AIに必須のPython、「PoC」の効率を一気に高めるツール群

Pythonの代表的な用途には、データ分析／機械学習のシステム開発が挙げられる。このようなシステムは、素早くプロトタイプを作成して試行錯誤を繰り返す効率的なPoC（概念実証）が欠かせない。Pythonの開発ツールやライブラリーには、PoCの生産性向上をサポートする機能が充実している。 以下では、Pythonで効率的なPoCを実現するのに役立つツール群を紹介しよう。また、Pythonでのチーム開発や全社展開に欠かせないコーディング規約や、Pythonの弱点の1つといえる性能問題への対処法についても解説する。 Pythonによるシステム開発で利用される主な開発環境を以下に示す。 このうち、効率的なPoCを支援するツールの代表格は、Pythonプログラムの開発環境である「Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）」だ。このツールの特徴は、対話形式で開発できることである。例えば、

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PEP8とな。