Pythonとは？特徴、何ができるのか、勉強の仕方を初心者にわかりやすく解説！

Pythonについて今日は紹介するよ！

Pythonとは？
Pythonができることって？
Pythonの勉強方法は？
Pythonの将来性は？

などの疑問をお持ちの方の悩みを解決できる記事になっています！

この記事では、現役のフリーランスエンジニアがPythonの特徴、できること、将来性、勉強方法について解説します！

記事を読めば、Pythonの特徴や効率的な勉強方法について理解できますよ！

それでは、見てみましょう！

こんな人におすすめ

Pythonに興味がある人
Pythonで何ができるか知りたい人
Pythonの学び方を知りたい人

Pythonとは？

Python（パイソン）は、1990年代初頭に公開されたプログラミング言語です。Pythonは、海外での人気が高く、アプリケーション開発やシステム管理に広く利用され、2010年ごろから機械学習・ディープラーニングの技術として注目を浴びました。FacebookやGoogleでも使われており、AIアプリケーショの開発では必須のプログラミング言語です。

Pythonは、Ruby、PHPと同様にスクリプト言語です。そのため、初心者にも読みやすく、わかりやすい設計になっています。

2020年度からは、基本技術者試験で出題されるプログラミング言語に追加され、日本でも広く活用されるのを期待されています。

プログラミング言語って何？

そもそも「プログラミング」がよくわからないという人はこちらもあわせてご確認ください。

2020-12-16プログラミングとは？初心者向けにわかりやすく解説！

Pythonは、TOIBE指標のような人気や成長の度合いからプログラミング言語を測る指標のほとんどで、トップ10内にランクインし、日々進化を遂げています。

引用元: TIOBE

Pythonの特徴とは？

Pythonの特徴は、次の通りです。

シンプルな文法
スクリプト言語
オブジェクト指向
pipでパッケージ管理
フレームワークが充実
書籍・ドキュメントサイトが充実している

シンプルな文法

Pythonの最大の特徴は、文法がシンプルで初心者にも読みやすいことです。また、読みやすいだけでなく、実用性にも優れ、拡張性の高いプログラミング言語です。

Pythonは「読みやすさ・わかりやすさ」を最も重視していて、プログラミング初心者にとって理解しやすい設計になっています。

私もPythonを使う機会がありますが、Pythonはコンパイル言語と比べると記述量が少なく、シンプルなコードを書けると思います。

簡単なサンプルコードを見てみましょう。

a = "こんにちは、"
b = "はじめまして！"

result = a + b

print(result)

実行結果：

こんにちは、はじめまして！

文字列を結合して、printで値を出力しています。

動的型づけ言語のため、コードをシンプルに保つことができます。

スクリプト言語

Pythonは、スクリプト言語です。

スクリプト言語とは、プログラムの実行やコードの記述を簡易的にできるプログラミング言語です。

「プログラミングの実行や記述を簡易的にできる」とはどういうことでしょうか。

スクリプト言語とは別に、コンパイル言語というものがあります。

コンパイル言語とは、プログラムを実行する前にコンパイルが必要な言語です。

コンパイルとは、コンピュータが理解できる形式に変換する作業のことを言います。プログラミング言語は人が理解できるように作られています。しかし、コンピュータは理解できません。そのため、人が書いたコードをコンピュータが理解できるように変換してあげる必要があります。

コンパイル言語は、そのコンパイル作業をプログラムの実行前に行います。そしてコンパイルした結果をコンピュータに読み込ませて、プログラムの処理を実行します。

コンパイルが通らないとエラーが出続けるため、プログラムをいつまでも実行できません。

そのため、コンパイル言語は

記述量が多くなる
コンパイルに時間がかかる
初心者には難しい

などのデメリットがあります。

一方、スクリプト言語にもコンパイル作業は発生します。スクリプト言語のコンパイルは、プログラム実行時に行われます。

そのため、コードを書いてすぐにプログラムを実行できるというメリットがあります。また、コードの記述量も少なくなるように設計されています。

コンパイル言語よりも実行速度が遅くなる側面がありますが、初心者にはわかりやすい作りになっています。

Pythonはスクリプト言語です。そのため、コード量が少なく、すぐに実行できるのです。

オブジェクト指向

Pythonはオブジェクト指向のプログラミング言語です。

オブジェクト指向とは、あらゆるデータや対象を「もの」として扱い、「もの」を効率的に組み立ててプログラムを作る手法です。オブジェクト指向は、大量のデータや機能を扱うような大規模開発に向いています。

オブジェクト指向自体は、一つの概念なので他のプログラミング言語でも使うことができます。

Python以外で、オブジェクト指向を取り入れてるプログラミングは次の通りです。

Java
PHP
JavaScript
Ruby
C++

pipでパッケージ管理

引用元: pip

Pythonのパッケージ管理は、pipを使います。pipとはパッケージ管理システムです。pipはPython3.4から公式に含まれるようになりました。

パッケージ管理とは、アプリケーション開発で必要なパッケージを管理することです。

では、パッケージとは何でしょうか。

パッケージとは、便利な機能がまとまったものです。例えば

画像アップロードライブラリ
メール送信ライブラリ
フォームライブラリ
検索機能ライブラリ
ログイン機能ライブラリ

などがあります。パッケージは、プログラミング開発をサポートするために作られたひとまとまりの機能です。パッケージを導入することで、自分のアプリケーションに必要な機能を追加することができます。

Pythonの各パッケージは、PyPI (Python Package Index)のサイトで確認できます。

引用元: PyPI

エンジニアはアプリケーションで必要なパッケージをインストールしますが、パッケージの数が多くなると管理も大変になります。インストール、アップデート、使われてるパッケージの確認などの手間が増えます。その複雑性を解決するために、pipがパッケージを一元的に管理してくれます。

Pythonでのアプリケーション開発では、使う機会が多いので覚えておきましょう。

プロジェクト単位で管理するPipenv

PipenvはPythonのパッケージをプロジェクト単位で管理するためのツールです。複数のプロジェクトがあった場合に、一つのパッケージを横断的に使うのではなく、プロジェクト内で必要なパッケージだけ使うという考え方です。Rubyで言う「Bundler」、JavaScriptで言う「npm」「yarn」などに該当します。

Pipenvは、Pipenvというファイルを生成し、必要なパッケージだけを記載します。

[[source]]

url = "https://pypi.python.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[packages]

[dev-packages]

[requires]

python_version = "3.6"

その他にも「Poetry」「Pyflow」などのパッケージ管理ツールがあります。

フレームワークが充実

Pythonは、豊富なフレームワークを提供しています。特に人気のあるフレームワークをご紹介します。

Django
Tornado
Bottle
Flask

Django

引用元: Django

Djangoは、Ptyhon用のWebアプリケーションフレームワークです。

Webアプリケーションフレームワークとは、Webアプリケーションを開発するためのサポート機能がまとまっているツールのことです。

Webアプリケーションには、データベースの操作、httpリクエストの処理、メールなど多くの機能が必要とされます。これら全ての機能をゼロから作ると大変ですよね。Webアプリケーションフレームワークは、そのようなWebに関わる機能が備わっています。そのため、初心者の人でもすぐにアプリケーション開発ができるようになっています。

Djangoには、Webアプリケーション開発に関わる機能が搭載されているため、スピーディーに開発をすることができます。

Tornado

引用元: Tornado

Tornadoは、Pythonの非同期通信を扱うためのライブラリです。

非同期通信とは、一つの処理が終わるのを待たずに、他の処理を実行できる技術です。

Bottle

引用元: Bottle

Bottleは、PythonのWebアプリケーションフレームワークです。Djangoよりも軽量で、シンプルに使うことができます。

Djangoよりも機能が少なくなりますが、高速で開発できるため、小規模なアプリケーション開発に向いています。

Flask

引用元: Flask

Flaskは、PythonのWebアプリケーションフレームワークです。

Flaskは、機能を最低限にして、軽量に作られているフレームワークです。

シンプルなアプリケーション開発に適しています。

書籍・ドキュメントサイトが充実している

Pythonの書籍やドキュメントサイトは充実しています。日本語の書籍も多く、最新のバージョンを学ぶことができます。

書籍はたくさんありますが、いくつかおすすめをご紹介しておきます。

パーフェクト Python ［改訂2版］

posted with ヨメレバ

露木誠／小田切篤／大谷弘喜技術評論社 2020年06月01日頃

Amazon

Kindle

動かして学ぶ！Python Django開発入門

posted with ヨメレバ

大高隆翔泳社 2019年12月13日頃

Amazon

Kindle

「パーフェクト Python」で基礎を習得し、次にDjangoの使い方を学習しましょう。いきなりDjangoをやると、文法がわからずに挫折する可能性があるので基礎からやるのをおすすめします。

Pythonを使うと何ができるの？

Pythonを使うと様々なアプリケーションを開発できます。

よく開発されるアプリケーションは、次の通りです。

機械学習・ディープラーニング
自然言語処理
Webアプリケーション
APIサーバー
スクレイピングプログラム

機械学習・ディープラーニング

Pythonの一番の強みは、AIアプリケーション開発です。

AIは、最も注目されているIT技術で、機械学習やディープラーニングを応用して開発されます。

「機械学習」とは、膨大なデータをAIに学習させて法則性やルールを抽出し、高い精度でタスクをAI自身に行わせることです。

例えば、人の画像認識で言うと、大量の顔のデータを集めて学習させることで「人間の顔」の特徴を分類できるようになります。学習後のAIに「猿の画像」を見せても、人の顔としては認識しません。さらに学習すると、一人一人の顔の特徴も分かるようになります。

機械学習は大量のデータから規則性を見つけ出しますが、判断を予測する上で、人間が特徴を指定しなければなりません。例えば、形や色などを指定してそれに沿った解析を行います。

「ディープラーニング」とは、簡潔に言うと機械学習をさらに進化させたものです。機械学習では、予測する特徴を人間が指定しなければならないのに対して、ディープラーニングではAI自身が特徴を見つけ出して学習します。人間の脳神経回路をモデルにした「ディープニューラルネットワーク」を使い、データの解析、予測を行います。

例えば、人の画像認識を学習させる際に、機械学習では色や形を人が指定します。しかし、ディープラーニングでは大量のデータを分析し、AI自ら色や形の特徴を捉えて、人の顔の特徴を分類できます。

そうすると、AIに全て任せれば大丈夫に思えますが、「ディープラーニング」はデータによって思わぬ方向にいく可能性もあります。そのため、「ディープラーニング」にも適切なデータの精査と人の手を加える必要があります。

今後、様々なビジネスの場面でAIは活用されます。それに伴い、Pythonの需要も高くなります。

自然言語処理

自然言語処理とは、文字・言葉を解析して法則性を導き出し、実用的なデータとして活用する技術です。

近年、自然言語処理は注目を集めている分野です。言語に特化したアプリケーション開発をしている企業は世界中に多くあり、Pythonで開発されています。

spaCyは日本語にも対応しており、多機能なPython製の自然言語処理ライブラリです。

Webアプリケーション

Webアプリケーションとは、Webで提供されているサービスのことです。

例えば、ショッピングサイトやSNS、ブログ、求人サイトなどです。

PythonのWebアプリケーション開発では、Djangoが使われるのが主流です。前述した通り、DjangoはWebアプリケーション開発に特化した機能が提供されています。エンジニアはゼロから構築しなくても、Djangoを使えばすぐにWebアプリケーション開発をすることができます。

APIサーバー

Pythonは、APIサーバーの開発にも使われます。

APIとは「Application Programming Interface(アプリケーション・プログラミング・インターフェース)」の略で、「プログラム同士をインターフェースを通じで繋げる機能」です。

APIの仕組みを使うと、様々なプログラムを組み合わせて一つのサービスを作ることができます。

例えば、TwitterやGoogleもAPIを提供しており、API経由でツイートや地図情報を取得できます。そして、その取得したデータを自分のWebサイトに表示させることができます。

APIサーバーは、APIの仕組みを利用して、データを提供するサーバーです。

Pythonを使えば、APIサーバーの実装が可能です。

スクレイピングプログラム

スクレイピングとは、Webサイトにある情報を取得して加工する技術です。

例えば、複数の求人サービスのデータを一度に確認できるWebサイトがあるとしましょう。複数の求人サービスのデータ取得を人の手でやることも可能ですが、膨大な時間がかかります。

その作業をコンピュータにやらせるのが、スクレイピングプログラムです。

Pythonを使えば、スクレイピングプログラムを作ることができます。

Pythonで作られているサービス

Pythonは人気があり、需要の高いプログラミング言語です。海外でも多くの企業がPythonを使用しています。

PythonはAI関連と、Webアプリケーション開発、2つの用途があります。機械学習・ディープラーニングの機能で使われる機会が多いですが、Webアプリケーションのバックエンド処理で使っているサービスも多いです。

Pythonが使われている代表的なサービスは次の通りです。

Dropbox
Youtube
Reddit
Instagram
Gmail、Google Maps

Instagramは2017年のPythonカンファレンスで、InstagramでのPythonの使い方を発表しています。

Pycon2017 instagram keynote from Lisa Guo

これからAIエンジニアを目指す人は、Pythonがおすすめです。

なぜなら、AI技術は今後最も伸びる分野で需要が高いためです。

Pythonの習得は時間がかかります。しかし、使いこなせるようになれば強力な武器になることは間違いありません。

Pythonが使えるとなれる職種

Pythonが使えると、バックエンドエンジニア、AIエンジニアになれます。

バックエンドエンジニアは、Webサイトの裏方の役割をします。

裏方の役割とは、サーバーやデータベースの仕組みを作ることです。

例えば、ショッピングサイトでは、商品の管理や在庫の管理、決済の手続きなど多岐に渡ってやることがあります。

その一つ一つの機能はサーバーという場所で処理がされます。

そのサーバーで行われる処理を作るのがバックエンドエンジニアです。

バックエンドエンジニアの詳しい解説は、こちらをご確認ください。

2020-12-09バックエンドエンジニアとは？仕事内容、年収・将来性について解説！

AIエンジニアとは、機械学習・ディープラーニング技術を用いてAIアプリケーションを開発するエンジニアです。

近年、最も注目されているエンジニア職です。

求められるスキルは高いですが、その分需要も高く、年収が高くなる傾向です。

2020-12-09AIエンジニアとは？仕事内容、年収・将来性について解説！

Pythonエンジニアの年収は？

Pythonエンジニアの年収は、どのくらいでしょうか。Pythonエンジニアを目指す人は気になるところでしょう。

転職支援サービスなどを見ると、Pythonエンジニアの年収は500〜1000万円程度とされています。

「求人検索エンジンスタンバイ」」によると、平均年収は「575万円」となっています。

引用元: 求人検索エンジンスタンバイ

日本の平均年収と比べると、高い傾向ですね。

スキルの高いPythonエンジニアは独立して、もっと稼いでいます。

エンジニアは作ってナンボの世界なので、スキル次第ではもっと高い年収を狙うことも可能です。

あわせて読みたい記事

【年収アップ】フリーランスエンジニアになる方法【現役フリーランスが解説】

Pythonの今後の将来性は？

Pythonは、今後も発展が期待されるでしょう。

なぜなら、Pythonのコミュニティは常に活発で、日々バージョンアップをして、進化しているからです。特に、AI技術を扱う企業はこれからも増えていきます。Pythonによる機械学習やディープラーニングを用いることで、アプリケーションをより進化させることができます。そのため、今後もAIエンジニアの需要は高くなります。

さらに現在、日本のIT業界は深刻な人手不足に陥っています。実際に、経済産業省のデータによると、2025年には約40万人、2030年には約45万人が不足すると試算されています。

労働人口が年々減少しているのも関わらず、企業はITへの投資をするため、エンジニアの需要が高くなっているのです。

求人サイトでもPythonの需要が高いのがわかります。実際に、AIエンジニア、Pythonを使えるエンジニアを探している企業はたくさんいます。

これからAIエンジニア、バックエンドエンジニアを目指す人は、Pythonを始めてみましょう。そして、新しい技術を常にキャッチアップしていけばエンジニアの価値を高め続けられます！