Python

Pythonはほとんど英語のように読め、それが初心者にとって最も親しみやすい言語であり、データ・スクリプティング・そしてAIそのものの共通語にしています。プロジェクトが機械学習、データ分析、自動化、科学技術計算に関わるなら、たいていの答えはPythonです。

• 得意なこと: AI/ML、データ処理、自動化スクリプト、バックエンドAPI、つなぎのコード、すでにライブラリが存在するあらゆるもの(そしてPythonでは、たいてい存在します)。
• つらいところ: 内部がCで書かれたライブラリに頼らない限り、生の数値計算は遅い。仮想環境とパッケージのバージョンをめぐる「依存地獄」が初心者を混乱させる。ブラウザのフロントエンド向けではない。
• 代表的なユースケース: スクレイピング、データパイプライン、MLの実験、Discord/Telegramのボット、社内ツール、REST API(FastAPI、Django、Flask)。
• AIの扱い: 優秀。JavaScriptと同等です。アシスタントはPythonとその主要ライブラリにきわめて流暢です。非Webプロジェクトの優れたデフォルト。

Pythonが初心者を必ずつまずかせる唯一の場所は、言語ではなく環境です。AIにとって一つのフォルダでは問題なく動くスクリプトが、別のフォルダでは失敗します。パッケージが有効化されていない仮想環境の中にあるか、二つのプロジェクトが同じライブラリの別々のバージョンを欲しがるからです。どれもあなたのコードのせいではなく、一度見てしまえば難しくもありません — けれども、Pythonで「なぜそのまま動かないのか」という瞬間として最も頻繁に起こります。最初からAIに仮想環境とrequirements.txtをセットアップさせる(あるいはuvやPoetryのようなツールを使わせる)と、痛みのほとんどは消えます。