Python

概要

文法を極力単純化してコードの可読性を高め、読みやすく、また書きやすくしてプログラマの作業性とコードの信頼性を高めることを重視してデザインされた、汎用の高水準言語である。
核となる本体部分は必要最小限に抑えられている。一方で標準ライブラリやサードパーティ製のライブラリ、関数など、さまざまな領域に特化した豊富で大規模なツール群が用意され、インターネット上から無料で入手でき、自らの使用目的に応じて機能を拡張していくことができる。
またPythonは多くのハードウェアとOS (プラットフォーム) に対応しており、複数のプログラミングパラダイムに対応している。Pythonはオブジェクト指向、命令型、手続き型、関数型などの形式でプログラムを書くことができる。動的型付け言語であり、参照カウントベースの自動メモリ管理（ガベージコレクタ）を持つ。
これらの特性によりPythonは広い支持を獲得し、Webアプリケーションやデスクトップアプリケーションなどの開発はもとより、システム用の記述 (script) や、各種の自動処理、理工学や統計・解析など、幅広い領域における有力なプログラム言語となった。プログラミング作業が容易で能率的であることは、ソフトウェア企業にとっては投入人員の節約、開発時間の短縮、ひいてはコスト削減に有益であることから、産業分野でも広く利用されている。Googleなど主要言語に採用している企業も多い。
Pythonのリファレンス実装であるCPythonは、フリーかつオープンソースのソフトウェアであり、コミュニティベースの開発モデルを採用している。CPythonは、非営利団体であるPythonソフトウェア財団が管理している。その他の実装としては、PyPyやIronPythonなどが有名である。
Pythonは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムが開発した。名前の由来は、イギリスのテレビ局 BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』である。Pythonという英単語が意味する爬虫類のニシキヘビがPython言語のマスコットやアイコンとして使われている。

ライセンス

Python のリリースは全てオープンソースであり、PSF (Python Software Foundationライセンス)として配布されている。これはGPL互換であるが、GPLと異なり、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。

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。

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では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。

言語の機能

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短いコードをよしとする傾向が強い。
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。
またPythonでは、Perlの「あることを行うのに1つ以上の方法がある」という哲学とは逆に、ある動作をさせる方法は、基本的に1通りしかないように作られている。そのためPythonのプログラムは、誰が書いてもだいたいどれも同じようなコードになり、作成者以外が見ても動作を把握しやすい。また、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。

構文

インデント（「オフサイドルール」）が特徴的である。
以下に、階乗を題材に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ルール（構文規則上のもの）ではなく、単なるコンベンション（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ではこのような強制を課すことによって、プログラム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。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。この曖昧さは、検知しにくいバグを生む原因になる。
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によって明確に整列されたコードを目安として読み、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誤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。

データ型

Pythonのデータは動的に型付けされる。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、整数型・多倍長整数型・浮動小数点数型・複素数型・文字列型・Unicode文字列型・論理型、そして関数型がある。多倍長整数型は（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。
さらに組み込みのコンテナ型として、リスト型、タプル型、辞書型（連想配列）のほか、値の重複を許さない集合型（Python 2.3以降）がある。
Python 3.x以降では、整数型が多倍長整数型と統合され、従来の文字列型とUnicode文字列型に代わり、バイト列型と文字列型が導入された。
リスト型および辞書型は内部の値をあとから変えられる（mutable、変更可能）が、タプル型は一度構築したら内部の値は変わらない（immutable、変更不能）。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。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。
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ので、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（いわゆるダック・タイピングが可能）。
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。

多言語の扱い

Pythonは当初1バイト単位での文字列型のみ扱い、かな漢字のようなマルチバイト文字をサポートしていなかったが、Python 2.0からUnicode文字型が新たに導入された。
Python 3.0では、文字列型がバイト列型に、Unicode文字列型が文字列型に変更された。従来は文字列の表現方法として2通り（旧文字列型と旧Unicode文字列型）があったが、これを1通り（新文字列型=旧Unicode型）に統一し、旧文字列型は単なるバイト列型として再定義された。これにより、Python 3.0で文字列を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では文字のバイト列表現（エンコーディング）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相互変換する。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という危険を解消している。
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、現在では日本語の処理に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（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）、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、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/python2# -*- coding: utf-8 -*-s = '日本語の文字列'

利用

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アップル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。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。研究機関では、NASAや日本の高エネルギー加速器研究機構で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。

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為に動的スクリプト言語の欠点の一つである速度の遅さを補っている。Numba 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、非常に高速に計算できる。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、最も主要な用途は何かというアンケートで、用途の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。

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。

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採用しているOSも複数ある。また、多くの異なる言語で書かれたモジュールをまとめるグルー言語としての利用例も多い。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。

教育用

Pythonは教育目的で設計されたわけではないが、単純さから子供が最初に学ぶ、プログラミング教育用の言語としても利用が増えている。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。
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