stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Python
言語 > 標準ライブラリ > 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。
言語 > 標準ライブラリ > 組み込み型 > 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。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。
言語 > 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。
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、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（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/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。
実行環境 > 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。
Windows, Windows CE（9x系およびNT系は最新版、Windows 3.1およびMS-DOSは旧版のみ）
Macintosh (Classic Mac OSおよびmacOSともに)
iOS Pythonista for iOS (omz:software)
Android Pydroid3 for Android (IIEC)
各種UNIX
Linux (Linux Standard Base3.2で標準仕様となった)
Plan 9 (Python 3.xは未移植)
PalmOS
S60
Javaプラットフォーム (Jython)
.NET Frameworkプラットフォーム (IronPython)
実行環境 > 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。
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。
PyOMP - PythonをOpenMPで並列化するシステム。
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。
エコシステム > パッケージ管理

Pythonのパッケージ管理はpip・pipenv・poetry・rye・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。
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。
エコシステム > 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。
数値計算
行列演算パッケージの NumPy
プログラミング数学、科学、工学のための数値計算 SciPy
機械学習・データサイエンス・AI
scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Keras
データ解析ソフト pandas
グラフ表示ソフト Matplotlib
描画ソフト  Seaborn
3Dグラフィックスやアニメーション VPython - https://vpython.org/
データ処理インタフェース IPython
数式処理機能 SymPy
データ処理の高速化  PyPy
Pythonアプリのコンパイルによる高速化 Numba, JAX
画像処理のための Python Imaging Library
SDLのラッパである Pygame
スクレイピングライブラリ Beautiful Soup
クローリング、スクレイピング用のpythonフレームワーク Scrapy
離散事象シミュレーション SimPy
OpenCLへのインタフェース pyOpenCL
OpenGLへのインタフェース pyOpenGL
OpenCVへのインタフェース pyOpenCV
CUDAへのインタフェース   pyCUDA
PyODE
Python(x,y)
Webアプリケーションフレームワーク
Bottle（ボトル） - https://bottlepy.org/docs/dev/
CherryPy（チェリーパイ） - https://cherrypy.org/
Django（ジャンゴ） - https://www.djangoproject.com/
Flask（フラスク） - http://flask.pocoo.org/
Pyramid（ピラミッド） - https://pylonsproject.org/projects/pyramid/
Plone（プローン） - https://plone.org/
Tornado (Webサーバ)（トルネード） - https://sites.google.com/site/tornadowebja/
Cyclone（C10K問題対応)（サイクロン） - http://cyclone.io/
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。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。
利用 > 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。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。
利用 > 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。
利用 > 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
利用 > 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。
利用 > 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、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。
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。
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。
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。
# 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。
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。
利用 > 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。
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。
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?]。
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。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。
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。
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。
歴史 > 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。
歴史 > 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。
歴史 > 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。
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。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。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。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。
| バージョン | リリース日 | サポート期限 |
| --- | --- | --- |
| 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 |
歴史 > 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[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。
2015年11月にリリースされたFedora 23や2016年4月にリリースされたUbuntu 16.04 LTS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。
| バージョン | リリース日 | サポート期限 |
| --- | --- | --- |
| 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
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
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
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
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。
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
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
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
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
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
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
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
歴史 > 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。
歴史 > Pythonに影響を与えた言語

ABC（インデントによる構文）
Modula-2, -3（モジュール機能、オブジェクト指向）
Icon（辞書、スライス演算子など）
SETL（英語版）（リストの内包表現）
C, C++（基本的な構文）
Smalltalk（仮想マシン機構、動的性）
Lisp, Scheme（関数型言語の機能）
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。
学習用図書の例

Quentin Charatan, Aaron Kans: Programming in Two Semesters: Using Python and Java, Springer, (2022).
John Hunt: A Beginners Guide to Python 3 Programming, Springer, (2023).
John Hunt: Advanced Guide to Python 3 Programming, Springer,  (2023).
石本敦夫：「Python文法詳解」、オライリージャパン、ISBN 978-4873116884、（2014年9月18日）。
大和田勇人、金盛克俊：「Pythonで始めるプログラミング入門」、コロナ社、ISBN 978-4-339-02498-2（2015年10月13日）。
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）。
松浦健一郎、司ゆき：「わかるPython [決定版] 」、SBクリエイティブ、ISBN 978-4-7973-9544-0（2018年5月22日）。
柴田望洋：「新・明解Python入門」、SBクリエイティブ 、ISBN 978-4815601522（2019年5月30日）。＃（これは初版、第2版あり）
亀田健司：「1週間でPythonの基礎が学べる本」、インプレス、ISBN 978-4-295-00853-8（2020年3月11日）。
山田祥寛：「独習Python」、翔泳社、ISBN 978-4-7981-6364-2（2020年6月22日）。
Guido van Rossum：「Pythonチュートリアル 第4版」、オライリージャパン、ISBN 978-4-87311-935-9（2021年1月27日）。
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）。
小高知宏：「Python言語で学ぶ基礎からのプログラミング」、近代科学社、ISBN 978-4-7649-0633-4（2021年7月31日）。
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)。
松尾正信:「Pythonプログラミング ABCー正確に・美しく・簡潔に! ー」、近代科学社、ISBN 978-4764906426（2022年9月16日）。
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）。
山崎貴史、廣田龍之介、森田直人：「Python ハンディプログラミング事典」、実教出版、ISBN 978-4-407-35591-8（2022年11月25日）。
Patrick Viafore：「ロバストPython ―クリーンで保守しやすいコードを書く」、オライリー・ジャパン、ISBN 978-4-8144-0017-1 (2023年3月25日)。
Micha Gorelick、Ian Ozsvald：「ハイパフォーマンスPython 第2版」、オライリー・ジャパン、ISBN 978-4873119908 (2023年4月14日)。
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」 。
ビルドシステム/wheel/インストーラ
月刊コロコロコミック連載作品の一覧

月刊コロコロコミック連載作品の一覧は小学館の少年向けの雑誌『月刊コロコロコミック』（月刊化前の時代も含む）に連載された作品の一覧である。
連載作品一覧

連載開始及び終了時期は本誌のものを記載。『別冊コロコロコミック』などからの移籍、または本誌以外へ移籍した作品については備考欄に記述する。
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: 2025年4月号現在連載中。
OH! ギャル

「OH! ギャル」（オー・ギャル）は、日本の歌手である沢田研二の27枚目のシングルである。
1979年5月31日にポリドール・レコードより発売された。
解説

「憎みきれないろくでなし」から7作連続で作詞は阿久悠、作曲は大野克夫である。“ゴールデン・コンビ”とも称された阿久・大野による沢田のシングルA面（メイン）への楽曲提供はこの曲をもって一旦終了となった。大野は次のシングル「ロンリー・ウルフ」を作曲、阿久も1980年のシングル「酒場でDABADA」などを作詞しているが、コンビ復活となったのは1988年のシングル「Stranger -Only Tonight-」である。
テレビ番組などで歌う際は、当時まだ珍しかったネイルを爪に施し歌った。
初期の衣装は白を基調とした船長を装ったスタイル（マレーネ・ディートリッヒをモチーフにした衣装）、次に赤いテンガロンハットにピンクを基調としたカウボーイスタイルの2種類があり、上記の煙草を吸いながら歌うパフォーマンスは船長スタイルで、カウボーイスタイルでは煙草の代わりにモデルガンを持って歌った。
『夜のヒットスタジオ』出演時（1979年7月9日放送回）、カウボーイスタイルにローラースケートで登場したが、1番目で歌が終わりだと思った沢田が誤って2番目の歌い始めを「SUNDAY…」と歌唱し、間違いに気づいた沢田が2番目の歌詞をほとんど歌えなくなるというハプニングが発生（なお演奏を担当していた井上バンドが機転を効かせ、沢田が「ワインのシャワーを…」から入れるようリカバーし、無事に歌い終えた）。現在この映像は2011年に発売されたDVD『沢田研二 in 夜のヒットスタジオ』に収録されている。
沢田研二本人は「最も嫌いな歌」と言っている（次いで自身のソロデビュー曲『君をのせて』）[要出典]。理由は、阿久の女性を賛美する歌詞と、「ギャル」という言葉に新しくないイメージがあったと、デビュー25周年特番で沢田は語っている。その25周年特番の翌年、1992年の『Beautiful World』ツアーで久々にプレイされたが、歌い終わるや「大嫌いなこの歌！」と叫んだ。
収録曲

OH! ギャル （4分15秒）
作詞:阿久悠／作曲:大野克夫／編曲:船山基紀
おまえのハートは札つきだ （3分34秒）
作詞:阿久悠／作曲:大野克夫／編曲:船山基紀
MuseScore (楽譜作成ソフト)

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作者:  Werner Schweer
開発元:  Werner Schweer, Nicolas Froment, Thomas Bonte, 萩原健也ほか
初版:  2002年9月2日 (22年前) (2002-09-02)

最新版:  4.4.4    / 2024年12月12日 (3か月前) (2024-12-12)
リポジトリ:  github.com/musescore/MuseScore  
プログラミング 言語:  C++, Qt
使用エンジン:  Qt 6.2.9
対応OS:  Microsoft Windows, macOS, Linux, BSDほか
プラットフォーム:  クロスプラットフォーム
サイズ:  102MB (Windows)
対応言語:  48言語 アフリカーンス語、アラビア語、アストゥリアス語、バスク語、ブラジルポルトガル語、チェコ語、英語、フランス語、ガリシア語、ドイツ語、ペルシャ語、ヒンディー語、ハンガリー語、イタリア語、ポルトガル語、ロシア語、 スペイン語、トルコ語、デンマーク語、フィンランド語、スウェーデン語、ノルウェー語、繁体中国語、正体台湾語、ウクライナ語、ポーランド語、ルーマニア語、カタルーニャ語、ギリシア語、日本語、簡体中国語、朝鮮語、スロベニア語、フェロー語、スロバキア語、リトアニア語、クロアチア語、ベラルーシ語、ベトナム語、エスペラント、ペルシア語（翻訳未了語含む） 
サポート状況:  開発中
種別:  楽譜作成ソフトウェア
ライセンス:  FLOSS, GNU General Public License
公式サイト:  musescore.org
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MuseScore（ミューズスコア）は、ベルギーのブリュッセルを拠点に開発されている無料の楽譜作成ソフトウェア。Windows、Mac、Linux等に対応している。2024年5月、バージョン4.3.0を以ってMuseScoreからMuseScore Studioへ名称が変更された。
概要

GNU General Public Licenseのもと、オープンソースソフトウェアとしてリリースされている。リードシート、ピアノ曲、ギターのタブ譜、バンドスコア、合唱曲、オーケストラなど、あらゆるタイプの楽譜を作成することができる。高価な楽譜作成ソフトとほぼ同じ機能を持っているにもかかわらず、無料のオープンソースソフトウェアであり、シンプルなユーザインタフェースを特徴としている。PDF出力による解像度はFinaleやSibeliusと比べても見劣りするものではない。
ユーザーのコミュニティを大切にしており、musescore.orgでは、ディスカッションフォーラム、無料のオンラインハンドブック、解説動画などがある。また、楽譜共有サイト、musescore.comでは、ユーザー同士がオンラインで自分の作成した楽譜をシェア、閲覧することができる。
姉妹品として、作った楽譜を再生することができる閲覧用アプリがiPhone、iPad、Android用にリリースされている。ただし編集はできない。
エンジンにQtを使っており、プラットフォームが違っても一貫性のある操作性とユーザインタフェースを実現している。オープンソースソフトウェアのため、非常に多数の開発者がMuseScoreの開発に携わっている。Qt採用バージョンは2024年12月現在ですら6.2.9.であり、とても慎重である。
特徴

Werner Schweerによって開発されたソフトウェアである。一般的に発売されている楽譜作成ソフトとは異なり、フリーのオープンソースソフトウェアである。ソースコードが公開されており、ユーザーによる改変が可能。1.0ではGNU LilyPondのフォントEmmentalerが用いられていたが、現在はLelandである。サウンドフォントの置き換えが可能。また、楽譜をPDF, SVG, PNGで綺麗に出力することが可能であり、音声ファイルとしてもWAV, Ogg, FLACの形で保存することが可能である。
大きな特徴は、楽譜ファイルをさらに圧縮した「圧縮楽譜ファイル」の形で保存が可能なことにより、多くのファイル数を作成してもFinaleやSibeliusの数分の1で保存が簡単な点がある。代表的な楽譜作成ソフトと比べると起動の遅延問題が指摘されているが、開発が各国のユーザーで展開されることやQtのバージョンアップにより改善されることが望まれている。多言語展開がなされている。Qtの描画機能に拠っているためにバージョン互換性はほとんど全くなく、3.0 Nightlyで2.3.1以前の楽譜を開くことはできるものの、レイアウトは完全に崩れる。
Nightlyバージョンは日々更新されているものの、原則としてMacから開発されている。Windows版やLinux版のNightlyも入手できるが動作は保証していない。
歴史 > MuseScore 3まで

元々はドイツ人のWerner Schweerによって作られたLinux用ソフトウェア、MusE（MIDI/オーディオミュージックシーケンサー）のフォークとして2000年代初めにスタートしたプロジェクトである。
当初はMusE自体に、楽譜が作成できるオプションを追加しようとしたが、この機能を楽譜作成ソフトウェア、MuseScoreとして独立させるほうが良いという考えに至った。当初はLinuxのみでの開発であったが、フランス人のNicolas Fromentがチームに加わり、バグの修正とWindows、Macでも使えるようにソースコードを移行する手助けをした。
その後3人目の開発者であるベルギー人のThomas Bonteが加わり、ウェブサイトmusescore.orgとmusescore.com、そしてコミュニティの運営を担当している。現在、本社オフィスはベルギーにあり、その他フランスやドイツにも支部が存在する。日本国内では2019年からギタリストの萩原健也とエンドースメント契約を交わし、ワークショップなどを開催している。
2021年2月8日現在のバージョンは3.6.2である。3.6から新規フォントとして、EdwinとLelandが追加された。
2022年10月25日にMuseScore 4.0のbetaがリリースされた。
2022年12月3日にMuseScore 4.0 RC (Release Candidate,リリース候補) バージョン1 がリリースされた。
歴史 > MuseScore 4.0

2022年12月14日にMuseScore 4.0 がリリースされた。
4.0からは、新規フォントとして Finale Maestosoと Finale Broadwayが追加された。大きな変更点として、Muse Groupのポータルソフトである Muse Hub が追加され、Muse HubからはMuseの買収したAudacity, MuseScore, StaffPad Ltdの開発する Staff Pad [英語版]が起動できるようになった。これにより、MuseScoreやStaffPadでエキスポートしたmp3等音声ファイルをAudacityで編集でき、SFX(SE)などを追加できるようになった。
新たにMuseScore4には、Muse Group 独自の Muse Sounds がサポートされるようになり、MuseScore上で再生されるサウンドがより豪華になった。但し、サポートされていない楽器も多くある(特に打楽器)ので注意が必要である。 さらに VSTプラグインにも対応し、Muse Group 独自の Muse FX を用いることによってより奥行きのあるサウンドを作り上げることができるようになった。
Muse Soundsは15GBあるため、Muse SoundsのないタイプのソフトウェアもGithubで入手できる。公式でもそれについて最初に言及がある。
2023年1月17日にMuseScore 4.0.1がリリースされた。
2023年7月13日にMuseScore 4.1.0がリリースされた。
2023年12月18日にMuseScore 4.2.0がリリースされた。
歴史 > MuseScore Studio

2024年5月7日にMuseScore Studio 4.3.0がリリースされた。
2024年8月27日にMuseScore Studio 4.4がリリースされた。
2024年10月24日にMuseScore Studio 4.4.3がリリースされ、Qtは6.2.9にバージョンアップされた。
2024年12月12日にMuseScore Studio 4.4.4がリリースされた。
2025年3月14日に、Musescore Studio 4.5がリリースされ、ロゴが変更された。
MuseScore.com

MuseScoreが運営する楽譜サイト。サブスクリプション契約することで、楽譜が無制限にダウンロード可能となり、楽譜閲覧用のスマホアプリ(iOS、Android)を使用することができる。近年は、楽譜関連の講座やレッスンも配信している。
B-MAX RACING

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種類:  株式会社
市場情報:  非上場
本社所在地:   日本 〒252-1107 神奈川県綾瀬市深谷中8-8-2
設立:  2012年4月
業種:  サービス業
事業内容:  レーシングチームの運営 レース参戦サポート 輸送機部品製造 開発車両の部品製作 各種設計製作
代表者:  代表取締役 組田龍司
資本金:  1,000万円
外部リンク:  http://www.b-maxracing.co.jp/
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 スーパーフォーミュラ(2017年参戦マシン)
国籍:   日本
本拠地:  神奈川県綾瀬市
チーム代表:  組田龍司
活動期間:  2010年 - 現在
カテゴリ:  SF,全日本F3,FIA-F4,JAF F4,スーパーFJ SUPER GT インタープロトシリーズ
チームズ タイトル:  全日本F3（2016）
ドライバーズ タイトル:  全日本F3（2011） 全日本SFL（2021、2023、2024）
2025年のスーパーフォーミュラ
エントリー名:  San-Ei Gen with B-Max
レーサー:  50.  小出峻
マシン:  50. San-Ei Gen with B-Max SF23・ホンダ
2025年の全日本スーパーフォーミュラ・ライツ選手権
エントリー名:  B-MAX RACING TEAM JMS RACING TEAM GNSY RACING
レーサー:  1.  卜部和久 30.  DRAGON 50.  野村勇斗 51.  ザック・デビッド 58.  ケイレン・フレデリック 4.  今田信宏 　  森山冬星 8.  清水康弘
タイヤ:  クムホタイヤ
2025年のスーパー耐久 (ST-X)
エントリー名:  Team HandWork Challenge
レーサー:   TBA  木村偉織  佐々木大樹
マシン:  30. HandWork Challenge SPK GT-R
タイヤ:  ブリヂストン
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B-Max Racing（ビーマックス・レーシング）は、神奈川県綾瀬市に拠点を置くレーシングチーム。
概要

2009年に屏風浦工業株式会社がレース事業部「B-MAX ENGINEERING」を設立（2012年4月に株式会社に法人化）し、翌2010年よりスーパーFJやポルシェ・カレラカップなどへ参戦を開始。以後、参戦カテゴリーを拡大している。
社長でチーム代表でもある組田龍司は“DRAGON”のドライバーネームで自らレースに参戦。
2014年、チーム名を「B-Max Racing Team」（車両事業部）に変更。また同年よりノバ・エンジニアリングに代わり、SUPER GT・GT300クラスと全日本F3に参戦するNDDP Racingのチーム運営を受託。
2017年よりスーパーフォーミュラにも参戦し、同年11月にはB-Max Racing株式会社として屏風浦工業株式会社から分社。2018年はSUPER GT・GT500クラスに参戦。
2019年からドイツのレーシングチーム・モトパークとのコラボチームでスーパーフォーミュラに2台体制で参戦。
2022年6月 B-Max Racing株式会社をB-MAX ENGINEERING株式会社に統合。レース事業部をモータースポーツ事業部に改称。
沿革

2009年2月 屏風浦工業株式会社がレース事業部「B-MAX ENGINEERING」を設立
2010年2月 綾瀬市に工場設立
2013年11月 チーム名称を「B-MAX RACING TEAM」（車両事業部）に変更
2014年2月 工場を大和市に移転
2015年2月 工場を綾瀬市に移転
2017年11月 屏風浦工業株式会社から車両事業部が分離独立し、B-MAX RACING株式会社を設立
2022年6月 B-Max Racing株式会社をB-MAX ENGINEERING株式会社に統合
Team Handwork Challenge

2024年のスーパー耐久第6戦岡山3時間レースに、B-MAX RACINGを母体として「Team Handwork Challenge」名義でST-Xクラスにエントリー。参戦車両は、TAIROKU Racingが使用していた日産・GT-R NISMO GT3である。
組田は、「フォーミュラ中心の活動を続けてきたが、ツーリングカー（ハコ車）のレースにも対応できる体制を整える必要がある」とコメント。また、GT3やGT4クラスのレースに対するジェントルマンドライバーの関心の高まりを受け、新たなアピールの場とする目的もあるとした。
さらに、「近年のGTカーやツーリングカーのレースは、プロとアマチュアが組んで参戦するのが主流であり、今後のユーザー向けの活動を見据えたPRの一環として参戦を決めた」と語っている。
主な参戦カテゴリー

スーパーFJ
フォーミュラ4
全日本F3選手権→全日本スーパーフォーミュラ・ライツ選手権
フォーミュラ・リージョナル・ジャパニーズ・チャンピオンシップ
インタープロトシリーズ
SUPER GT
スーパー耐久
スーパーフォーミュラ
戦績 > 全日本F3選手権/全日本スーパーフォーミュラ・ライツ選手権

→詳細は「B-MAX RACINGの全日本F3/SFL戦績」を参照。