python本読んでみた

来年からの新しいお仕事に向けて、そしてArcGISをごにょごにょするためのワザ取得に向けて、python本読んでみました。

　とりあえず、今回買ったのは４冊。うち１冊は洋書。pythonは、日本語リソースが少ないとか聞きますが、どうして結構あるもんです。ま、バージョンがちと古かったりもするけど。
　いきなり、４冊読破はつらいので、とりあえず「みんなのpython」あたりから読み始める。
　で、斜め読みして気づいたのは、とりあえずシンプル。Perlとかだと標準で入ってる正規表現もpythonだとモジュール扱いなんですな。
　それと、Rと比較するとなかなかに興味深い。

　Rと似ている点
　あまり構文糖がない。これはPerlと全く異なる訳で、誰が書いても似たようなスクリプトになるってこと。人によってこれを長所ととるか、短所ととるかは大きく分かれると思いますが、少なくとも人が書いたスクリプトをよく使う、または自分の過去のスクリプト資産に強く依存しているってな人はすごく便利な特長だと思う。
　大昔に自分が書いたPerlのスクリプトとかたまに見直すと、まぢで読めない。その時の自分の知識が浅はかで後で読むなんてこと考えてなかったっていうのもありますが、それさっ引いても、よめん。
　その点、Rで書いたやつとかは、だいぶ読めます。それと人が書いたやつもおおかたわかる。そういう点は言語体系としていかしますな。

　Rと違う点
　データ型がまぢ少ない。これは、多分極力シンプルに作りたいという意図と、純粋オブジェクト指向言語として、面倒なデータ扱いそうなときは、オブジェクト指向的に扱ってくれよっていうことなんだろうか。
　一方で、Rはベクトルに始まり、マトリックス、リスト、データフレームだの定義済のデータ型がたくさんあって、それらを柔軟に使いこなすのは結構大変だったりするわけで。逆にオブジェクト指向については、plot()だのsummary()だのオブジェクト指向的ポリモーフィズムをうまく使った便利な機能があるかわりに、クラスの定義だの継承だのあんまり厳格になってなさそうな気が。どだい、Rってのは、統計解析環境なわけで、開発環境ではないっていう割り切りがそういう風に進化させたのかもしれんですな。ま、エンドユーザーとしては、そこまでは必要ないと言えばない。

　いろいろと特徴があるわけですが、共存させるとすんごく面白いかもしれない。つまり、pythonをhubにして、GISとRの幸せな出会いをプロデュースとか。
　試しになんか作ってみよう。

　

結構厚い・・・ま、全部読むわけぢゃないし。