Introduction to the
programming language
"Python"
in radio astronomy

  • 2022-04-13 / Python Tutorials
  • Authored by Akio Taniguchi
    Presented by Kaoru Nishikawa

Contents

  • なぜ天文学で Python を学ぶのか
    • (電波) 天文学とプログラミング
    • プログラミング言語 Python
  • Python を学ぶ上で知っておきたいこと
    • Python だけで全てを解決しないようにしよう
    • 公式の機能・ドキュメントを知る癖をつけよう
    • 他者への技術的な思いやりを持った開発をしよう
    • 「分からないこと」はどんどん質問をしよう

Contents

  • 本日の課題
    • 2次方程式を解く
    • 1年の日数を返す関数を作る

なぜ天文学で Python を学ぶのか

(電波) 天文学とプログラミング

  • データ解析
    • リダクション : 生データから画像・スペクトルデータを生成
    • 要約・可視化 : 観測データのプロット・統計量への要約など
    • シミュレーション : 理論モデルの生成・観測データとの比較
  • 装置開発
    • 望遠鏡制御 : 装置間の通信制御・データ取得・観測計画立案
    • 性能評価 : 装置の仕様と実観測データの比較・考察

プログラミング言語 Python

  • 特徴
    • 高水準の汎用スクリプト言語
    • シンプルで習得しやすい文法とデータ構造
    • 豊富な標準ライブラリ (battery included)
    • 科学用途の豊富な外部ライブラリ
  • 用途
    • 科学計算・機械学習・ウェブ開発・通信制御など
    • 天文学に限らずプログラム初学者が学ぶ言語の筆頭候補

プログラミング言語 Python

from pathlib import Path


def rename_duplicate(filepath: Path, i: int) -> Path:
    """Get file name with no duplicate.

    Args:
        filepath: Path to a file.
        i: Counter.

    """
    _path = path if i == 0 else path.parent / f"{path.stem}({i}){path.suffix}"
    if _path.exists():
        return rename_duplicate(path, i + 1)
    return _path

プログラミング言語 Python

  • 2022年4月時点での Python
    • 最新バージョン : 3.10 (2022年10月に 3.11がリリース予定)
    • Google Colaboratory では 3.7 が使われている
    • これから始めるなら最新バージョンを使いましょう
  • 参考 : バージョン 2.x 系の Python
    • 3.x 系とは文法等が互換ではないことに注意
      • 例 : 3/2 -> 1 (2.x), 3/2 -> 1.5 (3.x)
    • 一部のソフトウェアは未だに 2.x を使っている

プログラミング言語 Python

Python を学ぶ上で知っておきたいこと

"Python" だけで全てを解決しないように

  • Python にも得意不得意がある
    • 実行速度はそこまで高速ではないことが多い → 外部ライブラリ
    • 非同期処理など、直感的でないことも
  • 外部ライブラリが使えないか検討する
    • 例えば NumPy の配列計算は高速な科学演算に必須
  • 他のプログラミング言語を検討する (やり過ぎない程度で)
    • 例えばウェブ関連の開発なら JavaScript など
    • データの入出力ならデータ記述言語 (HTML, JSON, TOML, ...)

Python だけで全てを解決しないように

  • シェルスクリプト (UNIX コマンド) の理解も大事
    • パイプライン : 簡潔なデータ連続処理
    • 正規表現 : 効率的な文字列検索
  • 一般的なデータ構造を知っておく
    • オレオレデータ形式を作らないようにしよう
    • FITS (天文), netCDF : 多次元配列
    • JSON, YAML, TOML : データ記述言語
    • CSV : 表データ

公式の機能・ドキュメントを知る

  • 標準ライブラリ : これだけでかなりのことができる
    • 時刻計算・並列計算・OS操作など
    • 全部覚える必要はないが、機能を探す癖をつけておく
  • Python ドキュメント
    • 標準ライブラリのヘルプ (引数の意味など) を全て網羅
    • Python のインタープリタでは help(関数名) でも見られる
  • 外部ライブラリドキュメント (ほぼ英語)
    • 例えば astropy documentation などで検索してみましょう

他者への技術的な思いやり

  • Python らしい標準的な書き方 → この Tutorials で学びましょう
  • 可読性の高いコードの書き方を理解する
    • コードを複雑にしない書き方 (例えば Guard Clause)
    • 変数の命名方法 (例えば end と last はどっちを使うべき？)
  • ドキュメントを残す (例えば neclib のドキュメント)
  • 重要 : ここでいう「他者」には「数ヶ月後の自分」も含まれます

「分からないこと」は質問しよう

  • 調べたら分かること
    • エラー (例外) の意味 (大抵は検索すればヒットする)
    • ライブラリの使い方 (大抵はドキュメントがある)
  • 調べても分からないこと
    • ある目的に対するライブラリの使い所 (技術選定)
    • 専門知識 (天体物理学) を必要とするコード
  • ただ、最初のうちはあまり気にせず質問した方がいいかも
    • M1以上は「○○が分からない」的な質問から脱却しよう

参考文献・書籍