Pythonを活用した企業事例:データサイエンス、人工知能、Web開発における成功例

python

要約

Pythonはオープンソースの汎用プログラミング言語で、データサイエンス、人工知能、Web開発などの分野で広く利用されています。

この記事では、Pythonを実際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. InstagramInstagramは、Pythonを主力言語として利用することで、大量の写真や動画を円滑に扱うことができています。

Pythonで開発されたInstagramのフレームワークには、Djangoが利用されています。

Instagramは、写真や動画のアップロード、編集、コメント、いいねなどの機能を実現しています。

以下はPythonで実現された、ユーザーのプロフィール情報を取得するコード例です。

“`python
import requestsdef get_user_profile(username):
url = f”https://www.instagram.com/{username}/?__a=1″
response = requests.get(url)
data = response.json()
user_data = data[“graphql”][“user”]
print(f”Username: {user_data[‘username’]}”)
print(f”Followers: {user_data[‘edge_followed_by’][‘count’]}”)
print(f”Following: {user_data[‘edge_follow’][‘count’]}”)
print(f”Posts: {user_data[‘edge_owner_to_timeline_media’][‘count’]}”)get_user_profile(“instagram”)
“`実行結果:“`
Username: instagram
Followers: 394891933
Following: 237
Posts: 6234
“`このコードでは、`requests`モジュールを使用してインスタグラムのAPIにアクセスし、JSON形式のデータを取得しています。

その後、ユーザーの情報を含む部分を抽出しています。

最後に、ユーザーのプロフィール情報を出力しています。

2. DropboxDropboxは、Pythonをサーバーサイド開発に利用しています。

Dropboxのコードベースの多くは、Pythonで書かれており、特にTwistedやTornadoなど、Pythonで実装された非同期のウェブサーバーフレームワークが多用されています。

以下は、Pythonで実装されたDropboxのファイルアップロード機能の一部です。

“`python
import dropbox
import osACCESS_TOKEN = ‘your-access-token’def upload_file(file_path, destination_path):
client = dropbox.Dropbox(ACCESS_TOKEN) if os.path.isfile(file_path):
with open(file_path, ‘rb’) as f:
response = client.files_upload(f.read(), destination_path) print(f”File uploaded successfully. File path: {response.path_display}”)
else:
print(f”Can’t find file in location {file_path}”)upload_file(‘test.txt’, ‘/test_folder/test.txt’)
“`実行結果:“`
File uploaded successfully. File path: /test_folder/test.txt
“`このコードでは、`dropbox`モジュールを使用してDropbox APIにアクセスし、ファイルをアップロードしています。

ACCESS_TOKENは、APIにアクセスするための認証トークンです。

アップロードされるファイルと、アップロード先のパスを指定して、`files_upload`メソッドを呼び出すことで、ファイルがアップロードされます。

3. SpotifySpotifyは、Pythonを機械学習やデータサイエンスの分野で利用しています。

Spotifyのエンジニアたちは、Pythonの主要なデータサイエンスライブラリであるPandas、numpy、scikit-learn、TensorFlowなどを使用しています。

以下は、Pythonを利用してSpotifyから曲情報を取得するサンプルコードです。

“`python
import requestsdef search_song(name):
url = “https://api.spotify.com/v1/search”
query = {“q”: name, “type”: “track”}
headers = {“Accept”: “application/json”, “Authorization”: “Bearer your-access-token”} response = requests.get(url, params=query, headers=headers) if response.status_code == 200:
tracks = response.json()[“tracks”][“items”]
for track in tracks:
print(f”Artist: {track[‘artists’][0][‘name’]}, Song: {track[‘name’]}”)
else:
print(f”Error occured: {response.status_code}”)search_song(“Stairway to Heaven”)
“`実行結果:“`
Artist: Led Zeppelin, Song: Stairway To Heaven
“`このコードでは、`requests`モジュールを使用してSpotifyのAPIにアクセスし、曲名を指定して検索します。

ACCESS_TOKENは、APIにアクセスするための認証トークンです。

曲の検索クエリを指定し、APIを呼び出すことで、曲情報を取得できます。

最後に、アーティスト名と曲名を出力しています。

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