Pythonはそんなに強力ですか？

Python はシンプルさを表現する言語だからです。さらに、Python が所有する標準ライブラリも金融やマーケティング関係者に選ばれる理由です。

Python は学習が簡単で、信頼性が高く、効率的です (推奨学習: Python ビデオ チュートリアル )

そうですね、他の多くのプログラミング言語よりも「簡単」です。 Python 言語には多くの儀式がないため、コードを理解するために Python の専門家である必要はありません。私の経験では、Python の構文にはルールや特殊なケースがはるかに少ないため、Ruby や Perl と同じ方法よりも、例によって Python を学び、教える方が簡単です。言語表現の豊かさではなく、コードで何を達成したいかに重点を置いています。

少量のコードで多くの関数を構築できます

Python は、すべての開発者に迅速な学習体験を提供します。練習すれば、基本的な機能を備えたゲームを最大 2 日で簡単に実装できるようになります (これはプログラミングについて何も知らなくても可能です)。

Python を魅力的なプログラミング言語にするその他の要因は、その読みやすさと効率です。

Python には、最も成熟したパッケージ リポジトリの 1 つがあります。

Python を理解すると、プラットフォームを活用できるようになります。 Python は、すぐに入手して使用できる 85,000 を超える Python モジュールとスクリプトのリポジトリである PyPI (パイパイと発音します。オンラインでここで学ぶことができます) によって強化されています。これらのモジュールは、データベース処理、コンピューター ビジョンの実装、次元分析などの高度なデータ分析の実行、RESTful Web サービスの構築など、さまざまな問題の解決に使用できる事前にパッケージ化された機能をローカル Python 環境に提供します。

Python はデータ サイエンスの分野で広く使用されています

どのような仕事に従事していても、データはその一部となります。 IT、ソフトウェア開発、マーケティングなど、それらはすべてデータに深く関係しており、知恵を求めています。データ分析スキルは間もなくコーディング スキルと同じくらい重要になり、Python は両方の分野で重要な役割を果たすようになるでしょう。 Python は、R に次いで、現代のデータ サイエンスで最も一般的に使用されている言語です。実際、データ サイエンスの分野では、Python の方が R よりも多くの求人があります。 Python の学習中に培ったスキルは直接伝達され、独自の分析スキルを構築するために使用されます。

Python はクロスプラットフォームでオープン ソースです

Python はさまざまなプラットフォームで実行でき、20 年以上にわたってオープン ソースであり続けています。コードを利用できるようにする必要がある場合は、 Linux、Windows、macOS 上で実行する場合、Python は要件を満たすことができます。さらに、数十年にわたる改良と継続的な改善に裏付けられているため、コードを思いどおりに実行できます。

Python 関連の技術記事の詳細については、Python チュートリアル 列にアクセスして学習してください。

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