Python 2と3, どちらを学ぶべき？初心者エンジニア向け、両バージョンの違いとは

Python言語の背景と重要性

Pythonは、広く利用されている汎用プログラミング言語の一つです。その発展の背景には、効率的なコードの可読性と利用者の使いやすさに焦点を当てた設計思想があります。ギド・ヴァン・ロッサムが1991年に初版をリリースして以来、Pythonは絶えず進化し続けています。 Python言語の背景を理解するため、その特性と命名の由来について触れておきましょう。Pythonの名前は、イギリスのコメディ番組「モンティ・パイソンのフライングサーカス」にちなんで名付けられました。これはプログラムが楽しみ、使いやすいものであるべきだというヴァン・ロッサムの考えを反映しています。また、Pythonは「人間が読むために設計された」プログラミング言語としても知られています。ソースコードが簡潔で純粋な英語に近く、他の言語と比較して可読性が高いと感じる開発者も多いです。 Pythonの重要性について説明するには、その広範囲な応用範囲と高い拡張性を強調する必要があります。Pythonはそのわかりやすさから初心者に人気があります。同時に、その柔軟性とパワフルさから、科学計算や機械学習などの高度なタスクを表現するツールとする経験豊富なプログラマにも人気があります。 具体的な例を挙げると、大規模なデータ操作や数値分析に必要な高度なライブラリ（NumPy、SciPy、Pandasなど）と、一般的な開発タスク（ウェブ開発、データベース接続、ネットワーキングなど）で広く利用されています。また、多数のマシンラーニングライブラリが提供されており（TensorFlow、Keras、PyTorchなど）、AIの分野での使用が盛んです。 Pythonはまた、オープンソースであり無料で利用できるため、商業的な制約の少ない環境で開発することが可能です。これがPythonの広範な応用範囲と高い人気の背後にある一因です。 この背景情報から判断すると、Pythonの学習はエンジニアリングスキルセットを拡張する上で利益をもたらします。しかし、Python 2とPython 3の違い関する知識も重要です。次の節では、Python 2とPython 3の基本的な違いについて探求します。

# Python 2とPython 3の違い：基本

Python 2とPython 3の違いについて理解するためには、その歴史的経緯を理解することが必須です。Python 2は2000年にリリースされ、その利便性とパワフルさから素晴らしい人気を博しました。その一方で、Python 3は2008年にリリースされ、Python 2の問題点を改善し、より効率的で使いやすいプログラミング言語を目指して開発されました。Python 3はPython 2とは後方互換性を持たない「互換性を断つリリース」でした。そのため、2と3の間で明瞭な違いが生じました。 Python 2とPython 3の基本的な違いは数多くありますが、重要な点をいくつか挙げます。 1. 文字列の扱い：Python 2では、ASCIIをデフォルトとして文字列を扱いますが、Python 3ではUnicodeがデフォルトです。これにより、多言語を簡単にサポートし、各国の使用者の取り組みを容易にすることができます。 2. プリント文：Python 2では、"print"文はそれ自体が文ですが、Python 3では、"print"は関数として扱われます。この変更はPythonの全体的な設計理念により一致し、より簡潔で一貫したコードを書くことができます。 3. 整数の除算：Python 2では、2つの整数を除算すると（例えば2/3）、結果は0になります。しかし、Python 3では、「True Division」と「Floor Division」が導入されました。つまり、2/3は0.666666666667を返し、2//3は0を返します。これにより、複雑な数学的計算をより直感的に行うことが可能になりました。 4. エラーハンドリングの改善：Python 3では、"except"節では例外をパラメータとして対応させる新しい構文が紹介されました。これにより、エラーハンドリングプロセスがより明確かつ簡潔になりました。 5. イテレーションビュー：Python 3では、辞書のメソッド（.keys()、.items()、.values()など）がイテラブルなビューを返すように変更されました。この変更は、Pythonの効率とパフォーマンスを向上させることを可能にしました。 これらの違いはさらなる変更の一部に過ぎませんが、Python 2とPython 3の基本的な違いの理解には大いに役立ちます。これらの違いを理解することで、どちらのバージョンを選択するべきかをより適切に判断することができます。次の節では、これらの違いがPython 2とPython 3の機能性にどのように影響を及ぼすかを詳しく探ります。

# Python 2とPython 3の違い：機能性

Python 2と3の間で存在する機能的な違いは、各バージョンの使用体験やそれぞれが解決できる問題を大いに切り分けます。この節では、具体的にそれらの違いに焦点を当て、それがどのような影響を及ぼすのかについて詳しく説明します。 一つ目のポイントは、バイナリデータの扱いです。Python 2では、バイトと文字列が混在していますが、Python 3では明確に区別されています。具体的には、Python 3ではbytesとstr二つの別々の型があり、前者がバイナリデータ、後者がUnicode文字列を扱います。この変更により、Python 3はバイナリデータと文字列データの操作をより直感的に、混乱なく扱うことが可能となったのです。 また、Python 3ではいくつかの組み込み関数やモジュールがリファクタリングされました。たとえば、map()やfilter()関数はPython 3ではイテレータを返します。これにより、大量のデータを扱う際のメモリ使用量を削減でき、パフォーマンスが向上します。 加えて、Python 3では新たな構文やライブラリが追加されています。その中でも注目すべきは、非同期処理を簡単に扱えるようになったことです。'async'と'await'キーワードの導入により、非同期I/Oを簡潔に表現できるようになりました。これらの新たな機能は、Webスクレイピングやデータ分析などのタスクを効率化する大きな魅力となります。 さらに、Python 3では、新しいデータ型である'f-string'が導入されました。これは文字列の内部に変数を埋め込む新しい方法で、旧来の'%'や'str.format()'よりも読みやすく、効率的です。アプリケーション内部でのテキスト操作をシンプルにし、Python開発者の生産性を向上させます。 しかし、これらの機能改善と新機能が、Python 2の既存のコードベースをPython 3に移行する際の障害になることもあります。このため、Pythonのバージョン選択は、利用するライブラリの対応状況やプロジェクトの要件、個々のプログラミングスキルを総合的に判断することが必要となります。 最後に、Python 2は2020年1月1日をもって公式にサポートが終了しました。そのため、セキュリティパッチやバグフィックスの提供は存在しないため、Python 2を新たに学ぶことはお勧めできません。Python 3にはこれらすべてのサポートがあり、今後も新たな機能や改善が続くことから、プログラミング言語としてはPython 3が適しています。今後の技術進歩についていくためにも、Python 3の学習を強く推奨します。

# Python 2とPython 3の選択肢とその影響

Pythonを学ぶにあたり、Python 2とPython 3のどちらから学ぶかという選択は非常に重要なことであり、その選択は学習者の目的やスキル、習得する時間、取り組むプロジェクト等に密接に関わってきます。 既存のPython 2のコードベースがある場合、そのメンテナンスや改修を任される可能性があれば、Python 2を理解する必要があります。しかしながら、Python 2の公式なサポートは終了しており、新たなバグフィクスやセキュリティパッチは提供されないので、パフォーマンスやセキュリティ面でのリスクを伴います。これらは、一部の独自ライブラリや組織の古いコードに依存している場合に特に検討すべき問題です。 一方で、Python 3は現在も積極的に開発・改善が行われており、新たなフレームワークやライブラリはPython 3に対応していることがほとんどです。特にPython 3は並列処理や非同期処理のサポートが強化されており、これらに依存する現代の高性能アプリケーションの開発には適しています。また、Python 3では新たな構文やデータ型が導入されており、これによりコードの一貫性と可読性が高まり、開発者の生産性が向上しています。Python 3を学ぶことは、最新のデベロッパーツールと最新のコーディング慣習に最初から触れることができます。 また、新しい働き方としてのリモートワークやフリーランスといった働き方が広がる中で、Python 3の知識を持つことは、自身のスキルセットを市場で価値に変え、機会を拓くことができます。 しかし、Python 2からPython 3への移行を推進する上で、一定の労力や時間、また学習コストを考慮しなければならないことも忘れてはなりません。既存のPython 2のコードをPython 3に移植するためには、新しいシンタックスやライブラリの学習だけでなく、既存のコードのリファクタリングやデバッグ作業が必要となる可能性があります。 以上を踏まえ、Python 2と3のどちらを選択するかは、個々の状況や目的によります。短期的な勉強を考えているか、将来のキャリアを見据えているかによっても異なるでしょう。それぞれにメリットとデメリットはあるため、総合的に判断することが重要です。全体像を理解した上で、自分自身のニーズと目標に最適な選択を行うべきです。

# Python 2とPython 3それぞれの特性とユースケース

Python 2とPython 3は、それぞれ異なった特性と向き不向きがありますので、具体的なユースケースを考えることが重要です。 Python 2は2000年にリリースされ、その優れた可読性と共に、独特な文法の柔軟性や強力な標準ライブラリが魅力となっています。特にレガシーシステムや既存の大規模なコードベースをメンテナンスする際には有用です。既存のPython 2コードを改修する場合や、Python 2にしか対応していないライブラリを使用する必要がある場合には、Python 2を学ぶことをお勧めします。 しかしながら、Python 2の開発はすでに終了しており、新たな機能追加やセキュリティ更新は提供されていません。したがって、新規のプロジェクトでPython 2を立ち上げることはまず推奨されていません。 一方、Python 3は2008年にリリースされ、その最初のリリース以来、多くの新機能が追加されています。これにより、より簡潔で品質の高いコードを書くことが可能になりました。Python 3は、現代の高性能アプリケーション開発をサポートする機能を持っているため、新しいプログラミングパラダイムへの移行を支援します。これにより、Python 3は大規模な分散システムやクラウドサービス、AIやMLの開発など、幅広いユースケースに対応しています。 また、Python 3は、新しい構文やデータ型、モジュールといった新たな機能が加えられており、今日の開発者が直面する課題を解決するためのツールを提供しています。特に非同期IOや並列処理、型ヒントなどの機能が強化されており、これによりPython 3はよりパワフルかつエレガントなコードを書くのに適しています。 Python 3は、今日の主流の開発環境やフレームワークとの互換性が高いため、新規のプロジェクトや学習目的であれば、Python 3を選択することが推奨されます。また、市場の要求に対応してPython 3の知識とスキルを身につけることは、プロフェッショナルデベロッパーやフリーランサーにとって必要な資質といえるでしょう。 Python 2とPython 3、それぞれの特性を理解し、どちらが自分のニーズや目標に合致するかを判断することが重要です。既存のコードやプロジェクトの要件、自身のキャリア目標など、さまざまな要素を考慮に入れて選択を行うべきです。

# Python 2とPython 3のどちらを学ぶべきかについての専門的な意見

初心者エンジニアがPython 2とPython 3のどちらを学ぶべきか、という疑問については、私の専門的な見解としては、「現在と未来を見据え、Python 3を学ぶべき」と回答します。そしてその理由は以下のものです。 最も重要な推進力は、Python 2の開発とサポートが終了しているという事実です。これは、Python 2のセキュリティホールやバグが修正されず、未だにPython 2を使っている開発者がこれらの問題に対処する必要があることを意味します。また、新たにPython 2環境を構築する難易度も上がってきています。特定の場合、古いライブラリが必要なプロジェクトの一部除いて、新規の開発プロジェクトにPython 2を使用することは推奨されません。 逆に、Python 3は積極的に開発とアップデートが続けられており、新しい機能や改善が頻繁に追加されます。非同期IO、並列処理、型ヒントといった強力な機能を備えており、これにより洗練されたプログラミングが可能となり、ソフトウェア開発の質と効率を高めます。 また、Python 3の学習は現在の就職市場においても有利です。多くの企業はPython 3に移行しており、新たな雇用機会の多くはPython 3の習熟度を条件に挙げています。そのため、キャリアを前進させたい初心者エンジニアは、市場の要求と技術動向を把握し、Python 3を学んだ方が良いでしょう。 教育資源の観点からもPython 3の学習が推奨されます。新たに作られるチュートリアル、課題、書籍などはほとんどがPython 3向けで、初心者が学習する際のリソースはPython 3の方が豊富です。 ただし、それでもPython 2を学びたいと考える人は無視できません。例えば、Python 2専用の既存の大規模システムのメンテナンスなど特定のケースで、Python 2を学ぶ必要があるでしょう。しかしこれらは特例です。 以上から、Python 2とPython 3のどちらを学ぶべきか明らかで、技術の進歩と市場の動向に従い、Python 3に焦点を当てて学習することが最良の選択と言えます。しかし、必要に応じてPython 2の知識も得ることは否定しません。バージョン間の違いを理解し、適切なバージョンを適切な場面で選択する解釈力は、エンジニアとしての価値を高める重要なスキルです。

# Python学習の最適なアプローチとは

Python学習の最適なアプローチについて議論する前に、ここで覚えておくべき重要なことは、Pythonのバージョンを知ることだけではなく、それぞれのバージョンがしらみつぶしに確認できるわけではないということです。ある程度、Pythonの基本構造を理解し、特定のバージョンでのみ存在する特性や機能に精通することが必要です。したがって、Pythonの学習は一種の進行形であり、それはスキルと知識を深め、更新し続けるということを意味します。 それでは、具体的な最適な学習アプローチについて検討してみましょう。まず第一に、Python 3の基本書籍やオンラインチュートリアルから始めます。これらのリソースを使えば、Pythonの基礎的な概念や文法を理解できます。次に、具体的なプロジェクトや課題に取り組むことで、Python 3の利点や特性、そして強力な機能を活用する方法を学んでいきます。 次に、独自の小さなプロジェクトを開始します。これはPythonの理論的知識を実際的な知識に変える最良の方法です。さらに、コーディングプロセスを通じて問題解決能力を鍛え、新しいPython特性やベストプラクティスを実践的に学ぶ絶好の機会となります。 Python 3を一通り学習した後、Python 2への緩やかな移行を考えることも可能です。旧バージョンのコードベースに触れることで、さまざまなバージョン間の違いを理解する手助けとなります。Python 2とPython 3の両方を理解しているということは、あなたがより広い範囲のプロジェクトと環境で作業できることを意味します。 また、定期的に新しいPythonのリリースとその機能を確認し、その変更に適応することも重要です。このように、Pythonの最新バージョンについて絶えず自分自身を更新することで、Python開発者として競争力を維持し続けることができます。 最後に、実践的な知識を得るために、さまざまなPythonコミュニティに積極的に参加することをお勧めします。コミュニティに参加することで他の開発者とネットワーキングしたり、新しいアイデアを学んだり、問題解決の助けを得たりできます。Pythonを学ぶ上での最良の戦略は、常に新しいことを学び、チャレンジし続けることで、これが初心者エンジニアがPythonの達人になるための最適なアプローチです。

# まとめと推奨

それでは、本記事の結論や推奨について述べてみましょう。 現在の情勢を考えると、Python 3を学ぶことを最初に推奨します。その理由は、Python 3が最も最新であると同時に最も広く受け入れられているためです。また、Python 3はPython 2よりも改善された機能と利便性を備えているため、Pythonの学習をスムーズに進めることが可能です。 次に、Pythonの学習は調査と実践を重ねる形式で行うべきです。インターネットにはPythonに関する様々な教材やリソースが存在し、Python 3の基本的な理論を学ぶことから始め、次に具体的な課題やプロジェクトに取り組むことを推奨します。 また、特定の課題に対する解決策やプロジェクトを立ち上げることは、理論的な知識を実際的なものに変える助けになります。このプロセスを通じて、問題解決スキルを鍛えたり、ピッタリと合ったPythonの機能やベストプラクティスを学んだりすることができます。 Python 3の学習が一通り完了したら、Python 2への学習を考慮してみてください。Python 2とPython 3の違いを理解することは、あなたのスキルを広げるだけでなく、旧バージョンのコードと新バージョンのコードの違いを理解する重要なステップとなります。 さらに、Pythonの最新リリースとその改良を定期的に確認することは必須です。このステップを繰り返すことで、最新のPythonバージョンに適応し、Python開発者としての競争力を維持することが可能となります。 最後に、Pythonコミュニティに参加することで、他の開発者との交流の場を得られ、新たな知識を築き上げる良い機会となるでしょう。 総じて、Pythonを学び、それを活用するための最良の戦略は、新しいことを恐れずに常に学び、実践することです。Pythonの世界は広大で、その探査は終わりがありません。しかし、それは即ち、進化し続ける環境であらゆる面で自分自身を育てられるということでもあります。初心者エンジニアにとって、この探索の旅がPythonの達人への道となるでしょう。