自動化のためにPythonを使うようになった
以下のような自動化処理をバッチやスクリプトで書いている人は多いのではないでしょうか。
- makefileを生成する
- 開発に必要な情報を解析する
- ビルド後、自動テストをし結果を社内Webサイトに掲載する
- Excelの作業レポートを生成する
こういうことを手作業でやっているとそれだけで時間が過ぎていきます。
自動化のために時間をかけていては本末転倒になります。
そのため、「片手間で手早く自動化処理が書ける」が自動化に使う言語選択の条件です。
バッチではちょっとでも凝ったことをしようとするとトリックめいたコードを書かないといけませんでした。
そのため、自分で書いたバッチですら1ヶ月後に見ると理解するのに時間を要します。
まあ、所詮はシェルスクリプトであり、汎用言語ではないので仕方がないのですが。
Pythonが普及しだしてからは、この手の自動化処理はほとんどPythonで書くようになりました。
Pythonは汎用言語であるにもかかわらず、バッチに匹敵する少ないコードと少ない時間で自動化処理が書けます。
そしてコードの読みやすさ(=メンテナンスし易さ)は汎用言語の中でもトップクラスなのではないでしょうか。
作業自動化のための言語は現在ならPythonが筆頭候補です。
そんな書きやすいPythonですが、最近は特定のライブラリが存在するという理由で選択されることも多いようです(特によく聞くのは機械学習系)。
それらのライブラリには職業プログラマーでない人によって書かれたものも多数あります。
そうしたライブラリの存在はPythonの書きやすさの証明でもあります。
インストール手順
WindowsにPythonをインストールするには以下のいずれかのバージョンをクリックします。
「Microsoft Storeアプリの取得」をクリックします。
「入手」ボタンをクリックします。
「入手」ボタンが消えたら右上の「✕」をクリックしてウィンドウを閉じます。
コマンドプロンプトで「python -V」を実行して指定したバージョンのPythonがインストールされたことを確認します。
コメント