おすすめ・比較
IT企業で働く皆さんの中には、プログラミング言語Pythonで具体的に何ができるのかわからないまま、開発業務に取り組んでいる方も多いのではないでしょうか。
本記事では、Pythonの基本的な機能から実際の活用事例まで、できることを一通りご紹介します。
具体的には以下の3つの視点から、Pythonの可能性を解説します。
・Pythonで実現できる機能やアプリケーション
・Pythonを使ったシステム開発のポイント
・Pythonの学習方法とおすすめの入門書
この記事を読めば、Python初心者の方でも「Pythonでこんなことができるのか！」と直感的に理解できる内容となっています。
ぜひ最後までご一読いただき、Pythonの可能性を最大限に引き出したシステム開発ができるようになってください。
北海道大学理学部数学科確率論専攻。 地方都市に居住していて、プロジェクトのテックリードを努めたりする傍ら、中小企業のDX支援なども積極的に行う。 後進に知識を伝えるべくライティング業務をしている。
プログラミングが学べるPythonとは
Pythonはプログラミング初学者に適していると言われています。
その理由としては以下が挙げられます。
- 実行単位がプログラムを書いたファイルごとになっており、プログラムを少し書いてすぐ実行することが可能。学習段階ではトライ＆エラーが必須なことから、この仕組みを取っているPythonは学習しやすい。
- シンプルな文法で、最初に覚えることが他のプログラミング言語に比べれば少なく、初学者にもとっつきやすい。
- Pythonのインデントという決まりは、初学者でも読みやすいプログラムを書ける。
- 広く使用されているプログラミング言語なので参考になる記事や動画が多い
そして、
- 簡単なプログラミング言語ではあるが使用されている用途が広くて、学習すれば勉学や仕事に役立つ場面が必ずある
ことも見逃せないポイントです。
実際、最初に学ぶプログラミング言語としてPythonを選択するエンジニア初心者は多くなっています。
挫折することも少ないようです。
Pythonを学ぶと即と言っていいくらいのタイミングで開発案件に参画できますから、初学者にはうってつけのプログラミング言語と言えるでしょう。
Pythonができること・得意分野
Pythonはシンプルで学習しやすい汎用スクリプト言語です。1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサムによって開発され、今では世界中で利用される人気の高いプログラミング言語となっています。
Pythonの基本的な特徴として、インデントによるブロック指定、動的タイピング、高い可読性などがあげられます。こうした特徴から、Pythonはデータ分析や機械学習、Webアプリケーション作成といった多岐にわたる分野で活用されています。
初心者にも学習しやすい上に、豊富なライブラリやフレームワークを背景に、科学技術計算からビッグデータ、機械学習、Web開発と、非常に幅広いことができるのが魅力です。
データ分析・機械学習を使ったAI開発
Pythonには、データ分析や機械学習に特化したライブラリが豊富にあります。
例えば、大規模なログデータや業務データを読み込んで、解析や集計をしたり、統計グラフを簡単に作成したりできます。
そういったライブラリのおかげで、機械学習のアルゴリズムも実装できたりします。
他にも、あるサイトで、1年分の売上データを読み込んで、データ解析を行い、商品カテゴリごとの売上推移を可視化するとします。そういったことが、Pythonなら数十行のシンプルなコードで実現できるのです。
Pythonのデータ分析・機械学習について詳しくは、こちらの記事をご覧ください。
AI・人工知能開発
Pythonで書かれた人工知能フレームワークを利用することで、画像認識や自然言語処理、対話システムなどのAI開発が可能です。
画像認識の分野では、物体検出AIや画像分類AIを短期間で開発できます。既存のものを流用する場合はさらに簡易です。
自然言語処理分野でも、質問応答システムや文章生成AIの開発が可能です。
このようにPythonは、豊富な機能をもつAI/人工知能向けライブラリやフレームワークが充実しています。必要な機能の部品が揃っているため、直感的な開発がしやすいのも大きなメリットの1つです。
組み込みアプリケーション開発・IoT開発
Raspberry Piは、クレジットカードサイズの小型コンピュータです。
Raspberry Piでは、Pythonをベースにして軽量化したMicroPythonというプログラミング言語を利用できます。
MicroPythonを使うことで、Raspberry Piに温度センサーや照度センサーを接続して制御できます。センサーから取得したデータをクラウドに送信したり、Webブラウザー上でグラフ化するといったことも実現可能です。
このように組み込み分野では、MicroPythonにてハードウェア制御のプログラムをいとも簡単に記述できるのは大きなメリットです。
Webスクレイピング
Webページからデータを抽出・収集するWebスクレイピングも実現できます。
ライブラリを使えば、Webページのソースコードを解析して目的のデータを簡単に収集したり、ブラウザを自動操作したりできます。
ライブラリを組み合わせることで、複雑なWebアプリケーションからでも、必要なデータだけをスクレイピングできるようになります。
こうしたWebスクレイピングのニーズはデータ分析やAI開発の現場でも増えており、Pythonが得意とする領域として広く活用されています。
PythonのWebスクレイピングについて詳しくは、こちらの記事をご覧ください。
ブロックチェーンアプリ開発
ブロックチェーン技術を利用したアプリケーション開発は、Pythonでの実装がとてもしやすくなっています。ブロックチェーン技術に必要な「スマートコントラクト」という技術や暗号化技術がとても簡単に実装できます。
こうした機能を組み合わせることで、実用的なブロックチェーン技術を使用したアプリケーションをPythonで簡単に構築できるのです。
Pythonのブロックチェーンアプリ開発について詳しくは、こちらの記事をご覧ください。
Webアプリケーション開発
DjangoやFlaskなどのフレームワークを利用することで、PythonはWebアプリケーション開発においても非常に高い生産性を発揮します。簡単にアプリのプロトタイプが構築できます。
また、JavaScriptとの親和性が高いためフロントエンドとの連携もスムーズです。大規模サービスでもPythonが採用されるなど、大量アクセスに耐えうる高性能なWebシステムを実現できます。
画像処理アプリケーション
画像認識や画像分類、オブジェクト検出といった、コンピュータビジョンの分野でも、Pythonは画像処理・機械学習ライブラリとの相性が良いです。これらを利用することで、画像データから有用な情報を抽出するアプリケーション開発を効率的に進めることができます。
例えば、類似商品の自動検索アプリを作成できます。また、顔認証システムも構築できます。
医療画像分野でも、X線やMRIの画像診断支援システム構築に、Pythonが活用されています。
このように、Pythonは画像認識や画像分類といったコンピュータビジョン領域でのアプリケーション開発にとても有用です。
業務自動化ツール作成
Pythonで、ExcelやGoogleスプレッドシートといった業務ツールと連携したアプリケーションを作成することで、様々な業務を自動化できます。繰り返し作業が多いデータ入力や抽出、ファイル変換、文書生成といった業務において大きなコスト削減効果が期待できるでしょう。
Googleスプレッドシートと連携して、そこに入力されたデータを自動的に外部システムへ連携したり、重複除去や形式変換、レイアウト調整を自動で行うといったこともできます。
教育的用途での活用
前述した通り、Pythonはそのシンプルな構文と読みやすいコードスタイルにより、初心者、特に子どもたちやプログラミングの基礎を学ぶ学生にとって理解しやすい言語となっています。このため、教育目的で使用できます。
教える側としても負担が少なく、仮に教える側がPythonを知らなくても学ぶのは容易であることから、プログラミングスクールの教材に取り上げられることも増えているようです。
公開されている無料の教材や記事が多数存在するのも教育で取り上げるメリットと言えるでしょう。
開発する際に確認すべきこと
Pythonでアプリケーションを開発する上で、特に重要なポイントがいくつかあります。豊富なライブラリやフレームワークを使いこなすこと、テスト駆動開発を取り入れること、運用と保守のしやすさを考慮することなどが挙げられます。以下、詳しく解説していきます。
ライブラリ・フレームワークの活用
Pythonには、機械学習や画像処理、Webアプリケーション構築用に、非常に便利なライブラリやフレームワークが数多く公開されています。これらの存在が、Pythonによるアプリケーション開発の大きな促進要因となっています。
例えば、機械学習分野では、TensorFlow、Keras、PyTorchといった汎用的なライブラリやフレームワークが充実しています。これらを活用することで、画像認識や自然言語処理といった機能を手軽に実装できます。
また、Webアプリケーション開発でよく使われるDjangoやFlaskは、効率的な工数削減を実現します。これらは、Webアプリケーションの基本的な機能をあらかじめ提供してくれるため、Webアプリ開発のハードルが下がります。
新しいアプリケーション開発のたびに全て自作するのではなく、こうした既存のライブラリやフレームワークを使い回すことがPythonでは一般的です。開発生産性と品質の向上に、大きく貢献していると言えるでしょう。
テスト駆動開発（TDD）を導入する
Pythonでは、フレームワークを使い、テストからコードを記述する開発手法が一般的です。これにより品質の高いアプリケーションを実現できます。
テスト駆動開発は、まず機能の仕様をテストとして記述した後で、そのテストをパスする実装コードを作成するという開発手法です。 unittestやpytestといった、Pythonのテストフレームワークはこの手法をしっかりサポートしています。
このプロセスを進めていくことで、仕様に沿った高品質なアプリケーションを効率的に実現できます。またコードの修正時の安全性も格段に向上します。
テスト駆動開発は、Pythonを使ったアプリケーション開発において最も広く利用されている手法の1つです。テストからコードを記述するこの手法は、品質と開発速度を同時に高められることから、Pythonを代表する最適実践として定着していると言えます。
※unittest・・・Python標準ライブラリに含まれるテストフレームワークです。
※pytest・・・サードパーティのテストフレームワークですが、Pythonコミュニティで最も使われている人気の高いツールの1つです。シンプルな記法と柔軟な使い方が魅力で、特に大規模テストを構築する場面に適しています。
運用と保守のしやすさを意識する
Pythonはアプリケーションの修正が容易で運用・保守しやすいというメリットがあります。
Pythonは、データの型を明示的に宣言する必要がない動的型付け言語であるため、ある変数やデータ構造がどのタイミングでどういった型のデータを保持していてもエラーになりません。これが運用・保守フェーズに大きなメリットをもたらします。
例えば、新しい要件に応じてデータ構造を変更する場合、静的型付け言語であれば、多数の変更が伴い全体の影響範囲を把握・テストする作業が非常に大変ですが、Pythonであればその心配がほとんどありません。
またインタプリタ型言語であるため、プログラムの修正が即座に反映される点も、アプリケーションの運用・保守性と開発者体験の向上に寄与しているポイントです。
以上のように、Pythonでは運用・保守で重視される「変更しやすさ」という観点でのメリットが最大限に得られていると言えます。
Pythonでできないこと・難しいこと
ここまで、Pythonにできることをさまざま紹介してきましたが、とは言え、Pythonにも苦手なこと（「汎用言語」なので「できない」ことは基本的にない）はあります。
少し、Pythonの苦手なことを紹介します。
高速での処理が必要な開発
ちらっと書きましたが、Pythonは「インタプリタ言語」に分類されます。
「インタプリタ言語」とは、コンピュータがプログラムを直接読んで、一字一句解析し、コンピュータに分かる言葉に翻訳し、実行する言語のことです。
これに対して、予めコンピュータに分かる言葉に翻訳してから実行する言語を「コンパイル言語」と呼びます。
一字一句解析しているので、インタプリタ言語の実行速度はコンパイル言語より遅くなります。
Pythonも例外ではありません。
Pythonの処理の遅さは有名な話で、実際に、Pythonで組まれているWebサーバーの内部でも、高速な処理が必要な部分だけは他のプログラミング言語を使用する、などという例もあります。
適材適所ですね。
スマホ・デスクトップアプリ開発
スマホのアプリにはスマホのアプリのフレームワークがあります。
デスクトップアプリにはデスクトップアプリのフレームワークがあります。
ところがPythonには、強力なスマホのアプリ用のフレームワークや、デスクトップアプリ用のフレームワークはありません。
あるにはありますが強力とは言えず、他のプログラミング言語のフレームワークよりも見劣りします。
したがってスマホのアプリの開発やデスクトップアプリの開発には、Pythonは不向きと言えるでしょう。
こちらについては、言語的には可能なので、もしかしたら強力なフレームワークが出てきて状況を変えるかもしれませんが、とりあえず現状ではPythonの苦手分野になっています。
Pythonを使ったアプリケーションの具体例
ここでは、Pythonを使って開発された世界的な大企業のサービスをいくつかピックアップしてご紹介します。YouTubeやインスタグラム、Dropboxといった身近なサービスも、背後ではPythonが大活躍していることを知っていただければと思います。
YouTube
YouTubeでは、Pythonを使って大量の動画データを処理するバックエンドシステムが構築されています。データ分析から機械学習、大規模分散処理まで、多岐にわたってPythonが利用されています。
例えば、YouTubeに1分間にアップロードされる動画数は膨大ですが、その映像や音声データをリアルタイムで処理して、コンテンツIDを割り振っているのがPythonです。画像認識と自然言語処理の機械学習も担っています。
そして、この時々刻々と生成されるユーザーの視聴データを集約し、個々の視聴者の嗜好を推定することでパーソナライズ動画フィードを生成しているわけですが、この一連の複雑な分析レコメンドフローもPythonベースで実現されています。
このようにYouTubeは、動画データから価値あるインサイトを見出し続けるために、データエンジニアリングと機械学習で、Pythonを活用しているわかりやすい例と言えるでしょう。
インスタグラムでも、画像認識や自然言語処理など、Pythonを使った機械学習技術が深く組み込まれています。リアルタイムな画像フィードのパーソナライズも、Pythonが支えているそうです。
例えば、掲載された写真から服や家具、景色といった被写体を特定し、ユーザーの嗜好を学習する画像認識AIにPythonが利用されています。また、写真に付けられたキャプションやハッシュタグからテキスト情報を解析し、写真の内容を理解する自然言語処理もPythonで実現されています。
こうした、画像とテキストの双方から得られるデータを統合して分析することで、個々のユーザーがどのような写真に「いいね！」をするかという、個人の嗜好モデルが構築されます。それに基づいて、気に入りそうな新着画像を優先してフィードに表示しているわけです。
この一連の機械学習とパーソナライズドフィード生成のプロセスに、Pythonが大きな役割を担っていることがわかります。
Dropbox
Dropboxでも、重要な機能を支えているのがPythonです。例えば、ファイル保存や同期、最適化といった基本ストレージ機能に加え、機械学習を使ったファイル検索や自動分類の技術もPythonが担っています。
具体的には、ユーザーがアップロードするファイルの内容を画像認識や自然言語処理で解析し、ファイルタイプや主要キーワードを抽出する機能がPythonで実装されています。これにより、あいまいなフルテキスト検索ではなく、写真や文書といった種別での精度高い検索が可能になっています。
また、このファイルメタデータを学習して個々のユーザーの使用パターンを判断し、関連性の高いファイルを優先しておすすめする機能も搭載されています。こちらは、機械学習の個人化や推薦システムとして、Pythonが活用されています。
このように、Dropboxは基幹機能から応用機能まで、あらゆる場面でPythonの柔軟性と高速性を存分に活かして開発が進められました。大容量データを扱うクラウドストレージサービスにとって、最適な言語だからこそ、今後もDropboxの重要なテクノロジースタックのひとつであり続けると考えられます。
Spotify
音楽ストリーミングサービスのSpotifyでも、Pythonが広く利用されています。楽曲内容解析や個人の嗜好分析など、膨大な音楽データを機械学習技術で処理するのにPythonが適しているためです。
例えば、Spotifyでは3,000万曲以上の楽曲データがストレージされていますが、この音楽コンテンツのメタデータをPythonで解析し、音楽のテンポや音階、コード進行といった楽曲特性を抽出しています。この情報を元に、ユーザーごとの嗜好を推定し、個人マッチするおすすめ楽曲を導き出しているのです。
さらに、この膨大な音楽とリスナーデータを組み合わせることで、長期的な音楽シーンや文化のトレンドも把握できます。Pythonで実装された機械学習が、こうしたマクロなパターンも柔軟に判断しているため、時代を映すプレイリストの自動生成なども可能になっています。
このように、Spotifyはデータサイエンティスト向けに特化した機械学習プラットフォームをPythonで構築していることも大きな特徴です。音声コンテンツという、ユニークなデータから価値を創出するSpotifyにとって、Pythonは最適なパートナーといえます。
Pinterestの画像検索や、コンテンツ認識を支えているのもPythonベースの機械学習です。大量の画像データを高速処理しつつ、新しいトレンドもキャッチできる柔軟性が大きな武器になっています。
Pinterestのユーザーが「保存」を押した画像は、一日当たり1億枚以上にものぼりますが、この膨大な画像群をPythonで構築された機械学習モデルがリアルタイムに解析しています。画像内の物体やシーン、テクスチャ、色調など、精妙な画像特徴量を抽出し、ビジュアル的な類似画像検索を実現しているのです。
また、この数十億枚に及ぶピンデータから、人気上昇中の商品デザインやインテリアテイスト、ファッションアイテムといったトレンドもかぎ分けます。新しい流行の兆しをいち早く探知できるのも、Pythonで作られた柔軟な機械学習アルゴリズムが大きく貢献していると言えます。
このように、Pinterestにおいては、単に画像を解析するだけでなく、オンライン上の巨大なビジュアルコンテンツからメタレベルでのクリエイティブなインサイトを得ることが、Pythonの利用価値を高めている主なポイントだと考えられます。
初心者でもできる！Pythonの学習方法
Pythonは、シンプルな文法と実用性の高さから、最近プログラミング入門の第一言語として最も人気があります。しかし実際には、プログラミング初心者でも学習方法によっては効率が大きく左右されます。
Pythonを学ぶにあたって、書籍やオンラインレッスン、開発現場など、様々なアプローチがあります。単に基本文法をひととおり学ぶだけでなく、実践的な開発スキルを身につけることが重要です。効率的に実践力を養成するには、複数の学習教材を使いこなすことをおすすめします。
本節では、Python習得において特に効果が高い代表的な学習パターンをいくつかピックアップして紹介します。
書籍で基礎をしっかり学ぶ
Pythonの基本文法や標準ライブラリを体系的に学ぶためには、今でも書籍がおすすめです。はじめてPythonを勉強する人に向いた、入門書を最初に読むことから始めましょう。
書籍のメリットは、根気強く基本から順に学べる点です。復習する習慣も身につきます。特に、文法の意味や背景にある考え方を深く理解するには最適な学習法といえます。
例えば、関数やクラスといったプログラミングの基本的な概念の本質を学ぶためには、書籍による網羅的な学習が大切です。開発現場や、オンラインレッスンだけだと、なぜその構文が必要なのかという根源的理解が不十分になりがちです。
書籍学習を通じた概念の定着は、その後の実践教材での理解度と能率の向上にも大きく役立ちます。基礎があるからこそ、開発できるという順序性が大切だと考えます。
オンラインコースで実践力を身につける
基礎がある程度身についたら、オンラインレッスンで実際の開発スキルを習得していきます。UdemyやCourseraの有料サービスがおすすめで、実際の開発者の知見を効率的に学べます。
例えば、Udemyでは実務Pythonエンジニアが開発した、Pythonに特化した専門コースがセール時に1300円前後で数多く提供されています。画像認識や機械学習、ディープラーニング、Djangoを使ったWeb開発などテーマ別に学べるのでとても便利です。 一方、Courseraは有名大学が提供する理論重視のPython講座が揃っているのが特徴です。
オンラインレッスンのメリットは、自分のペースで好きな時間に進められる点です。さらに、講師に質問をぶつけられたり先行受講者とディスカッションできたりするので効果的です。成功事例の実開発コーディングも参考になります。
実践力が必要ならオンラインコース、理論重視なら大学のコースと、目的に応じて使い分けることをおすすめします。
オンラインドキュメントを活用する
Pythonには公式ドキュメントをはじめ、豊富なオンラインの情報があります。新しい機能を使いこなしたり、エラー対策を調べる時に大活躍です。特に、Qiitaの投稿記事は日本語で書かれていて、かつ詳しいのでおすすめです。
公式ドキュメントはリファレンスマニュアル的な位置付けで、各言語仕様や標準ライブラリ、Webフレームワークの仕様が詳細に記載されています。似たようなクラスがある場合の選び方の指針になったりもします。
一方、QiitaやStack OverflowといったQ&Aサイトでは、そうした基本情報にとどまらない実戦的な豆知識が数多く投稿されています。コツの小技集といった感じで、この辺りをうまく活用することがプログラマーにとって大切です。
つまづきやすいポイントを事前に把握できるのがオンライン情報の強みです。上達を早めたいなら毎日少しずつ時間を割いてアウトプットも含め、関連記事を読み漁る習慣が大切です。
実際の開発プロジェクトで学ぶ
最速の学習方法は、実践に他なりません。Webアプリ開発やデータ分析、機械学習など興味のあるプロジェクトを実際に開発しましょう。詰まった時こそ、ライブラリドキュメントを見返す習慣が身につきます。
例えば、Webスクレイピングとデータ分析を組み合わせたアプリを思いついたら、Beautiful Soupでスクレイピングコードを書いて、pandasで分析するというふうに、必要に応じてドキュメントを参照しながら開発を進めていくのです。
コーディングのノウハウも、GitHubやQiitaを覗きながら学びつつ、試行錯誤を繰り返していく中で理解が深まっていきます。不具合にぶつかる度に、デバッグ力が身についていきますし、解決策を考える習慣が生まれます。
実践プロジェクトを通じて、Pythonを学ぶメリットは大きいですが、ある程度入門書を読了した後がベストなタイミングです。基本文法の意味も確実に理解した上でそれを使いこなしていく、という順序が大切です。
Pythonでできることのまとめ
今回は、Pythonの基本的な機能から実践的なアプリケーション開発まで、できることの全体像をご紹介しました。
シンプルで柔軟性が高く、Webサービスからハードウェア制御まで、幅広い開発ニーズに対応可能な汎用スクリプト言語です。機械学習やデータ分析をはじめ、フィンテックやBioIT、自動運転などの最先端領域でも注目度が上がっています。
ただし理論だけを学ぶだけでなく、実践教材を使いこなすことが大事です。今後Pythonを業務で活用したい方は、書籍とオンラインレッスンとを組み合わせつつ、少しずつ実開発プロジェクトにもチャレンジすることをおすすめします。
Pythonでできることに関して、ご不明点やプロジェクト検討などがあれば、株式会社Jiteraにお問い合わせください。全力でサポートさせていただきます。
