Python開発入門

更新日：2025年12月9日

本コンテンツは、上級エンジニアおよびAI研究者を対象としたPython開発の網羅的ガイドである。Pythonの言語設計思想から始まり、モダン構文、開発環境構築、プロジェクト設計、データ処理、機械学習フレームワーク、LLM開発、パフォーマンス最適化、デプロイと運用までを体系的に解説する。実務経験者が知識を整理し、リファレンスとして活用することを想定している。

1. 概要

Pythonは1991年にGuido van Rossumによって公開されて以降、その可読性と豊富なエコシステムにより、Web開発からデータサイエンス、機械学習、AI研究に至るまで幅広い領域で採用されている。特に2010年代以降のディープラーニングブームにおいて、PyTorch、TensorFlow、JAXといった主要フレームワークがPythonをメインインターフェースとして採用したことで、AI研究における事実上の標準言語となった。

本コンテンツでは、Python言語そのものの設計思想から、2024-2025年時点での最新ツールチェーン、AI開発における実践的なパターンまでを9章に分けて解説する。各章は独立して参照可能であるが、順番に学習することで体系的な理解が得られる構成となっている。

2. 章一覧

Table 1. 章構成一覧

章	タイトル	内容
第1章	言語基礎と設計思想	Python哲学、データモデル、メモリ管理、GIL、CPython実装
第2章	モダン構文	型ヒント、dataclass、match文、async/await、3.10-3.13新機能
第3章	開発環境とツールチェーン	uv/rye、ruff/pyright、Docker、GPU環境構築
第4章	プロジェクト設計	ディレクトリ構成、pyproject.toml、テスト、CI/CD
第5章	データ処理	NumPy/Pandas/Polars、大規模データ、メモリ効率
第6章	機械学習フレームワーク	PyTorch/JAX、学習ループ、分散学習、実験管理
第7章	LLM開発	API活用、RAG、エージェント、ファインチューニング
第8章	パフォーマンス最適化	プロファイリング、並列処理、Cython/Numba、GPU
第9章	デプロイと運用	FastAPI、モデルサービング、監視、セキュリティ

3. 対象読者

本コンテンツは以下の読者を想定している。Table 2に対象読者と期待される前提知識を示す。

Table 2. 対象読者と前提知識

対象	前提知識
上級エンジニア	Python基本文法を習得済み、実務でのPython開発経験あり
AI研究者	機械学習の基礎知識、PyTorchまたはJAXの使用経験
MLエンジニア	モデル開発からデプロイまでの一連のワークフロー経験
LLMアプリ開発者	LLM APIの基本的な使用経験、プロンプトエンジニアリングの知識

Python初学者は、まず公式チュートリアル[1]等で基本文法を習得した後に本コンテンツを参照されたい。

4. 関連コンテンツ

本コンテンツと関連するhatohato.jpの他のコンテンツをTable 3に示す。

Table 3. 関連コンテンツ一覧

コンテンツ	関連性
AI入門	機械学習・深層学習の基礎知識
AI協調プログラミング入門	AIを活用した開発手法
アジャイル開発入門	チーム開発・プロジェクト管理

References

[1] Python Software Foundation, "The Python Tutorial," docs.python.org, 2024.

[2] G. van Rossum, "PEP 20 -- The Zen of Python," python.org, 2004.

[3] A. Paszke et al., "PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library," NeurIPS, 2019.

免責事項
本コンテンツは2025年12月時点の情報に基づいて作成されている。Pythonのバージョンアップやエコシステムの変化により、記載内容が最新の状況と異なる可能性がある。実際の開発においては、公式ドキュメントや最新のリリースノートを参照されたい。