Python は数学者として魅力的ですが、科学計算、画像処理、Web アプリなどに役立つライブラリがたくさんあるので、Python を学んでいます。
私の興味のあるもの (電子音楽やインスタレーション アート) には、Max/MSP、PureData、ChucK など、これらの目的により適していると思われる非常に特殊なプログラミング言語があり、すべて非常に魅力的です。
私の質問は、これらの異なる言語にどのようにアプローチすべきかということです。単純に Python を学習し、プラグインと Python インタープリターを使用して他のものを管理する必要がありますか? 言語を統合するための優れたツールはありますか、それとも単にすべてを学習するための適切な方法はありますか?
私はそれらすべてを学ぶと言います。多くの言語が多くのことを実行できるのは事実ですが、通常、特殊な言語は表現力が高く、特定のタスクに対して使いやすいです。ケースインポイントは、ほとんどの言語がシェルの相互作用とプロセス制御を可能にしますが、bash スクリプトほどタスクに適している言語はほとんどありません。
プラグインとライブラリは、一般言語と特殊言語の間のギャップを埋めることができますが、私の経験では、速度、安定性、複雑さなど、常に欠点がないわけではありません。追加のライブラリをコンパイルしたり、パッチを適用したり、信頼されておらずサポートが不十分なモジュールを使用したりする必要があることは珍しくありません。また、結果として得られるインターフェイスが元の言語よりも使いにくいことも珍しくありません。
私は約 15 の言語をよく知っており、そのうちのいくつかは非常によく知っています。別の言語の方が適している場合は、優先する言語を使用しません。
このスレッドは少し古いですが、成熟したオーディオ開発環境の大部分、たとえばsupercollider / max-msp/pureデータはオープンサウンドコントロールを介して制御できることを指摘したいと思います。OSCのより良い説明をグーグルで検索することもできますが、MIDIの動作と同様に、これらの環境で構築されたシンセに制御データを送信できると言えば十分ですが、はるかに広範囲です。これは、Python自体で実際にシンセを構築する問題を解決するものではありませんが、言語の内外を知らなくても、これらの他の環境を「駆動」することができます。
Python は、他の多くの言語とうまく連携するため、学習するのに最適な言語です。これは、優れた汎用言語であり、「接着」言語でもあります。興味のある言語の学習に時間を費やし、柔軟性とパワーのために Python の知識を維持してください。本当に時間がない限り、すべてを学ぼうとすることはお勧めしません。
PureData にはpython 拡張機能があることに興味があるかもしれません。
Python からそのような特殊な言語への優れたインターフェイスを構築することは完全に可能です: 適切な例の 1 つはRPy です。これにより、Python (あらゆる種類の汎用目的) から R (統計用) を駆動できます。
もちろん、両方の言語に堪能である必要があります。残念ながら、そのような橋渡しは、1 つの汎用言語と 1 つの特殊言語のすべての特定のペアに対して存在するわけではありません。「全部覚える」、全部使いたいならやっぱり王道！