Pythonは最もよく使われているプログラミング言語の1つです
どのプログラミング言語を学べば良いのかわからない，Pythonが良いというけど何が良いのかわからないと悩む人は多いです
実際に、，研究者の私が他のプログラミング言語ではなくPythonを使っている理由を含めて解説します
本記事を読めば、なぜPythonが使われているのかがわかり、これからPython学習の目的をはっきりさせることができるでしょう．
Excelとの違いは下記記事にて解説しているので，合わせて読んでください
Pythonとは？
Pythonは1990年代初頭にオランダのStichting Mathematisch Centrum (CWI) のGuido van Rossumによって，ABCという言語の後継として作られました．
オブジェクト指向を採用したインタプリタ型の汎用プログラミング言語の一つです．人気の理由は，少ないコードで実装でき，標準ライブラリやコミュニティから提供されたモジュールが豊富かつ強力で、様々な処理を簡単に導入できます．
Githubの発表では2021年のプログラミング言語ランキングで2位と，2014年の4位から徐々に人気になっています．
Pythonのメリット
Pythonのメリットから解説していきます。わかりやすいものだけ紹介すると，下記の3つのメリットがあります
- コードを短くでき、読みやすい
- ライブラリ（モジュール）が豊富
- コンパイルなしですぐに実行可能
コードを短くでき、読みやすい
Pythonはコードが読みやすくなるように設計されたプログラミング言語です．そのためにコードが短くなるような工夫がされています
まず，forやif文の適用範囲をカッコではなく、インデントで区切ることでカッコを減らしています．
次に，int型やstring型などの型宣言がなくても，Pythonが自動で割当をします．そのため，型宣言文のコード数が減るだけでなく，手間も減少します
そして，ifと代入式を合体させることで，代入式を繰り返す事を防ぐセイウチ演算子があります．詳しくは下記の記事で解説しています．
ライブラリ（モジュール）が豊富
ライブラリとは他の人が作ったpyファイルで，Pythonでは簡単に共有し，使用することができます
Pythonでは深層学習や機械学習のライブラリが充実し，簡単に実装可能となっています
また，データ分析用のライブラリも充実しており，データ収集、解析、可視化までを一貫して実装できます
コンパイルなしですぐに実行可能
Pythonはインタープリタ型言語のため、コンパイルなしでpyファイルのまま実行できます
そのため、プログラムを書いてから実行までが早く、ストレスなくプログラミングが可能です
Pythonのデメリット
次はPythonのデメリットについて解説します．よく言われているものでは，下記の2つのデメリットがあります
- 処理が他のプログラミング言語より遅い
- デスクトップ・スマホアプリ開発の需要が少ない
処理が他のプログラミング言語より遅い
正直，プログラムの処理速度が遅いです
データが何万程度であれば変わりませんが、何百万というデータを処理する際はかなり遅くなってしまいます
デスクトップ・スマホアプリ開発の需要が少ない
アプリのバックエンドの言語として、プログラムの処理が遅いため選択されづらいです
最近の傾向では、コンパイル型言語であるTypeScriptやGoであったり、BaaSを使って開発されています
Pythonを学ぶべき人
これまでのメリットデメリットを踏まえて、こんな人はPythonを学ぶべきだという人を紹介します
- これからプログラミング言語を学ぶ
- データ分析でプログラミングを使う
- 機械学習や深層学習を使いたい
これからプログラミング言語を学ぶ
Pythonは少ないコードで実装できるため，理解がしやすく，プログラミング初学者にはとてもおすすめです．プログラミングを始めたいけど，どのプログラミング言語か決まっていないといった方に是非勉強してほしいです．
Pythonの学習方法を5つにまとめて解説した記事があるので，ぜひ参考にしてください．
データ分析でプログラミングを使う
Pythonではデータ分析用のライブラリは充実でしているため，非常に簡単にデータ分析をすることができます．データ分析でプログラミングを使いたい，データ分析をもっと高速でやりたいといった方は是非Pythonを学ぶべきだといえます．
より詳しいPythonのデータ分析に関する解説は下記記事にまとめているため参考にしてください
機械学習や深層学習を使いたい
Pythonでは機械学習，深層学習のライブラリが非常に充実しており，すぐに実装することができます．
機械学習ではscikit-learn，深層学習ではTensorFlow，Kerasなどが有名で，非常によく使われています．これからもっと機械学習，深層学習は一般化していくため，Pythonを使うことはおすすめできます．
これからPythonを学習を始めるあなたへ
あなたは今何かを変えるためにPythonを学ぶという新しい挑戦をしようとしています
身につけ，活かす．という最終ゴールにたどり着くまでは簡単ではありませんが，その新しい挑戦は人生においてとても価値のあるものになります
途中で辛くなったら諦めても大丈夫です．誰か学習時間を比較して悲観しなくても大丈夫です．
新しいことに挑戦した，その自信を胸に自分のペースでPythonを学んでください
私はあなたの挑戦を応援しています
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