プログラミング

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ウィキペディアプログラミングの記事があります。


コンピューター科学におけるプログラミングは、コンピューターに対して特定のタスクや機能を実現するための手順や命令を書くプロセスです。プログラミングは、アルゴリズムやデータ構造を使用して問題を解決し、コンピューターが理解できる形で指示を与えることを含みます。

コンピュータ言語[編集]

進捗状況の凡例

数行の文章か目次があります。
:本文が少しあります。
:本文が半分ほどあります。
: 間もなく完成します。
: 一応完成しています。

アセンブリ言語[編集]


プログラミング言語[編集]

(※編集者への注意)言語名はなるべくアルファベット順に並べてください。

マークアップ言語[編集]


問い合わせ言語[編集]


データベース[編集]

仕様[編集]

実装[編集]

低レイヤープログラミング[編集]

ファームウェア[編集]

ファームウェアは、コンピューターや電子機器に組込まれているソフトウェアの一種で、本体内部の回路や周辺デバイスを制御する機能を持っています。

機械語[編集]

その他[編集]

ハードウェア記述言語[編集]


各論[編集]

フレームワークやライブラリ[編集]

マークアップ言語および関連技術[編集]

ソケットプログラミング[編集]

Office マクロ[編集]

その他[編集]

基本的な概念[編集]

以下に、プログラミングに関連する基本的な概念とプロセスをいくつか説明します。

プログラミング言語
プログラミング言語は、人が理解しやすい形でコンピューターに指示を与えるための記述手段です。代表的なプログラミング言語には、Python、Java、C++、JavaScript、Rubyなどがあります。それぞれの言語には特定の用途や特徴があります。
アルゴリズム
アルゴリズムは、特定の問題を解決するための手順や手法のセットです。プログラマはアルゴリズムを設計し、それをプログラムの中に実装します。良いアルゴリズムの選択は、プログラムの性能や効率に大きな影響を与えることがあります。
データ構造
データ構造は、データを効率的に保存・管理・操作するための方法です。配列、リスト、ツリー、ハッシュテーブルなどがあり、プログラマは適切なデータ構造を選択してプログラムを設計します。
プログラムの設計と実装
プログラミングは、問題解決のためにアルゴリズムとデータ構造を使用してプログラムを設計し、それを実際のプログラミング言語で実装するプロセスです。この際、シンタックス(文法)やセマンティクス(意味論)といった言語の特性を理解して適切にコードを書く必要があります。
デバッグとテスト
プログラムが完成したら、デバッグとテストが行われます。デバッグはプログラム内のエラーや不具合を見つけて修正するプロセスであり、テストはプログラムが正確に動作するか確認するプロセスです。
ソフトウェアエンジニアリング
プログラミングはソフトウェアエンジニアリングの一環であり、プログラミングだけでなく、要件分析、設計、テスト、メンテナンスなどソフトウェア開発ライフサイクル全体を包括します。

プログラミングはコンピューターサイエンスの中心的な要素であり、コンピューターを活用して問題を解決するための重要なスキルとなっています。

プログラミングは、その周辺にさまざまな技術やツールが存在し、これらはプログラマーや開発者が効率的に作業を進めるために利用されます。

以下に、プログラミングの周辺技術や関連する領域をいくつか挙げてみましょう。

統合開発環境(IDE)
IDEは、プログラムの開発を支援するための統合ツールセットです。コードの編集、デバッグ、ビルド、プロジェクト管理などの機能を提供し、開発者が効率的かつ便利に作業を進めることができます。例えば、Visual Studio、Eclipse、IntelliJ IDEAなどがあります。
バージョン管理システム
バージョン管理システムは、コードの変更履歴を管理し、チームでの協力やコードの追跡を容易にします。GitやSubversionなどがよく使われます。
デバッグツール
デバッグツールは、プログラムの実行時に発生するエラーや不具合を特定して修正するのに役立ちます。デバッガーはコードのステップ実行や変数の監視などを可能にします。
コンテナ技術
コンテナ技術(Dockerなど)は、アプリケーションやサービスを環境から切り離し、独立して動作させるための技術です。これにより、環境依存性を減少させ、開発から本番環境までの一貫性を確保します。
仮想化技術
仮想化技術は、物理的なハードウェア上に仮想的な環境を作り出す技術で、開発環境のセットアップやテスト、サーバーの効率的な利用に役立ちます。仮想マシン(VM)や仮想ネットワークなどが含まれます。
テストフレームワーク
テストフレームワークは、プログラムが正しく動作しているかどうかを確認するためのテストを効率的に実施するためのツールやライブラリです。JUnit(Java向けの単体テストフレームワーク)、pytest(Python向けのテストフレームワーク)などがあります。
クラウドプラットフォーム
クラウドプラットフォームは、プログラムやアプリケーションをクラウド上で実行するための基盤を提供します。AWS、Azure、Google Cloud Platformなどがクラウドプロバイダーの例です。
API(Application Programming Interface)
APIは、ソフトウェアコンポーネント同士が情報をやり取りするためのインターフェースを提供します。外部のサービスやライブラリを利用するために重要な概念です。

これらの技術やツールは、プログラミングをより効率的かつ効果的に行うために欠かせないものであり、コンピューターサイエンスやソフトウェアエンジニアリングの領域で幅広く活用されています。

最初に学ぶプログラミング言語の選び方[編集]

プログラミング言語の選択については、学ぶ目的や環境に応じて異なる選択肢があります。以下は、初めて学ぶプログラミング言語を選ぶ際に考慮すべきいくつかのポイントです。

目的に合った言語を選ぶ
プログラミング言語には、それぞれ得意とする分野があります。例えば、Web開発にはJavaScript、データ分析にはPython、システムプログラミングにはCやC++などがよく使われます。学ぶ目的に合った言語を選ぶことで、効率的に学ぶことができます。
学習リソースの充実度
学習リソースが豊富であるかどうかも、言語選択において重要なポイントです。初心者向けの学習リソースが充実している言語を選ぶことで、スムーズな学習ができるでしょう。また、オンライン上には無料で利用できる学習リソースも多数存在するため、選択肢を広げることも大切です。
コミュニティの活発さ
言語のコミュニティが活発であれば、初心者でも質問や情報収集がしやすく、学習のサポートが受けやすいです。また、コミュニティに参加することで、プログラミングに対するモチベーションを高めることもできます。
言語の文法の理解しやすさ
初めて学ぶプログラミング言語は、その文法がわかりやすいものが望ましいです。理解しやすい文法を持つ言語を選ぶことで、学習のスピードが上がるでしょう。
プログラミング言語の人気度
人気のある言語は、コミュニティの活発さや学習リソースの充実度が高い傾向があります。また、人気のある言語は求人市場でも需要が高いため、将来的なキャリアアップの可能性を見据えて選ぶこともできます。

共通知識[編集]

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