用語集

Sphinx

OSS開発などで利用されているドキュメンテーションビルダーのひとつ。ひとつのソースファイルからさまざまな形式に出力できるのでとても便利。 reST 記法を覚えるのは大変なので MyST 拡張を導入して Markdown 記法で書けるようにすることをオススメします。

ROOT

高エネルギー物理学分野で利用されている解析用フレームワーク。スイスのCERNを中心に開発されている。

Google Apps Script (GAS)

Googleサービスを自動化するためのスクリプト言語。 V8ランタイムに対応しており、実質JavaScriptと思ってコーディングしてよさそう。

LaTeX

文書を作成するための組版ソフト。（理系の）学術分野でよく使われている。定型のある文書を作成するのに適している。

Emacs

昔からあるテキストエディター。独特なキーバインドで操作する必要があるが、一度慣れてしまうともう離れられない。

Visual Studio Code (VS Code)

モダンなテキストエディター。近年、急速にシェアを伸ばしてきている（と思う）。僕もEmacsから乗り換えた。 Awsome Emacs Keymap の拡張機能を追加すればEmacsのキーバインドが使えて快適。

Git

ファイルのバージョン管理をするためのコマンドラインツール。使い方を覚えるために訓練は必要だが、Subversionなどの従来のツールより使いやすくなっている気がする。

GitHub

Gitリポジトリのホスティングサービスのひとつ。 OSS開発などで多用されている。外部サービスと連携して使いやすくする必要がある。

GitLab

Gitリポジトリのホスティングサービスのひとつ。変更の承認機能やCIツールも組み込まれていて、はじめからチームでの運用がしやすくなっていると感じる。 GitLab自体がOSSなので、オンプレミスでホストすることもできる。

Python

プログラミング言語のひとつ。データ分析・科学計算・Webアプリケーション開発など幅広い用途で使用される。 KumaROOTの多くのツールやライブラリが依存している基本的な言語。

Docker

コンテナー型仮想化技術。アプリケーションと依存関係をイメージとしてパッケージ化し、一貫した実行環境を構築することで、開発環境から本番環境までの環境差異を排除できる。近年のチーム開発で必須のツール。

NumPy

Python向けの数値計算ライブラリ。多次元配列（ndarray）と線形代数・フーリエ変換などの高速な計算機能を提供する。Pythonデータ分析・科学計算の基盤をなす。

Pandas

Python向けのデータフレームライブラリ。CSV・JSONなどの形式でデータを読み込み、グルーピング・結合・ピボットなどの操作で統計分析・データクリーニングを実施する。

Matplotlib

Pythonにおける主要な2次元グラフ描画ライブラリ。線グラフ・散布図・ヒストグラムなどさまざまな図表を生成できる。データ分析結果を視覚的に表現するのに使われる。

JSON

JavaScriptオブジェクト記法を基にしたデータ交換形式。 Webアプリケーション・REST API・設定ファイルなど多くの場所で使用される。人間が読みやすく、多くのプログラミング言語でサポートされている。

YAML

人間が読みやすい設定ファイル形式。Docker Compose設定・CI/CDパイプライン設定・ Kubernetesマニフェストなど、さまざまな設定ファイルで標準的に使用されている。インデント構造で階層的なデータを表現できる。

Jupyter

対話的なPython実行環境。Jupyter NotebookやJupyter Labでコード・実行結果・説明文を統合したドキュメントを作成できる。データ分析・機械学習の開発や学習に最適。

pytest

Python向けのユニットテストフレームワーク。テストケースの実行・結果の報告を簡潔に行える。 fixtureやプラグインで拡張可能で、TDD（テスト駆動開発）に適している。

Poetry

Python向けの依存関係・パッケージ管理ツール。pyproject.tomlで統一的に管理でき、仮想環境の作成・パッケージのインストール・プロジェクトのビルド・公開が簡単。

GitHub Actions

GitHubに統合されたCI/CDサービス。push・PRなどのイベントをトリガーに自動テスト・ビルド・デプロイを実行できる。YAMLで設定ファイルを記述する。

GitLab CI

GitLabに統合されたCI/CDサービス。.gitlab-ci.ymlでパイプラインを設定し、 push・MRなどのイベントで自動テスト・ビルド・デプロイを実行する。

仮想環境

Pythonプロジェクトごとに独立した実行環境を構築する仕組み。プロジェクト間での依存パッケージのバージョン競合を防げる。 venv・virtualenv・Poetry・pyenvなどのツールで構築する。

REST API

HTTP（GET・POST・PUT・DELETE）によるリソース操作を基本とするWebサービス設計様式。シンプルで標準化されており、多くのWebアプリケーション・モバイルアプリで使用される。

CLI

コマンドラインからツール・ソフトウェアを操作するインターフェイス。 GUIと比べてスクリプト化・自動化がしやすく、サーバー環境での運用に適している。

API

ソフトウェア間のやり取り仕様。外部ライブラリ・サービスの機能を利用する接点となる。 REST API・GraphQL・gRPCなど、さまざまな実装形式がある。

SSH

暗号化ネットワークプロトコル。リモートサーバーへの安全なアクセス・コマンド実行・ファイル転送（SCP・SFTP）などに使われる。認証に秘密鍵を使用する。

JavaScript

Webブラウザで実行される主要なプログラミング言語。フロントエンド開発の中心的な言語で、 Node.jsでサーバーサイド開発にも利用される。ECMAScript標準に準拠。

TypeScript

JavaScriptの拡張言語。静的型チェック機能を追加し、大規模プロジェクトでのバグ軽減・開発効率向上が期待できる。Webアプリケーション・Node.jsアプリケーション開発で人気。

C++

高速・効率的なプログラミング言語。ROOTフレームワークなどの科学計算ライブラリやゲームエンジン・組み込みシステムの開発に使われる。

Rust

メモリ安全性を保証しながら高速実行可能なプログラミング言語。システムプログラミング・WebAssembly・CLIツール開発などで注目されている。

SciPy

Python向けの科学計算・統計分析ライブラリ。最適化・信号処理・統計分布など高度な数学関数を提供する。NumPyと組み合わせて使うことが多い。

Plotly

インタラクティブなグラフ描画ライブラリ。Pythonで利用でき、Web上で動作する 3次元プロット・地図表示など多様な可視化に対応している。

scikit-learn

Python向けの機械学習ライブラリ。分類・回帰・クラスタリング・次元削減など幅広いアルゴリズムを提供し、統計分析・データマイニングに多用される。

MyST

Sphinxで使用するMarkdownパーサー。通常のSphinxはreStructuredText（reST）でしか記述できないが、 MyST拡張を導入することでMarkdown記法でドキュメントを作成できる。

Typst

最新のドキュメントマークアップ言語・組版システム。LaTeXの後継として開発され、シンプルな記法で高品質な文書を効率的に作成できる。

Hugo

高速なスタティックサイトジェネレーター。GoかGo言語で開発されており、 Markdown記法でブログ・ドキュメントサイトを効率的に構築できる。

Black

Python向けのコードフォーマッター。コード規約を自動的に統一し、チーム内でのコードスタイルの一貫性を保ちやすくする。

MyPy

Python向けの静的型チェッカー。型ヒントの妥当性を検査し、実行前にバグを発見・修正できる。開発効率・コード品質向上に役立つ。

Homebrew

macOS向けのパッケージマネージャー。OSに付属しないツール・ライブラリを簡単にインストール・管理・アップデートできる。LinuxにはLinuxbrewがある。

pre-commit

Gitのpre-commitフックを簡単に管理するフレームワーク。コミット前に自動的にコードフォーマット・リント・テストなどを実行し、品質維持を支援。

TOML

設定ファイル形式。YAML同様に人間が読みやすく、pyproject.toml（Python）・Cargo.toml（Rust）などプログラミング言語のプロジェクト設定で広く使用されている。

Geant4

高エネルギー物理分野で利用される粒子・放射線シミュレーションフレームワーク。 CERN開発で、粒子検出器の応答・放射線量の計算などに用いられる。