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*Python*の*インスタンス*とは、**抽象化されたクラスを具現化**したものです。Pythonは*オブジェクト指向プログラミング*ですので、その定義は*オブジェクト指向プログラミング*で用いているクラスとインスタンスと*同等*となります。

### オブジェクト指向プログラミングとは？

*オブジェクト指向プログラミング*とは、*相互に関係するデータとプログラムコード*を**抽象化し、プログラム開発を行う手法**を指します。ここで言う*データ*とは*変数や属性*を指し、*プログラムコード*とは*関数や属するサブルーチン*を指します。

### オブジェクト指向プログラミングのクラスとインスタンスとは？

*オブジェクト指向プログラミング*の*クラス*とは、抽象化するための元となる**モデル設計図やひな形**を指します。同様に、*インスタンス*とは*クラスに基づいて作成する実態*を指します。ちょうど*家の設計図*に基づいて*家が建てられる*のと同じイメージです。

### オブジェクト指向プログラミングのクラスに関連する他の用語は？

クラスについて説明しているドキュメントには関連用語がいくつか使われています。*カプセル化*とは**関連したデータと操作をまとめて抽象化**することを指し、*モジュール化*とも言います。同様に、*既存のクラスの機能や構造を共有する新しいクラス*は*親クラスを継承したクラス*と言います。

### オブジェクト指向プログラミングであるPythonの特徴は？

*オブジェクト指向プログラミング*は、あらかじめ*型を静的に決定するコンパイラー型*と、型を*動的に決定するインタープリター型*に大別されます。*コンパイラー型は、C++やJava・C#*等があります。*インタープリター型は、Python・JavaScript・Ruby*等があります。

**Pythonの特徴は、動的型付け**を行うことです。*メモリー使用効率を高める*ために*ガベージコレクションがサポート*されています。

Pythonはインタープリターですので、比較的*簡単にプログラミング*が行えます。*初心者から専門家*までの幅広い開発者に人気が高く、特に*人工知能（AI）*の分野では*GitHubのソースコード登録*が**Pythonが大多数を占めている**ため、一層活用の度合いが高まっています。

## Pythonでのクラスの宣言と利用方法は？

Pythonで用いる*オブジェクトやクラス・インスタンス等の用語*は、**オブジェクト指向プログラミングの考え方と同等**です。宣言方法はClassの後に任意のクラス名を設定し、最後は”:”で区切ります。

具体的なクラスの宣言は以下の様に行います。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする

*宣言したクラスを利用*するためには、**インスタンスを生成（インスタンス化）が必要**となります。詳細は以降で説明します。
参考：[Python 言語リファレンス 3. データモデル](https://docs.python.org/ja/3/reference/datamodel.html)

### Pythonでのインスタンスにメソッドを追加するには？

*メソッド*とは、必要な処理の手順を指します。この一連の処理はメソッド名を持ちますので、メソッドを定義することにより**一連の処理をまとめて実行することが可能**です。定義方法は、defの後に任意のメソッド名を記述します。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def test\_method(self): # 任意のメソッド名を定義、ここではtest\_methodとする
     print('2 in test\_method')  # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     return True     # 戻り値を指定、ここでは例としてTrueを返す

### インスタンスの\_\_new\_\_コンストラクタメソッド使用方法は？

*用法：*object.\_\_new\_\_(cls[, ...])

*\_\_new\_\_コンストラクタメソッド*は、クラス cls の**新しいインスタンス作成時に呼び出されます**。第一引数はインスタンス生成のクラスを指定します。残りの引数は、オブジェクトのコンストラクタに渡されます。
 \_\_new\_\_ の戻り値は、新しいオブジェクトのインスタンス（通常は cls のインスタンス）とします。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def \_\_new\_\_(cls): 
     print('\_\_new\_\_')    #ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
        : #ここに必要な処理を記述する
     return object.\_\_new\_\_(cls) 

### インスタンスの\_\_init\_\_コンストラクタメソッド使用方法は？

*用法：*object.\_\_init\_\_(self[, ...])

*インスタンスが \_\_new\_\_によって生成された後*、それが**呼び出し元に返される前**にインスタンス初期化のために*\_\_init\_\_コンストラクタメソッドが呼び出されます*。基底クラスとその派生クラスがともに \_\_init\_\_ メソッドを持つ場合、派生クラスの \_\_init\_\_メソッドは基底クラスの \_\_init\_\_メソッドを明示的に呼び出し初期化する必要があります。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def \_\_init\_\_(self): 
     print('\_\_init\_\_')    #ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     self.init\_var = ‘Test’ #例としてself.init\_varを初期化
        : #ここに必要な処理を記述する

### インスタンスの\_\_del\_\_デストラクタメソッド使用方法は？

*インスタンス*が*破棄されるときに呼び出されます*。 これは*ファイナライザやデストラクタ*とも呼ばれます。 **全ての参照オブジェクトが削除された段階**で、*\_\_del\_\_メソッドが呼ばれます*。
基底クラスが \_\_del\_\_メソッドを持っている場合は、派生クラスの \_\_del\_\_メソッドは、基底クラスの \_\_del\_\_メソッドを明示的に呼び出して削除しなければなりません。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
   def \_\_del\_\_(self):
      print('\_\_del\_\_')    #ここに必要な処理を記述する　例として文字列を表示

### Pythonのインスタンス生成・初期化・破棄の一連の流れは？

ここでは、先に説明した*\_\_new\_\_および\_\_init\_\_コンストラクタメソッド*と*\_\_del\_\_デストラクタメソッド*の一連の流れを見ていきましょう。クラスを宣言した後これらのメソッドを定義しておきます。実際の利用方法は、**必要なクラスを呼び出すだけ**で実行可能です。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def test\_method(self): # 任意のメソッド名を定義、ここではtest\_methodとする
     print('2 in test\_method')  # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     return True     # 戻り値を指定、ここでは例としてTrueを返す
  def \_\_new\_\_(cls): 
     print('\_\_new\_\_')    # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     return object.\_\_new\_\_(cls) 
  def \_\_init\_\_(self): 
     print('\_\_init\_\_')    # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     self.init\_var = 'Test' # 例としてself.init\_varを初期化
  def \_\_del\_\_(self):
     print('\_\_del\_\_')    # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示

test=Example() # クラス Exampleを呼び出す
print('1 test.init\_var=',test.init\_var)   # \_\_init\_\_で初期化された値を表示
print('2 test\_method=',test.test\_method())  # 任意に作成したメソッド、test\_methodの実行
Alt=test # インスタンスを別名にコピーする
print('3 Alt.init\_var=',Alt.init\_var) # Altのinit\_varの値を表示
del test # testを削除
print('4 Alt.init\_var=',Alt.init\_var) # Altのinit\_varの値を表示
del Alt # Altを削除

この例では先に述べたメソッドをそれぞれ定義し、順番に実行する例です。実際に実行した結果は、以下の通りです。

*実行結果：*
\_\_new\_\_
\_\_init\_\_
1 test.init\_var= Test
2 in test\_method
2 test\_method= True
3 Alt.init\_var= Test
4 Alt.init\_var= Test
\_\_del\_\_

実行結果を見ると*最初に\_\_new\_\_*が呼ばれ、*次に\_\_init\_\_*が呼ばれていることが分かります。引き続き、指定した箇所でtest\_methodが実行されています。同様に、*\_\_del\_\_は全てのオブジェクトが削除された段階*で呼び出されていることが理解できるでしょう。

## Pythonのクラスとインスタンスが理解できるとプログラミング効率が高まります

Pythonは、オブジェクト指向プログラミングですので*コードとデータの抽象化*を行います。そのため、*クラスの宣言と実際のインスタンス*が理解できると**生産性の高いプログラミングが可能**になります。
クラスは1度定義しておけば*再利用可能*ですので、*メンテナンス性*の観点からも**活用をお勧めします**。

Pythonはオブジェクト指向プログラミングなので、オブジェクトを抽象化するための関連用語が多数出てきます。ここでは、インスタンスの利用方法についてクラス定義とともに説明していきます。さらに、実際のPythonのコードを実行しその結果をわかりやすく解説します。

Pythonのインスタンスとは抽象化されたクラスを具現化したものを指します

クラスとは抽象化するための元となるモデル設計図やひな形を指し、インスタンスとはクラスに基づいて作成する実態を指します

Pythonでインスタンスを利用するためにはクラスを宣言し、インスタンスを生成・初期化し利用します

Pythonのインスタンスとクラスに挑戦！利用方法を詳しく解説

**Javaで使われるオーバーライドは、クラスを継承する際に、スーパークラス（親クラス）のメソッドをサブクラス（子クラス）で定義し直すことです。**すでに存在するクラスで、あるメソッドだけを変更して使用したいという場合に使えます。

この記事では、Javaのオーバーライドを使うメリットや、似ている用語であるオーバーロードとの違い、使う際の注意などを、実際のオーバーライドのサンプルコードも紹介しながらわかりやすく解説していきます。

Javaとは？人気プログラミング言語Javaの将来性やメリットについて解説

## オーバーライドを使うメリット

ここでは、オーバーライドを使うメリットについて見ていきます。少ない変更点でメソッドを上書きできるという再利用のしやすさと、保守のしやすさが挙げられます。

オーバーライドを使うことで、既存のクラスのメンバ変数や他のメソッドは変更せずに、上書きしたいメソッドだけ変更して使うことができます。*これにより、既存クラスの再利用が簡単にできるのがメリットの1つです。*

オーバーライドによる再利用で、主にオブジェクト指向プログラミングの「ポリモーフィズム（多様性）」の考え方を実現することができます。ポリモーフィズムは、ある1つのメソッドの呼び出しで、オブジェクトごとに異なる動きをするという概念です。

オブジェクト指向言語とは？基本的な概念と代表的な言語を解説

オーバーライドを使ったメソッドは、サブクラスで新たに定義した処理内容を変更したい際に、スーパークラスや他のサブクラスに影響を与えずに変更を加えることができます。また、スーパークラスの処理内容を変更したい時にも、サブクラスまで変更を行う必要がありません。

*これにより、クラスの処理内容を変更するなどの保守が行いやすくなるというメリットがあります。*

ここでは、オーバーライドのルールなどを具体的に解説し、似た用語であるオーバーロードの違いについても説明します。

スーパークラスを継承したサブクラスでメソッドをオーバーライドする際に、オーバーライドであるとみなされるためのルールがあります。

*■オーバーライドになる条件*
・スーパークラスのメソッドと、戻り値の型・メソッド名・引数の型・引数の数・引数の順番が同じである

例えば、スーパークラスAで「move」というメソッドを定義し、クラスAを継承するサブクラスB、サブクラスCがあるとします。サブクラスB、サブクラスCでは、スーパークラスAが持つ「move」メソッドをそのまま使用できます。

しかし、サブクラスBの「move」メソッドは独自に処理を変えたいという場合があります。*その時にオーバーライドすることで、メソッド名と引数をそのまま使い、処理内容はクラスBに適した内容に変更することが可能です。*

つまり、スーパークラスAを継承したサブクラス全てで同一のメソッドやメンバ変数を使用しながら、必要に応じて任意のサブクラスのメソッドの処理内容だけを再定義することができるのです。

### オーバーロードとの違いとは

Javaで同じような用語に、オーバーロードがあります。言葉も似ており、どちらもメソッドの扱いに関するもので間違われやすいため、よく理解しておきましょう。

Javaでは、引数の型、引数の数が完全に一致しない場合、同名の異なるメソッドを定義することができます。**この特徴を使って、同一クラスに、同名の異なるメソッドを定義することをオーバーロードと呼びます。**

*■オーバーロードになる条件*
以下のいずれかの条件を満たすことで、同名のメソッドを同じクラス内に定義できます。

・引数の数が異なっている
・引数の種類が異なっている
・引数のデータ型と数が同じでも、順番が異なっている

このように、オーバーロードはオーバーライドとは異なる概念です。言葉は似ていますが、違いがわかってくれば使い分けできるようになります。慣れないうちは混同しないように注意しましょう。

ここでは、具体的にオーバーライドのサンプルコードを見ながら解説していきます。併せて、スーパークラスのメソッドをそのまま使うsuper句についても説明します。

### オーバーライドのサンプルコード

以下のサンプルコードをご覧ください。

スーパークラスAnimalには、「体当たり」を出力するattack()メソッドがあります。それをサブクラスCatとサブクラスDogがオーバーライドしています。Catクラスは「引っ掻く」でattack()メソッドをオーバーライドし、Dogクラスは「噛み付く」でオーバーライドしています。

次に、これらのクラスのインスタンスを作成し、それぞれのattack()メソッドを呼び出します。

```
class Animal {
   public void attack() {
       System.out.println("体当たり");
   }
}

class Cat extends Animal {
   @Override
   public void attack() {
       System.out.println("引っかく");
   }
}

class Dog extends Animal {
   @Override
   public void attack() {
       System.out.println("噛み付く");
   }
}
public class Main {
   public static void main(String[] args) {
       Animal animal1 = new Animal();
       Animal animal2 = new Cat();
       Animal animal3 = new Dog();

       animal1.attack();
       animal2.attack();
       animal3.attack();
   }
}
```

```
体当たり
引っかく
噛み付く
```

*実行結果を見るとわかる通り、Animalクラスのattack()メソッドでは「体当たり」が出力されますが、Catクラスでは「引っかく」、Dogクラスでは「噛み付く」が出力されます。*このように、サブクラスにそれぞれ独自のattack()メソッドを定義できました。

### superを使ったサンプルコード

オーバーライドする際でも、スーパークラスが持つメソッドをそのまま使うことが可能です。

以下のサンプルコードをご覧ください。
この例では、Animalクラスに、「体当たり」を出力するattack()メソッドを用意し、それをサブクラスCatがオーバーライドしています。

*しかし、Catのattack()メソッドはsuper句を使うことで、親クラスであるAnimalクラスのものをそのまま使います。*
次に、これらのクラスのインスタンスを作成し、attack()メソッドを呼び出します。

```
class Animal {
   public void attack() {
       System.out.println("体当たり");
   }
}

class Cat extends Animal {
   @Override
   public void attack() {
   super.attack();     //        superで親クラスのメソッドをそのまま使う
   }
}

public class Main {
   public static void main(String[] args) {
       Animal animal1 = new Animal();
       Animal animal2 = new Cat();

       animal1.attack();
       animal2.attack();
   }
}
```

実行結果から分かる通り、サブクラスCatではattack() メソッドをオーバーライドしましたが、super句を付与することにより、スーパークラスAnimalのattack() メソッドをそのまま使い、「体当たり」を出力しました。

## オーバーライトを使う際の注意

ここでは、オーバーライドを使う際に注意すべき、修飾子の指定・抽象クラスの継承・アノテーションの使用について解説します。

*サブクラスでオーバーライドしようとするスーパークラスの元メソッドに、final修飾子が指定されている場合、オーバーライドができません。*サブクラスに処理を変更されたくないメソッドには、オーバーライドできないようにfinal修飾子を指定しましょう。

また、サブクラスでオーバーライドするメソッドのアクセス修飾子は、スーパークラスの元メソッドと同じか緩い制限にする必要があります。例えば、スーパークラスがprotectedであれば、サブクラスはprotectedかpublicを指定可能です。

### 抽象クラスを継承して具象クラスを定義するとき

*継承して利用されることを前提としたクラスである抽象クラス（abstractクラス）を継承した具象クラスを定義する際には、抽象メソッド（abstractメソッド）を必ずオーバーライドしなければなりません。*

抽象メソッドは中身が定義されていないメソッドであるため、継承したクラスに抽象メソッドが残ったままでは具象クラスにならず、オブジェクトを作成することができません。

オーバーライドするメソッドに付ける「@Override」の記述は「アノテーション」と呼ばれます。アノテーション「@Override」は、サブクラスに「オーバーライドされたメソッドが定義されている」という注釈を付けるものです。

*アノテーションを記述することにより、メソッド名の記述誤りなどのミスを防ぐことができます。*
次のサンプルコードをご覧ください。

```
class Cat extends Animal {
   @Override
   public void attack() {
       System.out.println("引っかく");
   }
}
```

ここでは、「attack()」メソッドをオーバーライドしていますが、もしもメソッド名を「atack()」と書き間違えてしまうと、コンパイル時に「atack()」という新しいメソッドを定義したと解釈します。オーバーライドができず、エラーも出ないので誤りに気付きません。

*しかし、アノテーションがあれば、オーバーライドしたはずの「attack()」メソッドがないことでコンパイルエラーとなり、誤りに気付くことができます。*また、多くの開発環境ではコンパイルより前に開発ツール側でエラーが出て教えてくれます。

コードを読んだ時にも、単純にオーバーライドしていることが視認しやすいという効果もあります。オーバーライドする際にはもれなく「@Override」アノテーションを付けるようにすると良いでしょう。

## Javaのオーバーライドを活用してコーディングを効率化しよう

ここまでJavaのオーバーライドについて解説してきました。オーバーライドを活用することで、クラスの継承におけるコーディングの効率化や構造のシンプル化を図ることができます。

また、オーバーライドを使うことでポリモーフィズム（多様性）を実現することができ、オブジェクト指向プログラミングの理解を深めることにも役立ちます。ぜひ、オーバーライドを使ってコーディングしてみてください。

Javaのオーバーライドを使うと、スーパークラスを継承したサブクラスで、スーパークラスのメソッドを再定義することができます。この記事では、オーバーライドを使う方法やメリット、使う際の注意点や、似た用語であるオーバーロードとの違いなどについて解説していきます。

オーバーライドは、スーパークラスをサブクラスが継承する際に、スーパークラスのメソッドを同名で異なる処理に定義し直すこと

オーバーライドを使うことで既存クラスの再利用が容易になり、保守もしやすくなる

オーバーロードは同一クラスに同名のメソッドを定義することで、オーバーライドとは異なるもの

Javaのオーバーライドとは？使い方やメリット、注意点を解説！

Dockerとは、OSレベル仮想化プラットフォームソリューションです。Dockerイメージを用いたコンテナ仮想化システムを構築し、仮想化実行環境を実現します。Dockerにより環境の複製と配布が容易にできますので、**開発のスクラップアンドビルドが効率的に実施できます**。

コンテナ仮想化システムの活用で、CI（継続的インテグレーション）・CD（継続的デリバリー、継続的デプロイメント）が実現できます。
【参考】：[Docker](https://www.docker.com/)

Dockerとは？使いどころやメリット・デメリットについて解説！

コンテナはホストカーネルを利用し仮想化を実現するものです。仮想マシンと異なりゲストOSが介在しないため、開発者はアプリケーション開発に専念できます。ホストカーネルからはプロセスとして動作し、他のプロセスと分離し管理されます。

コンテナはゲストOSが介在しないので、**システムオーバーヘッドの削減と管理が容易になります**。Dockerコンテナはこのコンテナの仕組みを実装しています。

エンジニア初心者でも分かる！Dockerコンテナの超入門！

Dockerはホストカーネルを利用しているために単一OS上で複数のコンテナが実行できます。このため、OSで用いるシステム資源は少なく済み、メモリー効率の向上がメリットとなります。CPU処理をコンテナアプリケーションに多く割り当てできるので処理能力が高められます。このため一言で言うと「軽量で速い」ことが特長となります。

また環境をイメージとして登録できますので、**同一環境の複製が容易で配布がしやすい**ことも特長です。以上の強みを生かしてCI/CDのサイクルをさらに短周期で迅速に実施することができますので、開発ライフサイクルの効率性が一層高まります。

Dockerのメリットを徹底解説！仮想マシンとは何が違う？

DockerはDockerイメージを用いてコンテナ動作させるものです。コンテナで用いるイメージは、**個々に分離された動作環境テンプレートを表します**。アプリケーション実行に必要な変数・コマンドやメタデータを含みます。

Dockerリポジトリとは、イメージの保管場所を指します。またイメージの保管サービス全体をレジストリと言います。Dockerイメージの公開レジストリでデフォルト利用される提供サイトをDocker Hubと言います。

Dockerの成り立ちはデベロッパーがOSの面倒を見ずにアプリケーション開発に専念し、さらにデプロイをすぐしたい、という要求から開発された経緯があります。そのためDevOpsのようにソフトウェアの*ビルド・テスト・デプロイと運用を短サイクルで運用連携する*際に効率的に利用できます。

また、環境の複製やテンプレートの利用も可能ですので、同一形態のソフトウェアを利用した大量の関連サービスにも柔軟に対応できます。さらにDockerの仕組みを利用することで運用までの作業手順書を標準化したり、簡素化することができます。

Dockerでは*Windows版・Mac版・Linux版のダウンロードモジュールが用意*されています。Mac版・Windows版ではDocker Desktopを利用します。Linux版ではDocker Engineをインストールしておきます。
【参考】：[Get Started with Docker](https://www.docker.com/get-started)

2021年8月31日Dockerの料金体系が変更されており、「Personal」「Pro」「Team」「Business」の料金モデルが設定されています。企業規模や同時ビルド数等に応じて適切なモデルを選択します。従業員250名未満かつ1千万USドル未満の年間売り上げ企業は無償プランである「Personal」が利用できます。
【参考】：[Pricing & Subscriptions](https://www.docker.com/pricing)

### Docker Windows版のセットアップ概要

Docker DesktopはDocker Hubのサイトからダウンロードできます。
【参考】：[Docker Desktop for Windows](https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows)
ダウンロードのリンク先はドキュメントのインストール方法にも記載されており、以下のリンクからも同じモジュールがダウンロードできます。
【参考】：[Install Docker Desktop on Windows](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/)

インストール方法は以下の通りです。
・*ダウンロードモジュールの起動*
　Docker Desktop Installer.exeを起動します。

・*Configuration画面の確認*
　「Enable Hyper-V Windows Features」と「 Install required Windows components for WSL 2」のオプション設定を確認します。

・*インストール実行*
　手順に従い「Install」を選択し、終了後「Close」を選択します。

・*管理者アカウントの追加*
　管理者アカウントのadministratorとComputer Managementをdocker-usersグループに追加します。

最初の起動時には新しいライセンス条項が表示されますので、「Accept」をクリックすることで利用可能になります。

### Docker Mac版のセットアップ概要

Docker DesktopはDocker Hubのサイトからダウンロードできます。
【参考】：[Docker Desktop for Mac](https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-mac)
以下のリンクからも同じモジュールがダウンロードできます。
【参考】：[Install Docker Desktop on Mac](https://docs.docker.com/desktop/mac/install/)

インストール方法は以下の通りです。
・*ダウンロードモジュールの起動*
　Docker.dmgをダブルクリックしインストーラを起動します。

・*アプリケーションフォルダに登録*
　Dockerアイコン（Docker.app）をアプリケーションフォルダーにドラッグアンドドロップします。

Windows同様、最初の起動時には新しいライセンス条項が表示されますので、「Accept」をクリックすることで利用可能になります。

Dockerのセットアップが完了したら利用可能です。コンテナ実行の環境構築には**Docker CLIやDocker Composeを用います**。

CLIはコマンドラインインターフェイスでコンテナの「生成と削除」「起動・停止」「プロセスの実行・一時停止と解除」「操作・保全」「稼働状況とログ出力」等のコマンドが提供されています。またイメージの利用やリポジトリの活用もCLIで実施します。WindowsやMacではDocker DesktopでGUIベースで作業を行うこともできます。

Docker Composeは、YAML形式のファイルを用いて複数のコンテナを定義・実行することができます。アプリケーションサービスの生成や起動が効率的に行うことができます。本番稼働のワークフローを効率化することが可能です。

Docker Composeの作業ステップとしては以下の手順に従います。
・Dockerfileの定義
　アプリケーション環境を定義することで再構築可能となります。

・docker-compose.ymlの定義
　ファイルにアプリケーション構成サービスを定義します。

・docker-composeの実行
　”docker-compose up” でアプリケーションの起動・実行をします。
【参考】：[Overview of Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/)

Dockerの環境構築は？理解を深める作業の流れを解説！

DockerはDocker Docsにリファレンスマニュアルが格納されています。最初に基本的な情報を得るにはこちらの公式サイトを確認することをおすすめします。情報は古いですが日本語プロジェクトサイトでは日本語情報も提供されています。
【参考】：[Docker Docs](https://docs.docker.com/)
【参考】：[Docker ドキュメント日本語化プロジェクト](https://docs.docker.jp/)

Dockerのみならず、汎用的なコンテナの知識を得るには市販の学習参考書も各種出版されています。入門者向けのおすすめは以下の書籍です。
・*Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門*
　コンテナ技術の基礎からアプリケーション作成まで解説した入門書です。
　実際に動作するところまで理解したい人向けです。
　出版元：技術評論社
【参考】：[Docker/Kubernetes 実践コンテナ開発入門](https://gihyo.jp/book/2018/978-4-297-10033-9)

エンジニア向けには以下の書籍をおすすめします。
・*Docker実践入門――Linuxコンテナ技術の基礎から応用まで*
　GitHubと連携したデプロイ方法を基礎から解説しています。
　ITエンジニアのスキルアップでコンテナを理解したい方向けです。
　出版元：技術評論社
【参考】：[Docker実践入門――Linuxコンテナ技術の基礎から応用まで](https://gihyo.jp/book/2015/978-4-7741-7654-3)

プログラマー向けとしては、以下の書籍がおすすめです。
・*プログラマのためのDocker教科書 第2版 インフラの基礎知識&コードによる環境構築の自動化*
　コンテナ技術を使ったインフラを構築し、アプリケーション開発に役立つ情報がまとまっています。
　プログラマー・アプリケーションエンジニア向けです。
　出版元：翔泳社
【参考】：[プログラマのためのDocker教科書 第2版 インフラの基礎知識&コードによる環境構築の自動化](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798153223)

## Dockerは開発から運用までの流れを効率化します

DockerはOSレベル仮想化のプラットフォームとして、「軽量で速い」ことが特長です。また開発から運用までの一連の流れを効率的に実施し、短サイクル化することが可能です。今後**多岐に渡るアプリケーションのニーズを満たすため開発周期の短サイクル化が加速する**と考えられます。

Dockerを利用しコンテナ環境で開発を進めていくことが求められますので、情報収集に努めることをおすすめします。

Dockerは代表的なコンテナソリューションで、OSレベル仮想化のプラットフォームです。環境の複製と配布が容易にでき、「軽量で速い」特長を持っています。ここではDockerの考え方からメリットや用途をお伝えし、一緒に理解を深めていきたいと思います。

Dockerは、OSレベル仮想化プラットフォームソリューションで「軽量で速い」特長があります

Dockerイメージをテンプレート活用可能で、公開レジストリを有効活用できます

Dockerを活用することで、変化するニーズに対応するDevOps環境として利用できます

【Docker入門】メリットや用途を交えて基本情報を解説！

プログラミング言語とは？種類や選び方ついてわかりやすく解説

プログラミング言語は、日々新しい種類がリリースされています。*約300から500種類程度の言語が公開されており、オープンソース版が主流となった現在では、派生バージョンを含むと1,000種類以上に及びます。*現実的に良く利用されるものは、その1割程度と考えられます。

主に使用されるのは1割程度とはいっても、約30から50種類のプログラミング言語全てを学ぶことは、容易なことではありません。ここでは、プログラミング言語を種類や用途別に分類し、初心者のおすすめの言語を紹介していきます。

### コンパイラ言語とインタプリタ言語

*プログラミング言語で最も使われる分類は、コンパイラ言語とインタプリタ言語でしょう。*ともに高水準言語を細分化したものです。高水準言語では、人間が理解できる自然言語に基づく構文を用いており、ソフトウェア開発の生産性を向上させたものです。

コンパイラ言語は、テキストエディタで作成したソースコードを用いて、コンパイラが中間コードやアセンブリ言語を生成し、実行ファイルを作ります。実行ファイルはOSによってメモリにロードされ、実行されます。

インタプリタは、ソースコードに記述されているプログラムの宣言や命令を、インタプリタが逐次翻訳します。翻訳した実行コードは、そのまま実行したり、機械語に変換後にメモリにキャッシュし再利用したりします。

## 初心者のプログラミング言語の選定方法

上記のように、初心者が多数のプログラミング言語からいくつも学習するのは現実的には困難です。したがって、*以下のように分析してみると学習の優先順位を決めやすくなります。*

*人気のプログラミング言語は、自身のスキル向上に役立てることができます。*人気があるということは、需要があるということですので市場価値が高く、将来的なキャリアップにも繋がります。

【参考】：[TIOBE](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

プログラミング言語は多岐に渡っていますが、長きにわたり利用されるものもあり、一概には決められません。特に新しく登場した言語は、淘汰される心配もあります。そのため、*基本に忠実な言語共通知識を学び、応用スキルとしていくつかに挑戦するのが良いでしょう。*

*学習しやすい言語は、学習時間をかけずに利用できるので利用価値も高いと判断できます。*難易度が低いことで再利用性が高く、ライブラリ活用等により開発生産性も高い言語は、需要としても高い傾向が見られます。

## プログラミング言語の分類方法

*プログラミング言語の種類は非常に多いために、分類の仕方も多岐に渡ります。*ここでは、通常用いている分類方法について解説していきます。

我々人間は、文字や言葉でコミュニケーションを図っており、人と人との意思疎通を図ることができます。プログラミング言語は対象がコンピュータですので、人とコンピュータとのやり取りとなります。

そのやりとりが、**人間寄りの自然言語に近いか、コンピュータに近い言語かによって分類することができます。**人間の言語に近いものを、「高水準言語」と呼びます。コンピュータに近い言語を、「低水準言語」と呼びます。

高水準言語はさらにコンパイラやインタプリタなどに細分され、低水準言語は機械語あるいはアセンブリ言語が該当します。

低水準言語とは？ここでの「水準」について理解を深めよう

高水準言語とは？アセンブリ言語との違い・特徴・現場で使われる理由

### プログラムコードの編集方法と実行形式

プログラムコードの編集方法ですが、テキストエディタで編集できるものを「ソースプログラム」と呼びます。*ソースプログラムは、そのままではコンピュータが理解できないので、コンピュータが理解できるオブジェクトコードを生成させる方法と、逐次変換する方法があります。*

オブジェクトコードを生成させる方法をとるのが、コンパイラです。C・C++・Java・C#などが該当し、比較的新しいものでは、Go・Julia・Kotlin・Rust・Swiftなどもあります。

次に、逐次変換するのがインタプリタです。BASIC・JavaScript・Perl・Python・PHP・Ruby・Rなどが該当します。CLI（コマンドラインインターフェース）のシェルや、シェルスクリプトも同等の処理が実装されています。

また、実行形式のオブジェクトを直接編集するにはバイナリエディタを用います。オブジェクトコードと1対1に対応するニーモニックと呼ばれるコード対比表を用いる方式がアセンブラです。

*近年情報活用が進んでおり、多種多様な用途でITシステムが利用されています。*従来の業務は、基幹業務システムという定型業務の効率化が中心でした。その後、情報系と呼ばれる意思決定システム等に利用されています。これらのシステムでは、C・Java・FORTRAN・COBOLなどが良く用いられます。

その後、生産システムや産業システムで生産の効率化や自動化が進み、ロボット制御等も多く取り入れられています。IoT（Internet of Things）ではあらゆる機器が情報発信源となり、生成されたデータを活用するデータ分析も盛んです。この場合は、CやJavaが良く用いられます。

多くのシステムがインターネットに接続されたことで、ウェブシステムの利用が進み、スマホをはじめとするモバイル端末はこの流れを推進し、どこでもだれでも情報を活用することができるようになりました。この場合はHTML・CSS・JavaScript、内部ではPerl・Python・PHPなどが利用されています。

IoTとは？概要から動作の仕組み・実際の用途まで丁寧に解説！

学習のしやすさも1つの分類の考え方です。*コードの作成のしやすさとともに、コードが再利用可能で利用者を獲得しているプログラミング言語があります。*コードの再利用性が高いということは、1からコード作成が不要で、公開されているライブラリを利用することで簡単にプログラミングを行うことができます。

再利用性が高いのは、JavaやPythonです。多くのライブラリが公開されており、特にPythonの場合はAIやデータ分析で圧倒的な利用率を誇ります。

次に、専門知識が必要かどうかでも分類できます。使用用途問わず共通で用いるのが汎用プログラミング言語です。業種や業界固有の仕様や用途が限定されるものが、用途特化型です。幼児教育向けの言語も多数登場していますが、こちらもある意味では教育用途に特化したプログラミング言語と考えられます。ロボットの制御言語も、機種依存性の高いものは用途特化型と言えます。

### プログラミング方式による分類

プログラミング方式による分類ですが、*ベースとなる考え方として構造化プログラミングがあります。*これはプログラムで必要な要素をブロックに分割し、処理を分岐したり反復したりするフローや処理手順を定義することで、プログラム構造を分かりやすくし開発しやすくします。今日では、ほとんどのプログラミング言語で取り入れられています。

オブジェクト指向プログラミングという言い方も、多く現れます。これはモジュールを作成し、相互に利用するために定義や手続きを抽象化して開発効率を高める手法です。オブジェクト指向プログラミング言語では、クラスとオブジェクトというデータや手続きを継承する手法をとります。

オブジェクト指向プログラミングは、Java・C++・C#・Perl・Python・PHP・Ruby・R・JavaScriptなど多数が該当します。

オブジェクト指向型言語の一覧を紹介！基礎やメリットも解説！

## 初心者におすすめのプログラミング言語5選

ここでは前述の分類や考え方に基づき、*初心者が最初のステップで学ぶべき、おすすめのプログラミング言語を解説していきます。*余裕のある方は追加してプログラミング言語の学習を行っていくのが良いでしょう。

*Pythonは、人気と需要ともにランキング上位に位置付けられています。*インタプリタのため開発環境を柔軟に選べ、人工知能（AI）を始めとするデータ分析では圧倒的な利用度を誇ります。ライブラリが豊富で生産性が高く、学習効果が高いです。

多岐に渡るライブラリは、ウェブ開発など幅広い用途でも利用されています。

【参考】：[Python](https://www.python.org/)
【参考】：[日本Pythonユーザ会](https://www.python.jp/)

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

*JavaScriptは、ウェブ系システムでは必須のプログラミング言語と言えます。*人気と需要も高く、モバイル端末の普及により高い需要を維持しています。現在は、ECMAScriptとして標準化されておりブラウザベースのアプリケーションには欠かせません。市販参考書も多数ありますので、覚えやすいと言えます。HTMLやCSSの知識も、合わせて吸収することができます。

【参考】：[Ecma](https://www.ecma-international.org/)
【参考】：[MDN JavaScript](https://developer.mozilla.org/ja/docs/Web/JavaScript)



発展知識としては、Node.js・jQuery・React・Vue.jsなどの実行環境やライブラリも理解できます。JavaScriptのスーパーセットであるTypeScriptについても、学習後の次のステップで学ぶことができます。

JavaScriptとは？人気のJavaScriptを5分で学ぶ

C言語は1970年代に登場以来、汎用プログラミング言語の第一線で用いられています。*基幹業務システムからモバイル端末までカバーし、*低水準言語に近い処理も得意としており、組み込みシステムでも用いられています。

C言語はコンパイラ言語であり、仕組みの理解に多少時間がかかりますが、市販の参考書は多数ありますので自習も可能です。理解が進めば、自身のスキル向上に直結します。開発環境ではC++のコンパイラはC言語にも対応しますので、余裕があればC++のスキルアップも可能です。以下の言語リファレンスサイトや、各コンパイラベンダのドキュメントサイトなどが参考になります。

【参考】：[C++リファレンス C言語リファレンス](https://ja.cppreference.com/w/%E3%83%A1%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8)

*Javaは、分散コンピューティングのプラットフォーム環境で利用されます。*C++に似た構文で、Java向け統合開発環境（IDE）が多数提供されており、開発環境の整備には困りません。オブジェクト指向プログラミングを学びたい方は、Javaの学習をおすすめします。

JVMは、プラットフォームに依存しないためあらゆるデバイスで動作します。組み込みシステムでも、C言語に続き人気があります。

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