Pythonでどのようなことができるのか、皆さんはご存じでしょうか。

現在、AI・機械学習の研究が盛んに行われており、プログラミング言語「Python」の人気が高まっています。Pythonは、AI・機械学習の研究にうってつけなライブラリが備わっているため、盛んに使われております。

今回は、そのような人気プログラミング言語Pythonでどのようなことができるのかについて、説明します。AI・機械学習の分野だけと思われがちですが、ほかにもさまざまな用途で使われることも多いです。是非参考にしてみてください。

Pythonでできること8つ(何ができる?)

Pythonできること

Pythonで何ができるのかについて、説明します。

Webアプリ開発

Pythonを用いると、Webアプリを開発することができます。

Pythonでは、Webアプリに必要な機能をまとめたフレームワークがいくつか用意されています。特に、Django、Flask、BottleはPythonのWebフレームワークのなかでも特に有名で、使い勝手はもちろんのこと、資料も豊富です。

Pythonで開発されたWebサービスとして、動画共有サービスのYou Tube、オンラインストレージサービスのDropboxなどがあり、有名所のサービスでPythonが利用されています。Pythonは、構文がシンプルゆえに可読性、メンテナンス性が高いことがメリットとしてあげられます。

スクレイピングでネット上のデータを自動収集

スクレイピングとは、あるWebページの中から目的の情報を習得する技術・仕組みのことを言います。Web上に存在する膨大な情報を効率よく習得するためには、欠かせないものです。

Pythonでは、そのようなスクレイピングをいくつかの方法で実現させることができます。Pythonの標準ライブラリで備わっているRequests、サードパーティ製のライブラリであるbeautifulsoup4、さらに高機能なフレームワークのScrapyといったように、さまざまな方法があります。

これについても、Pythonがシンプルな構文であるゆえに、出来上がりのコードがスッキリしているため、メンテナンス性が高いのがメリットです。

excelの代わりに、自動でデータ処理・データ分析

数値化されているデータを分析する場合、Excelを利用する人が多いでしょう。Pythonでは、Excelでできるようなデータの処理・分析を行うことができます。

単に、読み込んだデータを分析するだけではありません。データの収集についても先程述べたWebスクレイピングの技術を利用することで、自動でかつ効率よく収集可能です。そこから、プログラムで扱えるように前処理を施したり、ライブラリを用いればグラフなどで可視化したりすることも可能です。

データ分析で利用されるプログラミング言語は、Rなどがありますが、構文がシンプルであるメリットがあるため、Pythonで手軽に開発することが強みですね。

機械学習

機械学習は、Pythonでできることと言われて最初に思い浮かぶイメージでは無いでしょうか。

まず、Python全体の強みとして、ライブラリが豊富であるという点が挙げられます。そのライブラリには機械学習の分野で利用するのに最適なものも多数用意されています。有名所を挙げてみると、数値計算ライブラリのNumPy、Pandas、信号処理などで利用されるSciPy、機械学習のアルゴリズムが実装されたライブラリのscikit-learnなどがあります。

機械学習は、概念自体も複雑なこともありプログラムも複雑になりそうですが、Pythonであればライブラリを利用することでコードが簡潔に収まります。

画像認識・画像処理

画像認識・画像処理についても、Pythonでできることと言われてまず思い浮かぶイメージでは無いでしょうか。

Pythonでは、画像認識や画像処理を開発するのに必要なライブラリが用意されています。いちばん有名なものでいうと、OpenCVがあります。OpenCVを使えば、二値化やエッジ抽出などの、画像に対する各種フィルタ処理や特徴点の抽出など、あらゆる処理を行うことができます。

文章の自動生成

Pythonを使えば、文章を自動的に生成することができます。

Pythonを用いた文章の自動生成では、形態素解析のための解析エンジンであるMeCab、文章の自動生成を行うmarkovifyというライブラリを用います。これらを用いて、機械学習のように文章を学習させて、自動的に文章を生成することができます。

これも例にもれず、Pythonであればライブラリを用いれば良いので、簡潔なコードに仕上がるのがメリットです。

テキストマイニング

テキストマイニングとは、対象の文字列を単語や文節で切り出して、各単語の出現頻度や相関、傾向、時系列などを分析する技術である。この技術を用いて、顧客の評判を時系列推移で把握したり、新たな問題点を発見したりするのに役立てることができる。

Pythonでは、Janomeというライブラリを用いることで、日本語で書かれた文字列についてテキストマイニングすることができます。

これもやはり、ライブラリを利用できる状態にあるのでテキストマイニングの仕組みを細かく理解せずとも、簡単にコードを記述することができます。

業務効率化

先述したように、Pythonでは星の数ほどライブラリが用意されており、多様な用途で利用されているのが最大のメリットです。

これらのライブラリを応用することで、日々の業務を自動化させることが可能です。例えば、とあるWebサービスが日ごとに公開しているデータを取得する際、日ごとにそのWebページに自分でアクセスしてデータを取得する作業があるとします。

スクレイピングの技術を用いれば、プログラムが自動的にデータを取得するような仕組みを実現させることができます。

Pythonは初心者に難しい?

Python 初心者に難しい?

Pythonは初心者にとって、比較的簡単なプログラミング言語です。

先述したように、Pythonはほかのプログラミング言語と比較してもコードの記述量が少なく、構文もシンプルであることから、コード全体の見通しも良くなり、メンテナンスしやすいというメリットがあります。

また、資料も豊富であることから、初心者が独学でやっても詰まることが少ないです。今、人気があるプログラミング言語であることから、プログラミングスクールでもとり上げられることも多く、それに合わせてAI・機械学習の知識も身につけることができます。

Pythonを学ぶメリット・デメリット

Pythonの学習メリットとデメリット

メリット

Pythonを利用するメリットには、以下が挙げられます。

  • コードが読みやすい
  • 利用用途が広い
  • ライブラリが豊富

コードが読みやすい

1つ目のメリットは、コードが読みやすいことです。Pythonは、コードの読みやすさ、書きやすさを重視して設計されたプログラミング言語です。

Pythonの特徴として、インデントを強制させるという点が挙げられます。他のプログラミング言語では、インデントをせずともコードとして正しく書けていれば正常に実行されます。

しかし、コードの見栄えなどの観点から、通常はインデントをつけるのが慣例となっています。Pythonでは、これを逆手に取っており、インデントを強制することで、必然的にコードの見栄えは良くなります。

また、インデントの強制によって、誰が書いても同じようなコードになりやすく、これもコードの見やすさ、ひいてはメンテナンスのしやすさにつながってきます。

利用用途が広い

2つ目のメリットは、利用用途が幅広いことです。

上で、PythonはAI、機械学習の分野で広く利用されているプログラミング言語であると述べました。しかし、それ以外にもあらゆる用途でPythonは利用されているのです。

Pythonは、後述するように豊富なライブラリ、フレームワークを活用することで、さまざまなことが実現できます。例えば、DJANGO、FLASKと呼ばれるフレームワークを利用することで、Webサービスを構築することができます。

また、Windows、MacOS、Linuxで動作するアプリケーションも作成可能です。そのほか、C、C++が得意とする組み込み系のアプリケーションもPythonで実現できます。

このように、Pythonはあらゆる分野で利用可能で、一度Pythonを学んでしまえばWeb開発、機械学習などを開発できるスキルを身につけられます。

ライブラリが豊富

3つ目のメリットは、ライブラリが豊富であることです。

先述したように、Pythonはあらゆる分野で利用されていますが、その理由にライブラリ、フレームワークが充実していることが挙げられます。

特に、AI、機械学習のプログラムを作るにあたって、最適なライブラリがそろっているのが大きな特徴です。今日、PythonがAI、機械学習の分野で広く利用されているのは、ライブラリが多くそろっているからなのです。

ライブラリ、フレームワークは、目的に応じて使用することで、システム開発をより効率的に進めることができます。

デメリット

一方、Pythonを使ううえで生じるデメリットは、以下の2つが挙げられます。

  • 実行速度が遅い
  • インデントが必須

実行速度が遅い

1つ目のデメリットは、実行速度が遅いことです。

プログラムの実行速度は、プログラムを実行するときの処理の仕方で決まってきます。プログラミング言語は「インタプリタ」と「コンパイラ」と呼ばれる種類に分類できます。

インタプリタとは、プログラムを実行するときに、コードを1行ずつ機械語に変換し、変換した内容を処理するやり方です。Pythonは、インタプリタに分類されるプログラミング言語です。

一方、コンパイラはコードをすべて機械語に変換し、変換後の内容をファイル化します。そして、変換後のファイルを参照することでプログラムを実行します。Java、Cなどがコンパイラに分類されます。

一般的に、インタプリタ形式の言語はコンパイラ形式の言語よりも実行速度が遅いという特徴があります。したがって、Pythonの実行速度もJava、Cよりも遅いのです。

ただし、致命的に遅いわけではなく、普通にプログラムを動かす分にはさほど気になることはありません。また、ライブラリを用いることである程度実行速度が速くなることがあります。

インデントが必須

2つ目のデメリットは、インデントが必須であることです。

メリットの部分でも述べましたが、Pythonはインデントを強制するという特徴があります。それによって、コードの見通しが良くなることがメリットとして挙げました。

しかし、慣れないうちはインデントをせずにプログラムを実行しようとしてしまい、エラーが頻発することになるでしょう。

Java、Cなどはインデントを気にせずとも、文法が正しければ正常に実行できます。一方でPythonはインデントを気にしないといけないのは面倒と思うかもしれません。

しかし、コードが読みやすくなるというメリットを言い換えることもできるので、インデントを意識してプログラミングできるようになれると良いですね。

Pythonのおすすめ学習方法は?

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結論はスクールで。
スクールをおすすめする理由(スクールはどういうメリットがある?)
こんな人は~だけど、こんな人はスクールがいいよ、的な説明。
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