他にも仮想通貨などでPython言語は活躍しています。実に多岐にわたって使われているものがこの言語なのです。

そんなPython言語には系統が二種類あります。

・2.x系統

・3.x系統

と呼ばれるものです。

実はこの両者には互換性がありません。特徴は以下のとおりです。

●2.x系統

・2010年にリリースされた2.7が最終バージョン

・2020年にサポート終了

●3.x系統

・メジャーなライブラリはほとんど対応

・継続的にバージョンアップされている

この講座では 3.7 を使用して学習を進めていきます。

ライブラリとは、言語のオプションです。Python言語のみではプログラムを書くのが大変なので、言語に機能を追加するためのものとなっています。

有名なものは以下のとおりです。

・NumPy

数値計算処理を行うライブラリ

・Matplotlab

NumPyをベースにしたグラフ描画のためのライブラリ

・SciPy

NumPyベースの科学技術計算を行うライブラリ

・Pandas

データ分析のためのライブラリ

・Scikit-learn

機械学習のためのライブラリ

・Tensorflow

深層学習などの人工知能のライブラリ

他にも細かいものも含めれば様々なライブラリが存在しますが、Python言語はこのようなライブラリを活用して、様々な分野で使えるようになっているのです。