要約
Pythonは、現在世界中の多くの企業で広く使われているプログラミング言語の1つです。
Pythonは簡単に学べる上に、柔軟で拡張性があります。
今回は、Pythonを実際に活用した企業の例を紹介します。
詳細内容
1. Google
Googleは、Google検索やGoogle Mapsなど、私たちが日々利用している多くのWebサービスをPythonで開発しています。
Googleは、Pythonに多くの投資をしており、多くのPython開発者も採用しています。
Googleは、Pythonの大規模アプリケーション開発において高い信頼性と生産性を得ています。
GoogleでのPythonの使用例を以下に示します。
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# GoogleのPageRankアルゴリズム（Pythonで実装された例）def pagerank(graph, damping_factor=0.85, iterations=100):
N = len(graph)
V = np.ones(N) / N
D = np.array([sum(graph[i]) or N for i in range(N)], dtype=float)
for it in range(iterations):
U = V / D
V = damping_factor * graph.T.dot(U) + (1 – damping_factor) / N
V /= sum(V)
return V
“`2. Dropbox
Dropboxは、多くのユーザーが共有できるファイルストレージサービスを提供しています。
Dropboxは、サービスの基盤としてPythonを採用しており、Pythonを使用してエラー管理、ユーザー認証、ストレージなどの機能を開発しています。
Dropboxは特に、Pythonのスクリプトを使用してダブル-check-inや自動テストなどのタスクを自動化しています。
DropboxでのPythonの使用例を以下に示します。
“`
# Dropboxのファイルシステム監視PyWatch
import time
import watchdog.events
import watchdog.observersclass Handler(watchdog.events.FileSystemEventHandler):
def on_any_event(self, event):
print(event)observer = watchdog.observers.Observer()
observer.schedule(Handler(), path=’.’, recursive=True)
observer.start()
try:
while True:
time.sleep(1)
except KeyboardInterrupt:
observer.stop()
observer.join()
“`3. Instagram
Instagramは、写真共有のための大規模なソーシャルネットワーキングサイトであり、PythonベースのWebアプリケーションとして開発されました。
Instagramは、PythonのフレームワークであるDjangoを使用しています。
InstagramでのPythonの使用例を以下に示します。
“`
# InstagramのDjangoモデル（例）
class Post(models.Model):
author = models.ForeignKey(‘auth.User’, on_delete=models.CASCADE)
title = models.CharField(max_length=200)
text = models.TextField()
created_date = models.DateTimeField(default=timezone.now)
published_date = models.DateTimeField(blank=True, null=True) def publish(self):
self.published_date = timezone.now()
self.save() def __str__(self):
return self.title
“`4. Spotify
Spotifyは、音楽ストリーミングサービスであり、Pythonを使用して顧客の音楽嗜好を分析し、音楽のカスタマイズされたプレイリストを作成しています。
Spotifyは、Pythonを使用して、音楽の分類、傾向分析、データ分析などを行っています。
SpotifyでのPythonの使用例を以下に示します。
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# SpotifyのPythonによる傾向分析（例）import pandas as pddf_spotify = pd.read_csv(‘spotify_data.csv’)
df_spotify.drop([‘rank’, ‘song_id’, ‘artist_id’, ‘streams’], axis=1, inplace=True)grouped = df_spotify.groupby([‘date’, ‘artist_name’, ‘track_name’])
df_grouped = grouped.sum()
df_grouped.reset_index(inplace=True)
df_grouped.sort_values(‘date’, ascending=False, inplace=True)print(df_grouped.head())
“`
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