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Pythonでできること8選!人気プログラミング言語の特徴や学習方法などを詳しく解説

更新日 2024/06/11

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できること

Pythonの特徴

Pythonが人気のプログラミング言語である背景には、開発面でのメリットが多く存在するためです。まずは、その特徴を紹介していきましょう。

コードの記述がシンプルでわかりやすい

Pythonはそもそも「文章を読むようにわかりやすい言語」を目指して開発された言語です。他のプログラミング言語よりも少ないコード量でシンプルなプログラミングができ、プログラム作成者でない人もコードを理解しやすいのが特徴です。

インタプリタ方式の言語であるため処理速度は遅くなる傾向にあります。しかしその分、プログラムが完成していなくても都度実行結果を確認することができるため、「はじめてプログラミングを学ぶ人でも学びやすい」という評価を得ています。

ライブラリが豊富

Pythonには標準のライブラリと、インストールして使える外部ライブラリがあります。Pythonは、標準もさることながら外部ライブラリが充実しています。特に高度な数値計算を行うライブラリが充実しており、ライブラリを使って機械学習やデータ分析などさまざまな処理が可能です。

下記はライブラリの例です。

NumPy

科学技術計算や機械学習などにおいて代表的なライブラリです。多次元配列を効率的に扱えるため、ベクトルや行列の演算が必要な分野で多用されています。

Pandas

データ解析を支援する機能を持つライブラリです。機械学習において、NumPyとセットでよく使われます。

Matplotlib

NumPyのためのグラフ描画ライブラリです。

Scikit-Learn

オープンソースの機械学習ライブラリで、他のライブラリとの連携を行いやすいのが特徴です。

SciPy

数学・科学・工学のための科学技術計算用のライブラリです。NumPyやグラフ描画ライブラリなどをベースに構築されており、データの可視化が簡単に行えます。

OpenCV

画像解析に用いられるライブラリです。

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広く使われているフレームワークがある

ライブラリだけでなく、開発用のフレームワークもあります。フレームワークを習得しておくと、そのフレームワークの利用経験を求めるシステム開発案件を受注しやすくなります。代表的なフレームワークは下記のとおりです。

Django

一般的なWebアプリを作るのに必要な機能が揃っている、Web開発用のフレームワークです。

bottle

Webサーバーへのリクエストを、複数のWebアプリケーションを利用して処理するシステムを実装できるフレームワークです。

Flask

Webアプリケーションを開発するフレームワークで、コードの管理がしやすいのが特徴です。

フレームワークについて、詳しくは下記をご参照ください。

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【2024年版】おすすめのPythonフレームワークを徹底比較

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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API連携ができる

PythonはAPI連携ができるため、プログラムを作成する手間なく、さまざまなサービスを利用することが可能です。PythonではAPIを用いて、SNSの機能の実装、データ収集、Webサービスとの連携などを行えます。

コミュニティが充実

Pythonは利用者が多いため、技術者同士で作られたコミュニティでの活動がさかんです。Pythonを用いたソフトウェアについて意見交換を行う、Pythonのドキュメントを日本語に翻訳する、フレームワーク Django での開発についてなど、それぞれテーマを決めて取り組みが行われています。

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Pythonでできること8選

Pythonは計算や機械学習のライブラリが優れていることから、人工知能やデータサイエンスの分野で特に使われています。Pythonでできることや、サービスの例をご紹介します。

AI、人工知能、機械学習での活用

人工知能の開発を効率的に行うためのライブラリが多いため、AI・人工知能分野での活用事例が多くあります。代表的なものはソフトバンク社が開発したロボットPepperです。Pepperの音声認識や行動機能開発にはPythonが使われています。同社は開発環境を広く無償提供しており、PythonでPepperアプリケーションの開発も行えます。

データサイエンス

大量のデータベースから必要な情報を抜き出してきて分析し、わかりやすいグラフや図として出力することもPythonなら可能です。科学技術計算ライブラリ「NumPy」やデータ解析支援機能ライブラリ「Pandas」、配列や行列の演算をするライブラリ「SciPy」といったように、Pythonにはデータ処理・分析のライブラリが充実しているためです。

またデータ分析ができるBIツール・TableauとPythonを連携させることで高度なデータ分析が可能になります。

組み込みアプリケーション開発・IoT開発

組み込みアプリケーションの開発やIoT開発にも、Pythonが用いられています。スマホや洗濯機、炊飯器などに組み込むプログラム、センサーやカメラなども含めてスマート家電を操作するプログラムにPythonが使われます。

また、IoT開発ではRaspberry Pi(ラズベリーパイ・ラズパイ)という、ARMプロセッサ搭載のシングルボードコンピューターが広く活用されています。このRaspberry PiはPythonを動かすためのコンピューターとして作られた経緯があり、IoT開発でPythonがよく使われることにもなりました。

Web上の情報収集(Webスクレイピング)

Web上の情報を自動で収集することや、その技術をWebスクレイピング(以下、スクレイピング)といいます。スクレイピングでは価格調査や市場調査、オルタナティブデータ(※)などを自動で集めます。また、特定のWebページの情報を定期的に監視するということも可能です。スクレイピングにはRequests、Beautiful Soup、Seleniumといったライブラリがよく使われます。
(※オルタナティブデータ:金融機関や投資家が資産運用の際に参考にする情報)

ただしスクレイピングにはひとつ注意が必要です。Webサイトによってはスクレイピングを禁止している場合があります。その理由は著作権侵害への対策と、スクレイピングによってサーバーがダウンするリスクを避けるためです。

スクレイピングは禁止しているものの、「WEB API」経由であればデータ取得を許可しているサイトもあります。スクレイピングを行う前にサイトの利用規約などのチェックが必要です。

ブロックチェーンの開発

ブロックチェーンとは、ネットワーク上にある端末同士を直接接続し、取引記録を暗号技術を用いて分散的に処理・記録する仕組みのことです。代表的なものは、ビットコイン等の仮想通貨に関する技術です。この開発にもPythonが使われます。

ブロックチェーンは従来のデータベースと比べ、データの構造や管理方法が強固で、改ざんされる可能性が低くなっています。そのため今後、仮想通貨以外にもさまざまな分野での活用が期待されるため、Pythonの重要度は高くなります。そのほか、FinTechなど金融系のシステムにもPythonが使われるケースがあります。なお金融系の案件は、フリーランスエンジニア向けの案件のなかでも特に募集が多いです。

Webサイト、Webアプリケーション開発

Pythonは動画配信サービスやファイル転送サービスなど、さまざまなWebサイトやWebアプリケーションの開発に使われています。Pythonで作られた代表的なサービスは、GoogleやDropbox、Instagram、Pinterestなどです。このような名だたるサービスにもPythonが使われています。なおWeb開発にはフレームワーク「Django」がよく使われます。

画像処理

画像処理のライブラリであるOpenCVなどを用いて、画像処理が可能になります。たとえば画像を二値化(白黒画像にする)、特徴点や輪郭を抽出するといったことです。数値計算ができるライブラリ・TensorFlowなどを組み合わせると、顧客の識別、カテゴリの振り分けなどの処理ができるようになります。

業務効率化・自動化

Pythonを使ってデータ処理の自動化ができます。たとえばExcelについてはライブラリ「openpyxl」を使うことで、ファイルの読み込みや値の書き込み、シートの作成などができます。他にも画像の挿入や値の集計、デザインを整えるなど、煩雑な業務を自動化できます。

Wordの場合には「python-docx」というライブラリを用います。python-docxを用いるとファイルを開かないままで内容を編集する、というようなことが可能です。メールも「smtplib」や「imaplib」というライブラリを使って、SMTPやIMAPのサーバーに接続し、自動操作ができます。Gmailの場合には、Gmail APIを用いる手もあります。

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Pythonの不得意分野

Pythonは基本的には汎用性の高い言語でさまざまなシステムに柔軟に対応できますが、苦手なことも存在します。

高速処理を必要とするシステム

Pythonはインタプリタ言語(※)であるため、C++などのコンパイル言語よりも処理速度が遅くなります。そのためPythonは、高速処理を必要とするもの、たとえば基幹システムの開発などには向きません。高速処理を求めるのであれば、別の言語で開発する必要があります。

※インタプリタ言語:プログラミング言語の命令を1つずつ機械語に変換しながら実行する方式。ソースコードを書いたらすぐに実行できる。コード実行前に機械語に変換してから実行するコンパイル言語に比べると、処理速度は遅い。

スマホアプリ・ゲーム開発

不得意とまでは言えませんが、Pythonはスマホアプリ開発にはあまり利用されません。Pythonでもライブラリを用いて、スマホアプリやゲームが作成可能です。しかしスマホアプリの開発には他に適した言語やゲームエンジンがあるため、相対的にPythonはあまり使われない傾向にあります。スマホアプリの開発にはJavaやSwift、Kotlin、C#(Unity)がよく使われています。

Pythonの将来性

Pythonは発展が著しいAIや人工知能、機械学習、データサイエンス分野で多く使われているため、当面の間、将来性は安泰と見られます。

Pythonはランキング1位の常連

人気のプログラミング言語をランキング形式で公表しているTIOBEによると、2023年3月時点でPythonは人気ランキング1位となっています。Pythonは2019年ごろからトップ3をキープしています。2019年ごろといえばビッグデータ、AIといったワードがトレンドとなった時期であり、それらに比例して開発言語であるPythonも人気となっているといえます。

人工知能やデータサイエンス分野が活発化していることから、今後もPython人気は続く見込みです。
参考:TIOBE Index for March 2023

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Pythonスキルの需要がある職種

Pythonのスキルは幅広い業界で求められています。Pythonのスキルが求められる、代表的な職種を挙げます。

システムエンジニア

システム開発を行うエンジニアです。Pythonに関わる案件にはさまざまな業界のものがあります。

インフラエンジニア

サーバーやデータベース、ネットワークなどシステムのインフラを構築するエンジニアです。データ分析に使われるインフラを構築するためには、Pythonの知識がある程度必要となることがあります。

AIエンジニア

AI開発もしくは分析に関わるエンジニアです。プログラミングスキルやデータベース、データ分析の能力、ライブラリやフレームワークの知識が必要です。

データサイエンティスト・データエンジニア

データサイエンティストは、新たな商品・サービスの創出や業務プロセスの革新のため、ビッグデータを分析する職種です。データ分析・活用を専門に扱うデータエンジニアもPythonの能力が求められることがあります。

マーケター

エンジニアではありませんが、Webサイトの分析を行うマーケターも、スクレイピングやデータ分析などでPythonを用いるケースがあります。

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フリーランスのPython案件(求人)の最新トレンドを知ろう!

最近注目度が上がっているプログラミング言語Python。コードがシンプルなので、初めての方でもとっつきやすく、年々使用者も増えてきております。一方で海外ではFacebookやGoogle、日本国内で言えばGunosyやソフトバンクのpepperでも使われる等、企業側でも開発環境として採用されるケースが増えています。Pythonが採用される理由として、活用できるシーンが多いことが挙げられます。

Pythonは、Webアプリケーションはもちろん、特に使われているのがデータ解析、自然言語処理のように現在のビジネストレンドの要望にあったアウトプットが出せるなど、様々な場面で活躍します。本記事では、そんな注目度が高いPythonのフリーランス案件のトレンドを中心にご紹介します。

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未経験からPythonを学習するには

プログラミング未経験者、Python未経験者がPython関連の仕事を得るのは難しいと言えます。フリーランスエンジニアであればなおさら、よほど他のスキルが優れていないと案件を獲得できません。未経験のまま案件を探すよりも、Pythonの学習から始めるのがおすすめです。
Pythonは学習に使えるサイトや書籍などが充実しています。

学習サイトを活用する

Pythonを学べる学習サイトはいくつか存在します。入門レベルの講座は無料、それ以降は有料となるケースが多く見受けられます。下記は初心者向けの有名な学習サイトです。

Progate

初心者向けの学習コンテンツを多く取り揃えている学習サイトです。スライドでの学習形式で、自分のPCにPythonの開発環境を構築する必要はなく、オンラインでコーディングができます。プログラミング初心者にもわかりやすい丁寧な説明で学習を進められるので、プログラミング未経験者におすすめです。
Pythonの学習レッスンについては、Python Iのみ無料、以降は有料でコンテンツを見ることができます。

ドットインストール

「すべてのレッスン動画が3分以内」の動画学習サイトです。Pythonにもいくつか講座があります。初心者向けの一部レッスンは無料、その他のコンテンツは有料で利用できます。有料で利用する場合は、先生への質問も可能です。

PyQ

Python専用の独学者向けの有料サービスです。入門者レベルから業務レベルまで、深く学べるコンテンツが揃っています。「技術書1冊分の価格ではじめる」と謳っているだけあって、プログラミングスクールよりも料金は低く設定されています。

  • PyQ
  • 料金例:個人スタンダードプラン 月額8,130円

書籍を参考にする

プログラミング初心者の場合は、教科書にできる書籍を1冊もっておくと安心です。書籍を読んで終わりではなく、実際にコードを書いて身につけましょう。

スッキリわかるPython入門 (スッキリわかる入門シリーズ)

入門知識を網羅した一冊です。プログラミングの基礎を丁寧な解説・楽しいストーリーとともに解説しています。プログラミングの仕組みやコツがしっかり身につくことを目的としており、学習用に用意された2種類の開発環境で、実際に手を動かして学べます。

Pythonによるデータ分析入門 NumPy、pandasを使ったデータ処理(第2版)

プログラミングの基礎とPythonの初級程度の知識を備えている人、なおかつデータ分析に関しての本は、こちらが参考になります。書籍内でライブラリについても解説しています。

資格試験を見据えて体系的に学ぶ

資格取得を目標に学習すると、教材や推薦図書を用いながら、無理なく体系的に学べます。Pythonには一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催している資格があります。資格は「Python 3 エンジニア認定基礎試験」「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」「PythonZen & PEP 8 検定試験」「Python 3 エンジニア認定実践試験」の4つです。

未経験者であれば、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」へのチャレンジがおすすめです。

資格試験について詳しくは下記をご参照ください。

Python 3 エンジニア認定基礎試験 関連記事
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Python3 エンジニア認定基礎試験とは?試験概要や勉強方法を解説

PythonはAI開発や機械学習、データ分析などの幅広い分野で使用されるプログラミング言語です。そのPythonに、認定資格があることはご存じでしょうか。現在、エンジニアは業務経験が重視される風潮も根強いですが、Pythonの専門知識の証明手段として、資格を取得することで補完できます。

この記事では、Pythonエンジニアとしての証明ができる資格のうち、基礎を取得できる「Python 3 エンジニア認定基礎試験」を中心に解説します。

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YouTubeで学ぶ

YouTubeでも、技術者による配信動画で学べます。

【完全版】この動画1本で機械学習実装(Python)の基礎を習得!忙しい人のための速習コース

いまにゅさんのプログラミング塾です。特に人気の講座は下記で、2023年3月時点で110万回以上視聴されています。

Python超入門コース 合併版|Pythonの超基本的な部分をたった1時間で学べます【プログラミング初心者向け入門講座】

キノコードさんの学習動画です。全14回のPython超入門コースを1本にまとめた下記の動画は、2023年3月時点で170万回以上視聴されています。

プログラミングスクールを受講する

独学が難しい場合、少し費用はかかりますがプログラミングスクールで学ぶ手もあります。先生やメンターとともに学習を進めると、学習へのモチベーションが維持できます。

TechAcademy

TechAcademyには、機械学習の基礎を学べる学習プログラムであるPythonコースがあります。パーソナルメンターがつき、カリキュラムを読む、開発する、質問するというサイクルで学習を進めます。

Aidemy Premium

Aidemy PremiumはPython特化型プログラミングスクールです。AI活用の目的に応じた、全7講座があります。

活学ITスクール

活学ITスクールはPythonを使って、オリジナルアプリを開発できるAIアプリコースがあります。1本10分程度の動画による学習のため隙間時間での学習可能であり、プロの講師からの手厚いサポートを受けることができます。

機械学習など他の知識も必要になったときは

Pythonだけでなく、AIや機械学習、データ分析など、やりたいことに応じた専門知識も必要です。Pythonには「機械学習」「データ分析」など目的に応じて、書籍や学習サイトのコンテンツがあります。基礎的な内容を身につけたら、次は専門知識を習得し、実務で使えるようにしましょう。学習のためのコンテンツが豊富であることも、Pythonが学習しやすい言語と言われる理由のひとつです。

まとめ

Pythonについてご紹介しました。Pythonは初心者が学びやすく、トレンドの技術を扱っていて需要が急激に落ちないであろうことから、ローリスク・ハイリターンの言語と言えます。実際にフリーランス向けに案件を紹介しているサイトはいずれも、Pythonの案件を多く有しています。新しくプログラミング技術を習得したい場合、新しい職種にチャレンジしたい場合には、ぜひPythonの習得を視野に入れてみてください。

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