「Pythonって何ができるの？」
「Pythonを身につけるには、どう勉強するといい？」
Pythonって聞いたことがあるけど、一体何ができるのか、分からないことって多いですよね。Pythonは、AI・機械学習の研究が盛んに行われていることをきっかけに、いま注目されているプログラミング言語です。
この記事では、プログラミング未経験のあなたでも分かりやすいように、PythonのできることやPythonの学習方法などを特集しています。参考にしてみてください。
Pythonで何ができる？できること8つ
さっそくPythonでできるのことを紹介します。主に次の8つのことができます。
- Webアプリ開発
- スクレイピングでネット上のデータを自動収集
- Excelの代わりに、自動でデータ処理・データ分析
- 機械学習
- 画像認識・画像処理
- 文章の自動生成
- テキストマイニング
- 業務効率化
以下で順番に解説します。
Webアプリ開発
Pythonを用いると、Webアプリの開発ができます。
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、参考資料も豊富です。
[char no=”4″ char=”エンジニアC太郎”]フレームワークとは、WEBアプリを開発するときに、その土台として機能させるソフトウェアのことだよ[/char]
Pythonで開発されたWebサービスとして有名なのは、動画共有サービスのYouTube、オンラインストレージサービスのDropboxなどです。
Pythonを使って開発するメリットとしては、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挙げられます。
スクレイピングでネット上のデータを自動収集
Pythonはスクレイピングを使って、ネット上にあるデータを自動で収集することができます。
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。
スクレイピングは、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Pythonを使ってスクレイピングするメリットです。
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ライブラリのPandasを使って前処理を施したり、グラフなどで可視化でき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、Pythonは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と言えます。
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が多数用意されています。
有名所を挙げると、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でできることです。（とはいえ、画像認識・画像処理をPythonでできるイメージがなかった人も多いのでは‥？）
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です。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。
画像認識・画像処理はAIの分野でよく使われますが、OpenCVが便利なゆえ、Pythonを使って画像認識・画像処理する場面が多いのが実情です。
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
Pythonはテキストマイニングも行えます。
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。
テキストマイニングを使えば、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ます。
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
これまでお話したように、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。
この場合、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。
[char no=”3″ char=”エンジニアB子”]PythonはWEBアプリを作るといった単純な制作だけでなく、さまざまな用途に利用できるプログラミング言語と言える！だから、非エンジニアでも今の仕事に十分活用できるプログラミング言語だわ。[/char]
Pythonは初心者に難しい？
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。
上で何度もお話した通り、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、動画や本といった参考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方かもしれません。
（とはいえ独学だと苦労します‥）
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取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。
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Pythonを学ぶメリット・デメリット
メリット
Pythonを学ぶメリットには、以下が挙げられます。
- コードが読みやすいから、最初の言語に最適
- 利用用途が広い
- ライブラリが豊富
コードが読みやすいから、最初の言語に最適
1つ目のメリットは、コードが読みやすいため、最初のプログラミング学習に最適だということです。
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。
[char no=”2″ char=”エンジニアA子”]インデントとは”字下げ”のことよ。つまり、文章の行頭に空白を挿入して、先頭の文字を右に押しやることね。[/char]
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繋がってきます。
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お伝えしました。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。
上で話したように、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揃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、ライブラリが多く揃っているからなのです。
ライブラリ・フレームワークを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のデメリットについても触れていきましょう。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。
・コンパイラとは、「人間の言葉を機械がわかるように翻訳するプログラム」のようなものです。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。つまり、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もあります。
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もあるでしょう。
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。
[char no=”4″ char=”エンジニアC太郎”]インデント必須＝コードが読みやすくなるというメリットとも言えるよ。慣れていくうちにインデントを意識したプログラミングができるようになるよ！[/char]
Pythonのおすすめ学習方法は？
Pythonのおすすめの学習方法はプログラミングスクールで勉強することです。
なぜならプログラミングスクールで勉強することで以下のことが実現できるからです。
- 分からないときは、すぐにプロのエンジニアに質問できる
- 最短距離で勉強する方法が学べる。正しいやり方でプログラミングが学べる
- 初心者のために組まれた「学習カリキュラム」で効率的に習得
- 目標に合わせたサポートを現役エンジニアがしてくれる
プログラミング未経験のあなたが、Pythonを独学すると、近くに相談できる人がいないので、挫折しやすい＆非効率的です。
・挫折したくない
・早くエンジニアになりたい
上記いずれかに当てはまるあなたは、プログラミングスクールでPythonを学びましょう！
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