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ここ数年テレビのニュースなどで「AI」、「ビックデータ」などの言葉をよく耳にするようになり、これらを取り扱う技術はどんどん身近なものになってきました。これからAI関連の市場はますます伸びていき、エンジニアやコンサルタントにとっては非常にやりがいのある分野になるのではないでしょうか。
ここではAIを開発するためのプログラミング言語の一つであるPythonと、そのフレームワークや開発されるソフトウェアなどについて紹介したいと思います。
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フレームワークとは開発を効率的に行うために、AIやアプリ開発するための土台となるソフトウェアのことです。開発に必要な基本的機能をあらかじめ備えており、効率的に開発を行えるように支援します。
WebアプリケーションやAIなどのシステム開発する際は、膨大な量のプログラムを記述する必要があります。しかし、フレームワークを用いることで、負担を削減し、開発の効率化につなげることが可能です。
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Pythonで開発されるシステムは、「Webアプリ開発」、「機械学習」など多岐にわたります。ここでは、Pythonのフレームワークが具体的にどのような開発で活用されるのかについて紹介します。
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Pythonはプログラミング言語の中でもトップクラスで人気です。人工知能やデータ分析、アプリケーションの開発、事務作業の自動化まで幅広く使われており、基本を覚えるとさまざまな分野で使用できます。新しく技術を習得するときには、技術が古くならないか、学び損にならないかと心配になるものです。しかし、Pythonに限っては心配無用といえます。
この記事ではPythonでできることをはじめ、汎用的な言語と言われる所以や用途、不得意なこと、未経験者向けの学習方法もあわせてご紹介します。
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Pythonは機械学習を利用したシステムを開発する際などに採用されています。機械学習とはAIの分野で、データからパターンを学習し、未知のデータに対して予測を行う技術です。
機械学習の仕組みとしては、大きく分けて「教師あり学習」、「教師なし学習」、「強化学習」の3つがあります。
Pythonは、機械学習の様々な手法を実装できるフレームワークやライブラリがあり、機械学習の開発に適しています。
機械学習が活用されている分野の例として、ヘルスケアが挙げられます。
活用方法としては、AIを搭載した診察システムが過去の患者のデータを分析し、そのデータの分析結果をもとに現在の患者を診察・治療のサポートを行います。
また、その他の分野でも、機械学習は様々な用途で活用されています。
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機械学習は現在のIT業界で最も注目されている技術の一つです。そして、SEやプログラマーとして仕事をしている社会人やソフトウェア開発を専攻している学生であれば、「機械学習を実装するならどの言語か？」と考えた時に「Python」を思い浮かべる人は多いのではないでしょうか。では、なぜ機械学習ならPythonなのか、その理由について考えてみましょう。
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データ解析とは、「収集したデータを分析し、有益な情報を生み出そうとすること」です。
具体例として、企業が自社で製品を売って得た顧客の購買データを分析し、性別、年齢、居住地ごとに顧客を分類して、集めたデータから顧客の嗜好性などの情報を分析することが上げられます。
これは、自社製品の広告を効果的に打ち出すことができるなど、企業にとって有益なデータ解析になります。
そしてPythonには、pandas、StatsModels、NumPy、SciPy、Scikit-Learnなどデータ解析のためのライブラリが数多く用意されています。これらのライブラリを利用することで、データ解析の処理を効率的に行うことができます。
フリーランスのエンジニア向けの案件として、Webアプリケーションの開発案件はJava、PHPが多い印象がありますが、Pythonの案件もよく目にします。
理由は、Pythonはweb開発に適した言語でもあるためです。後述の「おすすめのPythonフレームワーク7選」で詳しく紹介しますが、Pythonにはweb開発用のフレームワークがいくつか存在しています。
これらを利用することで、少ないソースでWeb開発を行うことができ、かつ可読性も高くなります。
Pythonはロボット制御にも使われています。たとえば、人型ロボットとして有名で、よく電気屋などのお店で見かける「Pepper」はPythonにも対応しています。
ロボット開発をとりあえず体験してみたいのであれば、Raspberry Piを使うことがおすすめです。Raspberry Piで利用できる大半のOSにはPythonがインストールされていて、ライトの点滅の制御やカメラの制御などのプログラムを気軽に作成することができます。
Pythonのフレームワークは数多く存在しますが、まずはWeb開発に活用できるフレームワークとして、以下の7つを紹介します。
それぞれの特徴と、「公式サイト」、「学習のしやすさ」を載せています。「学習のしやすさ」については、日本語の書籍数とネット上の情報共有プラットフォーム内での記事数、そしてフレームワークの難易度をもとに記載しています。学習する際には参考にしてみてください。
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Djangoは「ジャンゴ」と読みます。Web開発に必要な機能があらかじめ揃っている、フルスタックのフレームワークです。Webアプリケーションでよく使用される「ユーザー認証」、「サイトマップ」、「RSSフィード」などの機能が、フレームワークに含まれています。
拡張性が高く、用途が広いフレームワークであるため、複雑なWebアプリケーションやAIエンジンを積んだシステムなどの開発が可能です。コードの書き方に人ごとの差異が生じにくくなるよう設計されているため、大規模な開発に向いているフレームワークです。
公式サイト：Django 公式サイト
学習のしやすさ：
日本語の書籍とネット上の情報はともに充実しており、学習しやすいと言えます。しかし、フレームワークの設計は非常に緻密であるため、学習の難易度は高いです。
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Djangoとは、Pythonで実装されたWebアプリケーションのフレームワークのひとつです。他のPythonで実装されたフレームワークと比較して多くの機能を備えており、広く使われているフレームワークである一方、活用するためには把握しておきたい特徴があります。
この記事では、Djangoの特徴やできること、インストール方法までをご紹介します。
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Flaskは、最小限の機能を備えた軽量なフレームワークです。データベース機能など追加できる拡張機能が多いため自由度が高く、カスタマイズしやすいことが特徴です。
Djangoほどの汎用性の高さはありませんが、機械学習のようなデータを活用したプロダクトの開発に採用されることもあります。シンプルで処理が高速なため、個人ブログや個人商店のECサイトなどの小規模な開発に向いているフレームワークです。
公式サイト：Flask 公式サイト
学習のしやすさ：
日本語の書籍やネット上の情報は、Djangoほどではありませんが充実しています。また、コードがシンプルで覚えることも少ないため、学習の難易度は低いです。
FastAPIは、Flask同様に軽量かつ構造が簡単であるフレームワークです。少ないコード量での高速な開発が可能です。
また、OpenAPIに準拠したAPIドキュメントを自動で出力できることが特徴です。これにより効率的なAPI開発が可能になります。APIのデータ検証の機能も含まれているため、API開発に向いているフレームワークでもあります。
公式サイト：FastAPI 公式サイト
学習のしやすさ：
ドキュメントは充実していますが、比較的新しいフレームワークであるため日本語の書籍や情報は多くはありません。しかし、シンプルな構造であるため学習の難易度は低いです。
Streamlitは簡単にWeb開発ができるフレームワークです。最短一行でアプリを開発でき、デプロイも容易です。HTMLやCSSなどのフロントエンドの知識がなくてもデータを可視化できるため、データサイエンス分野のアプリケーション開発に向いています。
またデザイン性のあるWebUIが簡単に作成できるため、プロトタイプのWebアプリ作成から動作確認までを素早く行いたい場合に用いることもできます。短納期化するWeb業界では開発スピードの速さが求められているため、Streamlitが役立つシーンは今後多くなるでしょう。
公式サイト：Streamlit 公式サイト
学習のしやすさ：
比較的新しいフレームワークであるため、Djangoなどと比べて日本語の書籍や情報は多くはありません。しかし、直観的で簡単なコードであるため学習の難易度は低いです。
Bottleは、Webアプリケーションを簡単に作成できるマイクロフレームワークです。bottle.pyという1ファイルのみで構成されているため、シンプルな構造です。
また、Bottleの大きな特徴として「WSGI」という特徴があります。WSGIとは、サーバーとWebアプリをつなぐインターフェースのことです。Pythonのフレームワークの中には、サーバーの種類によって機能しないフレームワークもあります。WSGIという特徴を持つBottleは、サーバーの制限を気にせずに使用が可能です。
公式サイト：Bottle 公式サイト
学習のしやすさ：
Bottleは、公式のドキュメントは多くありません。しかし、フレームワークがシンプルであるため、そこまで学習コストは高くありません。
Tornadoは、小規模なWebアプリケーションの開発ができるマイクロフレームワークです。同時接続処理を行う事が可能であり、リアルタイムのWebサービスの開発に適しています。
また、非同期通信という特徴もあります。非同期通信とは、ネットワークで接続されているサーバーとアプリケーションが同期を取らずに通信を行うというものです。同期通信とは異なり、データ通信のリクエストをしてからレスポンスが来るまでに他の処理を行うことができるというメリットがあります。
公式サイト：Tornado 公式サイト
学習のしやすさ：
Tornadoは日本語提供されているドキュメントがあまり多くありません。そのため、他のフレームワークと比較すると、学習のコストは少し高いです。
Googleが開発している、機械学習向けのフレームワークです。機械学習を行うために重要なニューラルネットワークの構築が可能であることが大きな特徴です。
また、モバイル・IoT向けのTensorFlow LiteではAndroidだけでなくiOSでも利用できるなど、言語やデバイスを問わず利用できるのなどの特徴があります。
公式サイト：TensorFlow 公式サイト
学習のしやすさ：
TensorFlowには、コミュニティやドキュメントが多数存在します。そのため、習得に困った際などに参考となる情報が多く、情報を得やすいです。
ここでは、それぞれのフレームワークの人気度についてご紹介します。
2022年にPython Software Foundation と JetBrainsが共同で実施した「Python 開発者アンケートの結果」によると、Python開発者が使うフレームワークの中で、DjangoとFlaskが39%で同率1位です。次にFastAPIが25％が続く形になっています。
その他に、Tornadoが4%、Bottleが3%、Streamlit、TensorFlowは記載がありませんでした。よって、このアンケートからはDjango、Flask、FastAPIの3つが人気であると読み取ることができます。
続いて、フレームワークを用いることによって、どんなメリットが得られるのかについて以下の3つを紹介します。
フレームワークを使うことで、開発効率が上げることができます。フレームワークは原型となるライブラリやテンプレートで構成されているため、大部分のコーディングをする必要がありません。
そのため、数日かかるような作業を数時間、数分で作成することができ、開発者の負担軽減と開発の効率化を実現することが可能です。
フレームワークにはそれぞれルールが設けられており、チームで開発を行う場合は、フレームワークを用いることでコードの統一性を保持することができます。
それにより、コードの可読性が上がり、チーム間の情報共有やメンテンナンスがしやすくなるなど、保守性を上げることができます。
フレームワークを習得することで、そのフレームワークを利用してシステムを開発している案件の受注がしやすくなるというメリットもあります。
例えば、弊社のフリーランス案件紹介サイトTECH STOCKにも、言語だけではなくフレームワークを指定した案件もいくつか存在するため、受注できる案件が増える可能性が上がります。
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