[他分野エンジニア向け] Pythonとは

概要
特徴: インタプリタ言語
実行環境の種類

概要

Pythonとはプログラミング言語の一種です。
1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏が発表しました。
機械学習の分野で人気のある言語ですが、WebシステムやIoT (Internet of Things) システム等の様々なアプリケーション開発で使用されています。

特徴: インタプリタ言語

Pythonの特徴の1つとしてインタープリタ言語であることが挙げられます。
そもそもプログラミング言語とは下図のように、コンピュータ上で動作するソフトウェア (プログラムとも言う) を生成するための言語で、人間にとって読みやすい処理の記述から0と1でできたコード (機械語) を生成するための言語です。

プログラミング言語で書いた処理のことをソースコードと呼びますが、ソースコードから機械語を生成する方法には主に2種類あります。
1つはコンパイル方式と呼ばれるもので、ソースコードを一括変換で機械語にするというものです。
もう一つの方法はインタプリタ方式と呼ばれるもので、ソースコードを1つ1つ (1行や1部分ごと) 機械語に変換していく方法です。

Pythonはインタプリタ方式で機械語に変換されます。
データサイエンスにおけるインタプリタ方式の利点として、ソースコードを1部分ずつ実行できるため、データ分析の試行錯誤がしやすいという点が挙げられます。
例えば、ファイルを読み込む処理 → データの欠け (欠損値) を補間する処理 → グラフを描画する処理といった流れを全部作り込む前に1つ1つ試すことができます。

実行環境の種類

Pythonの実行環境は下図のように大きく分けてターミナル系とJupyter Notebook系の2種類があります。

ターミナル系
一般的なプログラミング言語の場合と同様に、何らかのテキストエディタでソースコードを書き、ソースコードをインタプリタに渡すことで実行します。

プログラムがある程度完成してから実行することになるため、アプリケーション開発に向いているという特徴があります。
また、テキストエディタ上で開発するため、後述のJupyter Notebookと比較して、ファイル同士の差分抽出や差分挿入が楽という特徴もあります。

ターミナルやコマンドプロンプト向けの実行環境をインストールする方法にはいくつか種類があり、代表的なものとして次の2つが挙げられます。
- Python.org で配布されているインストーラを使用する方法
  Python公式のインストール方法で、標準ライブラリのみがデフォルトでインストールされる
- Anacondaを使用する方法
  Pythonの標準ライブラリに加えて、数値計算やデータ分析で使用するライブラリを一括でインストール・管理できる
Jupyter Notebook系
Webブラウザ上で使用する環境で、Webページを作成するような感覚でソースコードを記述します。

Markdown形式のテキストボックスやPython実行用の特殊なテキストボックスをWebページ上に配置することで、1枚のWeb形式のレポートのような形でソースコードをまとめていきます。

ソースコードはPython実行用のテキストボックスごとに実行でき、実行結果はメモリ上に保持されるため、ソースコードを1部分ずつ実行することに向いています。
特に、別途解説する予定の探索的データ分析のような、試行錯誤が必要なプログラミングをするときに向いています。

Jupyter Notebook の実行方法は2種類あり、PC上にWebサーバアプリケーションを立ち上げて実行する方法とGoogle Drive上のファイルとして実行する方法があります。