概要
Pythonは、現代のプログラミング言語の中でも特に人気が高いです。
その理由は、扱いやすく、高度なデータ分析や機械学習を行うことができることです。
ここでは、Pythonを活用している企業の一例をご紹介します。
詳細内容
1. Google（グーグル）
Googleは、検索エンジンで有名ですが、実はPythonを多く使っています。
Googleは、Pythonプログラミング言語に標準搭載のフレームワークであるDjangoを使用しています。
また、Google App Engineの開発にもPythonが使用され、Googleの様々なサービスの開発や運用にPythonが使われています。
さらに、Googleが開発した機械学習フレームワークであるTensorFlowもPythonで書かれています。
PythonをGoogleが使う理由の一つは、Pythonがシンプルで読みやすく、開発のスピードを上げ、生産性を向上させることができるからです。
python
import tensorflow as tfmnist = tf.keras.datasets.mnist(x_train, y_train),(x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dropout(0.2),
tf.keras.layers.Dense(10)
])loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)model.compile(optimizer='adam',
loss=loss_fn,
metrics=['accuracy'])model.fit(x_train, y_train, epochs=5)model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)
2. Dropbox（ドロップボックス）
Dropboxは、クラウドストレージサービスです。
PythonがDropboxで利用されている理由の一つは、Pythonにある強力な開発者コミュニティです。
DropboxがPythonを採用したもう一つの理由は、Pythonの高い柔軟性と親和性の高い文法です。
また、Pythonは、データ処理や機械学習アルゴリズムなどのニーズに応える高度なライブラリを提供しています。
python
import dropboxdbx = dropbox.Dropbox('ACCESS_TOKEN')with open('file.txt', 'rb') as f:
dbx.files_upload(f.read(), '/file.txt')
3. Instagram（インスタグラム）
Instagramは、世界中で人気のある写真共有アプリです。
Instagramは、DjangoというPythonのWebフレームワークを使用して開発されています。
Djangoは、PythonのWeb開発において、高い生産性と保守性の両方を実現するために使用されています。
Instagramは、Djangoの豊富なライブラリとオープンソースの開発者コミュニティを利用しています。
python
from django.db import modelsclass User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=255)
email = models.EmailField(unique=True)
password = models.CharField(max_length=255)
4. Quora（クオーラ）
Quoraは、世界中の人々が質問や回答を投稿することができるソーシャルネットワークサイトです。
PythonがQuoraで使用される理由の一つは、Pythonのスピードと使いやすさです。
Quoraは、Pythonの高度なライブラリを利用して、機械学習アルゴリズムや推奨システムを開発しています。
“`python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizertfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(documents)feature_names = tfidf_vectorizer.get_feature_names()
“`
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