NEW Pythonとは?基礎から活用まで一発理解

1年前

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ここ数年、人気と注目が集まっているプログラミング言語といえば「Python」ですが、名称は知っていてもまだよく理解できていない、これから学習を始めてみたいけれど難しそう、従来言語の方に慣れている自分にも身につけられるだろうか……そんなふうにスタート時点で躊躇されている方も多いのではないでしょうか。

基礎の基礎は今さら尋ねにくい、ここでは、そんな方でもPythonの概要や魅力、可能性を理解し、親しんでいくことができるよう、一から分かりやすく解説します。少しでも関心があるなら、ぜひ目を通し、ここからPythonの世界を体感してみてください。

Pythonの歴史

Pythonは、1990年にオランダのプログラマー、Guido van Rossum(グイド・ヴァンロッサム)氏によって開発されたプログラミング言語で、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いるものです。アムステルダム大学で数学と計算機科学の修士号を取得した彼は、卒業後、国立情報工学・数学研究所(CWI)に所属し、アメリカ国立標準技術研究所(NIST)やCNRIなどの研究機関でも働きました。

そうしてさまざまなプロジェクトに携わる中、もっとシンプルで分かりやすい万人のための言語があれば、それが主要なプログラミング言語と同じくらい強力なものになれば、と考えるようになったことが開発のきっかけであったそうです。とはいえ、着手した1989年の冬の段階では、あくまでもクリスマス休暇の暇つぶし、趣味として、彼が個人的に始めたものでした。

ヴァンロッサム氏はCWI時代、ABC言語の開発に関わっており、このABC自体は大きな成功を収めることなく消失してしまったものの、Pythonに大きな影響を与えるベースになったとしています。後に見るコードのブロック表現や主なデータ型などは、ABCからPythonに取り入れられました。

ちなみにABC言語は、1960年代後半にニューヨーク大学クーラント数理科学研究所のJacob T. Schwartz氏によって開発された、きわめて高度なプログラミング言語として知られるSETLの影響を受けています。SETLからABC、Pythonへという流れが、歴史として認められるでしょう。

ヴァンロッサム氏の仕事は速く、1990年にはCWI内でPythonの初期モデルを公開、翌91年の2月にalt.souecesニュースグループ上で一般公開を開始しました。瞬く間に反響が広がり、リリースを重ねて2000年10月にはPython2.0が、2008年12月にはPython3.0がリリースされています。

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Pythonの特徴

さて、こうして生み出されたPythonですが、具体的にはプログラミング言語としてどのような特徴をもっているのでしょうか。まず最大の特徴として、きっかけとなった開発理念に由来し、平易な自然言語の英語のように、シンプルで分かりやすいという点が挙げられます。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なのです。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、また読みやすい、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。

また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、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、すぐ書くことができるという特徴があります。全てのコードをゼロから書き始めなくとも、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ということができるのです。

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おり、これらもあわせて活用可能です。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となっていますから、この財産を活かすことで、自分の作りたいプログラムを、初心者から職業プログラマーまで、手間無く容易に作成しやすい特徴をもった言語になっているのです。

Pythonは、昨今のプログラミング言語に共通する特徴として、オブジェクト指向の言語であるという特徴ももっています。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、現代の他の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となっています。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るかもしれませんが、先述のように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り、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。

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Pythonでどんなことができる?

Pythonを用いれば、現代を支える多様なアプリの開発やウェブ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。実際に、誰もが知る多くのアプリやWebサービスがPythonで作成されており、YouTubeやInstagram、DropBox、Evernote、PayPalなどは、主にPythonで開発されています。

AIや機械学習、とりわけディープラーニングの領域が昨今、高い関心を集め、応用技術が既存システムに組み込まれる事例も増えていますが、この領域の開発にPythonの相性が良く、しばしば採用されることは、Pythonへの注目度と将来性への期待を裏打ちしています。

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Pythonの特徴

Pythonが統計処理や数値計算に向く言語であることと、コードが簡潔であることがAI開発などで重宝される理由ですが、先述の外部ライブラリとして、Googleが開発し、オープンソースで公開している機械学習ライブラリにTensorFlowというものがあり、このフレームワークはAIアプリの構築、ディープラーニングやニューラルネットワークの構築分野で、すでに広く活用されています。

統計処理に適するという特徴を活かし、データの収集や分析を自動化する仕組みを作ることも可能です。これまで手動で行っていたこれらの作業を、Pythonで自動化すれば、一気に業務の効率化を実現できるでしょう。膨大なデータを対象にしたマーケティング領域などでは、とくに力を発揮します。

テキストや数値だけでなく、画像のようなデータを自動で収集できるスクレイピング技術も特徴としてもっているため、多様なかたちのデータを収集・解析でき、業種業態を問わない汎用性の高さを発揮できる点もPythonならではです。

Pythonを使って、ゲームの開発を行うこともできます。またスマートフォン向けアプリのほか、組み込み型のアプリケーション、デスクトップアプリの開発も行えます。新規アプリの開発に備え、複数の機能を組み合わせてひな型とするフレームワークを作る際にも、Pythonはしばしば使われています。さまざまな目的別のフレームワークで、アプリやソフトウェアの開発工程を大幅に削減し、スピーディに効率良く完成させていくことが可能になっているのです。

このほか、FinTechやブロックチェーン技術の開発領域でも、Pythonがその根幹を担うケースが複数みられます。

このように、Pythonは柔軟で汎用性が高く、できることが非常に多い言語です。そして対象とする領域がホットな最先端にまで及び、今後の実用化を見据えた開発プログラムの世界に直結していることから、その将来性も大いに高いと考えられるのです。

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実際にPythonで作られたサイトやサービスの事例

Pythonの活用状況をより具体的に、実際のサイト事例などでみてみましょう。先述にもありましたが、誰もが知る動画共有サービスYouTubeには、Pythonが使われています。主にサーバー側プログラムで用いられ、動画処理やデータの読み込みに使用されていることが明らかにされています。YouTubeの開発エンジニアも、Pythonを最小の人員で迅速に開発を行える言語と高く評価しています。

Pythonを使っているサービスと企業

GoogleはPythonのエンジニアを多数擁し、サービスの開発を進めています。私たちが普段から用いるGmailやGoogleマップ、Googleフォトの写真管理といったバックエンドにも、Pythonが利用されています。

画像共有のInstagramPinterest、オンラインストレージのDropboxもPythonで開発されました。InstagramはWebフレームワークのDjangoを用いて作られています。Djangoは開発に必要な基礎機能をマルチに揃えた高度なフレームワークで、MozillaやPinterestのサイト開発にも用いられました。

格安航空券の比較・検索システムSkyscannerや、配車サービスUberのサービスサイトにおけるAI開発もPythonで行われています。国内では楽天市場や、グルメポータルサイトぐるなびがデータ解析の分野を中心に、Pythonを用いています。

FinTech関連では、世界最大規模のオンライン決済サービスPayPalがPythonで開発され、TensorFlowにより不正検出の仕組みを構築しました。ブロックチェーン関連で、暗号資産取り引きのプラットフォームとして運用されているOKCoinもPythonによっています。

このほかにも多数のサイト、アプリサービスがPythonで記述、開発されています。活用は身近なサービスのみならず、研究分野にも及び、マサチューセッツ工科大学(MIT)の重力波検出を進めるLIGOのデータ解析やシステム制御でPythonが活用されているそうです。あのアメリカ航空宇宙局(NASA)でもPythonが広く用いられており、GitHubで公開されているNASAのプロジェクトには、Python実装例を多く認めることができます。

素粒子物理学の研究における中心的存在、欧州原子核研究機構(CERN)も、膨大なデータの解析にPythonを使っています。このようにPythonは、日常身近なサイト・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われます。

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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、まず文法・構文がごくシンプルで、他の言語に比べても、簡潔で明快なコードによって記述できることがあり、これによって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、すでに他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。

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つものとなります。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となり、素早く的確な開発を継続できる、バグを起こしにくくすることができます。

また先述のように、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、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ひとつです。

できることでもご紹介したように、きわめて汎用性が高く、さまざまなコンテンツ、アプリ、サービスを作り出せることもメリットです。YouTubeやDropBox、Instagramなど、世界的サービスでの開発に用いられるなど、実績の高さも人気を支える背景になっています。
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活用でき、現在、さらにこれからの社会で、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。

こうした幅広い開発に使え、かつその開発環境を用意しやすい点も、Pythonのメリットでしょう。PythonはWindows、Mac、Linuxで利用でき、ほぼOSを意識せず使いこなせます。しかも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ます。コスト面でも、Pythonは魅力のある言語なのです。

また、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、安定的にリリースが出てきており、主要リリースは約18カ月ごとのペース、Python3.9以降は約12カ月ごとのリリースと予定されています。主なリリースの後は約1年半の期間、bugfixリリースが公開されていくため、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すから、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。完全に消えてしまうことはなくとも、スキルとしてもつ人がすぐにいなくなってしまうような言語では、開発したサービスを維持・向上させていくことができなくなってしまいます。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。

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ます。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。たとえば、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するところが大きい特徴ですが、Pythonのデメリットとして認識しておくべき点といえます。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。

もう1点、デメリットとして記述の制約が挙げられます。簡潔さと読みやすさ、書きやすさを重視するため、数は少ないものの絶対に守るべきルールがあり、その点で記述の自由度が低いことがPythonのデメリットになっています。

たとえば、Pythonでは字下げによって1つの処理にかかるブロックを判断する仕様となっており、この「インデント」と呼ばれる字下げ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。他の言語では、このようにselfを必須とするといったことがありませんから、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。

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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。

まず、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提供が多くなされるようになってきています。公式サイトでじっくり学習する王道の方法と併用し、進めていくことをお勧めします。

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。

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勧めです。

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Python学習の始め方

Pythonの基礎を学んでいく上でのロードマップを具体的にみていきます。まず第一段階として、Pythonが使える開発環境を整えましょう。手持ちのPCにPythonをインストールします。OSによって方法が異なりますが、Python公式サイトの「Downloads」部分から、該当OSのものを入手してください。Mac OSにはPython2が標準搭載されていますが、Python3を入手しておきましょう。

PCへのインストールと初期設定が困難な場合、ブラウザ上ですぐ利用できるPython環境として提供されているTry Jupiter with PythonGoogle Colaboratoryなどを用いることもできます。本格的に学んでいく、使っていくには不足や制約がありますが、まず試しに使ってみたいという場合に便利です。プログラミング学習は、やはり実際に試せる環境を準備し、自ら手を動かして試しながら学ぶのが一番ですから、スタートのかたちはどうであれ、まずその世界に飛び込んでみましょう。

では、実際にPythonのプログラムを動かしてみます。Windowsの場合はコマンドプロンプトで、Macの場合はターミナルで操作していきます。最初に、作業用ディレクトリを作成します。仮に「python」ディレクトリとして、このすぐ下に実行ファイルを作成していきます。Pythonの場合、拡張子が「.py」のファイルにプログラムを記述し、実行していくものとなります。

test.py」ファイルを作成し、

1.print(“hello”)

と記述、保存してみましょう。保存したら、このディレクトリでコマンドを実行します。

1.$ python test.py
2.hello

「hello」が表示されればOKです。このように、実行時は「python 実行ファイル名.py」の形式を用いていきます。

動かし方が分かったら、1つずつルールを学んでいきましょう。まず基本ルールとして、「コーディング規約」を確認します。コーディング規約は、コードを記述する上での必要ルールを定めたもので、Pythonの場合、インストールすると標準ライブラリに「PEP8」というコーディング規約が用意されています。

この中の命名規則の一部をみてみましょう。関数や変数の名前は、小文字のみにすること、必要に応じ単語はアンダースコア( _ )で区切ること、予約語と衝突した場合はアンダースコアを引数名の後ろに追加することがルールとなっています。モジュール名やパッケージ名は小文字の短い名前で名付けるものとし、クラス名は最初の1文字を大文字指定し、次の文字からはアルファベットで複数単語を組み合わせるCapWords方式を使います。

インスタンスメソッドの初めの引数名には、selfを付けることが必須で、クラスメソッドの最初の引数名にはclsを付けなければなりません。定数は大文字で記述します。このように命名関連でも特別なルールがあります。ひとつずつ確認し、慣れていきましょう。

コーディング規約をチェックしながら、文法を学んでいくのが最初のステップですが、Python全体として、特徴とされる基本ルールもあらかじめ紹介しておきます。

Pythonの場合、コードブロックはインデントを揃える必要があります。他のプログラミング言語のように、ブロックを単語でくくる必要がない代わりに、インデントを揃えてコードブロックを示さなければなりません。継続行の場合は縦に折り返した要素を揃えること、インデントを深くして行をはっきり区別すること、括弧類を閉じる時は改行後のインデントに合わせるか、または行頭にインデントを合わせることもルールです。

第2に、原則としてコードは1行で記述します。他の言語ではコード末に記号を付加することもありますが、Pythonでは1行が基本です。ただし1行の長さは79文字以内が望ましく、「¥」を記述することにより複数行にわたる記述も行えます。

第3に文字関連ですが、記述には半角英数記号を用います。半角カナなどは使えません。大文字と小文字は区別され、全角はytf-8で記し、文字列は「”…”」または「’…’」で囲みます。コメントは行のどこであっても「#」で初め、ifやfor、whileによる制御文や関数定義の範囲内処理ブロックはインデントする必要があります。

空白の使い方にも注意が必要で、波括弧や括弧前後に空白文字を入れるとエラーになってしまいます。一方、カンマやセミコロン、コロンの後には空白を入れるのが基本です。関数呼び出し時の関数と括弧の間やインデックス、スライスの括弧記号前、代入演算子を揃える目的の空白文字は必要ありません。デフォルトパラメータやキーワード引数を示す「=」の前後における空白も不要です。しかし2項演算子の両側、「->」演算子の両側には空白文字が必須です。

これら基本ルールを身につけたら、次に変数の使い方を練習していきます。変数には、どういったデータを格納するのか決定する「型」の概念も重要となりますから、それぞれの用途と使い方もあわせて学んでいくことをお勧めします。

変数は大量のデータを格納するには不向きで、Pythonには膨大なデータを効率良く扱うための仕組みとして「リスト」の概念があります。これを活用できれば、優れたパフォーマンスのソースコードを記述できるようになりますから、使いこなせるように練習しましょう。

単純なデータ順でなく、意味のあるキーワードとデータを紐付けて管理する場合、dictionary型が有用です。またリストと似た概念のものながら、変更や削除が行えない「タプル」というものもあります。誤って変更されては困る箇所などに向き、開発で使えると役立ちますから、次のステップアップでは、これらを学習してみてください。

Pythonは演算処理に適した言語です。実際の開発でもプログラム内計算が重要になることがしばしばですから、提供される便利な関数を用いた演算処理方法、その記述法と使い方は、しっかり身につけるようにしましょう。

このほか文字列処理や条件分岐、datetimeモジュールによる日付処理、calendarライブラリを用いたカレンダー処理、特定プログラムをある条件になるまで何度も実行する「繰り返し処理」、他のPythonファイルから関数やクラスをインポートでき、大規模なプログラムの設計時に活躍する「モジュールインポート」、関数前後に処理を追加する「デコレーター」など、Pythonにはさまざまな機能があります。

基本機能から応用的な便利機能へ、それぞれの使い方について理解を深めていくと、Pythonスキルはぐっと向上します。エクセルでの作業を自動化してみたり、データ解析に挑戦したり、画像の処理・分析へ進むなど、基礎の最終段階として、実際に自分で手を動かして試しながら学んでいってください。

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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、使うことでできるようになること、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、やっぱり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。

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