==== Python言語とは ====

=== Pythonはインタプリタ ===

次の5行は、Pythonで書いたHello, World!です。

<code>
def main():
    print("Hello, World!")

if __name__ == "__main__":
    main()
</code>

Pythonがインストールされている環境で、これを hello.py という名前のテキストファイルに保存し、コンソールで、pythonを実行し、引数にそのファイル名を指定すると
<code>
$ python hello.py
Hello World!
</code>
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ります。これはPython言語のインタプリタ(処理系)です。

=== Python 3を使いましょう ===

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。