Python Glue (技術書典ダウンロード版)

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Python は非常に便利なスクリプト言語です。 日本ではRuby on Railsに代表されるRubyが有名でその影に隠れがちでしたが、近年は機械学習の分野で注目を浴びるようになり、初心者向けの書籍もかなり増えました。 本書では機械学習そのものを扱うのではなく、その仕組みのグルー言語の側面に焦点を当て一冊の本にしました。 マルチプラットフォームに扱える CPython API、Mac のCocoaフレームワークを気軽に扱えるPyObjC、.NET 資産を存分に扱える IronPython の3つを紹介します。 どのような環境でもグルー言語としてのPythonの可能性を感じてもらえるような作りを目指しました。 グルー言語の側面を以下の4つに分けて、順に説明します。 1. ライブラリの使用 2. スタンドアロンで作成 3. ネイティブをスクリプト化 4. ネイティブからスクリプト呼び出し 1 は pure Python かC拡張ライブラリか問わず、Python の言語仕様として意識することなく使っています。 標準ライブラリの豊富さは既に述べましたが、PyPI を探せば、目的を実現する拡張ライブラリが公開されていることがほとんどです。 2 は主にコードの中身を見せたくない時や、Python Interpreter 環境を考慮せずに配布するために、Python コードをネイティブにコンパイルする方法です。 3 は拡張 Build と呼ばれる方法で、1 を自分で用意するメカニズムです。主に Python のボトルネックの高速化、巨大なネイティブアプリ上で動作するプラグインシステムを気軽なインタプリタでユーザーが実行できる環境を用意するために使います。 4 はネイティブ内にインライン Python コードを埋め込んで使います。RESTクライアントからjsonスキーマを受け取るだけのコードにネイティブのパフォーマンスは必要ありません。 私の知る限り、優れたソフトウェアエンジニアは皆プログラミング言語を2つ以上併用します。GitHubを見れば、用途を分けLL言語を組み込んだライブラリも珍しくありません。 一歩先をゆくコーディングのために、Python を組み合わせてプロダクト開発を加速しましょう。

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Python は非常に便利なスクリプト言語です。 日本ではRuby on Railsに代表されるRubyが有名でその影に隠れがちでしたが、近年は機械学習の分野で注目を浴びるようになり、初心者向けの書籍もかなり増えました。 本書では機械学習そのものを扱うのではなく、その仕組みのグルー言語の側面に焦点を当て一冊の本にしました。 マルチプラットフォームに扱える CPython API、Mac のCocoaフレームワークを気軽に扱えるPyObjC、.NET 資産を存分に扱える IronPython の3つを紹介します。 どのような環境でもグルー言語としてのPythonの可能性を感じてもらえるような作りを目指しました。 グルー言語の側面を以下の4つに分けて、順に説明します。 1. ライブラリの使用 2. スタンドアロンで作成 3. ネイティブをスクリプト化 4. ネイティブからスクリプト呼び出し 1 は pure Python かC拡張ライブラリか問わず、Python の言語仕様として意識することなく使っています。 標準ライブラリの豊富さは既に述べましたが、PyPI を探せば、目的を実現する拡張ライブラリが公開されていることがほとんどです。 2 は主にコードの中身を見せたくない時や、Python Interpreter 環境を考慮せずに配布するために、Python コードをネイティブにコンパイルする方法です。 3 は拡張 Build と呼ばれる方法で、1 を自分で用意するメカニズムです。主に Python のボトルネックの高速化、巨大なネイティブアプリ上で動作するプラグインシステムを気軽なインタプリタでユーザーが実行できる環境を用意するために使います。 4 はネイティブ内にインライン Python コードを埋め込んで使います。RESTクライアントからjsonスキーマを受け取るだけのコードにネイティブのパフォーマンスは必要ありません。 私の知る限り、優れたソフトウェアエンジニアは皆プログラミング言語を2つ以上併用します。GitHubを見れば、用途を分けLL言語を組み込んだライブラリも珍しくありません。 一歩先をゆくコーディングのために、Python を組み合わせてプロダクト開発を加速しましょう。