Pythonとは？ わかりやすく解説

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python

別表記：パイソン

「python」の意味・「python」とは

「python」は、一般的に二つの意味を持つ言葉である。一つ目は、大型のヘビであるニシキヘビの一種を指す。二つ目は、より広く知られている意味で、高水準の汎用プログラミング言語の一つを指す。このプログラミング言語は、そのコードの読みやすさと、様々なプラットフォームでの実行可能性から、多くの開発者に支持されている。

「python」の発音・読み方

「python」の発音は、IPA表記では/ˈpaɪθɑːn/となる。これをカタカナに直すと「パイソン」となる。日本人が発音する際には、「パイソン」または「パイソーン」となる。

「python」の定義を英語で解説

「Python」は、"A high-level general-purpose programming language that emphasizes code readability and allows programmers to express concepts in fewer lines of code than might be possible in languages such as C++ or Java."と定義される。これは、「コードの読みやすさを重視し、C++やJavaなどの言語よりも少ない行数で概念を表現できる高水準汎用プログラミング言語」という意味である。

「python」の類語

プログラミング言語としての「python」の類語としては、「Java」、「C++」、「Ruby」などがある。これらは全て、高水準のプログラミング言語であり、それぞれが特有の特性と用途を持つ。

「python」に関連する用語・表現

「python」に関連する用語としては、「Django」、「Flask」、「NumPy」などがある。これらは全て、Pythonのライブラリやフレームワークであり、Pythonを用いた開発を更に効率的にする。

「python」の例文

1. "Python is a popular language for web development."（Pythonはウェブ開発における人気のある言語である。）
2. "I'm learning Python to improve my data analysis skills."（私はデータ分析のスキルを向上させるためにPythonを学んでいる。）
3. "Python is known for its simplicity and readability."（Pythonはそのシンプルさと読みやすさで知られている。）
4. "The Python programming language is named after the comedy troupe Monty Python."（Pythonプログラミング言語は、コメディグループのモンティ・パイソンから名付けられた。）
5. "Python is a versatile language that can be used for a variety of tasks."（Pythonは様々なタスクに使用できる汎用性の高い言語である。）
6. "Python is often used in scientific computing, data mining, and machine learning."（Pythonは科学計算、データマイニング、機械学習によく使用される。）
7. "Python has a large standard library that supports many common programming tasks."（Pythonは多くの一般的なプログラミングタスクをサポートする大規模な標準ライブラリを持っている。）
8. "Python is an interpreted language, which can save programmers time during program development."（Pythonはインタープリタ型の言語であり、プログラム開発中にプログラマーの時間を節約できる。）
9. "Python supports multiple programming paradigms, including procedural, object-oriented, and functional programming."（Pythonは、手続き型、オブジェクト指向、関数型プログラミングを含む複数のプログラミングパラダイムをサポートしている。）
10. "Python's design philosophy emphasizes code readability and simplicity."（Pythonの設計哲学は、コードの読みやすさとシンプルさを重視している。）
（2023年9月14日更新）

Python

別表記：パイソン

「Python」とは・「Python」の意味

「Python」とは、スマホアプリの制作や人工知能の開発などの用途で使用される、無料でダウンロードが可能なプログラミング言語である。

Pythonは、オランダ人のGuido van Rossum（グイド・ヴァンロッサム）によって1994年に開発された。「Python」という名前の由来は、グイド・ヴァンロッサムが好きだったイギリスのBBCが制作したコメディ番組「Monty Python's Flying Circus」だとされている。コードの記述がシンプルであり、ライブラリも豊富に用意されていることや、組み込み開発や機械学習などの開発も可能なことから、多くの分野で使用されているプログラミング言語である。

（1）Pythonは、オブジェクト指向のデータ構造になっているプログラミング言語である。（ただし、オブジェクト指向言語の中にも手続き型言語の特徴が内在しているため、厳密な区別は困難である。）オブジェクト指向言語は、コードをオブジェクト（もの）という部品として扱うため、再利用性や保守性が高いという特徴がある。そのため、メンテナンスの手間が比較的かからず、カスタマイズも容易で、複数の開発者による大規模なシステム開発に向いているなどのメリットがある。その反面、コードが複雑になる傾向にあり、全体の構造を理解することが難しくなることがデメリットである。

（2）Pythonは、インタプリタ言語である。インタプリタ言語は、1行ずつコードを機械語に翻訳する（コンパイルする）言語である。1行ずつ処理が可能なため、プログラムをすぐに実行できてエラーの検出がしやすいという特徴をもっている。その分、ソースコードをまとめて機械語に翻訳するコンパイラ言語と比較すると、実行速度が遅くなる傾向にある。

（3）Pythonは、コードの記述を簡潔にできるように開発された言語であるため、ソースコードが読みやすく、初心者でも分かりやすい言語設計になっている。それには、組み込み関数の名称が、英語と意味と関連させて付けられていることが理由として挙げられる。例えば、「set()」は集合を表現した型、「max()」は最大値を取得する、「ascii()」はASCIIコードで表現される文字列を返す、「hash()」はハッシュ値を取得する、「open()」はファイルを開く、「print()」は文字列や数値を出力するなど、英語から関連して関数の動作を想起できるため、学習難易度が低いと言われている。この特徴を有しているために、ソースコードの記述は非常にシンプルになる。例えば、「Hello World」を表示するプログラムをC言語と比較すると次のようになる。

＜C言語＞
#include

int main(void)
{
printf("Hello World￥n");

return 0;
}

＜Python＞
print("Hello World")

このように、Pythonは開発に必要な関数の定義が用意されており、コードの記述がシンプルになるため、人間にも読みやすい言語設計になっている。

（4）Pythonには標準ライブラリが豊富に用意されており、拡張性が高い。そのため、効率的に開発を行うことができるというメリットがある。よく使われるライブラリとしては、「math（数学的な処理を行うための関数を備えたライブラリで、複雑な計算をするときに有効なライブラリ）」、「random（ランダムな数値＝乱数を生成するためのライブラリ）」、「Pillow（画像の読み込みや拡大などの処理をするためのライブラリ）」、「pandas（データをグラフ化したり統計量を表示したりするのに使われるデータ解析用のライブラリ）」、「os（ディレクトリの作成やファイルの操作などのOSに依存している処理を行うためのライブラリ）」、「pip（パッケージのインストールやアップデートなどが簡単にできるようになる、パッケージを管理・操作するためのライブラリ）」「sklearn（教師あり学習や教師なし学習、モデルの評価などの機械学習のアルゴリズムを実装している、機械学習の開発には必要不可欠なライブラリ）」、「NumPy（複雑な計算処理や多次元配列の計算ができるなど、計算を効率的に行うことが可能でPythonの処理速度も向上する、科学技術の計算で使われるライブラリ）」などが挙げられる。特に、機械学習に関するライブラリが充実しており、AIの開発の分野での活躍が期待されるプログラミング言語である。

「Python」の読み方

「Python」は「パイソン」と読む。

「Python」の熟語・言い回し

「Python」は英語の固有名詞であるため、「Python」という言葉を使った熟語や言い回しは存在しない。しかし、インターネット上では「Python資格」、「Python用語」といった言葉を使用している場面が見られるため、それぞれの解釈を解説していく。

Python資格とは


Pythonのスキルを証明するための資格のこと指す表現である。Pythonの資格には、「一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会」が主催の「Python3 エンジニア認定基礎試験」、「Python3 エンジニア認定実践試験」、「Python3 エンジニア認定データ分析試験」がある。出題範囲や参考教材、合格正答率なども公表されているため、受験対策がしやすい資格となっている。その他にも、海外の団体が運営しているPythonの資格試験もあるが、試験内容は全て英語で出題されるため、プログラミングのスキル以上に英語のスキルが必要になることには注意が必要である。

Python言語とは


Pythonは、WEBアプリケーションの開発、人工知能（AI）の開発、ビッグデータの分析、組み込みアプリケーションの開発などを目的として使用されるプログラミング言語である。Python自体がプログラミング言語であり、「Python言語」という表現は「プログラミング言語言語」のような二重表現になってしまうため誤用であると考えられる。

Python用語とは


「Python用語」という表現はPythonで用いられる特有の用語を表現した言葉と考えられるが、一般的に使われる表現ではない。なぜなら、Pythonで用いられる用語は、あくまでもプログラミング言語の用語として一般的に使用されているからである。ただし、コードで考えると話は別である。コードは各言語によって異なっており、PythonにもPython独自の構文の書き方や関数の使い方が存在するからである。ただし、このことは他のプログラミング言語にも共通していることであり、このことを理由に「C言語用語」、「JavaScript用語」、「Ruby用語」などという表現で区別するものではない。

なお、Pythonを学習する上で欠かせないプログラミング用語を例に挙げると、以下のようなものが挙げられる。

「変数（へんすう）…データ（文字列や数値）を格納しておくことができる、固有の名前を付けた領域のこと

「クラス」…オブジェクト指向プログラミングで使用される、Integer、String、Arrayなどのオブジェクトが属している種類のこと

「メソッド」…オブジェクト指向プログラミングで使用される、クラスに定義されている処理のまとまりを部品化して名前を付けたもの

「関数（かんすう）」…任意の値を与えることで、決められた処理をする命令のこと

「引数（ひきすう）」…関数やメソッドに与える値のこと

「戻り値（もどりち）」…引数が関数やメソッドの処理を経て返ってきた値のこと

「フレームワーク」…WEBアプリケーションやシステムを開発するために必要な基本的な機能のまとまり

「ライブラリ」…インターネット経由で誰でも使用できるように、汎用性の高いプログラムをまとめたもの

「モジュール」…メソッドを共同利用するための部品のこと

「データベース」…コンピュータにデータを保存しておいたり、保存しておいたデータを取り出したりするための仕組み

「SQL (エスキューエル：Structured Query Language）」…データベースにアクセスするために必要な言語

これらの用語は、Pythonをはじめとしたオブジェクト指向言語に使用される用語であるため、Pythonを学習する上で理解しておくべき用語（Python用語）として紹介されることがある。
（2022年11月9日更新）

デジタル大辞泉
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デジタル大辞泉デジタル大辞泉

パイソン【python】

読み方：ぱいそん

１ ニシキヘビの別名。

２ （Python）インタープリター型のスクリプト言語の一。テキスト処理やCGIの記述などに向く。


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Python

読み方：パイソン

Python Software Foundationの下で開発されているオブジェクト指向スクリプト言語。独自のオープンソースライセンス「Pythonライセンス」によって配布される。
Webアプリケーションで多く利用されているPHPのような特定の用途に向けたものではなく、汎用性が高い。C/C++によって書かれたライブラリによって機能を拡張することができる。GTK＋をPythonで使えるようにするモジュール「PyGtk」を使ってGUIアプリケーションを開発したり、Apacheのモジュール「mod_python」を使ってWebアプリケーションを開発したりと、さまざまな用途に利用される。CMSであるZopeもPythonによって書かれている。
関連見出し
Apache
Zope
GTK＋
関連URL
Python Programming Language（http://www.python.org/）
Python Software Foundation（http://www.python.org/psf/）

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Python

読み方：ぱいそん

Pythonとは、グイド・ヴァンロッサムによって開発されたオープンソースのプログラミング言語の名称である。Pythonは、今日において世界で最も普及した言語の一つであり、ファイルサイズが小さいこと、文法が平易で習得が容易なことなどが特徴となっている。また、Pythonのインタプリタには、Stackless Python、Jython、IronPythonなど様々なものがあり、これらと区別して、オリジナルのC言語で実装されたPythonは特に「CPython」と呼ばれる。

参照リンク
python.org - 公式サイト
プログラミングのほかの用語一覧
スクリプト言語：  Open Ajax  PHP  Perl  Python  Ruby  Ruby on Rails  シェル
>>スクリプト言語カテゴリの他の用語

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Python

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/04/25 02:13 UTC 版)

この項目では、プログラミング言語について説明しています。その他の用法については「パイソン (曖昧さ回避)」をご覧ください。
Python
Pythonのロゴ
パラダイム 関数型プログラミング、オブジェクト指向プログラミング、dynamic programming、命令型プログラミング、マルチパラダイムプログラミング 
登場時期 1991年 (1991)
開発者 Pythonソフトウェア財団、グイド・ヴァンロッサム 
最新リリース 3.13.3 - 2025年4月8日 (17日前) (2025-04-08)[1] [±]
型付け 強い型付け 動的型付け
主な処理系 CPython, PyPy, IronPython, Jython
方言 Cython, RPython, Stackless Python
影響を受けた言語 ALGOL 68、ABC、Modula-3、C言語、C++、Perl、Java、LISP、Haskell、APL、CLU、Dylan、Icon、Standard ML 
影響を与えた言語 Boo
Cobra
D
F#
Falcon
Go
Groovy
JavaScript[2]
Ruby[3]
Perl
Scala
Swift
プラットフォーム クロスプラットフォーム 
ライセンス Python Software Foundation License 
ウェブサイト www.python.org
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Python（パイソン）はインタープリタ型の高水準汎用プログラミング言語である。

概要

Pythonは1991年にグイド・ヴァン・ロッサムにより開発されたプログラミング言語である。

最初にリリースされたPythonの設計哲学は、ホワイトスペース（オフサイドルール）の顕著な使用によってコードの可読性を重視している。その言語構成とオブジェクト指向のアプローチは、プログラマが小規模なプロジェクトから大規模なプロジェクトまで、明確で論理的なコードを書くのを支援することを目的としている。

Pythonは動的に型付けされていて、ガベージコレクションされている。構造化（特に手続き型）、オブジェクト指向、関数型プログラミングを含む複数のプログラミングパラダイムをサポートしている。Pythonは、その包括的な標準ライブラリのため、しばしば「バッテリーを含む」言語と表現されている[† 1]。

Pythonのインタプリタは多くのOSに対応している。プログラマーのグローバルコミュニティは、自由かつオープンソース [† 2] のリファレンス実装であるCPythonを開発および保守している 。非営利団体であるPythonソフトウェア財団は、PythonとCPythonの開発のためのリソースを管理・指導している。

特徴

Pythonはインタプリタ上で実行することを前提に設計している。以下の特徴をもっている:

言語

Pythonには、読みやすく、それでいて効率もよいコードをなるべく簡単に書けるようにするという思想が浸透しており、Pythonコミュニティでも単純で簡潔なコードをよしとする傾向が強い[† 3]。

設計思想

Pythonの本体は、ユーザがいつも必要とする最小限の機能のみを提供する。基本機能以外の専門機能や拡張プログラムはインターネット上にライブラリとして提供されており、別途ダウンロードして保存し、必要なツールはこのツールキットからその都度呼び出して使用する[† 4]。

Pythonでは「あることをなすのに唯一の良いやり方があるはず」という哲学がある[† 3]（参考: Perl「やり方は一つじゃない」[4]）。

Pythonではプログラムの文書化（ソフトウェアドキュメンテーション）が重視されており、言語の基本機能の一部となっている。

PythonのドキュメントはPEP（Python Enhancement Proposal）と呼ばれる[5]。

構文

インデントが意味を持つ「オフサイドルール」が特徴的である。

以下に、階乗（関数名: factorial）を題材にC言語と比較した例を示す。

Pythonのコード: 

def factorial(x):
    if x == 0:
        return 1
    else:
        return x * factorial(x - 1)

わかりやすく整形されたC言語のコード: 

int factorial(int x) {
    if (x == 0) {
        return 1;
    } else {
        return x * factorial(x - 1);
    }
}

この例では、Pythonと整形されたC言語とでは、プログラムコードの間に違いがほとんど見られない。しかし、C言語のインデントは構文規則上のルールではなく、単なる読みやすさを向上させるコーディングスタイルでしかない。そのためC言語では全く同じプログラムを以下のように書くこともできる。

わかりにくいC: 

int factorial(int x) {
 if(x == 0) {return 1;} else
 {return x * factorial(x - 1); } }

Pythonではインデントは構文規則として決められているため、こうした書き方は不可能である。Pythonではこのように強制することによって、ソースコードのスタイルがその書き手にかかわらずほぼ統一したものになり、その結果読みやすくなるという考え方が取り入れられている。これについては賛否両論があり、批判的立場の人々からは、これはプログラマがスタイルを選ぶ自由を制限するものだ、という意見も出されている。

インデントによる整形は、単に「見かけ」だけではなく品質そのものにも関係する[6]。例として次のコードを示す。

間違えたC: 

if (x > 10)
    x = 10;
    y = 0;

このコードはC言語の構文規則上は問題無いが、インデントによる見かけのifの範囲と、言語仕様によるifの実際の範囲とが異なっているため、プログラマの意図が曖昧になる（前者は"y = 0;"がif文に包含され、後者は"{}"がないため"y = 0;"がif文に包含されない）。この曖昧さは、検知しにくいバグを生む原因になる。例としてはApple goto failが挙げられる。

ソースコードを読む際、多くの人はインデントのような空白を元に整列されたコードを読み、コンパイラのように構文解析しながらソースを読むものではない。その結果、一見しただけでは原因を見つけられないバグを作成する危険がある。

Pythonではインデントをルールとすることにより、人間が目視するソースコードの理解とコンパイラの構文解析の間の差を少なくすることで、より正確に意図した通りにコーディングすることができると主張されている[6]。

型システム

Pythonは動的型付けシステムをもつ。同時に任意の型ヒントを持っており外部ツールによる静的型チェックを可能にしている。

値自身が型を持っており、変数はすべて値への参照である。

基本的なデータ型として、論理型・整数型・浮動小数点数型・複素数型・文字列型・バイト列型・関数型がある。整数型は（メモリの許す限り）無制限の桁数で整数計算が可能である。浮動小数点数型を整数型にキャストすると、小数点以下が切り捨てられる。

組み込みのコンテナ型として、リスト型、タプル型、辞書型、集合型がある。リスト型および辞書型はミュータブル、タプル型はイミュータブルである。集合型には変更可能なものと変更不能なものの2種類がある。タプル型とリスト型は、多くのプログラミング言語では配列と呼ばれるものに類似している。しかし、Pythonではタプル型は辞書のキーとして使うことができるが、リスト型は内容が変わるため辞書のキーとして使うことはできないという理由から、これら2つの型を区別している。

多くのオブジェクト指向プログラミング言語と同様、Pythonではユーザが新しく自分の型を定義することも可能である。この場合、組み込み型を含む既存の型を継承して新たな型（クラス）を定義する事も、ゼロから全く新しい型を作り出す事も出来る。

Pythonは基本的にメソッドや関数の引数に型を指定する必要がない。そのため、ダック・タイピングという、内部で必要とする演算子やメソッドに対応していれば、関数やオブジェクトの設計時点で意図していなかったオブジェクトを引き渡すことも可能である。

型ヒント

Pythonは型ヒントの構文を用意している[7]。これはプログラマ向けの注釈および外部ツールによる静的型チェックに用いられる。

例として、文字列型の値を受け取って文字列型の値を返す関数は次のようにアノテーションできる。

def greeting(name: str) -> str:
    return f"Hello {name}"

メモリ管理

Pythonはガベージコレクションを内蔵しており、参照されなくなったオブジェクトは自動的にメモリから破棄される。CPythonでは、ガベージコレクションの方式として参照カウント方式とマーク・アンド・スイープ方式を併用している。マーク・アンド・スイープ方式のみに頼っている言語では、オブジェクトがいつ回収されるか保証されないので、ファイルのクローズなどをデストラクタに任せることができない。CPythonは参照カウント方式を併用することで、循環参照が発生しない限り、オブジェクトはスコープアウトした時点で必ずデストラクトされることを保証している。なおJythonおよびIronPythonではマーク・アンド・スイープ方式を採用しているため、スコープアウトした時点で必ずデストラクトされることが前提のコードだとJythonやIronPythonでは正しく動かない。

イテレータ

イテレータを実装するためのジェネレータが言語仕様に組み込まれており、Pythonでは多くの場面でイテレータを使うように設計されている。イテレータの使用はPython全体に普及していて、プログラミングスタイルの統一性をもたらしている。

オブジェクト指向プログラミング

Pythonでは扱えるデータの全てがオブジェクトである。単純な数値といった基本的なデータ型をはじめ、組み込みのコンテナ型、組み込み関数など、これらは全て統一的な継承関係をもつオブジェクトであり「型」をもっている。これらの組み込み型とユーザ定義型は区別されず、組み込み型を継承したクラスを定義できる。上の「データ型」の項で述べたように Pythonは静的な型チェックを持たないため、Javaのようなインターフェイスという言語上の仕組みは必要とされない。

クラスの継承 (inheritance) メカニズムでは、複数の基底クラスを持つことができ（多重継承）、導出されたクラスでは基底クラスの任意のメソッドをオーバライド（override; 上書き）することが可能である。

また、オブジェクトには任意のデータを入れることができる。これらのメソッドやデータは、基本的に、すべてpublicであり、virtual（仮想）である。ただし、先頭にアンダースコアをもつメンバをprivateとすることができる。これは単なるマナーであるが、アンダースコアを2つもつ場合は、クラスの外部からメンバの名前を隠された状態（mangle; 難号化）とすることでカプセル化を実現できる。また、利用者定義演算子が機能として用意されておりほとんどの組み込み演算子（算術演算子（arithmetic operator）や添字表記）はクラスインスタンスで使うために再定義することが可能となっている。

標準ライブラリ

Pythonには「電池付属 ("Battery Included")」という思想があり、プログラマがすぐに使えるようなライブラリや統合環境をあらかじめディストリビューションに含めるようにしている。このため標準ライブラリは非常に充実している。

サードパーティによるライブラリも豊富に存在する（参考: Python#エコシステム）。

組み込み型

Pythonは様々な組み込み型（built-in types）をサポートする。

Mapping型

Mapping型はハッシュ可能な値を任意のオブジェクトへ対応付ける型である[8]。対応する具象クラスは dict である。抽象基底クラスに collections.abc.Mapping があり、抽象メソッドとして __getitem__, __iter__, __len__ が定義されている。__getitem__ をもったcollectionとも言える。

多言語の扱い

最初のPythonでは1バイト単位での文字列型のみ扱い、ひらがな・(全角) カタカナおよび漢字のようなマルチバイト文字はサポートしていなかったが、その後のPython 2.0からはUnicode文字型が新たに導入された[† 5]。

Python 3.0では、Python 2.xにおける文字列型がバイト列型に、またUnicode文字列型が文字列型に変更された。これにより、文字列をPython 3.0で扱う際には後述の変換処理を必ず行う必要がある。ファイル入出力などでエンコードを明示しなければ、標準エンコードを用いて暗黙に行われる場合も多い。これにより多言語の扱いを一貫したものにしている。

Pythonでは文字のエンコードとUnicodeの内部表現を明確に区別している。Unicode文字はメモリ中に保持される抽象的なオブジェクトであり、画面表示やファイルへの入出力の際には変換ルーチン（コーデック）を介して特定のエンコーディングのバイト列表現との間で相互に変換する。また、ソースコード中の文字コードを認識する機能があり、これによって異なる文字コードで書かれたプログラムの動きが異なるリスクを解消している。

Pythonでは変換ルーチンをモジュールとして追加することで、さまざまなエンコーディングに対応できるようになっている。日本語の文字コード (EUC-JP, Shift_JIS, MS932, ISO-2022-JP) に対応したコーデックも作成されている。Python 2.4からは、日中韓国語用のコーデックが標準でディストリビューションに含まれるようになったため[† 6]、現在では日本語の処理に関する問題はほとんどなくなった。ただしGUIライブラリであるTkinterや統合開発環境のIDLEは、プラットフォームにもよるが、まだきちんと日本語に対応していないものもある。

ソースコードの文字コードには、ASCIIと互換性があり、Pythonが対応しているものを使用する。ソースコードのデフォルトエンコーディングは、Python 3.xではUTF-8[† 7]（ソースコード以外のPython 3のデフォルトエンコーディングは複雑になっている[† 8][† 9]）、Python 2.xではASCIIであるが、デフォルトエンコーディング以外の文字コードを使う場合は、ソースファイルの1行目か2行目に一定の書式でコメントとして記述することになっており[† 10]、しばしば以下のようにEmacsやVimなどのテキストエディタにも認識可能な書式で記述される（次の例は Emacs が認識できる書式）。 

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
s = '日本語の文字列'

実行環境

Pythonはインタプリタ型言語であり（ほとんどの場合）プログラムの実行に際して実行環境（ランタイム）を必要とする。以下はランタイム（実装）およびそれらが実装されているプラットフォームの一覧である。

動作環境

Pythonの最初のバージョンはAmoeba上で開発された。のちに多くの計算機環境上で動作するようになった。

ランタイム・コンパイラ

Pythonには複数の実装（ランタイム又はコンパイラ）が存在する。

  • CPython - 作者によってC言語で書かれたバージョン。通常「Python」といえばこのCPythonを指す。
  • Stackless Python - Cスタックを使わずに独自のスタック（Pythonスタック）で実装したもの。
  • Unladen Swallow - GoogleのチームによるPythonの実装。
  • Jython - Java仮想マシン上に移植したもの。PythonからJavaのライブラリを使うことができる。
  • IronPython - .NET Framework/Monoで動作するPython。C#で実装されている。.NET Frameworkのライブラリを使うことができる。動的言語ランタイム上に構築されているため、既存の.NETアプリケーションへマクロ言語として搭載することも可能となっている。
  • PyPy - Python（RPython）によるPythonの実装。
  • Psyco - CPython向けのJITコンパイラ
  • Cython - PythonをC言語化へトランスコードするソフトウェア。静的型付けが可能で速度の向上をはかれる。
  • PyMite - 組み込み向けの実装、AVRなどに対応。
  • tinypy - 同じく組み込み向けの実装。ソースコードが 64 kB未満と非常に軽量なことが謳われている。
  • MicroPython - 組み込み向けの実装。256 kB以上のフラッシュを推奨。
  • Pyodide - WebAssembly向けの実装[※ 1]。
  • IPython - 対話計算に向けたPythonへのシェル
  • Codon - Python言語ソースから機械語へのコンパイラ処理系[9][10][11]。
  • PyOMP - PythonをOpenMPで並列化するシステム[12][13]。

エコシステム

Pythonはパッケージ管理ソフト・ライブラリ・レポジトリなどからなるエコシステムを形成している。

パッケージ管理

ビルドシステム/wheel/インストーラ

Pythonのパッケージ管理はpip・pipenv・poetry・rye・uv・EasyInstallなどのパッケージ管理システムによっておこなわれる。バイナリパッケージのフォーマットにはwheelがあり、これをインタフェースとしてビルドシステムとパッケージ管理システムの分離が可能になっている[† 11]。

Python Package Index (PyPI) と呼ぶ公式のパッケージリポジトリが存在する。

パッケージ管理および実行環境管理を含めた統合開発環境としてはAnaconda (Pythonディストリビューション)が存在する。

ライブラリ

Pythonは多様なコミュニティライブラリによって支えられている。

利用

→「Pythonを使っている製品あるいはソフトウェアの一覧」も参照

Pythonは全世界で使われているが、欧米の企業でもよく使われている。大企業ではマイクロソフトやAppleなどのパッケージソフトウェア企業をはじめ、Google, Yahoo!, YouTube などの企業も利用している[† 12]。また携帯電話メーカーのノキアでは、S60シリーズでPythonアプリケーションが動く[14]。研究機関では、NASA[† 12]や日本の高エネルギー加速器研究機構[15]でPythonが使われている。

適応範囲はデータサイエンス、Webプログラミング、GUIベースのアプリケーション、CAD、3Dモデリング、数式処理など幅広い分野に及ぶ。

日本における人気も高く、2023年のアンケート調査『学んでみたいプログラミング言語ランキング』ではPythonが第1位に選ばれている（第2位はJavaScript、第3位C言語）[16]。これは人工知能やデータ分析への関心の高まりや、文法の平易さから初心者にも学びやすい点が支持された結果と分析されている。

データサイエンスおよび数値計算用途

NumPy, SciPyなどの高速な数値計算ライブラリの存在により、データサイエンスや科学技術コンピューティングにもよく用いられる。NumPy, SciPyの内部はC言語で書かれているので、動的スクリプト言語の欠点の一つである動作速度の遅さを補っている[17]。NumbaやJAXを使うと、Python のコードが LLVM に JITコンパイルして利用可能であり、非常に高速な計算ができる。TensorFlow などのライブラリにより GPU 上で高速に計算するライブラリも充実している。

JetBrains とPythonソフトウェア財団による共同調査によると、2017年10月現在、Pythonの最も主要な用途は何かというアンケートの結果によると、27%がデータサイエンス（そのうち18%がデータ解析、9%が機械学習）である[18]。

Webアプリケーション用途

Django や Flask といったWebアプリケーションフレームワークが充実しているため、Webアプリケーション開発用途にも多く使われている。JetBrains とPythonソフトウェア財団による共同調査によると、2017年10月現在、26%の人が最も主要な用途としてWeb開発を選んだ[18]。

スマホアプリ用途

  • kivy：オープンソースで商用利用も可能なので、スマホアプリの販売が可能。androidアプリもiOSアプリも作成することが可能
  • tkinter：pythonの標準ライブラリで簡単にGUIアプリを作成可能。ネットでの情報が最も多い
  • PyQt：クロスプラットフォームで作成可能だが、商用利用は有償
  • xPython：クロスプラットフォームで動作可能なGUIアプリを作成可能

システム管理およびグルー言語用途

スクリプト言語としての特性から、従来Perlやシェルスクリプトが用いられることの多かったシステム管理用のスクリプトとして複数のOSで採用されている。また、異なる言語で書かれた多数のモジュールの機能を貼り合わせるグルー言語（糊の言語）として利用する例も多い。実際、多くの商用アプリケーションで Python は組み込みのスクリプト言語として採用されている。

JetBrains とPythonソフトウェア財団による共同調査によると、2017年10月現在、9%の人が最も主要な用途としてDevOps, システム管理, 自動化スクリプトを上げた[18]。

教育用

Pythonは本来は教育用を目的として設計されたわけではないが[19]、その単純さから子供が最初に学ぶプログラミングにおける教育用の言語としての利用が増えている。グイド・ヴァンロッサムはPython設計以前に教育用言語であるABCの開発にかかわり、教育用としての利用について期待感を示したこともあり、方針として非技術者向けといった利用を視野に入れているとされることもある[20]。

私の大好きなPython利用法は、騒ぎ立てずに、言語教育でプログラミングの原理を教えること。それを考えてくれ――次の世代の話だね。-- スラド『 Guido van Rossum へのインタビュー』

情報処理推進機構 (IPA) は国家試験の基本情報技術者試験では2020年の春期試験から COBOL を廃止して Python を追加した[21]。

日本の高等学校情報科「情報Ⅰ」の教員向け研修教材の中で、プログラミング用言語としてPythonが使われている[22]。

ただし、Pythonの言語は，言語自身に組み込まれている型とそれに付随するメソッドの多いことなどから，C言語に較べると遙かに多くの憶えなければならない事柄があることになる。持つ機能の一部だけに限定して教育に用いるならば，憶えなければならない事柄を減らすことができるが，しかし言語の機能をすべて知っていないと他人の書いたプログラムを正しく理解することが出来ない可能性が生じる。Python言語の変数自身には型が無いことから，プログラム上で扱われているデータ・オブジェクトの型が何であるかは実行時に動的に決まるので，それを読み解いて把握しなければプログラムが行っている処理の内容を正しく把握することが難しいことがしばしばある（正しい注釈を付けてプログラムを書くことが重要である）。

また、Pythonの文法は僅か1行でも処理を記述できるほどに簡潔なので、まだプログラミングについてよく知らない子供でも取り組みやすい言語であると言える。[23] 

# Pythonで記述した「Hello,World!」の例
# Pythonはたった一行のコードで文字を表示することができる。
print("Hello, World!")

// Javaで記述した「Hello, World!」の例
// Javaでは文字の表示に最低5行コードを記述する必要がある
class Main {
    public static void main(String...args) {
        System.out.println("Hello, World!");
    }
}

Pythonはその文法の簡潔さにより、 誰が書いても似たようなコードになりやすい性質があるので、学習が進むにつれて大人が作成したコードを理解できるようになる。[23]

また、文法が簡潔なのでコードを記述している最中に混乱することが少なくなり、子供が途中で諦めてしまう傾向が少ない点も教育用として利用される理由でもある。[23]

スポーツパフォーマンス分析

Pythonはプロスポーツの分析によく使われている。メジャーリーグベースボール（野球）、イングリッシュプレミアリーグ（サッカー）、ナショナルバスケットボールアソシエーション（バスケットボール）、ナショナルホッケーリーグ（アイスホッケー）、インディアンプレミアリーグ（クリケット）の実際のデータセットからのスポーツ分析は、ベストセラーの本と映画であるマネーボールによって示される現実世界の成功によって部分的に推進され、人気が高まっている研究分野として浮上している(セイバーメトリクス)。チームとプレーヤーのパフォーマンスデータの分析は、フィールド、コート、氷上だけでなく、ファンタジースポーツプレーヤーやオンラインスポーツギャンブルのリビングルームでもスポーツ業界に革命をもたらし続けている。実際のスポーツデータを使用した予測スポーツ分析の原則を使用して、プレーヤーとチームのパフォーマンスを予測する[24]。

Pythonを使ってデータをプログラミングする方法を示したり、マネーボールのストーリーの背景にある主張を検証したり、マネーボールの統計の進化を調べたりすることが可能である。公開されているデータセットから野球のパフォーマンス統計を計算するプロセスを案内される。実行期待値マトリックスを使用して導出された、より高度な測定値（Wins Above Replacement（WAR）など）に進む。これらの統計を使用して、独自のチームおよびプレーヤーの分析を行うことができるようになる[25][26]。

Pythonを使用してプロスポーツの試合結果の予測を生成する方法の主な重点は、チームの支出に関するデータを使用して、ゲームの結果をモデル化する方法としてロジスティック回帰の方法を教えることである。過去の結果をモデル化し、そのモデルを使用して、まだプレイされていない結果のゲームを予測するプロセスを実行する。ベッティングオッズのデータを使用してモデルの信頼性を評価する方法をオーナーに示す。分析は最初に英国プレミアリーグに適用され、次にNBAとNHLに適用される。データ分析とギャンブルの関係、その歴史、および個人的なリスクを含むスポーツベッティングに関連して発生する社会的問題の概要も説明する。マネーボールは、データ分析を使用してチームの勝率を高めることができることを示すことにより、プロスポーツのパフォーマンス統計の分析に革命を引き起こした[独自研究?][25][26]。

Pythonを使用してデータをプログラムし、マネーボールのストーリーの背後にある主張をテストし、マネーボール統計の進化を調べる方法を示し、公開されているデータセットから野球のパフォーマンス統計を計算するプロセスができる[25][26]。スポーツ分析には、トレーニングと競技の両方の取り組みを定量化するアスリートとチームからの大量のPythonデータセットが含まれるようになった。ウェアラブルテクノロジーデバイスは、アスリートが毎日着用しており、シーズン全体にわたるアスリートのストレスと回復を詳細に調べるためのかなりの機会を提供する。これらの大規模なデータセットのキャプチャは、怪我の予防に関する新しい仮説と戦略、およびトレーニングと回復を最適化するためのアスリートへの詳細なフィードバックにつながった。Pythonでのプログラミングを使用して、トレーニング、回復、パフォーマンスに関連する概念を調査することもできる[27]。

Python Scikit-learn（sklearn）ツールキットと実際の運動データを使用して教師あり機械学習手法を探索し、機械学習アルゴリズムと運動結果の予測方法の両方を理解する。サポートベクターマシン（SVM）、決定木、ランダムフォレスト、線形回帰およびロジスティック回帰、アンサンブルなどの方法を適用して、NHLやMLBなどのプロスポーツリーグからのデータを調べる。また、Apple Watchや慣性測定ユニット（IMU）などのウェアラブルデバイスも含まれる。分類と回帰の手法を使用して、運動活動やイベント全体であるスポーツ分析を可能にする方法を幅広く理解できるようになる。スポーツコンテストのカテゴリ別結果変数（つまり、勝ち、引き分け、負け）を処理する際の回帰モデル、線形確率モデル（LPM）を、その理論的基礎、計算アプリケーション、および経験的制限の観点からモジュールは、カテゴリ従属変数のLPMのより良い代替として、ロジスティック回帰をし、デモンストレーションする。順序付けられたロジットモデルと公開されている情報を使用してEPLサッカーゲームの結果を予測する方法を示す。ベッティングオッズに対してこれらの予測の正確さを評価し、それらが非常に正確であることを示す。北米の3つのチームスポーツリーグ（NHL、NBA、MLB）のコンテキストでモデルを複製することにより、前週に取り上げたEPL予測モデルの有効性を評価する。具体的には、順序付けられたロジットモデルと公開されている情報を使用して、NHL、NBA、MLBのレギュラーシーズンゲームの結果を予測する[28]。

歴史

元々はAmoebaの使用言語であるABC言語に例外処理やオブジェクト指向を対応させるために作られた言語である[29]。

0.9x

1991年にヴァンロッサムがPython 0.90のソースコードを公開した。この時点ですでにオブジェクト指向言語の特徴である継承、クラス、例外処理、メソッドやさらに抽象データ型である文字列、リストの概念を利用している。これはModula-3のモジュールを参考にしていた。

1.x

1994年1月、Python 1.0を公開した。主な特徴として関数型言語の基本であるラムダ計算を実装、map関数・reduce関数などを組み込んだ。

バージョン1.4からはCommon Lispにある機能とよく似たキーワード引数を導入した。また簡易ながら名前修飾を用いたカプセル化も実装した。

2.x

2000年に公開。ガベージコレクションやUnicode、リストを導入した。一躍メジャーな言語となった。多くの機能はHaskellを参考にして導入している。

バージョン2.4には、子プロセスの起動やコマンドを実行できるsubprocessモジュールが実装された。[30]

2.6以降のバージョンには、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」を含んでいる[† 13]。2.7が2.xの最後のバージョンで、2.7のサポートは2020年1月1日までである[† 14]。ただし、サポート終了後に 2.7.18 を2020年4月にリリースし、これが最後の 2.7.x になる[31][32]。これ以上のセキュリティパッチやその他の改善はリリースされない[† 15]。

バージョン リリース日[33] サポート期限[34]
2.0 2000年10月16日
2.1 2001年4月15日
2.2 2001年12月21日
2.3 2003年7月29日
2.4 2004年11月30日
2.5 2006年9月19日
2.6 2008年10月1日 2013年10月29日
2.7 2010年7月4日 2020年1月1日

3.x

2008年、長い試験期間を経てPython 3.0が公開された。 開発初期には、西暦3000年に公開予定の理想のPythonとして、Python 3000と呼んでいた。Py3Kと略すこともある。

しかし2.xとの後方互換性が損なわれている。当初は2.xに比べて3.xが利用できるライブラリ等が著しく少ないという問題点があったが、Djangoなど徐々に3.xに対応したフレームワークやライブラリなどが増えていったこともあり、2016年時点においては新規のプロジェクトについて3.xで開発することが多くなっている[35][信頼性要検証]。JetBrains とPythonソフトウェア財団による共同調査では、Python の 2 と 3 がどっちがメインであるかというアンケートで、Python 3 がメインであると答えた人が、2016年1月は40%だったが、2017年10月は75%になった[18][36]。

2015年11月にリリースされたFedora 23[37]や2016年4月にリリースされたUbuntu 16.04 LTS[38]では、デフォルトでインストールされるPythonのバージョンが2.xから3.xに変更されている。Red Hat Enterprise Linuxでは8をもってPython 2が廃止となった[39][40]。

バージョン リリース日[33] サポート期限[34]
3.0 2008年12月3日 2009年1月13日
3.1 2009年6月27日 2012年4月9日
3.2 2011年2月20日 2016年2月20日
3.3 2012年9月29日 2017年9月29日
3.4 2014年3月16日 2019年3月18日
3.5 2015年9月13日 2020年9月30日
3.6 2016年12月23日 2021年12月
3.7 2018年6月27日 2023年6月
3.8 2019年10月14日 2024年10月
3.9 2020年10月5日 2025年10月
3.10 2021年10月4日 2026年10月
3.11 2022年10月24日 2027年10月
3.12 2023年10月2日 2028年10月

3.0[41]

  • print命令をprint関数へ変更
  • Unicodeを全面採用
  • 整数をint型に一本化

3.1[42][43]

  • 順序付き辞書
  • 単体テストフレームワーク「unittest」への機能追加
  • TkinterでのTile対応
  • import文のリファレンス実装となる、Pythonで実装したimportlibモジュール
  • ネストしたwith文に対する新たな文法

3.2[44]

  • 単体テストモジュールのアップデートや拡張モジュール向け stable ABI
  • pyc レポジトリディレクトリのサポート
  • E-mail パッケージや SSL モジュールの改善
  • pdb (Python debugger) の改良
3.3
3.1リリースから2年間、言語仕様を凍結し変更を行わない「モラトリアム期間」を解除した[45]。
  • 新しい文法として、ジェネレータ関数内で別のジェネレータ関数を利用する「yield from」を追加。
  • 「u」や「U」といったプレフィックスを用いたUnicodeリテラルシンタックスを復活
  • UCS-4文字列にも対応し、文字列表現の柔軟性を強化
  • 仮想化Python実行環境を導入するためのvirtualenvパッケージの機能を「venv」機能としてコアに取り込んだ。
3.4[46][47]
  • オブジェクト指向ファイルシステムパスを提供する「pathlib」モジュールの提供
  • 列挙型を扱うためのenumモジュールの標準化
  • 統計関数を提供するstatisticsモジュールの導入
  • Pythonが割り当てたメモリブロックを追跡するためのデバッグツールのtracemallocモジュールの導入
  • 非同期I/Oを扱うためのフレームワークとなるasyncioモジュールの導入
  • Pythonの組み込み関数に関する分析情報を得るため機構の実装
3.5[48][49]
  • zipアプリケーションサポートの改良
  • byte/bytearrayオブジェクトのための「%」フォーマット対応の追加
  • 行列乗算演算子@の導入
  • 高速ディレクトリトラバーサル機能os.scandir()の導入
  • 割込がかかったシステムコールのオートリトライ機能追加
  • 近似値であるかどうかをテストする機能の導入
  • .pyoファイルの削除
  • 拡張モジュールをロードするための新しい仕組みの導入
3.6[50]
  • 文字列中に式を埋め込める「Formatted string literals」の導入
  • 変数に対して型に関する情報（型ヒント）を与える「Syntax for variable annotations」の導入
  • 「async」および「await」文法 (async/await)でコルーチンを利用可能にする「Asynchronous generators」の導入
  • 標準ライブラリにsecretsモジュールを追加
  • DTraceおよびSystemTapプローブのサポートを追加
3.7[51][† 16]
  • 使用時点では宣言されていない型を使った型アノテーション表記が可能となる
  • レガシーな C ロケールの抑圧、強制 UTF-8 実行モード
  • breakpoint() 関数の追加
  • dict の挿入順の保存
  • ナノ秒 (10-9 s) 単位の分解能を持つ新しい時間関数の追加
  • コンテキスト変数
  • データクラス
3.8[† 17]
  • 代入式 :=
  • 位置のみのパラメータ
  • f文字列で f'{expr=}' の形式のサポート
  • pickle プロトコル5
  • dict での reversed のサポート
3.9[52]
  • 辞書のマージ演算子
  • removeprefix(),removesuffix()メソッド追加
  • 組み込みGeneric型
  • zoneinfoモジュール
3.10[53]
  • 構造的パターンマッチング
  • デバッガなどでより正確な行番号を表示
  • 型ヒント
    • ユニオン型を X | Y と書けるようになった
    • : TypeAlias を付与した明示的な型エイリアス
    • 引数仕様変数
  • zip関数の追加パラメータ
3.11[54]
3.12[55]

Python の時系列

  • 1990年代始め - オランダにあるStichting Mathematisch Centrum (CWI)で、グイド・ヴァンロッサムによってPythonの初期バージョンが作成される。
  • 1995年 - ヴァンロッサムは米国ヴァージニア州レストンにあるCorporation for National Research Initiatives (CNRI) に移動。ここでPythonの開発に携わり、いくつかのバージョンを公開する。
  • 2000年3月 - ヴァンロッサムとPythonのコア開発チームは BeOpen.com に移り、BeOpen PythonLabs チームを結成する。同年10月、PythonLabsチームはDigital Creations (現在のZope Corporation) に移る。
  • 2001年 - Pythonに関する知的財産を保有するための非営利組織Pythonソフトウェア財団 (PSF) が立ち上がる。このときZope CorporationはPSFの賛助会員となる。

Pythonに影響を与えた言語

ライセンス

Pythonは PSF (Python Software Foundationライセンス) の下、オープンソースで配布されている。このライセンスの内容はGPLに類似したものであるが、変更したバージョンを配布する際に変更をオープンソースにしなくてもよい、という点がGPLとは異なっている。

注釈

  1. ^ GitHub - pyodide/pyodide: Python with the scientific stack, compiled to WebAssembly.

出典

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一次文献

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関連項目

ポータル FOSS

学習用図書の例

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  • 滝澤成人：「Python [基礎編] ワークブック」、カットシステム、ISBN 978-4-87783-837-9（2018年5月10日）。
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  • Bill Lubanovic：「入門 Python 3　第2版」、オライリージャパン、ISBN 978-4-87311-932-8（2021年3月22日）。
  • 松浦健一郎、司ゆき：「Python [完全] 入門」、SBクリエイティブ、ISBN 978-4-8156-0764-7（2021年1月22日）。
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  • 岩崎圭、北川慎治、寺田学：「スラスラわかるPython 第2版」、ISBN 978-4-7981-6936-1（2021年11月17日）。
  • 富樫敦：「コンピュータプログラミング：Pythonでアルゴリズムを実装しながら問題解決を行う」、コロナ社、ISBN 978-4-339-01822-6 (2022年4月28日)。
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  • 上野照正、山崎貴史：「プログラムのつくりかた Python 基礎編 Lv.1」、実教出版、ISBN 978-4-407-35255-9（2022年10月26日）。
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  • Michal Jaworski and Tarek Ziade：「エキスパートPythonプログラミング 改訂4版」、KADOKAWA、ISBN 978-4-048931113 (2023年7月21日)。
  • Wes McKinney：「Pythonによるデータ分析入門 第3版」、オライリー・ジャパン、ISBN 978-4814400195 (2023年8月12日)。
  • 柴田望洋：「新・明解Python入門 第2版」、SBクリエイティブ 、ISBN 978-4815617837（2023年8月29日）。
  • David M. Beazley、鈴木駿（訳）：「Python Distilled - プログラミング言語Pythonのエッセンス」、オライリー・ジャパン、ISBN 978-4-8144-0046-1（2023年10月14日）。
  • Christian Hill:「Python科学技術計算：物理・化学を中心に」第２版，東京化学同人、ISBN 978-4-807920570 (2023年11月20日)。※ 利用例
  • 金城俊哉：「PC・IT図解 Pythonプログラミングの技術としくみ」、秀和システム、ISBN 978-4798066868（2024年3月1日）。
  • 綾皓二郎：「計算論的思考を育むPythonプログラミング入門」、近代科学社、ISBN 978-4764906969（2024年5月28日）。
  • Tiago Rodrigues Antão：「爆速Python」、翔泳社、ISBN 9784798183732 (2024年6月24日)。※ 高速化技法
  • Alex Martelli、Anna Martelli Ravenscroft、Steve Holden、Paul McGuire：「Pythonクイックリファレンス（第4版）」、オライリージャパン、ISBN978-4-8144-0081-2（2024年6月27日）。
  • altnight，石上晋，delhi09，鈴木たかのり，斎藤努：「現場のPython ──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで」、技術評論社、ISBN 978-4-297-14401-2（2024年9月12日）。
  • Claudio Jolowicz：「ハイパーモダンPython」、オライリー・ジャパン、ISBN 978-4-8144-0092-8(2024年9月)。※ 原題「Hypermodern Python Tooling」 。

脚注

  1. ^ Why is it called Python? - Python Software Foundation
  2. ^ Glyn Moody 小山祐司監訳『ソースコードの反逆』株式会社アスキー、2002年6月11日、384頁。 

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/26 03:18 UTC 版)

「自然順」の記事における「Python（パッケージ）」の解説

Python 2, Python 3ではnatsortパッケージを利用して自然順の照合ができる。

※この「Python（パッケージ）」の解説は、「自然順」の解説の一部です。
「Python（パッケージ）」を含む「自然順」の記事については、「自然順」の概要を参照ください。

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