Pythonとは？主な活用領域やサービス事例を紹介

Pythonとは

Pythonとは、シンプルで汎用性の高いプログラミング言語です。誰もが開発に用いることができるようオープンソースで運用されており、Webアプリケーションや人工知能などの開発のほか、データ分析の領域でも用いられています。
学習がしやすいことから日本のみならず海外でも人気があり、世界中で活用されている言語といえるでしょう。

Pythonの特徴

こうして生み出されたPythonですが、プログラミング言語として具体的にどのような特徴をもっているのでしょうか。

ルールが少なく簡潔にソースコードを書ける

まず最大の特徴としては、シンプルで分かりやすいという点が挙げられるでしょう。長く用いられてきたC言語などと比べても文法が分かりやすく、少ないコード行で簡潔にソースコードを書くことができます。

つまり、構文・文法について覚えなければならないルールが最小化されており、わずかな行でも多くの処理に関する記述が可能ということです。
この特徴から、初心者向けのプログラミング教育でも採用されるケースが増えてきています。

何かの処理をする方法は、可能な限り誰もが分かるもの1つだけとする原則が貫かれているため、技量に拠らず書きやすく、読みやすい、理解しやすい点も大きな特徴です。誰の手によっても似た結果が書き出され、他の人の手によるものも即座に理解できる、この明快さは、多くの人が携わって生み出される今日の複雑なミッションを対象とした開発現場で、非常に重要なポイントとなっており、Pythonの採用が増えている一因でもあるでしょう。

ライブラリが豊富

Pythonには、あらかじめ「標準ライブラリ」と呼ばれるものが付属しており、これを活用するだけで、一定以上の高度な処理にかかるコードもすぐに書ける特徴があります。全てのコードをゼロから書き始めなくても、やりたいことに該当するライブラリから、必要なだけ引用して書くことが可能です。

あらかじめ用意された標準ライブラリ以外にも、すでに幅広い用途で使えるPython向けの外部ライブラリが豊富に生み出されています。標準と外部を合わせたPython向けのライブラリ数は、いまや数万を超える規模。この財産を活かすことで、初心者・経験者を問わず自分の作りたいプログラムを手間無く容易に作成しやすくなっています。

オブジェクト指向で他言語の習得もしやすくなる

Pythonは、昨今のプログラミング言語に共通する特徴であるオブジェクト指向の言語で、言語機能として、クラスが使えます。クラスとは同様の構造を有するデータの元になる型で、プログラム内で用いる対象全てをモノ（オブジェクト）にたとえた時、オブジェクトの設計書として働くものです。

一般的なアプリでは、操作選択のためのメニューがあり、確定するためのボタンがあります。これら全てがオブジェクトであり、情報をやりとりする機能でデータを取得すれば、その機能そのものを提供するのも、また渡されるデータもオブジェクトです。オブジェクト指向は、現代の他言語を理解する上でも重要な概念であるため、Pythonで基礎を身につければ、それ以外の言語も理解しやすくなります。

さらにより厳密にいえば、Pythonは純粋なオブジェクト指向言語ではなく、さまざまな思想（パラダイム）を取り込んで洗練化された、マルチパラダイムな言語です。多様なパラダイムによる側面をもつというと、難解そうに感じられますが、シンプルさが追求されているため、それを意識することなく丸ごと慣れていけるメリットがあるでしょう。Pythonを学べば、プログラムのさまざまな思想に触れ、一度に習得していけるという、学習上の優れた特徴もあります。

用途に合わせたフレームワークがある

フレームワークとは、システムやアプリを開発する際に土台となる枠組みのことです。開発の際に必要となる基本的な機能が含まれていて、プログラミングをする際は「ライブラリ」というコードの集まりから必要な部品を選択し、フレームワークの所定の場所に書き込みます。
フレームワークを利用することで、一から全てを構築する必要がなくなり、開発にかかる時間を短縮可能です。また、どこに何を書くかがある程度決まっているため、開発者以外の人間が読みやすいこともメリットとされています。

フレームワークは3種類に分類される

今日ではさまざまなフレームワークがありますが、それらは以下の3種類に分類されます。

• フルスタックフレームワーク
• マイクロフレームワーム
• 非同期フレームワーク

フルスタックフレームワークは、Web開発に必要な機能がまとまったものです。汎用性が高く大規模なWeb開発に適しています。

マイクロフレームワームは、必要最低限の機能のみをまとめたもの。シンプルな設計であり、フルスタックフレームワークと比較して覚えることが少ないため初心者にもおすすめです。

非同期フレームワークの特徴は、同時に複数接続処理が可能なことです。データの送信者と受信者間で平行処理ができるため、効率よく作業ができます。

各フレームワークごとによく使用されるジャンルがあり、時代による流行もあります。

Pythonとよく比較される他の言語については､以下の記事を参考にしてください｡

PHPとPythonどっちを習得すべき？両者を比較して違いを把握しよう
PythonとR言語の違いは？データサイエンスに使用する言語を徹底比較
PythonとC#勉強するならどっち？両者の特徴を分かりやすく比較

おすすめのフレームワークを6つ紹介

Python案件の中には、指定したフレームワークの使用経験を求められることがあります。指定されたフレームワークに関する学習をすることが理想ですが、フレームワークはさまざまな種類があり、学習に時間がかかるものも珍しくありません。

そこで、効率よく学習を進めるために現状と今後の予測を含めて、おすすめのフレームワークを6つ紹介します。

Django

Djangoは、写真・動画共有SNSでも使用されている、大規模なWeb開発に適した多機能フルスタックフレームワークです。Pythonのフレームワークの中でもシェア率が高く、今後も広く使用されることが予想されます。

オープンソースであり、日本語での学習も比較的容易です。Pythonのエンジニアであれば必ず習得しておきたいフレームワークの1つといえるでしょう。

Flask

Flaskは、小規模なWebアプリ開発に適したマイクロフレームワークです。軽量であり、データベースが必須ではないので導入が容易といえます。搭載されている機能は必要最低限な機能のみですが、それゆえ拡張性が高いことも特徴です。Web開発ではDjangoと並んで広く使われています。

また、日本語の書籍もあり、初心者にもおすすめのフレームワークです。

Bottle

Bottleは、小中規模のWeb開発に適したシンプルなマイクロフレームワークです。

Flask同様、備わっている機能は限定的ですが、その分高速で動作します。また、開発力は必要ですが、カスタマイズしやすいことも特徴です。

Bottleはシンプルなため学習は比較的容易ですが、書籍や解説サイトなどが少なく、Bottleを利用する求人も多いとはいえません。ただ、Bottleを習得することでほかのフレームワークの理解へとつながるでしょう。

Tornado

Tornadoは、多数の同時アクセスに対応できる非同期フレームワークです。数万件のオープン接続を高速処理できます。

なお、2024年8月時点の最新バージョンのリリースは2024年6月で、現在でも十分使用できる精度の高いフレームワークです。

日本語の書籍やWeb上の解説は少ないため、学習するのはやや難しいといえます。ただし、英語で情報収集ができる方にとってはほかと差をつけるチャンスでもあるため、習得すると仕事の幅が広がるでしょう。

Tensorflow

Tensorflowは、機械学習向けにGoogle LLCが開発した、ライブラリとしての側面を持つフレームワークです。オープンソースであり注目度が高く、大手企業も利用しています。また、Python以外の言語でも利用可能です。

機械学習の分野はこれからも発展が期待される分野であるため、今後このフレームワークを活用した案件が増えることが見込まれます。

学習の難易度は高めですが、開発コミュニティが活発なため、そこでの情報収集は学習の大きな助けになるといえるでしょう。

PyTorch

PyTorchは、機械学習向けのフレームワークです。比較的新しいフレームワークで、発表は2016年です。

オープンソースであり、日本語の関連書籍も多く存在します。Tensorflow同様、コミュニティも活発なため、疑問点を解決したり、情報を集めたりしやすいことがメリットです。

2024年現在、日本国内でのシェア率は、DjangoやFlaskなどの主要フレームワークと比較して高いとはいえませんが、今後に期待されている人気急上昇のフレームワークといえます。

Pythonで活用できるフレームワークについては､｢Pythonにはどのようなフレームワークがある？種類と特徴を紹介｣も確認してください

Pythonでできること

Pythonを用いれば、現代を支える多様なアプリの開発やWebサイトの構築はもちろん、AI（人工知能）や機械学習といった先端分野のソフトウェア開発が行えます。それぞれの内容をまとめました。

アプリ開発

Pythonにはアプリ開発に便利なフレームワークが多数存在。世界的な大企業をはじめ、中小企業においてもPythonによるアプリ開発がされています。

人工知能開発

現在Pythonは、特に人工知能の開発や機械学習の分野で広く使われています。関連するライブラリやフレームワークも充実しており、オープンソースとして公開されたものも多数。
人工知能開発は今後の発展が期待され、需要が増えると予想される分野です。人工知能開発に興味がある方は、Pythonを学習することをおすすめします。

ビッグデータ抽出と解析

人工知能開発において重要な作業の1つが大量のデータを処理することです。
Pythonはデータ解析や抽出のフレームワークも豊富。データ収集、分析、格納可能なデータへの変換、分析前の処理など全ての工程でPythonが使われています。

ブロックチェーン開発

Pythonは、仮想通貨をはじめとする暗号資産の分野でも開発に使われています。
今日において、ブロックチェーンは仮想現実世界の実現に欠かせない技術であり、今後さらなる発展が見込まれる分野です。

Pythonを利用してどのような仕事ができるかは､｢Pythonを仕事に活かそう！できることや将来性は？｣の記事もチェックしてください｡

Pythonを活用しているサービス事例

Pythonの活用状況を、実際のサービス事例でみてみましょう。
世界的に利用されている動画共有サービスをはじめ、代表的なメールや地図、写真管理などのサービスはPythonで作られています。ほかにも画像共有やオンラインストレージ、格安航空券の比較・検索システム、配車サービスなどもPythonで開発。
さらにECサイトやグルメポータルサイト、FinTech関連では世界最大規模のオンライン決済サービス、ブロックチェーン関連では暗号資産取り引きのプラットフォームが開発されました。

このほか、研究分野でも活用され、アメリカの著名な大学やヨーロッパの研究機関にも用いられています。このようにPythonは、身近なサイト・サービスから、世界規模の最先端プロジェクトまで、幅広い領域で活用されており、ここからその信頼性の高さと使いやすさ、さらに将来に向け、大きな可能性を秘めた言語であることがうかがえます。

Pythonによる開発のメリット・デメリット

シンプルで汎用性が高く、人気を急上昇させているPythonですが、もちろんその利用には向き不向きがあり、運用する上でのメリットがあれば、デメリットもあります。実際に学び始める前に、そのメリットとデメリットを確認しておきましょう。

Pythonのメリット

メリットとしては、以下の内容が挙げられます。

プログラミング初心者も習得しやすい

文法・構文がごくシンプルで、ほかの言語に比べても、簡潔で明快なコードによって記述でき、初心者でもプログラミングにチャレンジしやすいという点が挙げられます。
独自のルールが少ないため、すでにほかの言語を習得しているプログラマーが、新たに身につける言語としてもハードルが低く、スキルの拡充に有効です。

開発においてはバグが少なく修正もしやすい

文法のシンプルさは読み書きのしやすさにつながり、個人差の少ない仕上がりとなりやすい特徴をもちます。この場合、開発においては他人の手によるコードを修正したり、変更を加えて運用したりする際に大きなメリット。素早く的確な開発を継続でき、バグも起こしにくくすることができます。

素材やひな型が豊富で業務効率化ができる

Pythonには、標準ライブラリの存在や、外部ライブラリ、公開されたフレームワークなど、一からプログラミングする必要のない素材やひな型が豊富にあります。これらを利用して、目的とする開発の大幅な効率化、プロセスの簡略化が可能である点は、Pythonを用いる大きなメリットの1つです。

今後の需要が期待できる

Pythonは、世界的に利用されているサービスの開発に用いられる実績のある言語。
AI（人工知能）、機械学習、データ解析を中心に、最先端の専門分野にも活用でき、これからの社会で、とくに求められるであろう機能開発が行いやすいというメリットもあります。

また、PythonはWindows、Mac、Linuxで利用でき、ほぼOSを意識せず使いこなすことが可能。プログラムを書いたり動かしたりするのに必要な一連のツールは無料で提供されているためコスト面でも、Pythonは魅力のある言語です。

更新があり今後も安定性が見込める

Pythonは非常にリリースの安定している言語です。一般公開の1991年以降、安定的にアップデートされており、主要リリースは約18カ月ごとのペース、Python3.9以降は約12カ月ごとと予定。主なリリースの後は約1年半の期間、bugfixリリースが時を経ることで安定性がさらに向上していきます。

社会や技術の変動が激しい今日、IT業界は中でも進化のスピードが加速度的に速い分野で、開発中に採用していた言語が廃れてしまうこともあり得ます。長く生きる言語、安定した言語であることは、サービス開発面でも学習面でも、重視される点です。

コミュニティが活発で情報共有しやすい

Pythonは、エンジニアのコミュニティが活発な言語で、勉強会やカンファレンスも多く開催されています。基礎が短期間で習得可能であるのに加え、応用・発展を学びやすい環境が整っていることは、優れたポイントといえるでしょう。
かつては日本語情報がごく限定的であったPythonですが、近年は日本語で得られる学習情報・関連情報も激増し、Webや書籍で情報収集を行うことも容易になりました。母語で学びやすい言語となってきた点もメリットとなるでしょう。

Pythonのデメリット

あらゆる物事にメリットがあればデメリットがあるように、Pythonも完璧な存在ではなく、やはりデメリットをもっています。

実行速度が遅く特定領域には不向き

Pythonは実行速度が遅いという特徴があります。そのままではC言語などに比べて実行速度が遅く、企業の基幹システムや高度なゲームの開発など、スピードが求められる領域の開発には向いていません。

これは型を宣言しないでシンプルな記述とするスタイルに由来しているようです。なお実際の開発シーンでは、用途に合ったライブラリを用いることで実行速度の高速化が図れるため、こうした工夫を加えることにより、このデメリットはカバーされています。

記述の自由度が低い

デメリットとして記述の制約が挙げられます。Pythonは記述ルールが少ないものの、簡潔さと読みやすさ、書きやすさを守るための制約があり、自由度は低めです。

たとえば、Pythonは「インデント」という字下げによって、1つの処理にかかるブロックを判断する仕様。インデントを行っていなかったり、下げるべきスペースが揃っていなかったりすると、エラーになってしまいます。また、メソッドを定義する際には、第一引数にselfを用いる決まりがあり、メソッド引数名の前に必ずselfを記述しなければなりません。ほかの言語では、このようにselfを必須としないため、Python特有の面倒さとしてデメリットに感じる可能性があります。

しかし、この仕組みによって可読性の高さも保たれていますから、メリットと表裏一体のものととらえ、使っていく間に慣れてしまえば、いずれ気にならなくなるでしょう。

pythonの開発環境については､｢Pythonのエディタ・開発環境はどれが良い？目的・使い勝手で選ぼう｣の記事でも詳しく解説しています｡

Pythonの学習方法

Pythonの魅力が理解されたところで、“学んで身につけたい！”と思ったなら、どうすれば良いでしょうか。ここでは主に初心者の場合で考えてみます。

公式サイトのほか書籍やWebサービスなどを利用する

独学で進める場合、書籍やWebサイトが利用できます。
初心者の場合、経験者に相談できる環境であることが理想的ですが、難しい場合はYouTubeなどの動画を活用するなどしてみましょう。
Webサービスでも、プログラミング学習用のコンテンツが提供されています。公式サイトでじっくり学習する王道の方法と併用して学習しましょう。

Pythonを学び始める前段階として、HTMLやCSS、JavaScriptの基礎が理解できていると、よりスムーズです。Progateなど初心者向けのプログラミング学習サービスで、これらを身につけてからステップアップしていけば、後の開発作業に活きるでしょう。

プログラミングスクールに通う

独学では無理という場合、プログラミングスクールでの学習を検討してみてください。より本格的に学び、実務レベルのスキルまで高めたい、一人では挫折しがちなのでモチベーションを維持できる環境で学びたいといった方におすすめです。

Pythonを学習するなら､独学に加えて副業の仕事で実際にPythonを使ってみる方法もあります｡
Pythonを使う副業については､｢Pythonの副業にはどのような作業がある？案件を獲得する方法も解説｣もチェックしてみてください｡

Pythonに関する資格について

2024年現在、残念ながら国内にPythonに関する国家資格はありません。一方、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が運営する資格試験は3種類あります。

• Python3 エンジニア認定試験
• Python3 エンジニア認定データ分析試験
• Python3 エンジニア認定実践ベータ試験

Python3 エンジニア認定試験「Python3 エンジニア認定データ分析試験」
は基礎的なもので、経験者なら仕事の合間に2〜3週間程度勉強すれば取得できるレベルで合格率も7割を超えています。
Python3 エンジニア認定実践ベータ試験は2022年5月より開始され、中級者向けです。

Python3 エンジニア認定実践ベータ試験以外は基礎的内容なものですが、一定のスキルレベルを証明できるため、案件獲得に役立つでしょう。初心者の方は始めに基礎的な資格を取得してから、段階的に資格を習得していくことをおすすめします。

また、自身の学習の進度を確認でき、モチベーション維持にも役立ちます。

なお、前述の試験は全国のパソコンスクールで受験可能です。

Pythonの学習におすすめの施策については､｢Python資格にはどんなものがある？取得するメリットと勉強方法を紹介｣の記事も参考にしてください｡

まとめ

近年、人気と注目度を高めるPythonについて、その歴史から言語的特徴、できること、実際の活用事例に学習方法まで、基礎を詳しくみてきました。

初心者の方にとっては、難しそうと感じてしまう部分もあったかもしれません。しかし思い切って飛び込んでみれば、比較的自然に身につけられ、慣れていくことができるのがPythonです。何より将来性の高さ、できるようになることの幅広さは大きな魅力であり、必ず身につけて良かったと思える時が来るでしょう。

ぜひ実行して“できた！動いた！”という喜びを感じながら、少しずつ学習を進めてみてください。