いくつかのタスクを可能にするために、コンピューターは私たちを理解する必要があります。 または少なくとも、私たちが彼らに何をする必要があるかを理解するために。 プログラミング言語が登場するときがあります。
人間は場所ごとに異なる言語を持っており、コンピューターはタスクごとに異なる言語を持っています。
この場合、Pythonについて説明します。 1991年にGuidoVanRossumという開発者によって作成されました。
初めてプログラミングする場合は、Pythonが最適です。 始めると、Pythonは使いやすく、習得が容易で、多くのアプリケーションがあり、オープンソースであることがわかります。
複数のプログラミングパラダイムとオブジェクト指向関数型プログラミングがあります。
Pythonは、コードの可読性に重点を置いた、インタープリター型の動的プログラミング言語として説明されています。 JavaやC ++よりもコーディングの手順が少なくて済みます。
それを知って、Pythonを学ぶ7つの理由がここにあります。
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Pythonを学ぶ理由
データサイエンスと機械学習
データはこの主題のベースであり、どの分野になりたいかは関係ありません。データはそこにあります。 Pythonは、データサイエンスと機械学習で一般的に使用されているプログラミング言語の1つです。 機械学習が成長していることを考えると、試してみる必要があります。
主なアプリケーションなど。
機械学習、データ分析、データ視覚化を含むデータサイエンス、Web開発、スクリプトはPythonの3つの主要なアプリケーションです。 それだけでは不十分な場合、アプリケーションは、ゲーム、フレームワーク、Webアプリケーション、言語開発、プロトタイピング、グラフィックデザインアプリケーションなどのソフトウェア開発会社で多様化しています。
広範なライブラリとフレームワーク。
Pythonは、文字列操作、インターネット、Webサービスツール、オペレーティングシステムインターフェイス、プロトコルなどの領域を含むライブラリを提供します。 Python Package Indexには、使用する85,000を超えるモジュールとスクリプトが含まれています。
オープンソース。
20年以上の間、Pythonはクロスプラットフォームでオープンソースです。 Linux、Windows、MacOSでコーディングできます。
他のプログラミング言語で動作できます。
Cプログラミング言語で動作するCPython、Javaと統合されたJython for Python、IronPythonは.NETおよびC＃との互換性、PyObjcはObjectiveCツールキットで記述されたPython、RubyPythonはRubyと組み合わせたバージョンです。
生産性の向上。
Pythonを使用すると、少ないコードでより多くの関数を作成できます。たとえば、基本的なゲームを2日で作成できます。
広範なサポートライブラリとクリーンなオブジェクト指向設計により、プログラマーの生産性が2〜10向上します。
その強力なプロセス統合機能、単体テストフレームワーク、および強化された制御機能は、アプリケーションの速度向上に貢献します。
仕事とキャリア。
プログラマーとしてのあなたのキャリアは、Pythonとともに毎日成長することができます。
まず、Pythonが主要なプログラミング言語になりつつあるため、Pythonを使用することを知っておくと便利です。
第二に、データサイエンス、機械学習、およびWeb開発を扱う開発者は、最も高い報酬の1つです。
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