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python:introduction [2020/03/08 08:47] – created watalupython:introduction [2020/03/08 17:08] (現在) – [Python 3を使いましょう] watalu
行 3: 行 3:
 === Pythonはインタプリタ === === Pythonはインタプリタ ===
  
-次の5行は、Pythonで書いたHello World!です。+次の5行は、Pythonで書いたHello, World!です。
  
 <code> <code>
 def main(): def main():
-    print("Hello World!")+    print("Hello, World!")
  
 if __name__ == "__main__": if __name__ == "__main__":
行 18: 行 18:
 Hello World! Hello World!
 </code> </code>
-という実行結果を得る。+という実行結果を得ます。
  
-Python言語で書かれたプログラムの実行には必ず、pythonというコマンドを介する必要がある。これはPython言語のインタプリタ(処理系)である。+Python言語で書かれたプログラムの実行には必ず、pythonというコマンドを介する必要があります。これはPython言語のインタプリタ(処理系)です。
  
-=== Python本体とPythonライブラル ===+=== Python 3を使いましょう ===
  
-どんな言語も、言語の開発者が標準で提供する機能と、サードパーティが開発して提供する機能がある。+Python言語は大きく4世代に分類できます。 
 + 
 +  * バージョン0: 1991年に0.9.0が公開された 
 +  * バージョン1: 1994年にリリースされたバージョン 
 +  * バージョン2: 2000年にリリースされて以来、もっとも永く使われていたバージョン 
 +  * バージョン3: 2008年にリリースされ、2018年あたりからやっと標準となった印象があるバージョン 
 + 
 +バージョン2の開発中に様々な拡張が行われたようです。そして[[https://en.wikipedia.org/wiki/History_of_Python|History of PythonというWikipedia上の記事]]にもあるように、バージョン3の仕様は、バージョン2との後方互換性を捨てて定められました。[[https://docs.python.org/3/whatsnew/3.0.html|これだけの変更]]が行われたため、Python 2を使い続けた人が多かったのも頷けます。[[https://docs.python.org/3/howto/pyporting.html|Porting Python 2 Code to Python 3]]は、もはや移植に近い内容な気がします。 
 + 
 +そのため、Python言語は2種類ある、と言えます。 
 + 
 +バージョン2のために書かれた多くのライブラリやソースコードは、バージョン3では動きません。しかし、多くのユーザはバージョン2を使い続け、教科書や教育内容、また多くのモジュールやパッケージもバージョン2を支持し続けつつ、バージョン3の開発も進めてきました。開発リソースの分割が原因で、バージョン3への移行はかなり遅れたようにも思います。 
 + 
 +  * NumPyは[[https://numpy.org/devdocs/release/1.16.6-notes.html?highlight=release%20notes%20python|0.16]]までPython 2.7とPython 3をサポートしていましたが、[[https://numpy.org/devdocs/release/1.17.0-notes.html?highlight=release%20notes%20python|0.17.0]]からPython 3のみのサポートとなりました。これは[[https://numpy.org/neps/nep-0014-dropping-python2.7-proposal.html|2017年に決定された]]そうです。 
 +  * TensorFlowは2017年2月に公開されたバージョン1、2019年9月に公開されたバージョン2、いずれもPython 2をサポートしています。 
 +  * Scikit-learnは2019年3月まで開発が続いたバージョン0.20までPython 2.7と3.4をサポートしていましたが、2019年5月に公開されたバージョン0.21以降はPython 3.5以降のみをサポートしています。 
 +  * Anacondaは今でも、Python 2と3それぞれのディストリビューションを提供しています。 
 + 
 +データサイエンスや機械学習を目的にPythonを新たに学ぶ人は、2020年以降はPython 2を学ぶ必要はなく、Python 3を学ぶのが良さそうです。テキストもPython 3に対応したものだけを探して大丈夫です。手に取った本がどちらのバージョンに対応しているかは、Python 2と3とでprint文が異なるので、すぐにわかるはずです。 
 + 
 +<code> 
 +# Python 2のprint文 
 +print "Hello, World!" 
 +# Python 3のprint文 
 +print("Hello, World!") 
 +</code> 
 + 
 +そう、昔はprintは文で、関数ではなかったのです。 
 +=== Python本体と標準ライブラリとサードパーティライブラリ === 
 + 
 +どんな言語も、言語の開発者が標準で提供する機能と、サードパーティが開発して提供する機能があります。 
 +Pythonの場合は、次の三種類に分類されます。 
 + 
 +|提供方法|機能、モジュール、パッケージ| 
 +|Python本体に組み込んであるもの|言語の文法、組み込み関数、組み込み定数、組み込み型、組み込み例外| 
 +|Pythonと一緒にインストールされる標準ライブラリ|テキスト処理サービス、バイナリデータ処理、データ型、数値と数学モジュール、関数方プログラミング用モジュール、ファイルとディレクトリへのアクセス、データの永続化、データ圧縮とアーカイブ、ファイルフォーマット、暗号関連のサービス、汎用オペレーティングシステムサービス、並列実行、コンテキスト変数、ネットワーキングとプロセス間通信、インターネット上のデータの操作、構造化マークアップツール、インターネットプロトコルとサポート、マルチメディアサービス、国際化、プログラムのフレームワーク、Tkを用いたGUI、開発ツール、デバッグとプロファイル、ソフトウェアパッケージと配布、Pythonランタイムサービス、カスタムPythonインタプリタ、モジュールのインポート、Python言語サービス、各種サービス、MS Windows固有のサービス、Unix固有のサービス、取って代わられたモジュール群、ドキュメント化されていないモジュール| 
 +|ユーザが選んでインストールして使うもの|NumPy、pandas、SciPy、flask, Pillow, purest, requests, Beautiful Soup, Scraps, SymPy, scikit-learn、...| 
 + 
 +Python本体に組み込んである機能以外はすべて、import文を用いて実行時に読み込むことを指定して、利用します。 
 + 
 +=== Python本体の機能の例 === 
 + 
 + 
 +== 変数型 == 
 + 
 +真理値判定とブール演算 
 + 
 +<code> 
 +a, b = 1, 2 
 +a > 0  # 変数aの中身は正値か 
 +(a > 0) and (b > 0)  # 変数aおよびbの中身は共に正値か 
 +(a > 0) or (b > 0)  # 変数aおよびbの中身の少なくとも一方は正値か 
 +(a > 0) or not (b < 0)  # 変数aおよびbの中身の少なくとも一方は正値か 
 +</code> 
 + 
 +数値型 
 + 
 +<code> 
 +int a = 1 
 +float b = 2.0 
 +</code> 
 + 
 +シーケンス型 
 + 
 +<code> 
 +list([1, 2, 3])  # リスト 
 +list((1, 2, 3))  # リスト 
 +[1, 2, 3] 
 +tuple([1, 2, 3])  # タプル 
 +tuple((1, 2, 3))  # タプル 
 +(1, 2, 3) 
 +range(3)  # レンジ 
 +list(range(3))  # リスト 
 +tuple(range(3))  # タプル 
 +</code> 
 + 
 +テキストシーケンス型 
 + 
 +<code> 
 +str("abc") 
 +str('abc') 
 +"abc" 
 +'abc' 
 +</code> 
 + 
 +集合型 
 + 
 +<code> 
 +set 
 +frozenset 
 +</code> 
 + 
 +マッピング型 
 +<code> 
 +dict 
 +</code> 
 + 
 +== 配列 == 
 + 
 +Python本体は、１次元の配列しか持ちません。しかし、配列を要素にもつ配列も定義できるので、 
 + 
 +リスト、タプル、辞書の3種類の配列を持ちます。 
 +リストは更新可能な配列です。 
 +タプルは更新不可能な配列です。 
 +辞書はPerlの連想配列と似ていますが、数値と文字列を区別するキーを持ちます。 
 + 
 +== スライシング == 
 + 
 + 
 + 
 +== 条件分岐 == 
 + 
 +<code> 
 +if 条件: 
 +    実行文1 
 +</code> 
 + 
 +<code> 
 +if 条件1: 
 +    実行文1 
 +elif 条件2: 
 +    実行文2 
 +</code> 
 + 
 +<code> 
 +if 条件: 
 +    実行文1 
 +else: 
 +    実行文2 
 +</code> 
 + 
 +<code> 
 +if 条件1: 
 +    実行文1 
 +elif 条件2: 
 +    実行文2 
 +else: 
 +    実行文3 
 +</code> 
 + 
 +== ループ == 
 + 
 +<code> 
 +for 変数 in 範囲: 
 +    実行文1 
 +</code> 
 + 
 +<code> 
 +while 条件: 
 +    実行文1 
 +</code> 
 + 
 +抜けるのは break 
 + 
 +== 内包表記 == 
 + 
 +リスト、タプル、辞書などから、新しいリストや辞書を作る Python 独自の記法 
 + 
 +リストの内包表記 
 +<code> 
 +[式 for 変数 in イテレート可能なオブジェクト] 
 +</code> 
 +はif条件文も使える。 
 +<code> 
 +[式 for 変数 in イテレート可能なオブジェクト if 条件式] 
 +</code> 
 + 
 +ネストも可能。 
 +<code> 
 +[式 for 変数名1 in イテラブルオブジェクト1 
 +    for 変数名2 in イテラブルオブジェクト2 
 +        for 変数名3 in イテラブルオブジェクト3] 
 +</code> 
 + 
 +集合の内包表記 
 +<code> 
 +{値 for 変数 in イテレート可能なオブジェクト} 
 +</code> 
 +はif条件文は使えない。 
 + 
 + 
 +辞書の内包表記 
 +<code> 
 +{キー:値 for 変数 in イテレート可能なオブジェクト} 
 +</code> 
 +はif条件文は使えない。 
 + 
 +== zipとenumerate == 
 + 
 +zipは、２次元配列がないPythonならではの機能で、長さの同じイテラブルを組み合わせることができる。 
 + 
 +<code> 
 +keys = ['k1', 'k2', 'k3'] 
 +values = [1, 2, 3] 
 + 
 +{k: v for k, v in zip(keys, values)} 
 +</code> 
 + 
 +enumerateも同様。 
 + 
 +<code> 
 +l_str1 = ['a', 'b', 'c'] 
 +l_str2 = ['x', 'y', 'z'] 
 + 
 +l_zip = [(s1, s2) for s1, s2 in zip(l_str1, l_str2)] 
 +print(l_zip) 
 +# [('a', 'x'), ('b', 'y'), ('c', 'z')] 
 +source: list_comprehension.py 
 +l_zip = [] 
 +for s1, s2 in zip(l_str1, l_str2): 
 +    l_zip.append((s1, s2)) 
 + 
 +print(l_zip) 
 +# [('a', 'x'), ('b', 'y'), ('c', 'z')] 
 +source: list_comprehension.py 
 +enumerate()の例。 
 + 
 +l_enu = [(i, s) for i, s in enumerate(l_str1)] 
 +print(l_enu) 
 +# [(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c')] 
 +</code> 
 + 
 +== ジェネレータ式 == 
 + 
 + 
 +== ラムダ式 == 
 + 
 +=== 標準ライブラリの例 === 
 + 
 + 
 +=== サードパーティ提供のライブラリの例 === 
 + 
 +例えば、正弦関数のグラフを描くという目的の遂行には、以下の知識の活用が必要となります。 
 + 
 +  * 数値計算に関する機能を多く提供するNumPyを読み込んで、その中の数値の配列を定義するメソッドarange()と正弦関数のメソッドsin()を利用します。 
 +  * PythonとNumPyに対して各種グラフの描画機能を提供するグラフ描画ライブラリMatplotlibの中のpyplotモジュールを読み込んでメソッドplotを用います。 
 + 
 +これらの知識を活用すると、次の短いプログラムが書けます。 
 + 
 +<code> 
 +def main(): 
 +    import numpy as np  # NumPy を読み込む 
 +    import matplotlib.pyplot as plt  # Matplotlib を読み込む 
 + 
 +    x = np.arange(-10, 10, 0.1)  # x座標を-10 から 10 まで 0.1 きざみで取得 
 +    y = np.sin(x)  # 正弦関数の式を記述 
 + 
 +    plt.plot(x, y)  # x, y をプロット 
 +    plt.show()  # グラフを表示 
 + 
 +if __name__ == "__main__": 
 +    main() 
 +</code> 
 + 
 +このコードをファイルに保存して実行すると、次のグラフが画面に表示されます。 
 + 
 +{{ :python:screen_shot_2020-03-08_at_9.03.05.png |}} 
 + 
 +上のコードで読み込んだNumPyとMatplotlibは、とてもポピュラーなサードパーティライブラリです。Pythonでプログラムを書く際には、どんな機能がどのライブラリによって提供されているか、その利用のためには他にどのライブラリの機能を用いるか、の知識が欠かせません。でも慣れれば、ここまで整理しなくても自然に書けるので、煩雑に感じないでください。