多言語プログラミングにおける相乗効果
Pythonはリッチなデータサイエンスライブラリ（Pandas、NumPyなど）を呼び出すための主要なスクリプト言語として、SQLは効率的なデータクエリ操作のために、そしてRustはシステムレベルで高性能な計算能力を提供するために。
技術的な実装については、このツールはサンドボックス環境を使用してコードを実行する。これは、スプレッドシートデータとのリアルタイムのインタラクションを維持しながらセキュリティを確保する。ユーザーは、データ変換のためにセル内に直接Python関数を記述したり、SQLステートメントを介して外部データベースに接続したり、さらにはRustを使用してカスタム分析アルゴリズムを記述することができます。例えば、株式分析のシナリオでは、アナリストはSQLを使用してリアルタイムの市場データを取得し、Pythonを使用してテクニカル指標を計算し、Rustを使用して高頻度取引戦略のバックテストを実装し、最後に内蔵の視覚化ツールを使用してチャートを生成することができます。
この多言語統合は、従来のスプレッドシートの数式による制限を打ち破り、複雑なアルゴリズムやカスタム・ビジネス・ロジックをフォーム環境に直接実装することを可能にし、データ処理能力を数桁向上させます。
この答えは記事から得たものである。Quadratic: AI対話とコード実行を統合したオンラインデータ分析フォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Quadraticの多言語コードサポートが表計算データ処理能力を大幅に強化
