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C# や Java 開発者のための Python 入門 研修コースに参加してみた


2020-05-12 更新

今回参加した研修コースは C#やJava開発者のためのPython入門 です。

人気のPythonですが、教室も満員御礼でその人気がうかがえました !!

今回は Java や C# 開発経験がある方を対象に、 Python との書き方の違いや言語機能の違いを解説いただいたのですが、書き方にはそれほど違いはないものの、高階関数などJavaにはない機能にちょっと慣れないなー、という印象でした。

また最後には Python らしくデータサイエンスのライブラリをインストールして、数値解析のサンプルを書いて動かしてみました。とってもいい体験でした !!

Pythonどんなものかなー、という雰囲気を知りたい方にはデータサイエンスの演習までついて、とってもオススメです !!

では、どんなコースだったのかレポートします !!

コース情報

想定している受講者 C#もしくはJavaプログラミングの中級レベルの知識
受講目標 Pythonプログラミングの基本的なスキルを習得する

講師紹介

プログラミングのコースではお馴染みの 米山 学 さんです。

米山 学
米山 学
JavaはもちろんPython/PHPなどスクリプト言語、Vue/ReactなどJSだってなんだってテックが大好き。原点をおさえた実践演習で人気

この “参加してみた” レポートでもいくつかレポートしていますので、ぜひご覧ください。

Python で機械学習入門
研修コースに参加してみた

AI・機械学習に入門するためのやり直し数学「微分・積分の基礎」 研修コースに参加してみた

講座でやること

  • Python と Java 、C# の違いを解説
  • やらないこと
    • 機械学習や Deep Learning の基礎はやりません

Python の背景

  • ビッグデータ解析、機械学習、深層学習などデータサイエンスの人気の高まりに応じて Python も上昇中
    • Google Trends / TIOBE / GitHub などでも上昇中

JavaScript は小さなライブラリがとても多く、Stats は上位になりますので、実質的には Python かなーという印象です。

言語構造の違い

まずは机上で言語構造の違いを解説してもらいました。

Java、C# と Python との違いで特徴的なところ

  • Python はコンパイラが要らない
    • 型などのバグに実行後に分かるということもある
    • 自動でキャストしたときのバグの再現性が低い
  • 読みやすさ、簡潔さが重要視されるのが Python
    • インデントが厳密 // 無いとエラー (!!)
    • 他の言語は「任意」
  • { } ; が不要

Hello Python!!

見るより書いてみるほうが早い、ということもあり、実際に Python で書いてみます。

まずは開発環境です。さすが、人気です。開発環境がサクッと手に入ります。

  • Windows で Python を使うには Anaconda というパッケージがオススメ
    • Jupyter Notebook などデータサイエンスのライブラリに加えて「R」などもオールインワンで入っている (!)
  • 今回は Jupyter notebook を使ってコードを書きます
    • エディタ上で実行できる (!!) -> いちいち実行コマンド叩かない!!

Hello Python を書く

  • Java
    class Hello {
        public static void main(String[] args) {
            System.out.println("Hello Python!");
        }
    }
  • Python
    print("Hello Python!")

言語仕様の違い

Hello! Python を実行したところで、言語仕様が違うところに気付きます。

  • クラスは必ずしも必要ではない (!!)
  • mainメソッドは必要ない (!)
  • コメントの書き方
    • Java
       // コメント 
      /* 
      コメント
      */
    • Python
       # コメント 
      '''
      コメント (シングルクォート3つ)
      '''
  • インデントをあわせないとダメ
  • 命名規約がありキャメルケース camelCase ではなく スネークケース snake_case を使う

インデントのルールは無用なインデント論争を避けつつ、読みやすくしようという意図かもしれませんね。

リテラルと変数およびデータ型

  • 明示的な変数宣言は不要
    • Java
      int num = 0; // int型
      String str = "abc"; // String型(C#の場合string)
      num = str; // Compilation Error
    • Python
      num = 0
      str = "abc"
      num = str # OK
  • 文字列
    • Java
      "hello!"
    • Python
      'hello!!'
      "hello!!"
  • 配列
    • Java
      int[] array = new int[3];
      array[0] = 1;
    • Python
      array = [1, 2, 3]
      array[-1] # 3
  • 2 次元配列
    • Java
      int[] array = {{1, 2}, {3, 4}};
    • Python
      array = [[1, 2], [3, 4]]
  • if 文
    • Java
      if (condition) {
          // true
      }
    • Python
      if condition:
          # true
  • for 文
    • Java
      for (int i; i < 3; i++) {
          // statement
      }
    • Python
      for i in range(3):
          # statement
  • foreach 文
    • Java
      for (int n : array) {
          // statement
      }
    • Python
      for n in array:
          # statement
  • while 文
    • Java
      while (condition) {
          // statement
      }
    • Python
      while condition:
          # statement

突拍子もないほど違うことはありませんね。とはいえ、心なしか Python の方が直感的です。

関数

関数の定義

ここからは Java や C# と違う言語機能にフォーカスして紹介いただきました。

  • Python は関数型言語も取り入れている
  • C# や Java はクラスがないとメソッドを定義できない
    • 一番近いのは static メソッド

では、見てみましょう。

  • Java
    void func() {
    
    }
    
    void func(int i) {
    
    }
    
    int func() {
        return 0;
    }
    
    int func(int i) {
        return 0;
    }
  • Python
    # defで関数を宣言する
    def func():
        pass # pass を書かないとエラーになる (定義を書いたところで内部実行されオブジェクトとして扱われる)
    
    # インデントは必須
    def func(i):
        pass
    
    def func():
        return 0
    
    def func(i):
        return 0

関数だけを定義できるのはスクリプト言語では多いですね。

ちなみに def は define の略で、Ruby でも宣言に使っているので、この辺は色々な影響を受けていそうです。
// Perl は sub PHP は function

高階関数 High-Order Function

さらに違うところです。

この高階関数はちょっと慣れないなー、と思ったので、社内のエンジニアに聞くと、今個人的に学習している PHP でも、

 array array_map ( callable $callback , array $array1 [, array $... ] ) 

という array_map 関数がありますよね、と社内のエンジニアからコメントをもらい、勉強不足を露呈しました。。orz

 

話を戻し、気を取り直して、高階関数です。

  • 引数として関数を受け取ることができる # F1(F2)
  • 戻り値として関数を返すことができる # F1->F3

見てみた方が早いのでサンプルです。

def double(n):
    return n * 2
def triple(n):
    return n * 3

double(2) # 4
triple(2) # 12

# 変数に関数を入れることができる
d = double
d(2)

# 引数に関数を入れることもできる
list(map(double, [1, 2, 3])) # [2, 4, 6]

なお、Java 8 以降や C# ではラムダ式で似たようなことができるそうです。

内包表記

さらに続きます。もう、ちょっ、何言ってるか、わかりません。

list = [x for x in range(5)] # 0~4までのリストを作成
  • Java や C# では書けない
  • ワンライナーのような書き方になるので慣れてないと分からない。。
  • むやみやたらに使うものではない

クラス

関数のところで戸惑いましたが、ここからは馴染んだクラスの表現です。

  • Java
    class Foo {
        //
    }
  • Python
    class Foo:
        pass # 内部的にはクラスオブジェクトが実行される (インスタンスが出来る訳ではない)

クラス・メンバー

ここは Python だと冗長な書き方ではないので、逆にいい感じです。

  • Java
    class Foo {
        int x;
        void setX(int x) {
            this.x = x;
        }
        int getX() {
            return x;
        }
    }
    
    Foo foo = new Foo();
    foo.setX(1);
    foo.getX(1); // => 1
  • Python
    class Foo:
        # フィールドの定義は不要
        def set_x(self, x): # 第一引数に自インスタンスを指定する self
            self.x = x # self という変数名は慣習
        def get_x(self):
            return self.x
    
    # python には new 演算子が無い
    foo = Foo()
    foo.set_x(1)
    foo.get_x() # => 1

その他コンストラクタや継承についても紹介いただきましたが、ここも突拍子もないものはありませんでした。

書いてみましょう

ここまで違いを学んだもので、実際に連結リスト(リンクトリスト)を実装します。

class Node:
    def __init__(self, data=None): # Noneは null を指すオブジェクト
        self.data = data
        self.next = None

class LinkedList:

    def __init__(self):
        self.head = None

    def add_first(self, data):
        new_node = Node(data)
        new_node.next = self.head
        self.head = new_node

    def remove(self, remove_key):

        head = self.head
        if head is not None:
            if (head.data == remove_key):
                self.head = head.next
                head = None
                return

        while head is not None:
            if head.data == remove_key:
                break
            prev = head
            head = head.next

        if head == None:
            return

        prev.next = head.next
        head = None

    def print_all(self):
        printval = self.head
        while printval:
            print(printval.data),
            printval = printval.next

list = LinkedList()
list.add_first("Mon")
list.add_first("Tue")
list.add_first("Wed")
list.add_first("Thu")
list.remove("Tue")
list.print_all()

一旦、ここまでで主な言語仕様の違いを解説いただいたのですが、最後のサンプルでも確かに Python は読みやすいと感じます。

Python によるデータサイエンス

最後にお楽しみということで、Python といえば、データサイエンスです。

実際にデータセットとライブラリを使って、データを解析し、グラフを出したりしました。

最後のグラフを表示する演習を終えたところで、コースは修了しました。

まとめ

今回のコースでは Java と C# から Python の書き方や言語機能を眺めてみました。

最後のデータサイエンスの演習で感じたのは、Python はやはり Jupyter Notebook で書いて実行して解析したり、学習モデルの精度を上げたり、いくようなもので使うんだなー、というのを実感しました。 (実験に近い感覚です)

Python には Django などの Web アプリケーションフレームワークもありますが、用途の違いを肌で感じられたことはとても良い体験でした!

これから Python に触れてみようかな、と思う方には "知って、書いて、体験する" をセットできるのでとてもオススメです !!

 

 

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