皆さんこんにちは。

今回もプログラミング言語の歴史について紹介して行きます。

今回最初に紹介するのはPerlです。

Perlは、実用性と多様性を重視した言語で、C言語やシェルスクリプトなどの他のプログラミング言語の優れた機能を取り入れています。

Perlはウェブアプリケーション、システム管理、テキスト処理のプログラムの記述に用いられています。

また、UNIX、Windows、macOSなど、多くのプラットフォーム上で動作します。

Perlはアメリカのプログラマーである、ラリー・ウォールが開発したことで知られています。

Perlは現在でも広く使用されていますが、他の言語の影響で、Perlの利用者数は減少傾向にあります。

しかし、Perlは継続的な開発やサポートが行われています。

次に紹介するのはMathematicaです。

Mathematicaは、イギリス人の理論物理学者でるスティーブン・ウルフラムが考案した数式処理システムです。

プログラミング言語としてのmathematicaは、関数型と手続き型の両方をサポートするマルチパラダイム・プログラミング言語で、ALGOLやLISPなどの影響を受けています。

Mathematicaは計算やグラフの作成などにも用いることができます。

Mathematicaは現在でも、研究機関や大学、企業の研究開発部門などに広く使用されており、数学の概念の可視化や、対話的に学習を進めるためのツールとして利用されています。

次に紹介するのはPythonです。

Pythonは1991年にオランダ出身のプログラマーであるグイド・ヴァン・ロッサムが、開発したプログラミング言語です。

Pythonはオフサイドルール(字下げによって文の塊の範囲を表す規則)を使用することで、プログラムをシンプルかつ短いコードで記述することができます。

また、Pythonは幅広い用途に活用できる言語で、人工知能の開発、Webアプリケーションの開発、データ分析などに使われています。

ここで、現在多くの人が使っているPythonのライブラリやフレームワークについて紹介します。

・NumPy

 NumPyは数値計算を効率的に行うためのライブラリで、ベクトルや行列などを表現できる多次元配列をサポートしています。

・SciPy

SciPyは、数学、科学、工学の分野のためのの数値解析のライブラリです。

SciPyはNumPyを基礎にしていて、統計学、最適化、線形代数、フーリエ変換などを計算できます。

・pandas

Pandasは、データ解析を支援する機能を提供するライブラリです。

Pandasはcsvファイル、テキストファイル、excelファイル、sqlデータベースなど、様々なファイルを相互に読み書きできます。

また、データの調整や欠損値の処理、データセットの変形またはピポットなど、データに様々な加工を加えることができます。

・Matplotlib

Matplotlibはグラフ描画ライブラリで、様々なグラフを描画できます。

描画できるのは主に2次元グラフの描画ですが、3次元グラフのプロットも行うことができます。

・TensorFlow

TensorFlowは、機械学習や数値解析、ニューラルネットワークに対応しているライブラリです。

現在最も使われている機械学習のライブラリがTensorFlowとなっています。

・Django

Djangoは、Pythonで実装されたWebアプリケーションのフレームワークです。

YoutubeやInstagram、Spotifyなどは全てDjangoを用いて開発されています。

Pythonは現在で非常に人気のあるプログラミング言語であり、今後も使用率が伸びると予想されている言語となります。

今回はここまでとなります。

読んでいただきありがとうございます。