Python Learning Workshop: Session 1, Talk 1, "Let's code with Python!"

1. Pythonでプログラムを作ろう！
辻 真吾
@tsjshg

2. 自己紹介
• 辻真吾（1975年8月生まれ）
• 今は、東大先端研で働いてます
– 生命情報（特にがん）のデータ解析
• Pythonスタートブック（技術評論社）
• プログラム言語
– BASIC/Logo
小学生の時
– C/C++ 大学生の時
– Java,
SQL
ITベンチャー時代
– Python
20代の終わりから

3. The
RedMonk
programming
language
ranking(2015.1)
http://redmonk.com/sogrady/2015/01/14/language-­‐rankings-­‐1-­‐15/

4. Zen
of
Python
• import
this
– There
should
be
one-­‐-­‐
and
preferably
only
one
-­‐-­‐
obvious
way
to
do
it.
• Battery
included
– 豊富な標準ライブラリ
• 初心者にやさしい
– プログラミング経験者も書くのが楽
• https://www.python.org
– 本家のサイト
• http://www.python.jp
– ドキュメントの日本語訳も豊富
Guido
van
Rossum

5. 2
or
3？
• これから始めるなら、3
• 何か理由があるなら、2.7
• http://python3wos.appspot.com
– 外部ライブラリの対応状況を一目で見られる
サイト
– ほとんど対応済み
• Python3
– デフォルトの文字コードがUTF-­‐8
• MacOSXとの相性も抜群

6. フェアに
• 遅いでしょ？
– 軽量言語ですから、もちろん書きやすさ優先
– 数値計算では、for文を使わない
– NumbaなどJITコンパイラもある
• なんで2と3互換性ないの？
– 痛い! さらなる進化のため（だと思う）
– 文字列の扱いなど、やっぱり互換性を捨てて
まで3を作った理由はある
• これからは関数型言語でしょ？
– 8月号のSoftwareDesignに記事を書く予定

7. なんと言ってもデータ解析
• データ解析におすすめの外部ライブラリ
– Numpy,
Scipy
• 強力な行列演算や、基本的な統計関数などを収録
– Matplotlib
• Matlabの文法に似た書き方で、データの可視化ができ
る
• 強力すぎて、ちょっと使いにくい（でも好き）
– Pandas
• 超高性能な数値データを扱うためのライブラリ
• 私にエクセルを使うのを止めることを決意させた
– Ipython
• Pythonインタラクティブシェルの強化版
• Notebookと呼ばれるWebブラウザ経由の機能がすごい

8. インストールするの面倒でしょ？
ヒューストンに本拠地を置く、CONTINUUM社が無料で配布
数値計算系のライブラリはほとんど入っているので、手軽でおすすめ
（もちろん3対応）

9. データ解析以外で
Pythonで作られたドキュメント作成ツール
比較的簡単なrst形式で原稿を書くと、綺麗にHTML化してくれる。
（PDFやePub形式にもなる）

10. 私の開発環境
• Emacs24.3+Pythonシェル（IPython）
• MacではGUIがCarbonからCocoaになったた
めか、Emacsの動作がちょっと不安定
• PyCharmよさそう
– Emacsのキーバインド再現が結構忠実

11. まとめ
• データ解析のためなら、RかPython
– これは間違いない
• Rは汎用言語ではないので、なんでもでき
るPythonを選んで損はない
• 次回以降は、みなさんのご要望を取り入
れつつ、機械学習の話？