要約
今回紹介するのは、楽天株式会社が実際に採用しているPythonを活用した例です。
楽天はECサイトをはじめ、フィットネスクラブや野球チームなど、様々な事業を展開しています。
Pythonを使用することで、大量データの分析や効率的な開発が可能になり、楽天の事業拡大を支えています。
具体的には、PythonのライブラリであるPandasを使用して、銀行の業務や不動産業界のデータ解析などに活用しています。
さらに、PythonのフレームワークであるDjangoを使用し、楽天のECサイトの改善や、野球チームのデータ分析などにも取り組んでいます。
詳細内容
楽天株式会社では、Pythonをデータ解析やサーバーサイド開発に活用しています。
ここでは、その一例として、PandasとDjangoを使用した楽天の事例を紹介します。
Pandasは、Pythonのデータ分析ライブラリであり、大量のデータを高速かつ効率的に扱えるため、業務・技術・研究領域の幅広い分野で利用されています。
楽天では、銀行業務や不動産業界のデータ解析に使用されています。
例えば、以下のようなコードで、不動産の価格データをCSVファイルから読み込んで、Pandasを使って分析することができます。
“` python
import pandas as pddf = pd.read_csv(‘real_estate.csv’)
print(df.info()) # データの基本情報を取得
print(df.describe()) # データの統計量を取得
“`このように、read_csv()メソッドを使うことで、CSVファイルからデータを読み込み、データの基本情報や統計量を簡単に取得することができます。
また、DjangoはPythonのWebアプリケーションフレームワークであり、MVCのアーキテクチャに基づいた設計がされています。
楽天では、ECサイトの開発にDjangoを使用しています。
Djangoを使うことで、データベースの操作やテンプレートエンジンの使用が簡単になります。
例えば、以下のようなコードで、Djangoを使ってECサイトの注文情報を取得することができます。
“` python
from django.http import HttpResponse
from myapp.models import Orderdef order_list(request):
orders = Order.objects.all()
return HttpResponse(‘ ‘.join([o.name for o in orders]))
“`これによって、Orderモデルに登録されている注文情報を取得し、名前を連結した文字列をHTTPレスポンスで返すことができます。
以上のように、PandasやDjangoといったPythonのライブラリ・フレームワークを使うことで、楽天では様々な業務にPythonが活用されています。
その他にも、楽天はPythonを利用した機械学習のモデル構築や自然言語処理の開発にも力を入れています。
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