要約
Pythonがビジネス分野でも大きな活躍を見せる中、今回はPythonを実際にビジネスに活用した企業の例をコード付きで紹介します。
詳細内容
1. AirbnbAirbnbは、Webプログラムと機械学習を使用して、不動産の所有者が妥当な価格で宿泊施設を提供できるようにしています。
Airbnbは、Python言語を使用して、異なる目的に利用できるカスタムアルゴリズムを開発しました。
例えば、Airbnbは、AndroidおよびiOSアプリケーションの後方で動作するスケーラブルなWebアプリケーションを開発するために、PythonのDjangoフレームワークを使用しています。
また、Airbnbは、「Airflow」というApacheプロジェクトからインスピレーションを得たPythonスクリプトを使用して、複雑なタスクのスケジュールを自動化しています。
以下は、Airbnbが使用するPythonの例です。
“`python
import pandas as pd# CSVデータを読み込む
dataframe = pd.read_csv(“example.csv”)# データフレームに新しい列を追加する
dataframe[“new_col”] = dataframe[“col1”] + dataframe[“col2”]# データをグループ化し、平均値を取得する
grouped_data = dataframe.groupby(“col3”).mean()# データフレームをCSVファイルとして出力する
grouped_data.to_csv(“output.csv”, index=False)
“`
2. NetflixNetflixは、Pythonを使用して、高度な推奨システムを開発しています。
Pythonは、深層学習、機械学習、ナチュラルランゲージプロセッシングなど、様々な分野においてNetflixの技術革新の一翼を担っています。
Netflixは、Pythonの機械学習ライブラリである「scikit-learn」を使用して、映画やテレビ番組を推奨するためのカスタムアルゴリズムを開発しています。
Netflixはまた、ニューラルネットワークとCNNを使用して、アートワークやプレビュー映像を分類、推奨するためのアルゴリズムを開発しています。
以下は、Netflixが使用するPythonの例です。
“`python
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split# データを読み込む
dataframe = pd.read_csv(“example.csv”)# 特徴量とターゲットを分割する
X = dataframe.drop(“target”, axis=1)
y = dataframe[“target”]# 訓練データとテストデータに分割する
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)# ランダムフォレストモデルをインスタンス化し、訓練する
rfc = RandomForestClassifier()
rfc.fit(X_train, y_train)# テストデータで予測を実行する
predictions = rfc.predict(X_test)# 精度を評価する
score = rfc.score(X_test, y_test)
“`
3. UberUberは、Pythonを使用して、ドライバーやライダーのマッチング、料金計算、配車、オートメーションなど、多様な分野において技術的革新を促しています。
Pythonを使用することで、Uberは、真のリアルタイム現象、ビッグデータ、および異なるソフトウェアアーキテクチャに対応することができます。
Uberは、Pythonのフレームワークである「Flask」を使用して、Webアプリケーションを開発しています。
また、Pythonには、大量のデータを処理するための多数のライブラリがあり、Uberはこれらを使用して、リアルタイムの位置情報、料金計算、顧客関係管理、交通シミュレーション、機械学習、および予測モデリングを行っています。
以下は、Uberが使用するPythonの例です。
“`python
import requests# Uber APIを呼び出す
response = requests.get(“https://api.uber.com/v1/estimates/time”,
headers={“Authorization”: “Bearer ACCESS_TOKEN”},
params={“start_latitude”: “37.7749”,
“start_longitude”: “-122.4194”})# レスポンスデータを解析する
json_data = response.json()
estimated_time = json_data[“times”][0][“estimate”]
“`
4. DropboxDropboxは、Pythonを使用して、多数の開発者が協力して効果的かつ段階的にアプリケーションを構築することができるフレームワークである「Dropbox Paper」を開発しています。
Pythonは、Dropbox Paperのみならず、多数のプロジェクトで使用されています。
Dropboxは、Pythonにより開発した「Pyston」というJITコンパイラを使用して、Pythonアプリケーションのパフォーマンスを向上させています。
また、Dropboxは、Pythonを使用して、大量のデータを扱い、ソフトウェアの品質を向上させるためのテストスイートをプログラムしています。
以下は、Dropboxが使用するPythonの例です。
“`python
import os# ディレクトリ内の全てのファイルを取得する
all_files = os.listdir(“example_directory”)# ディレクトリ内の全てのファイルのサイズを出力する
for file in all_files:
file_size = os.stat(os.path.join(“example_directory”, file)).st_size
print(f”{file} – {file_size} bytes”)
“`
5. GoogleGoogleは、Pythonを使用して、多数のプロジェクトを開発しています。
Pythonは、Googleが開発したオペレーティングシステム「Fuchsia」や、PythonのWebフレームワーク「Django」と統合されたリモート開発ツール「Visual Studio Code」の開発に使用されています。
Googleは、Pythonを使用して、自然言語処理、機械学習、クラウドコンピューティング、および多数のツールやゲームを開発しています。
Pythonはまた、Googleが提供するGoogle App Engineの開発者にとって非常に便利な言語の一つです。
以下は、Googleが使用するPythonの例です。
“`python
import json
import requests# Google Maps APIを呼び出して、ルートを取得する
response = requests.get(“https://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json”,
params={“origin”: “San Francisco, CA”,
“destination”: “Los Angeles, CA”})# レスポンスデータを解析する
json_data = response.json()
distance = json_data[“routes”][0][“legs”][0][“distance”][“text”]
duration = json_data[“routes”][0][“legs”][0][“duration”][“text”]
“`
コメント