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| パラダイム | マルチパラダイム:オブジェクト指向、[1] 手続き型(命令型)、関数型、構造化、反射型 |
|---|---|
| デザイン： | グイド・ヴァン・ロッサム |
| 開発者 | Python ソフトウェア財団 |
| 初登場 | 1991年2月20日[2] |
| 安定リリース | 3.12.7
/ 2024年10月1日 |
| タイピングの規律 | duck、dynamic、strong ; [3] オプションの型注釈（3.5以降、ただし非公式ツールを除いてこれらのヒントは無視されます）[4] |
| OS |
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| ライセンス | Python ソフトウェア財団ライセンス |
| ファイル名拡張子 | .py、.pyw、.pyz、[10] .pyi、.pyc、.pyd |
| Webサイト | python.org |
| 主な実装 | |
| CPython、PyPy、Stackless Python、MicroPython、CircuitPython、IronPython、Jython | |
| 方言 | |
| Cython、RPython、Starlark [11] | |
| 影響を受けた | |
| ABC、[12] Ada、[13] ALGOL 68、[14] APL、[15] C、[16] C++、[17] CLU、[18] Dylan、[19] Haskell、[20] [15] Icon、[21] Lisp、[22] Modula-3、[14] [17] Perl、[23] Standard ML [15] | |
| 影響を受けた | |
| Apache Groovy、Boo、Cobra、CoffeeScript、[24] D、F#、GDScript、Go、JavaScript、[25] [26] Julia、[27] Mojo、[28] Nim、Ring、[29] Ruby、[30] Swift [31] | |
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Pythonは高水準の汎用プログラミング言語です。その設計哲学は、大きなインデントの使用によるコードの可読性を重視しています。[32]
Pythonは動的型付けとガベージコレクションを備えています。構造化プログラミング（特に手続き型）、オブジェクト指向プログラミング、関数型プログラミングなど、複数のプログラミングパラダイムをサポートしています。包括的な標準ライブラリを備えているため、「バッテリーが付属した」言語と呼ばれることもあります。[33] [34]
グイド・ヴァン・ロッサムは1980年代後半にABCプログラミング言語の後継としてPythonの開発を開始し、1991年にPython 0.9.0として初めてリリースしました。[35] Python 2.0は2000年にリリースされました。2008年にリリースされたPython 3.0は、以前のバージョンとの完全な下位互換性がないメジャーリビジョンでした。2020年にリリースされたPython 2.7.18は、Python 2の最後のリリースでした。[36]
Pythonは常に最も人気のあるプログラミング言語の一つとしてランク付けされており、機械学習コミュニティで広く使用されています。[37] [38] [39] [40]
歴史
Pythonは1980年代後半にオランダのCentrum Wiskunde & Informatica (CWI)のGuido van Rossumによって発明されました[41] 。SETL [42]に触発されたABCプログラミング言語の後継として、例外処理とAmoebaオペレーティングシステムとのインターフェイスが可能でした。[12]その実装は1989年12月に始まりました。 [43] Van Rossumは、2018年7月12日にPythonの「善良な終身独裁者」(BDFL)としての職務から「永久に休職」すると発表するまで、主任開発者としてプロジェクトの全責任を担っていました。これは、プロジェクトの最高意思決定者としての彼の長期にわたる取り組みを反映して、Pythonコミュニティから与えられた称号です[44] (その後、彼は引退から復帰し、「BDFL名誉教授」を名乗っています)。 2019年1月、Pythonのコア開発者は、プロジェクトを主導する5人のメンバーからなる運営委員会を選出しました。[45] [46]
Python 2.0は2000年10月16日にリリースされ、リスト内包表記、循環検出ガベージコレクション、参照カウント、Unicodeサポートなど、多くの主要な新機能が追加されました。[47] Python 3.0は2008年12月3日にリリースされ、その主要な機能の多くがPython 2.6.x [48]および2.7.xにバックポートされました。Python 3のリリースには、Python 2コードをPython 3に自動的に変換するユーティリティが含まれています。 [49]2to3
Python 2.7のサポート終了は当初2015年とされていたが、既存のコードの大部分をPython 3に簡単に移植できないという懸念から2020年に延期された。 [50] [51]今後、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。[52] [53]現在、3.8以降のみがサポートされている（2023年のセキュリティ問題は、例えば3.7.xの最終リリースである3.7.17で修正されている[54]）。Python 2.7以前が公式にはサポートされていないが、別の非公式Python実装であるPyPyはPython 2、つまり「2.7.18+」（プラス3.9と3.10）を引き続きサポートしており、プラスは（少なくとも一部）「バックポートされたセキュリティ更新」を意味する。[55]
2021年（そして2022年にも2回）、セキュリティアップデートが早められました。これは、リモートコード実行[57]やウェブキャッシュポイズニング[ 58]につながるセキュリティ上の問題のため、 Pythonのすべてのバージョン（2.7 [56]を含む）が安全ではなかったためです。 2022年には、多くのセキュリティ上の問題があったため、Python 3.10.4と3.9.12 [59] 、3.8.13が早められました。 [60] 2022年5月にPython 3.9.13がリリースされたとき、3.9シリーズ（古いシリーズ3.8と3.7に加わる）は、将来的にはセキュリティ修正のみを受け取ることが発表されました。[61] 2022年9月7日、潜在的なサービス拒否攻撃のため、3.10.7、3.9.14、3.8.14、3.7.14の4つの新しいリリースが行われました。[62] [63]
Python 3.5以降のリリースでは、言語にいくつかの構文が追加されています。3.10では、|ユニオン型演算子[64]とmatchandcaseキーワード（構造パターンマッチングステートメント用）が追加されました。3.11では例外処理機能が拡張されました。Python 3.12では、新しいキーワードが追加されましたtype。
3.10から3.11への注目すべき変更点としては、プログラム実行速度の向上とエラー報告の改善が挙げられます。 [65] Python 3.11はPython 3.10よりも10～60%高速化していると主張しており、Python 3.12ではさらに5%高速化しています。また、エラーメッセージの改善やその他多くの変更も行われています。
2024 年 4 月現在、[update]Python 3.12 が安定リリースであり、3.12 はアクティブな (セキュリティのみではなく) サポートを備えた唯一のバージョンです。
2023年6月27日以降、Python 3.7がサポート終了と[update]なったため、Python 3.8はPythonの最も古いサポート対象バージョンとなっています（ただし、「セキュリティサポート」フェーズではあります）。[ 66]
Python 3.13では、インクリメンタルガベージコレクター（多くのオブジェクトを持つプログラムでコレクションの一時停止を短くする）、実験的なJITコンパイラー、[67]、C APIの削除が導入されました。一部の標準ライブラリモジュールと多くの非推奨のクラス、関数、メソッドは、Python 3.15および/または3.16で削除されます。[68] [69] 3.13以降では、2年間の完全サポート（1年半から増加）と、3年間のセキュリティサポート（以前と同じ合計サポート）が提供されます。
設計哲学と特徴
Pythonはマルチパラダイムプログラミング言語です。オブジェクト指向プログラミングと構造化プログラミングが完全にサポートされており、その機能の多くは関数型プログラミングとアスペクト指向プログラミング（メタプログラミング[70]とメタオブジェクト[71]を含む）をサポートしています。他の多くのパラダイムは、契約による設計[72] [73]や論理プログラミング[74]を含む拡張機能によってサポートされています。Pythonはグルー言語[ 75]として知られており、簡単にアクセスして他の多くの言語と非常にうまく連携できます。
Pythonはメモリ管理のために動的型付けと参照カウントと循環検出ガベージコレクターの組み合わせを使用します。[76]プログラム実行中にメソッド名と変数名をバインドする動的な名前解決（遅延バインディング）を使用します。
その設計はLispの伝統に基づく関数型プログラミングをある程度サポートしています。関数、filterリスト内包表記、辞書、セット、ジェネレータ式を備えています。[77]標準ライブラリには、 HaskellとStandard MLから借用した関数型ツールを実装する2つのモジュール（と）があります。[78]mapreduceitertoolsfunctools
その中核となる哲学は、Pythonの禅（PEP 20）にまとめられており、次のような格言が含まれています。[79]
- 美しいものは醜いものより良い。
- 明示的なものは暗黙的なものよりも優れています。
- 複雑なものよりシンプルなものの方が良いです。
- 複雑なものより複雑なものの方が良い。
- 読みやすさが重要です。
しかし、Pythonの機能はこれらの原則に違反することが多く、不必要な言語の肥大化を招くとして批判されてきた。[80]これらの批判に対する回答は、Pythonの禅はルールではなくガイドラインであるというものである。[81]いくつかの新機能の追加は非常に物議を醸し、Python 3.8での代入式演算子の追加に対する激しい批判を受けて、Guido van Rossumは終身善良な独裁者を辞任した。[82] [83]
しかし、Pythonは、そのすべての機能をコアに組み込むのではなく、モジュールを介して高度に拡張できるように設計されました。このコンパクトなモジュール性により、Pythonは既存のアプリケーションにプログラム可能なインターフェイスを追加する手段として特に人気があります。大規模な標準ライブラリと簡単に拡張できるインタープリタを備えた小さなコア言語というヴァンロッサムのビジョンは、反対のアプローチを主張したABCに対する彼の不満から生まれました。[41]
Python は、開発者にコーディング方法の選択肢を与えながら、よりシンプルですっきりした構文と文法を目指していると主張しています。Perlの「方法は 1 つ以上ある」というモットーとは対照的に、Python は「1 つの、できれば 1 つの、明白な方法があるべき」という哲学を採用しています。[79]しかし、実際には、Python は同じタスクを達成するための多くの方法を提供しています。たとえば、文字列リテラルをフォーマットする方法は少なくとも 3 つありますが、プログラマがどれを使用すべきかはわかりません。[84] Python ソフトウェア財団のフェローであり、Python の本の著者でもあるAlex Martelli は、 「何かを「賢い」と表現することは、Python 文化では褒め言葉とは見なされません」と書いています。[ 85 ]
Pythonの開発者は通常、早まった最適化を避け、 CPythonリファレンス実装の重要でない部分へのパッチを拒否するように努めています。このパッチは、明瞭さを犠牲にして速度をわずかに向上させるものです。 [86]実行速度は、速度が重要な関数をCなどの言語で書かれた拡張モジュールに移動するか、PyPyなどのジャストインタイムコンパイラを使用することで向上できます。他の言語にクロスコンパイルすることも可能ですが、Pythonは非常に動的な言語であるため、期待される完全な速度向上が得られないか、Pythonの制限されたサブセットがコンパイルされ、セマンティクスがわずかに変更される可能性があります。[87]
Python の開発者は、Python が楽しく使えることを目指しています。これは、その名前 (イギリスのコメディ グループMonty Pythonにちなんで名付けられました[88] )や、チュートリアルや参考資料への遊び心のあるアプローチ (よく使われる「foo」や「bar」の代わりに「spam」や「eggs」( Monty Python のスケッチにちなむ) などの例での使用など)にも反映されています[89] [90] Python コミュニティでよく使われる新語はpythonicで、プログラム スタイルに関連する幅広い意味を持ちます。「Pythonic」コードは、Python のイディオムをうまく使用したり、自然であったり、言語に堪能であったり、Python のミニマリスト哲学や読みやすさの重視に準拠している場合があります。理解しにくいコードや、他のプログラミング言語から大まかに書き写したようなコードは、unpythonicと呼ばれます[91]
構文と意味
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Pythonは読みやすい言語を目指しています。その書式は視覚的にすっきりしており、他の言語では句読点が使われるところを英語のキーワードで表現することがよくあります。他の多くの言語とは異なり、ブロックを区切るのに中括弧は使用せず、文の後のセミコロンは使用できますが、めったに使用されません。CやPascalよりも構文上の例外や特殊なケースは少ないです。[92]
インデント
Python はブロックを区切るのに中括弧やキーワードではなく空白のインデントを使用します。インデントの増加は特定の文の後に発生し、インデントの減少は現在のブロックの終了を意味します。[93]したがって、プログラムの視覚的な構造は、その意味構造を正確に表します。[94]この機能はオフサイドルールと呼ばれることもあります。他の言語でもこのようにインデントを使用していますが、ほとんどの場合、インデントには意味的な意味はありません。推奨されるインデントのサイズは 4 スペースです。[95]
ステートメントと制御フロー
Python のステートメントには次のものが含まれます。
- 代入文は、等号を1つだけ使用して
= if条件付きでコードブロックを実行するステートメントと、elseelseelif-ifの短縮形- 反復可能な
forオブジェクトを反復処理し、各要素をローカル変数にキャプチャして、添付されたブロックで使用するステートメント while条件が真である限りコードブロックを実行するステートメント- 文
tryは、そのコードブロック内で発生した例外を節（または例外グループ用のPython 3.11のexcept新しい構文[96] ）でキャッチして処理することを可能にする。また、ブロックの終了方法に関係なく、ブロック内のクリーンアップコードが常に実行されることを保証する。except*finally raise指定された例外を発生させたり、キャッチされた例外を再発生させるために使用されるステートメント- オブジェクト指向プログラミングで使用するために、
classコードブロックを実行し、そのローカル名前空間をクラスにアタッチするステートメント - 関数またはメソッド
defを定義するステートメント - 文
withはコンテキストマネージャ内でコードブロックを囲む（例えば、実行前にロックを取得し、その後ロックを解除する、またはファイルを開いたり閉じたりする）ことで、リソース取得初期化（RAII）のような動作を可能にし、一般的なtry/finallyイディオムを置き換えます[97] breakループを終了する文- この
continue文は、現在の反復の残りをスキップし、次の反復を続行します。 - 変数を削除するステートメント
del。名前から値への参照を削除し、変数が再定義される前に参照された場合はエラーを生成します。 - NOP
passとして機能するステートメントは、構文上、空のコードブロックを作成する必要がある。 assert適用すべき条件を確認するためにデバッグで使用されるステートメント- ジェネレータ関数（および演算子）
yieldから値を返すステートメント。コルーチンを実装するために使用されます。 return関数から値を返すために使用されるステートメントimportおよびステートメントfromは、現在のプログラムで使用できる関数または変数を持つモジュールをインポートするために使用されます。matchandステートメントは、 switch ステートメントcase構造に類似しており、フロー制御手段として式を 1 つ以上のケースと比較します。
代入文 ( =) は、名前を別の動的に割り当てられたオブジェクトへの参照としてバインドします。変数はその後いつでも任意のオブジェクトに再バインドできます。Python では、変数名は固定のデータ型を持たない汎用参照ホルダーですが、常に型を持つオブジェクトを参照します。これは動的型付けと呼ばれ、各変数に特定の型の値のみを含めることができる
静的型付け言語とは対照的です。
Pythonは末尾呼び出し最適化や第一級継続をサポートしておらず、Van Rossumによれば、今後もサポートされることはないだろう。[98] [99]ただし、 Pythonのジェネレータを拡張することで、コルーチンのような機能のより優れたサポートが提供される。[100] 2.5より前では、ジェネレータは遅延イテレータであり、データはジェネレータから一方向に渡されていました。Python 2.5以降では、データをジェネレータ関数に戻すことが可能になり、バージョン3.3からは、複数のスタックレベルを介してデータを渡すことができるようになりました。[101]
表現
Python の式には次のものがあります:
+数学的な加算、減算、乗算のための 、-、演算子は他の言語と似ていますが、除算の動作が異なります。Pythonには、切り捨て除算（または整数除算）と浮動小数点除算の2種類の除算があります。[102] Pythonは指数関数に 演算子を使用します。*///**- Python では、文字列の連結に 演算子を使用します
+。Python では、*文字列を指定された回数複製するために 演算子を使用します。 - 中置
@演算子。NumPyなどのライブラリで行列の乗算に使用することを目的としています。[103] [ 104] - 「セイウチ演算子」と呼ばれる構文は
:=Python 3.8で導入されました。これはより大きな式の一部として変数に値を割り当てます。[105] - Python では、
==値で比較します。Python のis演算子は、オブジェクトの ID を比較するために使用でき (参照による比較)、比較を連鎖させることもできます (例: )。a <= b <= c - Python では
and、、orをnotブール演算子として使用します。 - Pythonにはリスト内包表記と呼ばれる式の種類と、ジェネレータ式と呼ばれるより一般的な式があります。[77]
- 匿名関数はラムダ式を使用して実装されますが、各本体には 1 つの式しか含めることができません。
- 条件式は[106]のように記述されます（他の多くの言語に共通する演算子とはオペランドの順序が異なります）。
x if c else yc ? x : y - Python では、リストとタプルを区別しています。リストは と書かれ、変更可能であり、辞書のキーとして使用することはできません (辞書のキーはPython では不変である必要があります)。タプルは と書かれ、不変であるため、タプルのすべての要素が不変であれば、辞書のキーとして使用できます。演算子を使用して 2 つのタプルを連結できます。これにより、タプルの内容は直接変更されませんが、両方の要素を含む新しいタプルが生成されます。したがって、最初に に等しい変数が与えられた場合、 を実行すると、まず が評価され、 が生成され、次に に代入されます。これにより、タプルオブジェクトの不変の性質に従いながら、の「内容が変更される」ことになります。明確なコンテキストでは、タプルの括弧はオプションです。[107]
[1, 2, 3](1, 2, 3)+t(1, 2, 3)t = t + (4, 5)t + (4, 5)(1, 2, 3, 4, 5)tt - Python にはシーケンス アンパックという機能があり、複数の式がそれぞれ割り当て可能なもの (変数、書き込み可能なプロパティなど) に評価され、タプル リテラルを形成するのと同じ方法で関連付けられ、全体として代入文の等号の左側に配置されます。この文では、等号の右側に、指定された書き込み可能な式と同じ数の値を生成する反復可能なオブジェクトが想定されています。これらの式を反復処理すると、生成された各値が左側の対応する式に割り当てられます。[108]
- Python には、 C 言語の文字列をフォーマットする
%のと同様に機能する「文字列フォーマット」演算子があります。たとえば、 はと評価されます。Python 2.6+ および 3+ では、これは クラスの メソッドによって補完されました。たとえば、 です。Python 3.6 では「f 文字列」が追加されました: 。[109]printf"spam=%s eggs=%d" % ("blah", 2)"spam=blah eggs=2"format()str"spam={0} eggs={1}".format("blah", 2)spam = "blah"; eggs = 2; f'spam={spam} eggs={eggs}' - Python の文字列は、(整数と浮動小数点数を加算する場合と同じ演算子を使用して)「加算」することで連結できます。例: を返します。文字列に数値が含まれている場合は、整数ではなく文字列として加算されます。例: を返します。
"spam" + "eggs""spameggs""2" + "2""22" - Python にはさまざまな文字列リテラルがあります。
- 一重引用符または二重引用符で区切られます。Unixシェル、Perl、およびPerlの影響を受けた言語とは異なり、一重引用符と二重引用符は同じように機能します。どちらもバックスラッシュ（
\）をエスケープ文字として使用します。文字列補間は、Python 3.6で「フォーマットされた文字列リテラル」として利用できるようになりました。[109] - 三重引用符（3 つの一重引用符または二重引用符で始まり、終わります）で囲まれており、複数行にまたがって、シェル、Perl、Rubyのヒアドキュメントのように機能します。
- 文字列リテラルの前に を付けることで示される、生の文字列の種類。エスケープ シーケンスは解釈されません。したがって、正規表現やWindows
rスタイルのパスなど、リテラル バックスラッシュが一般的な場合には、生の文字列が便利です。( C#の「 -quoting」と比較してください。)@
- 一重引用符または二重引用符で区切られます。Unixシェル、Perl、およびPerlの影響を受けた言語とは異なり、一重引用符と二重引用符は同じように機能します。どちらもバックスラッシュ（
- Python には、リスト内の配列インデックス式と配列
a[key]スライス式があり、 、 、またはとして表されます。インデックスは0 ベース で、負のインデックスは末尾からの相対値です。スライスは、開始インデックスから終了インデックスまでの要素を取得しますが、終了インデックスは含まれません。3 番目のスライス パラメータはstepまたはstrideと呼ばれ、要素をスキップしたり逆順にしたりできます。スライス インデックスは省略できます。たとえば、 はリスト全体のコピーを返します。スライスの各要素は、浅いコピーです。a[start:stop]a[start:stop:step]a[:]
Python では、 Common Lisp、Scheme、Rubyなどの言語とは対照的に、式と文の区別が厳密に強制されています。これにより、一部の機能が重複することになります。例:
文は式の一部になることはできません。したがって、リストやその他の内包表記、またはラムダ式はすべて式であり、文を含めることはできません。特殊なケースとして、 などの代入文は条件文の条件式の一部を形成できません。
a = 1
方法
オブジェクトのメソッドは、オブジェクトのクラスに付随する関数です。構文は、通常のメソッドと関数の場合、の糖衣構文です。Python のメソッドには、インスタンス データにアクセスするための明示的なパラメーターがあり、これは他のオブジェクト指向プログラミング言語 (例: C++、Java、Objective-C、Ruby ) の暗黙的な self (または) とは対照的です。[110] Python は、長さ、比較、算術演算、型変換などのネイティブ操作による処理方法をユーザー定義クラスが変更できるようにするメソッドも提供しています。これは、名前が二重アンダースコアで始まって終わるため、しばしば dunder メソッドと呼ばれます。[111]instance.method(argument)Class.method(instance, argument)selfthis
タイピング
Python はダックタイピングを使用し、型付きオブジェクトを持ちますが、型なし変数名を持ちます。コンパイル時には型制約はチェックされません。むしろ、オブジェクトに対する操作は失敗し、適切な型ではないことが示されます。動的型付けであるにもかかわらず、Python は強い型付けであり、明確に定義されていない操作 (たとえば、文字列に数値を追加するなど) を禁止し、黙ってそれらの操作の意味を理解しようとはしません。
Python では、プログラマーはクラスを使用して独自の型を定義できます。クラスは、主にオブジェクト指向プログラミングで使用されます。クラスの新しいインスタンスは、クラス (またはなど) を呼び出すことによって構築され、クラスはメタクラスのインスタンス(それ自体が自身のインスタンス) であるため、メタプログラミングとリフレクションが可能になります。
SpamClass()EggsClass() type
バージョン3.0より前のPythonには、古いスタイルと新しいスタイルの2種類のクラス（どちらも同じ構文を使用）がありました 。[112]現在のPythonバージョンでは、新しいスタイルのセマンティクスのみがサポートされています。
Pythonはオプションの型注釈をサポートしています。[4] [113]これらの注釈は言語によって強制されるものではありませんが、mypyなどの外部ツールでエラーをキャッチするために使用される場合があります。[114] [115] mypyは、最適化のために型注釈を活用するmypycと呼ばれるPythonコンパイラもサポートしています。[116]
算術演算
Python には、算術演算子 （+、-、*、/）、切り捨て除算演算子//、モジュロ演算 %（剰余が負になる場合あり、例）の通常の記号があります。また、累乗演算子（例 および）や、行列乗算演算子4 % -3 == -2もあります。[120]これらの演算子は従来の数学と同じように機能します。同じ優先順位規則で、演算子（および）は、それぞれ正の数と負の数を表す単項演算子としても使用できます。
**5**3 == 1259**0.5 == 3.0@+-
整数同士の割り算は浮動小数点数の結果を生成する。割り算の挙動は時間の経過とともに大きく変化してきた。[121]
- 現在の Python (つまり 3.0 以降) では、
/常に浮動小数点除算を行うように変更されました。例:5/2 == 2.5 - 切り捨て除算
//演算子が導入されました。つまり7//3 == 2、、、です。追加すると、-7//3 == -3Python 2.7 で使用されるモジュールは除算に Python 3.0 の規則を使用するようになります (上記を参照)。7.5//3 == 2.0-7.5//3 == -3.0from __future__ import division
Python用語では、は真の除算（または単に除算/）であり、は切り捨て除算です。バージョン3.0より前は古典的な除算でした。[121]// /
負の無限大に向かって丸めることは、ほとんどの言語とは異なりますが、一貫性を追加します。たとえば、これは方程式が常に真であることを意味します。また、方程式は の正の値と負の値の両方に対して有効であることを意味します。ただし、この方程式の有効性を維持するには、の結果が予想どおり半開区間[0, b )内にある一方で ( は正の整数)、 が負の場合には区間 ( b , 0]内になければなりません。[122](a + b)//b == a//b + 1b*(a//b) + a%b == aaa%bbb
Python は浮動小数点数を最も近い整数に丸めるround関数を提供しています。同点の場合は、Python 3ではを偶数に丸めます。どちらもを生成します。[123] 3 より前のバージョンでは、 をゼロから切り捨てる関数を使用していました。は、は です。[124]round(1.5)round(2.5)2round(0.5)1.0round(-0.5)−1.0
Pythonでは、数学の一般的な使用法と一致する方法で、複数の等式関係を持つブール式を使用できます。たとえば、式はが より小さく、が より小さいかa < b < cどうかをテストします。[125] C派生言語では、この式の解釈が異なります。Cでは、式は最初に を評価して0または1を返し、その結果を と比較します。[126]abbca < bc
Pythonはすべての整数演算に任意精度演算を使用します。モジュールDecimalの型/クラスは、10進浮動小数点数を事前に定義された任意の精度といくつかの丸めモードに提供します。[127]モジュールのクラスは有理数に任意の精度を提供します。[128]decimalFractionfractions
Pythonの広範な数学ライブラリと、ネイティブ機能をさらに拡張するサードパーティライブラリNumPyにより、数値データの処理や操作などの問題を支援する科学スクリプト言語として頻繁に使用されています。[129] [130]
プログラミング例
print ( 'Hello, world!' )
正の整数の 階乗を計算するプログラム:
n = int ( input ( '数値を入力すると、その階乗が出力されます: ' ))
n < 0の場合:
ValueError を発生させます( '負でない整数を入力する必要があります' )
階乗 = 1
i が 範囲( 2 , n + 1 )の 場合:
階乗 *= i
印刷(階乗)
図書館
Pythonの大規模な標準ライブラリ[131]は、多くのタスクに適したツールを提供しており、Pythonの最大の強みの1つとしてよく挙げられます。インターネット向けのアプリケーションでは、MIMEやHTTPなどの多くの標準フォーマットとプロトコルがサポートされています。グラフィカルユーザーインターフェイスの作成、リレーショナルデータベースへの接続、疑似乱数の生成、任意精度の小数点による算術演算、[127]正規表現の操作、ユニットテストなどのモジュールが含まれています。
標準ライブラリの一部は仕様でカバーされています。たとえば、Web Server Gateway Interface（WSGI）の実装はwsgirefPEP 333 [132]に従いますが、大部分はコード、内部ドキュメント、テストスイートによって指定されています。ただし、標準ライブラリの大部分はクロスプラットフォームのPythonコードであるため、バリアントの実装のために変更または書き直す必要があるモジュールはごくわずかです。
2024年3月17日現在、サードパーティのPythonソフトウェアの公式リポジトリであるPython Package Index (PyPI)には、次のような幅広い機能を備えた523,000を超える[133]パッケージが含まれ[update]ています 。
開発環境
ほとんどの Python 実装 (CPython を含む) には、読み取り、評価、印刷のループ(REPL) が含まれており、ユーザーがステートメントを順番に入力して結果をすぐに受け取ることができるコマンド ライン インタープリターとして機能します。
Python には、初心者向けの IDLEと呼ばれる統合開発環境 (IDE)も付属しています。
IDLEやIPythonなどの他のシェルでは、自動補完の改善、セッション状態の保持、構文の強調表示などの機能がさらに追加されています。
PyCharm、IntelliJ Idea、Visual Studio Codeなどの標準的なデスクトップ統合開発環境の他に、科学や数学関連のプログラムを開発するためのSageMath 、ブラウザベースのIDEおよびホスティング環境であるPythonAnywhere 、科学計算を重視した商用IDEであるCanopy IDEなどのWebブラウザベースのIDEがあります。[134]
実装
リファレンス実装
CPythonはPythonのリファレンス実装です。Cで書かれており、C89標準（Python 3.11はC11を使用[135]）といくつかの選択されたC99機能を満たしています。CPythonには独自のC拡張機能が含まれていますが、サードパーティの拡張機能は古いCバージョンに限定されません。たとえば、 C11またはC ++で実装できます。 [136] [137] CPythonはPythonプログラムを中間バイトコードにコンパイルし[138] 、仮想マシンで実行します。[139] CPython は、C とネイティブ Python が混在した大規模な標準ライブラリとともに配布されており、Windows (Python 3.9 以降、Python インストーラーはWindows 7と 8 へのインストールを意図的に失敗します。[140] [141] Windows XP はPython 3.5 までサポートされていました) や、 macOS (および実験的なインストーラーを備えた Python 3.9.1 以降のApple M1 Mac) を含むほとんどの最新のUnix 系システムを含む多くのプラットフォームで使用でき、 VMSも非公式にサポートされています。[142]プラットフォームの移植性は、最も初期の優先事項の 1 つでした。[143] (Python 1 および 2 の開発中は、OS/2とSolarisもサポートされていましたが、[144]その後、多くのプラットフォームでサポートが中止されました。)
Python 3.7 以降では、マルチスレッドをサポートするオペレーティング システムのみをサポートします。
その他の実装
- PyPyはPython 2.7と3.8に準拠した高速なインタープリタです。[145] [146]そのジャストインタイムコンパイラはCPythonよりも大幅に速度が向上しますが、Cで書かれたライブラリの中には使用できないものもあります。[147]
- Stackless PythonはCPythonの重要なフォークで、マイクロスレッドを実装しています。CPythonと同じようにコールスタックを使用しないため、大規模な並行プログラムが可能になります。PyPyにもスタックレスバージョンがあります。 [148]
- MicroPythonとCircuitPythonは、 Lego Mindstorms EV3を含むマイクロコントローラ向けに最適化されたPython 3の亜種です。[149]
- PystonはPythonランタイムの変種であり、ジャストインタイムコンパイルを使用してPythonプログラムの実行を高速化します。[150]
- CinderはCPython 3.8のパフォーマンス重視のフォークであり、バイトコードのインラインキャッシュ、コルーチンの積極的な評価、メソッドごとのJIT、実験的なバイトコードコンパイラなど、多くの最適化が含まれています。[151]
- Snek [152] [153] [154]組み込みコンピューティング言語（例えば、 ATmega 328PベースのArduinoなどの8ビットAVRマイクロコントローラと互換性があり、 MicroPythonと互換性のあるより大規模なものも同様）は「Pythonに触発されていますが、Pythonではありません。完全なPythonシステムで実行されるSnekプログラムを作成することは可能ですが、ほとんどのPythonプログラムはSnekでは実行されません。」[155] Pythonとは異なり、 OOP /クラスを含まない命令型言語であり、32ビット単精度の1つの数値型に簡素化されています（JavaScriptに似ていますが、より小さいです）。
サポートされなくなった実装
他のジャストインタイム Python コンパイラも開発されていますが、現在はサポートされていません。
- Googleは2009年にUnladen Swallowというプロジェクトを開始し、 LLVMを使用してPythonインタープリタを5倍高速化し、マルチスレッド機能を数千のコアに拡張することを目指していましたが、[156]通常の実装ではグローバルインタープリタロックに悩まされていました。
- Psyco は、 CPython と統合し、実行時にバイトコードをマシン コードに変換する、廃止されたジャストインタイム 特化コンパイラです。生成されたコードは特定のデータ型に特化されており、標準の Python コードよりも高速です。Psyco は Python 2.7 以降をサポートしていません。
- PyS60は、 2005年にノキアが発売したシリーズ60携帯電話用のPython 2インタープリタである。標準ライブラリのモジュールの多くと、Symbianオペレーティングシステムとの統合のための追加モジュールを実装している。ノキアN900はGTKウィジェットライブラリを備えたPythonもサポートしており、プログラムを書いて対象デバイス上で実行することができる。[157]
他の言語へのクロスコンパイラ
高水準オブジェクト言語への コンパイラ/トランスパイラはいくつかあり、ソース言語として、制限のない Python、制限された Python のサブセット、または Python に似た言語を使用できます。
- Brython [158] 、 Transcrypt [159] [160]、Pyjs（2012年の最新リリース）はPythonをJavaScriptにコンパイルします。
- Codonは静的に型付けされたPython [161]のサブセットをマシンコード（LLVM経由）にコンパイルし、ネイティブマルチスレッドをサポートします。[162]
- Cython はPython (のスーパーセット) を C にコンパイルします。生成されたコードは、Python インタープリターへの直接の C レベル API 呼び出しを介して Python でも使用できます。
- PyJLはPythonのサブセットを「人間が読める、保守しやすい、高性能なJuliaソースコード」にコンパイル/トランスパイルします。[87]高性能を主張しているにもかかわらず、任意のPythonコードに対してそれを実行できるツールはありません。つまり、より高速な言語やマシンコードにコンパイルすることは不可能であることがわかっています。Pythonのセマンティクスが変更されない限り、多くの場合、Pythonコードにほとんどまたはまったく変更を加えずに高速化が可能です。より高速なJuliaソースコードは、Pythonから使用することも、マシンコードにコンパイルしてそのようにベースにすることもできます。
- NuitkaはPythonをCにコンパイルします。[163]
- Numba はLLVM を使用して Python のサブセットをマシン コードにコンパイルします。
- PythranはPython 3のサブセットをC++（C++11）にコンパイルします。[164]
- RPython はC にコンパイルでき、Python の PyPy インタープリターを構築するために使用されます。
- Python→11l→C++トランスパイラ[165]はPython 3のサブセットをC++（C++17）にコンパイルします。
専門分野:
- MyHDLは Python ベースのハードウェア記述言語(HDL) であり、MyHDL コードをVerilogまたはVHDLコードに変換します。
古いプロジェクト (または Python 3.x および最新の構文では使用されない):
- GoogleのGrumpy（2017年の最新リリース）はPython 2をGoにトランスパイルします。[166] [167] [168]
- IronPythonを使用すると、.NET共通言語ランタイム上でPython 2.7プログラム（ 2021年にリリースされたアルファ版はPython 3.4でも利用可能だが、「それ以降のバージョンの機能や動作が含まれる可能性がある」[169]）を実行できる。[170]
- JythonはPython 2.7をJavaバイトコードにコンパイルし、PythonプログラムからJavaライブラリを使用できるようにします。[171]
- Pyrex (2010 年の最新リリース) とShed Skin (2013 年の最新リリース) は、それぞれ C と C++ にコンパイルされます。
パフォーマンス
非数値（組み合わせ）ワークロードにおけるさまざまなPython実装のパフォーマンス比較がEuroSciPy '13で発表されました。[172] Pythonと他のプログラミング言語のパフォーマンスの比較は、コンピュータ言語ベンチマークゲームでもベンチマークされています。[173]
発達
Pythonの開発は主にPython Enhancement Proposal (PEP)プロセスを通じて行われ、主要な新機能の提案、問題に関するコミュニティの意見の収集、Pythonの設計上の決定の文書化などを行う主なメカニズムとなっています。[174] PythonのコーディングスタイルはPEP 8でカバーされています。 [175]優れたPEPはPythonコミュニティと運営委員会によってレビューされ、コメントされます。[174]
言語の強化は、CPythonリファレンス実装の開発と一致しています。メーリングリストpython-devは、言語開発の主なフォーラムです。特定の問題は、もともと財団がホストするRoundup バグトラッカーで議論されていました。 [176] 2022年に、すべての問題と議論はGitHubに移行されました。[177] Pythonが2017年1月にGitHubに移行するまで、開発はもともとMercurialを実行する自己ホスト型ソースコードリポジトリで行われていました。 [178]
CPython のパブリックリリースには 3 つのタイプがあり、バージョン番号のどの部分が増加するかによって区別されます。
- 下位互換性のないバージョン。コードが壊れると予想され、手動で移植する必要があるバージョン。バージョン番号の最初の部分が増分されます。これらのリリースはまれにしか行われず、バージョン3.0はバージョン2.0の8年後にリリースされました。Guido van Rossumによると、バージョン4.0が登場する可能性は非常に低いとのことです。[179]
- メジャーリリースまたは「機能」リリースは、以前のバージョンとほぼ互換性がありますが、新しい機能が導入されています。バージョン番号の2番目の部分は増加します。Python 3.9以降、これらのリリースは毎年行われる予定です。[180] [181]各メジャーバージョンは、リリース後数年間バグ修正によってサポートされます。[182]
- バグ修正リリース[183]は新機能を導入せず、約3ヶ月ごとに行われ、前回のリリース以降に十分な数のバグがアップストリームで修正されたときに行われます。これらのリリースではセキュリティ上の脆弱性も修正されます。バージョン番号の3番目と最後の部分が増分されます。[183]
多くのアルファ版、ベータ版、リリース候補版も、最終リリース前のプレビューやテスト用にリリースされます。リリースごとに大まかなスケジュールはありますが、コードが準備できていない場合は遅れることがよくあります。Pythonの開発チームは、開発中に大規模なユニットテストスイートを実行してコードの状態を監視します。[184]
Python に関する主要な学術会議はPyConです。また、 PyLadiesなどの特別な Python メンタリング プログラムもあります。
Python 3.12ではwstrPython拡張機能[185]が削除され、変更が必要となり[186]、3.10では言語にパターンマッチングが追加されました。 [187]
Python 3.12 では、いくつかの古いモジュールが削除されました。今後も削除される予定DeprecationWarningで、3.13 で非推奨となります。すでに非推奨となっている配列の 'u' フォーマット コードは 3.13 以降発行され、Python 3.16 で削除されます。代わりに 'w' フォーマット コードを使用する必要があります。ctypes の一部も非推奨となり、http.server.CGIHTTPRequestHandlerDeprecationWarning が発行され、3.15 で削除されます。そのコードを使用すると、セキュリティと機能の両方でバグが発生する可能性が高くなります。typing モジュールの一部は非推奨です。たとえば、typing.NamedTupleフィールドを示すためにキーワード引数を使用してクラスを作成するなど (その他)、Python 3.15 では許可されません。
APIドキュメントジェネレーター
Python APIのドキュメントを生成できるツールには、 pydoc（標準ライブラリの一部として利用可能）、Sphinx、Pdocとそのフォーク、Doxygen、Graphvizなどがあります。 [188]
ネーミング
Python の名前は、Python の作者 Guido van Rossum が言語開発中に楽しんでいたイギリスのコメディ グループMonty Pythonに由来しています。Monty Python への言及は、Python のコードと文化に頻繁に現れます。 [189]たとえば、Python の文献でよく使用されるメタ構文変数は、従来のfooとbarではなく、spamとeggsです。[189] [190]公式の Python ドキュメントには、Monty Python ルーチンへのさまざまな言及も含まれています。[191] [192] Python のユーザーは、「Pythonistas」と呼ばれることがあります。[193]
接頭辞Py- は、 Python に関連するものであることを示すために使用されます。Python アプリケーションまたはライブラリの名前でこの接頭辞が使用されている例としては、Simple DirectMedia LayerをPython にバインドしたPygame (通常はゲームの作成に使用)、Qtと GTK をそれぞれ Python にバインドしたPyQtとPyGTK 、および元々 Python で記述された Python 実装である PyPy などがあります。
人気
2003年以来、PythonはTIOBEプログラミングコミュニティインデックスで最も人気のあるプログラミング言語のトップ10に一貫してランクインしており、2022年12月時点では[update]最も人気のある言語でした（C、C++、Javaを上回っています）。[39] 2007年、2010年、2018年、2020年にはプログラミング言語オブザイヤー（「1年間で評価が最も上昇した言語」）に選ばれました（2020年時点で4回選ばれた唯一の言語です[194]）。 [update]
Pythonを使用している大規模な組織には、Wikipedia、Google、[195] Yahoo!、[196] CERN、[197] NASA、[198] Facebook、[199] Amazon、Instagram、[200] Spotify、[201]などがあります。また、より小規模な組織ではIndustrial Light & Magic [202]やITA [203]などがあります。ソーシャルニュースネットワーキングサイトRedditは、主にPythonで書かれています。[204]
用途
Pythonは、例えばApacheウェブサーバのmod_wsgiを介して、ウェブアプリケーションのスクリプト言語として機能します。[205] Web Server Gateway Interfaceにより、標準APIが進化し、これらのアプリケーションを容易にしています。Django、Pylons、Pyramid、TurboGears、web2py、Tornado、Flask、Bottle、Zopeなどのウェブフレームワークは、開発者による複雑なアプリケーションの設計と保守をサポートしています。 PyjsとIronPythonは、Ajaxベースのアプリケーションのクライアント側を開発するために使用できます。SQLAlchemyは、リレーショナルデータベースへのデータマッパーとして使用できます。 Twistedは、コンピュータ間の通信をプログラムするためのフレームワークで、Dropboxなどで使用されています。
NumPy、SciPy、Matplotlibなどのライブラリは、科学計算におけるPythonの効果的な使用を可能にし、[206] [207] BiopythonやAstropyなどの専門ライブラリはドメイン固有の機能を提供します。SageMathは、Pythonでプログラム可能なノートブックインターフェイスを備えたコンピュータ代数システムです。そのライブラリは、代数、組合せ論、数値数学、数論、微積分など、数学の多くの側面をカバーしています。[ 208 ] OpenCVには、コンピュータービジョンと画像処理のための豊富な機能を備えたPythonバインディングがあります。[209]
Pythonは、 TensorFlow、Keras、Pytorch、scikit-learn、Logic言語ProbLogなどのライブラリの助けを借りて、人工知能プロジェクトや機械学習プロジェクトでよく使用されます。[210] [211] [212] [213] [214]モジュールアーキテクチャ、シンプルな構文、豊富なテキスト処理ツールを備えたスクリプト言語として、Pythonは自然言語処理によく使用されます。[215]
PythonとPrologの組み合わせは、知識表現と推論機能を提供するPrologにより、AIアプリケーションに特に有用であることが証明されています。特にJanusシステムは、動的型付けの使用とデータ構造の単純な再帰的性質など、これら2つの言語の類似性を活用しています。この組み合わせの典型的なアプリケーションには、自然言語処理、視覚的なクエリ回答、地理空間推論、セマンティックWebデータの処理などがあります。[216] [217] Pythonで実装されたNatlogシステムは、 GPT3などのテキストからテキストへのジェネレーターや、DALL-EやStable Diffusionなどのテキストから画像へのジェネレーターのプロンプトジェネレーターとして、定節文法（DCG）を使用します。[218]
PythonはTkinterのようなライブラリを使用することでグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）にも使用できます。[219] [220]
Python は、 Abaqusなどの有限要素法ソフトウェア、 FreeCADなどの 3D パラメトリック モデラー、3ds Max、Blender、Cinema 4D、Lightwave、Houdini、Maya、modo、MotionBuilder、Softimageなどの 3D アニメーション パッケージ、 Nuke の視覚効果合成ソフトウェア、GIMP、[221] Inkscape、Scribus、Paint Shop Proなどの 2D イメージング プログラム、[222] scorewriterやcapellaなどの楽譜作成プログラムなど、多くのソフトウェア製品にスクリプト言語としてうまく組み込まれています。GNU Debugger は、 C++ コンテナーなどの複雑な構造を表示するために、 Python をプリティー プリンターとして使用します。 Esri は、ArcGISでスクリプトを記述するための最良の選択肢として Python を推奨しています。[223]また、いくつかのビデオ ゲームでも使用されており、[224] [225] Google App Engineで使用可能な 3 つのプログラミング言語のうちの最初に採用されています。他の 2 つはJavaとGoです。[226]
多くのオペレーティングシステムには、Pythonが標準コンポーネントとして含まれています。ほとんどのLinuxディストリビューション、[227] AmigaOS 4（Python 2.7を使用）、FreeBSD（パッケージとして）、NetBSD、OpenBSD（パッケージとして）に同梱されており、コマンドライン（ターミナル）から使用できます。多くのLinuxディストリビューションはPythonで書かれたインストーラを使用しています。UbuntuはUbiquityインストーラを使用し、Red Hat LinuxとFedora LinuxはAnacondaインストーラを使用しています。Gentoo Linuxは、パッケージ管理システムであるPortageでPythonを使用しています。
Pythonは、エクスプロイト開発を含む情報セキュリティ業界で広く使用されています。[228] [229]
2008年現在、 Sugar Labsで開発されたOne Laptop per Child XOのSugarソフトウェアのほとんどはPythonで書かれています。[230] Raspberry Piシングルボードコンピュータプロジェクトでは、Pythonを主なユーザープログラミング言語として採用しています。 [update]
LibreOfficeにはPythonが含まれており、JavaをPythonに置き換える予定です。Pythonスクリプトプロバイダーは、2013年2月7日のバージョン4.0以降の コア機能です[231] 。
Python の影響を受けた言語
Python の設計と哲学は、他の多くのプログラミング言語に影響を与えています。
- Booはインデント、類似の構文、類似のオブジェクトモデルを使用します。[232]
- Cobraはインデントと同様の構文を使用しており、その謝辞文書には影響を受けた言語の中でPythonが最初に挙げられています。[233]
- JavaScript にクロスコンパイルされるプログラミング言語であるCoffeeScript は、Python にヒントを得た構文を持っています。
- ECMAScript – JavaScriptはPythonからイテレータとジェネレータを借用しました。 [234]
- GDScriptはPythonに非常によく似たスクリプト言語で、Godotゲームエンジンに組み込まれています。[235]
- Goは「Pythonのような動的言語で動作する速度」[236]を目的として設計されており、配列をスライスするための同じ構文を共有しています。
- GroovyはPythonの設計哲学をJavaに取り入れたいという願望から生まれました。[237]
- Juliaは「Pythonと同様に一般的なプログラミングに使用できる」ように設計されました。[27]
- MojoはPythonの非厳密な[28] [238]スーパーセットです（例えば、クラスはまだ欠けていて、例えばstructが追加されています）。[239]
- Nimはインデントと同様の構文を使用します。[240]
- Rubyの作者であるまつもとゆきひろ氏は、「Perlよりも強力で、Pythonよりもオブジェクト指向的なスクリプト言語が欲しかった。だから独自の言語を設計することにしたんだ」と語っている。[241]
- Appleが開発したプログラミング言語であるSwiftには、Pythonにヒントを得た構文がいくつかある。 [242]
- KotlinはPythonとJavaの機能を融合し、定型コードを最小限に抑えて開発者の効率を高めます。[243]
Pythonの開発手法は他の言語でも模倣されている。例えば、言語の変更の根拠や問題点を記述した文書（PythonではPEP）を要求する手法は、Tcl [244] 、Erlang [245]、 Swift [246]でも採用されている。
参照
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私は 2010 年 7 月に Swift プログラミング言語の作業を開始しました。基本的な言語構造の多くを実装しましたが、その存在を知っているのはほんの数人だけでした。2011 年後半には、他の数人の (素晴らしい) 人々が本格的に貢献し始め、2013 年 7 月に Apple Developer Tools グループの主要な焦点となりました [...] Objective-C、Rust、Haskell、Ruby、Python、C#、CLU、その他数え切れないほど多くのものからアイデアを得ました。
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- ラマーリョ、ルチアーノ（2022年5月）。Fluent Python。オライリーメディア。ISBN 978-1-4920-5632-4。
外部リンク
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