「Python」が1位の「C」に迫る、首位交代も目前？--TIOBEプログラミング言語ランキング
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Pythonは主に機械学習・深層学習にも使われますし、それ以外にもライブラリが充実しているので様々な分野で使われます。私は学部1年生向けにプログラミングを通じて数学や物理を理解するという演習を、3年生向けに人工知能演習を提供していますが、確かにどちらもPythonを利用しています。
Pythonはそもそもスクリプト言語で、コンパイル言語であるC言語と比べるには無理があるし、PythonでOSを作るなんてことはやりにくい。良し悪しを言い始めるときりがありません。
これまでの多くのピック記事で多くの方がおっしゃっているように適材適所です。プログラミングは道具です。例えて言うならペンチとラジオペンチの優劣を語るくらい無意味です。それぞれの言語の得意・不得意を理解し、使い分けることが肝要かと。
そういう意味ではいまのPythonは料理に例えると万能包丁、工具に例えると十徳ナイフくらいの「これさえあれば完璧ではないけど一通り大丈夫」的な使い勝手はあると思います。あと、他の方がPythonを使ってコードを書きGithubなどで公開されるので資産の蓄積がなされているのも大きいです。こういう記事多いですけど、物足りなさを感じます。言語は用途によって使い分けるものだから、用途別のランキングとか、この記事の場合検索エンジンのクエリを元にしていると言うことだから、各言語において何が検索されているのかなどのコンテクストが知りたい。
「言語の歴史」を語る上ではこういうランキングも価値があるのだけれども、ビジネスを考えたり、キャリア作りを考えたりする上で、こうしたランキングを参考にするのはかなり危険。
プログラミング言語は用途によって強い弱いがあるので、ちゃんと考えて使いましょう。
しかし当然のように、「Pythonは機械学習で強いので使われています」と「OSなどでPythonを使用するにはメモリ消費量が多すぎる・計算が遅すぎる」って話が並んでるのは面白いよね。機械学習なんて計算の塊なので、計算の速さやメモリ消費量の少なさがものすごく重要。
このトリックは、「PythonのライブラリはPythonで書かれていない」ということで、機械学習は「ライブラリを呼び出す」という処理で大体できてしまう、というところにあるのが肝。ライブラリが豊富で、決まった処理をするのは早いけど、オリジナルの処理を書くと遅い。そこら辺はPythonの大きな特徴かな？
