Visual StudioやVisulal Studio CodeでPythonのコードを書いている人は多いのではないでしょうか。
作業自動化のためのPython
作業の自動化とは以下のようなものです。
- 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。
シェルスクリプトやバッチからPythonへ
昔はこの手の自動化処理をよくbashスクリプトやWindowsのバッチで書いていました。
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」が言語選択の条件になるのですが、昔はシェルスクリプト以外にほとんど選択肢がなかったためです。
ただ、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、自分で書いたスクリプトですら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、シェルスクリプト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。
ライブラリでPythonが選ばれる
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(とく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。
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