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

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この記事のまとめ

• フレームワークを使えるようになることで、開発効率を上げられる、品質を保てる、業務の幅が広がるといったメリットがある
• Pythonには、フルスタック、マイクロ、非同期といった種類のフレームワークがあり、それぞれ特徴や用途が異なる
• 開発目的や規模、経験レベルに応じて適切なフレームワークを選択し、開発効率を高めることが重要である

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Pythonとは、データ分析やアプリ・Web開発など、さまざまな分野で利用できるプログラミング言語です。近年ではAI分野での活躍にも注目されており、企業だけでなく官公庁や教育機関でも使用されています。
Pythonには、幅広い業務をカバーするためのさまざまなフレームワークが存在。それぞれ異なる特徴を持っています。本記事では、代表的なPythonのフレームワーク6種類の情報をまとめました。

Pythonとは

Pythonは1991年に開発された歴史があるプログラミング言語で、日本だけではなく世界中で数多く用いられています。
AI（人工知能）やデータ分析、アプリケーションなど、小規模のプログラムから大規模なものまで多様な開発が可能です。そのため、効率よく開発するためのフレームワークやライブラリが充実しています。
また、PythonはAIに欠かせない機械学習に適しているため、近年では特に注目されているプログラミング言語の1つです。

フレームワークとは

フレームワークは「構造」や「枠組み」などの意味を持つ言葉で、IT業界においてはプログラミングの処理を簡単にしてくれるツールです。プログラミングの世界では基本的に、必要な機能をゼロから全て用意して開発を進める必要があります。

フレームワークは、基本機能が備わったプログラムの土台のようなもので、利用すれば開発を効率化できるのが特徴です。同じような特徴を持つものに「ライブラリ」があります。フレームワークは全体の枠組み、ライブラリは要所要所で使用する小さなシステムを指します。

フレームワークを使えるようになるメリット

フレームワークを使えると、開発の効率を上げられます。例えば、フレームワークには、整合性チェックをしてくれるようなものもあるため、利用すれば単体テストの工程を省けるでしょう。

また、基本的な設計が決められているため、一定以上の品質を保てることや、完成後の全体像が把握しやすいということもメリットとして挙げられます。
仕事によっては、フレームワークの知識が要求される場合もあるため、習得すると受注可能な業務の幅を広げられるでしょう。

フレームワークには3つの分類がある

Pythonに対応したフレームワークには「フルスタックフレームワーク」「マイクロフレームワーク」「非同期フレームワーク」と呼ばれる3つの種類があります。
これらのフレームワークについてまとめました。

フルスタックフレームワーク

フルスタックフレームワークは、Web開発において必要なものが、ほぼ全て組み込まれているといえるフレームワークです。汎用性が高く、小規模な開発から大規模なものまで使えます。

一方、機能が多いため習得に至る難易度が比較的高く、時間を要する点がデメリットです。
フルスタックフレームワークとしてメジャーなものにDjangoがあります。

マイクロフレームワーク

必要な機能を厳選してまとめているフレームワークです。フルスタックフレームワークより機能が少なく小規模な開発向けですが、軽いことがメリットとされています。

取り扱いがシンプルなため比較的自由にプログラミングが可能です。習得に至る難易度は比較的低く、初心者にもおすすめのフレームワークとされています。
代表的なものはFlaskです。

非同期フレームワーク

非同期フレームワークは、マイクロフレームワークの一種で、同時に大量の接続処理ができます。

タイミングを合わせることなくデータの送受信が可能な非同期通信を行うため、レスポンスが早く効率的な作業が可能です。代表的なものに、Tornadoがあります。

Pythonフレームワークを徹底解説

Pythonは人気のプログラミング言語のため、数多くのフレームワークがあり、どれを選べばよいか悩むことも多いです。
ここでは、Pythonのフレームワークを目的別に選べるよう解説します。

Django(ジャンゴ)

Djangoは高い品質を持つアプリケーションが、少ないコードで簡単に制作できるフレームワークです。SNSをはじめ有名なアプリケーションで使用されているため、特に人気が高く注目されています。

Djangoのメリット

アプリケーションでよく使われている「ログイン認証」や「管理画面」「RSSフィード」などの機能が豊富で、さまざまな用途に使用できます。定番ともいえるフレームワークのため、インターネット上にある情報が多く、初心者でも学びやすいこともメリットです。

利用数がフレームワークの中でもトップクラスのため、日本語で書かれたものを含め数多くの解説サイトが存在します。

Djangoのデメリット

Djangoは豊富な機能を搭載しているため、経験の少ない開発者は全体像を理解するために、多くの時間を要します。また、フレームワークの中では比較的重く、処理速度が若干遅めです。

その他、Djangoはセキュリティ面での配慮が難しいといわれています。

Djangoでできること

自動で管理サイトが生成されるため、ユーザーの管理が容易です。デフォルトの機能だけでユーザー認証が可能で、追加パッケージを導入するとSNSアカウントを使用するソーシャルログイン機能が利用できます。
また、他のフレームワークよりも簡単に案内ページを作成できる、Webサイトやブログなどの更新情報が配信できる、RSSフィードが作成できるなども特徴です。

• ユーザーの認証ができる
• 案内ページが簡単に作れる
• RSSフィードが作れる

Bottle（ボトル）

Bottleはマイクロフレームワークに分類されます。Pythonでアプリケーションを制作するフレームワークの中でもシンプルなフレームワークといわれており、比較的動作が早いことが特徴です。

Python初心者が始めてアプリケーションを制作する際、学習用として用いられることもあります。

Bottleのメリット

「なによりもシンプルで軽い」ことがBottleのメリットです。比較的小規模なアプリケーション制作に適しています。シンプルなために構造の把握が容易で、他のフレームワークのような複雑な仕組みを理解する必要がなく、初心者でも学習しやすいと人気です。
また、特定のサーバーによって動作が制限されない点も魅力とされています。

Bottleのデメリット

企業が制作するような大規模なアプリケーション開発には適さないフレームワークです。
Bottleは最低限の機能しか搭載しておらず、ユーザー認証やデータベースの作成など、足りない機能については自ら実装しなければなりません。
また、インターネット上にある情報が乏しく、解説しているサイトも少ないため、必要な情報を手に入れることが難しいと感じることがあるでしょう。

Bottleでできること

Bottleは、初心者がPythonを使ったアプリケーションを開発する際、親和性がよいフレームワークです。

• 初めての簡易なアプリケーション制作
• ゼロからフレームワーク学習
• リクエストが多くなりがちなAPI制作

Flask（フラスコまたはフラスク）

Flaskは2010年にエイプリルフールネタとして誕生したという、変わった経緯を持っています。
過去には、Pythonの開発者が選ぶ最も人気のフレームワークとして選出されたこともあり、現在でも変わらず評価の高いフレームワークです。

最小限の機能を搭載するマイクロフレームワークで、余計な機能がないため軽く、習得にかかるコストが低いことが特徴という点ではBottleと同じといえます。
一方で、フレームワーク自体の制限が少ないため自由度が高く、小規模なアプリケーションから大規模なものまで、さまざまな開発に利用可能なのがBottleとは異なる点です。
さらに、Flaskは機械学習におけるデータ活用を主とした開発をする際にも、数多く利用されます。

Flaskのメリット

Flaskは必要最低限の機能のみ搭載しています。
そのため、全体の把握も容易で、覚えなければいけないことも少ないため、比較的習得しやすいことが特徴です。
シンプルで動作が軽く、小規模なアプリケーション開発に適しています。
使用方法も非常にシンプルです。Flaskをインストール後、難しいセットアップなしに、僅かなコードの実行だけで起動できるため、初心者におすすめのフレームワークといえます。

Flaskのデメリット

搭載されている機能が最小限のため、開発に必要な機能があれば自ら追加する必要があります。
例えば、管理画面を作る機能は持っていません。機能の追加に伴い、処理速度が低下してしまう場合もあります。Flaskのメリットである軽さが活かせなくなる場合には、他のフレームワークの検討をしなければなりません。
さらに、日本語で書かれた解説サイトが十分でないため、不明点を調べるためには英語の理解が不可欠です。

Flaskでできること

Flaskは「ルーティング」「リクエスト処理」「blueprintモジュール」の3つだけを搭載した非常にシンプルなフレームワークのため、簡単なアプリケーションやサービスの制作が容易です。

• シンプルなアプリケーションやサービスの制作
• 簡易なコードを使ったプロトタイプの制作
• Bot制作

Tornado（トルネード）

Tornadoはシンプルで処理が早く、使い勝手のよいフレームワークです。
また、非同期通信に対応したライブラリという側面も持ち合わせています。

他のPythonフレームワークと大きく違い、大量のトラフィックを同時に処理できるよう改良されているのが特徴です。非同期通信を行うライブラリのため、同時に数万の接続を処理できます。
WSGIに基づいていない点も特徴の1つといえるでしょう。

Tornadoのメリット

Tornadoは非同期通信できる点が最も大きなメリットといえるでしょう。
送信者が送信したタイミングと受信者が受信するタイミングを合わせることなく、通信が可能です。つまり、送受信時に双方がオンラインである必要がありません。
同時に複数の処理ができるノンブロッキングを採用しているため、数万単位の同時接続が可能で、待ち時間の短縮につながっています。

Tornadoのデメリット

現在、Tornadoはメジャーなフレームワークではなく、利用者数も少ないといえます。そのため、解説サイトをはじめとする資料は英語で書かれたものが大半を占め、日本語で書かれた情報はほとんどありません。
また、Pythonの中でもTornadoのスキルを問う求人はほとんどなく、習得してもすぐに受注につながらない可能性が高いといえます。

Tornadoでできること

Tornadoは、リアルタイムチャットやオンラインゲームなどに活用されている、WebSocketプロトコルをサポートしています。
WebSocketは、Webサーバとブラウザ間で双方向のデータ通信を行う規格です。
クライアントとサーバが常にオンラインであることによって、双方向の通信が実現します。
また、SNSをはじめとするユーザ認証も容易です。

• WebSocketが使える
• ユーザ認証が簡単にできる

FastAPI（ファストエーピーアイ）

FastAPIはPythonでAPIを構築するためのフレームワークです。「ファストエーピーアイ」と読みます。フレームワークとしてはめずらしく、公式の日本語のドキュメントが充実しており、理解しやすいことが特徴です。
非同期フレームワークであり、非同期通信が簡単に実装できます。

FastAPIのメリット

FastAPIは、動作速度が求められるアプリケーションの構築に向いています。
少ないコードで直感的な操作が可能で、バグも少ないため多くのエンジニアに人気です。
また、Flaskの影響を受けているため、構造が簡単で理解しやすく、習得のためのコストが低いくなっています。
拡張性が高く、SQL・NoSQLとの連携や非同期通信の実装が簡単で、機械学習との親和性が高いことも人気の理由です。

FastAPIのデメリット

2018年に開発された比較的新しいフレームワークのため、長年扱われているDjangoやFlaskなどと比較すると、世に出ているFastAPIの情報は少なめです。
公式の日本語ドキュメントは秀逸であり、それを読み込むだけで一定の操作は可能ですが、より踏み込んだ情報を得たい場合には、英語で書かれた情報から調べる必要があります。
FastAPIは非常に軽く、高速なアプリケーション開発が可能ですが、搭載されている機能は必要最低限に絞られているのもデメリットです。
アプリケーション開発に必要となる機能を自ら追加しなければいけないことが多く、初心者には難度が高めとなっています。

FastAPIでできること

エンジニアは自ら開発したAPIの挙動や仕様などを書く必要がありません。デフォルトで非同期通信をサポートしており、わずかなコードで簡単に非同期通信が実装できます。
また、FastAPIでサーバーを立ち上げる際には、簡単なコマンドを入力するだけで環境の構築が完了します。

• デフォルトでAPIドキュメントが出力できる
• 非同期通信の実装が簡単にできる
• サーバーの立ち上げが簡単にできる

Pythonのフレームワークを目的に沿って選ぼう

PythonはAI開発の機械学習に多く用いられているため、近年非常に人気が高まっています。そのため、Pythonを利用したフレームワークやライブラリも豊富です。
日本語で書かれたドキュメントが豊富なフレームワークも増えています。初心者向けのシンプルなフレームワークを使って経験を積んだ後、開発の目的に沿って特徴を吟味し、最適なフレームワークを選んでみてください。