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Pythonの将来性 現状から踏まえ検証してみる

Pythonとは?

ここ10年くらいで急速に日本でも広まったPythonですが、改めて、どういった言語なのか、おさらいしておきましょう。

Pythonは意外と歴史の長いプログラミング言語で、1991年に誕生しました。長らくマイナーなプログラミング言語でしたが、2000年以降に登場したPython2.0でガベージコレクションやリストが導入され、使いやすいプログラミング言語となったことで、一気に人気に火が付きました。

Python2.0の流れを組む、いわゆる2.x系は2010年に登場した2.7が最後のリリース(サポートは2020年1月1日まで)になっており、現在は2008年に登場したPython3.0流れを組む3.x系が中心となっています。

わざわざ、2.x系と3.x系という話をしたかというと、後方互換性がなく、ソースコードの記述方法すら違います。そのため、3.x系では2.x系用のライブラリが動かない、という問題もあります。

開発者側もこの問題のインパクトを意識しており、2.6と2.7には、2.xから3.xへの移植を助ける「2to3 ツール」と「lib2to3 モジュール」というのが含まれています。

もっとも、2015年リリースのFedora23や2016年リリースのUbuntu16.04、さらに2018年リリースのRed Hat Enterprise Linux 7.5(RHEL7.5)で、Python3.x系が標準装備になるなど、2019年現在、ほとんどの環境でPython3.x系対応が終わっているはずです。

ただし、独学で勉強しようと思っている方は要注意です。自分が購入しようとしている書籍や、閲覧しているインターネットサイトの情報が、Python2.x系なのかPython3.x系なのか確認しておかないと、「見本通り書いたのに、なぜか動かない」ということもありえます。

そんなPythonですが、日本では人工知能(AI)開発への関心の高まりに伴って、「人工知能開発向けのライブラリが多く使い勝手が良い」ということで有名かもしれません。ですが、そもそもPythonが人工知能開発にも使われるようになった理由は「開発の効率性が高い」というところにあります。

Pythonを利用すると開発の効率性が高まる理由は、“同じロジックであれば、誰が書いても同じようなソースコードになる”ことを目指して開発されたプログラミング言語だからです。ソースコードを書いた人とは異なる人が精査するのも楽ですし、あとから加筆修正するのも簡単です。開発効率だけでなく、保守の面からでも優れています。

実は、この考え方、他のプログラミング言語では聞かれない考え方です。逆に、Perlには「やり方はいろいろある (There’s More Than One Way To Do It; TMTOWTDI)」というモットーがあります。Pythonと比較されることが多いRubyにも「多様性は善 (Diversity is Good)」というスローガンが掲げられています。

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