Pythonでできること・できないこととは？
Pythonは1990年代初頭に公開されたプログラミング言語で、日本語での読み方は「パイソン」です。初心者でも読みやすく、わかりやすい言語として認知されており、人気の高い言語の1つです。また、実用性や拡張性の面でも大変優れており、各種利用度調査でも高い位置を占めている言語です。
そんなPythonには、作れるものやできることがさまざまあります。一方で、苦手とする分野があるのも事実です。本記事では、Pythonがどういう言語なのかを詳しく解説するとともに、できること・苦手なことについてまとめました。
【参考】：PythonJapan:プログラミング言語 Pythonの紹介
Pythonにはどんな特徴がある？
そもそも、Pythonとはどのような特徴を持つプログラミング言語なのでしょうか。まずは入門編として、Pythonの特徴を分かりやすく解説していきます。
習得が容易
Pythonといえば、習得が容易であることが特徴の1つです。Pythonはスクリプト言語と呼ばれ、PHP・Ruby・Perlなどの言語と同様に学習コストが低くなるように作られています。
また、Pythonは他言語よりもソースの規約が厳しく、誰が書いても同じようなコードになります。そのため、他人の書いたソースコードが読みやすく、チームでの開発をスムーズに行えます。こういった特徴が多くの企業でPythonが導入されている所以です。
【参考】：PHP: PHP とはなんでしょう? - Manual 【参考】：オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby 【参考】：About Perl - www.perl.org/
処理速度が遅め
Pythonは、ソースを1行ずつ機械語に翻訳して実行するインタプリタ型言語であるため、処理速度が遅めな言語です。反対にC言語やC++はコンパイラ言語と呼ばれており、ソースをまとめて翻訳するので処理速度が速くなります。
Pythonはリアルタイム処理や素早い処理を要求される場面で使いにくいですが、コンパイルが不要という面では確認や修正が容易に行えるメリットがあります。
数学ライブラリが豊富
Pythonは数学ライブラリが豊富なのも魅力です。「NumPy」というライブラリを使えば、高度な計算も楽に行えるため、統計解析や機械学習分野で活躍します。他にも、データ処理・分析ができる「pandas」や、機械学習に関する様々な機能を保有する「scikit-learn」が便利です。
機械学習は複雑な計算が必要であるため、「処理速度が遅いPythonは向いていないのでは？」と思われがちですが、これらのライブラリは処理速度が速いため、その弱点を気にする必要はありません。
【参考】：NumPy - 【参考】：pandas - Python Data Analysis Library 【参考】：scikit-learn: machine learning in Python
優秀なフレームワークがある
Pythonには、優秀なフレームワークがあるのも特徴です。フレームワークとは、Webアプリを作る際に使う部品のようなものです。Webアプリに必要な機能が予め備わっているため、それらを使えば開発コストを抑えることができます。たとえば、Django・Flask・BottleなどがPythonの代表的なフレームワークです。
Webアプリ開発では完成品を顧客に見せた後、「ここはもっとこうして欲しい」と注文を受けることがあります。そのため、できる限りスピーディーに開発し、納期に遅れないようにしないといけません。フレームワークはそのための助けとなります。
【参考】：Django の概要｜Django ドキュメント｜Django 【参考】：Welcome to Flask — Flask Documentation (3.0.x) 【参考】：Bottle: Python Web Framework — Bottle 0.13-dev documentation
OSに依存しない
Windows・Linux・Macなどの主要なOSであれば、Pythonを用いて記述したソースコードはそのまま使用することができます。このように、記述したソースコードの書き換えが不要で他の環境でも使用できるのは、エンジニアにとってPythonを活用する大きなメリットの1つといえます。
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Pythonでできること
では、Pythonを使って具体的に何ができるのでしょうか。現在流行している言語の1つに数えられるPythonの中で、特に使用頻度の高いジャンルをまとめました。これらの開発に携わりたい場合は、Pythonを学んでみても良いかもしれません。面白い使い方もあるので、ぜひチェックしてください。
機械学習
Pythonでできることの代表例が、機械学習です。未来を変える技術として、昨今人工知能分野は注目を集めています。Pythonは機械学習用のライブラリが豊富であるため、機械学習に向いている言語の1つです。機械学習で必要な複雑な計算も、Pythonなら容易に行うことができます。
現在世の中には、Pythonを用いて作られた数々の機械学習アプリケーションがリリースされています。
統計解析
統計解析分野においても、Pythonはよく使われています。統計解析とは大規模なデータを分析し、何らかの有意義な結論を導き出すことです。たとえば、Twitterの書き込みを分析し、商品の良い口コミ・悪い口コミを集計して、商品改善に役立てるといったことが可能です。
Pythonは数学ライブラリや統計解析ライブラリも豊富なため、統計解析も楽に行えます。統計解析を学ぶことで、データサイエンティストなどの仕事に就くことができます。
Webアプリケーション開発
Webアプリケーション開発でも、Pythonは使われています。たとえば、動画配信プラットフォームのYoutubeはPythonで作られています。
PHPやRubyもWebアプリ分野で活躍していますが、その中でもPythonはソースコードが綺麗で読みやすいというメリットから、利用するWeb開発企業が増えています。Webアプリ開発は需要が大きいため、Pythonを扱えるエンジニアの求人数は豊富にあります。
スクレイピング
スクレイピングでもPythonがよく使われています。スクレイピングとは、Webサイトからデータを取得し、エクセルなどに自動でまとめることです。スクレイピングを行うことで、たくさんのデータの中から自分が欲しい情報を効率的に取得できます。
Pythonは文字列を整形したり分割したりする関数も豊富であり、スクレイピングに向いている言語です。スクレイピングはプログラミング初心者でも実装できるため、Pythonを勉強中の方は試しに作ってみることで便利さを実感できるでしょう。
ブロックチェーン技術開発
Pythonは、今流行りのブロックチェーン開発にも使われています。データの処理と管理に強い言語であるため、多くのエンジニアがPythonを活用しています。ブロックチェーン技術は仮想通貨などに使われており、「世の中を改革する技術」とまで言われています。
ExcelやWordの自動操作
Pythonを使って、ExcelやWordなどMicrosoft製品の操作を自動化することも可能です。Python単体ではこれらのアプリを扱うことはできませんが、ライブラリを使うことで自動操作が可能になります。
Excelを操作する場合は「OpenPyXL」というライブラリをインストールすることで、表の作成やテンプレートを使ったデータ作成といったことを自動化できます。
また、「Python-docx」というライブラリを使うことで、Wordにおいて文章の新規作成・内容変更・画像の貼り付けが可能です。さらに2つのライブラリを組み合わせることによって、Excelの文章をWordに書き起こすなどアプリを跨いだ操作も行えます。
【参考】：openpyxl - A Python library to read/write Excel 2010 xlsx/xlsm files 【参考】：python-docx
あらゆる業務の自動化
ブラウザ操作・メール関連・ファイル操作・PDF操作・画像編集といったことも、Pythonのライブラリを活用することで簡単に自動化できます。以下に、業務自動化に使えるライブラリについてまとめたので参考にしてください。
・ブラウザ操作 「Selenium」というライブラリを使用することでWebサイトへログインしたり、フォームへ入力したりといった面倒な作業を自動化できます。 【参考】：Selenium
・メール関連 「smtplib」や「imaplib」といったライブラリを使用することで、SMTPやIMAPのサーバに接続できるため、メールを作成して送信するところまで自動化可能です。 【参考】：smtplib --- SMTP プロトコルクライアント 【参考】：imaplib --- IMAP4 プロトコルクライアント
・ファイル操作 Pythonには「OS」というライブラリが標準で用意されており、ファイルの作成や削除などの作業を自動化できます。 【参考】：os --- 雑多なオペレーティングシステムインターフェース
・PDF操作 「ReportLab」「PyPDF2」「pdfminer」といった複数のライブラリを用いることで、PDFファイルの作成や、ファイルから必要な部分のみ抜き出すことが可能です。難易度はやや高めです。 【参考】：ReportLab 【参考】：Welcome to PyPDF2 — PyPDF2 documentation 【参考】：Welcome to pdfminer.six's documentation!
・画像編集 「Pillow（PIL）」というライブラリを活用することで、画像のサイズ・色の変更・画像の容量を圧縮するなどの作業を自動化できます。 【参考】：Pillow (PIL Fork) 10.2.0 documentation
Pythonではあまりやらないこと
ここまでPythonでできることを紹介しました。一方で、Pythonが苦手とする分野もあります。ここでは、Pythonではあまりやらないことを紹介します。あくまで事例が少ないだけで、これらの開発にPythonが使えない訳ではありません。ただし、より適した言語が他にある場合が多いです。
モバイルアプリ開発
スマホで使えるアプリやゲームの開発には、Pythonはそれほど使われていません。Pythonがモバイルアプリに向いていないというより、もっと向いている言語が他に多数あるためです。例えば、AndroidアプリならKotlin、iOSアプリにはSwiftなどの言語が適しています。
KotlinやSwiftは学習コストも少なく、バグを生み出しにくい構成になっており、人気が高いです。モバイルアプリ開発に携わるなら、こういった言語を習得しましょう。
【参考】：Kotlin Programming Language 【参考】：Swift - Apple（日本）
デスクトップアプリ開発
WordやExcelのようなデスクトップアプリの開発にも、Pythonはあまり使われません。「tkinter」というPythonライブラリを使用すればデスクトップアプリを開発できますが、JavaやC#の方がより向いているとされています。これらの言語も人気が根強く、なかなかPythonがシェアを獲得できていません。
【参考】：tkinter --- Tcl/Tk の Python インターフェース 【参考】：Java 【参考】：C# 関連のドキュメント｜Microsoft Learn
ゲーム開発
Nintendo Switchのような家庭用ゲーム機の開発にも、Pythonは最適とは言えません。なぜならPythonは処理速度が遅く、特に3Dゲームを作るのが困難だからです。ゲーム開発ならC++などの言語が向いています。C++はPythonより処理速度が早く、処理数が多いゲームも開発可能です。
【参考】：C++ 言語のドキュメント｜Microsoft Learn
Pythonを活用できる職種
ここまで説明してきたように、Pythonは苦手な分野もあるものの、様々な用途で使われています。従って、Pythonを扱えるエンジニアが活躍する分野も様々です。ここでは、Pythonを活用できる代表的な職種を3つに絞ってご紹介します。
人工知能（AI）エンジニア
「Pythonでできること」でも紹介したように、Pythonは機械学習に向いています。人工知能（AI）は、今最も注目と期待を集める成長分野の1つであり、人工知能が使われた製品やサービスは年々増え、私たちの生活に身近なものも次々と登場しています。
発展途上の分野だからこそ、今まで誰もやったことのないことに取り組むチャンスもあるでしょう。また、成長分野なだけあって将来性もあり、収入アップが期待できるかもしれません。
Pythonを習得してAIエンジニアを目指すなら、自分のスキルにあった企業を探してくれる転職エージェントの活用をおすすめします。
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データサイエンティスト
データサイエンティストの仕事は、必要なデータを収集し、それらを分析することによって課題を解決に導くことです。
課題を解決するには、大量のデータの収集・分析が必要になります。Pythonは数値計算に強いライブラリを豊富に有しており、また、データの可視化に役立つライブラリもあります。
こういった技術はマーケティングの分野においても活用されており、データサイエンティストはマーケティング活動においても重要な役割を果たすことができます。日本ではまだメジャーな職種とは言えないかもしれませんが、欧米では既に人気の職種であり、将来性は高いと考えられます。
Webマーケター
データサイエンティストもマーケティングの分野で活躍しますが、Web上の顧客データをもとに実際にマーケティング戦略を立てるWebマーケターにとっても、Pythonは大きな力になります。
マーケティング戦略に必要なユーザー行動解析やアクセス解析などの情報解析は、Pythonが得意とするものです。他にも、Excel業務の自動化によるデータ分類作業の効率化やスクレイピングによる競合他社サイトの分析など、Pythonの様々な機能を活用できます。
ビッグデータを用いたマーケティングも近年注目を集めており、統計解析技術の需要は今後さらに高まっていくことでしょう。
Webアプリケーションエンジニア
Pythonは、先述したYouTubeのほかFacebookやInstagramといった世界的に利用されているアプリケーションに使われています。
シンプルでわかりやすいソースコードのため汎用性が高く、様々なコンテンツやアプリケーションを開発することができます。このようなメリットは国内外で重宝されており、PythonによるWebアプリ開発は今後も需要があると言えるでしょう。
ブロックチェーンエンジニア
ブロックチェーンエンジニアとは、ブロックチェーンを用いたアプリケーションやサービスの開発などを行うITエンジニアのことです。ブロックチェーン技術は、決済サービスや不動産取引サービス、シェアリングサービスなどで使われています。
Pythonには、ハッシュ関数などのブロックチェーンに必須となる技術に関するライブラリが多数用意されています。ブロックチェーンエンジニアはこれらを使って、ブロックチェーンの実装、独自開発、研究などを行います。
現在、ブロックチェーン技術は仮想通貨の分野で使われることが多いですが、セキュリティ性の高さに強みがあることから、今後活用の範囲が広がると予想されています。
Pythonを習得すれば年収はアップする？
一般的なプログラマーの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は344万円（※2024年4月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」からエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。
国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、プログラマーの年収は、調査媒体によってバラつきがあることが分かります。
プログラマーを含むITエンジニアの報酬は実績が重要視される傾向があるため、さらに年収を上げるには、スキルアップを図る方法が効果的です。Pythonなど人気の言語を使いこなせれば、年収アップへの大きな足掛かりになります。
また、その他の言語をあわせて習得することで活躍の場が広がり、さらなるキャリアアップに繋がるでしょう。
【参考】：マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑 ※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁
Pythonを学ぶ方法
Pythonを効率的に学ぶには、プログラミングスクールに通う・書籍で学ぶ・学習サイトを活用する、といった3つの方法があります。ここでは、3つの学習方法について詳しくご紹介します。
プログラミングスクールに通う
最も確実な方法は、プログラミングスクールに通うことです。スクールでは先生が学習スケジュールを組み、学習を管理してくれます。独学では学べない面白いプログラムの作り方も、スクールでは教えてもらえます。
また、Pythonで分からないことがあればチャットやビデオ会議ですぐ質問でき、転職サポートまでしてくれるメリットがあります。Pythonを扱う企業の求人の紹介や、採用されるための面接練習や職務経歴書添削まで行ってくれます。
エンジニア経験が2〜3年ある人はスクールに通う必要性はあまりないかもしれませんが、初心者の場合はプログラミングスクールに通う方法が最も確実です。
書籍で学ぶ
Pythonの学習には書籍を活用することも重要です。Pythonはプログラミング言語の中でも比較的容易な方なので、自分で情報を収集する方法での独学もそこまで難しくありません。簡単なプログラムであれば、初心者でもすぐ作れるようになるでしょう。ただし、より知識や理解を深めるには書籍などの活用が重要です。
以下におすすめの書籍を3つご紹介します。
「ChatGPTと学ぶPython入門 「Python×AI」で誰でも最速でプログラミングを習得できる！」 「Pythonの構造をしっかり理解した上でコード作成をAI（ChatGPT）にサポートしてもらう」というコンセプトのPython入門書です。Pythonプログラミングの基礎を身に付けると同時に、ChatGPTによるコード生成スキルも学べます。できるだけ効率的にプログラミングができるようになりたい、という方におすすめです。
▪著者：熊澤 秀道 ▪ページ数：248ページ ▪出版社：翔泳社 ▪発売日：2023年11月22日 【参考】：ChatGPTと学ぶPython入門 「Python×AI」で誰でも最速でプログラミングを習得できる！｜SE shop
「スッキリわかるPython入門 第2版」 人気のPython入門書の第2版です。第2版では、Webブラウザで手軽にプログラミングができる「dokopy」の本格導入により、プログラミングを学ぶ上で最初の一歩となるプログラミング環境の準備からサポートしてくれます。コツ・しくみ・落とし穴をしっかりおさえることで、どの分野にも活かせるPythonの基礎を固められます。
▪著者：国本 大悟/須藤 秋良 ▪ページ数：416ページ ▪出版社：インプレス ▪発売日：2023年11月6日 【参考】：スッキリわかるPython入門 第2版 - インプレックス
「新・明解Python入門 第2版」 文法の基礎から、オブジェクトと型、文字列、タプル、リスト、集合、関数、クラス、モジュール、例外処理など、Pythonの基礎を徹底的かつ体系的に学習できる入門書です。初学者にもわかりやすい丁寧な解説ながらも、言語とプログラミングの本質を深く広く学習できる本格派の1冊で、中級者や他の言語経験者にもおすすめです。
▪著者：柴田 望洋 ▪ページ数：440ページ ▪出版社：SBクリエイティブ ▪発売日：2023年8月29日 【参考】：新・明解Python入門 第2版~｜SBクリエイティブ
学習サイトを活用する
昨今PythonをはじめITの学習において、学習サイトを活用する方法がスタンダードになりつつあります。参考書と合わせて活用することで、より理解が深まりやすくなり、効率的な学習に繋げることが可能です。多くは月額1,000円程度で利用でき、無料公開されている動画レッスンなどもあります。
まずは無料利用からスタートし、知識を深掘りしたくなったら有料プランに切り換えましょう。
Pythonは機械学習や統計解析分野で特に活躍
本記事では、Pythonでできること・できないことについて解説しました。どのような分野でPythonが使われているのか、お分かり頂けたかと思います。Pythonは処理速度が遅い反面、ライブラリが豊富だったりフレームワークが優秀だったりと、メリットが多い言語です。
特に、機械学習分野で多く使われており、今後需要がますます増えていくことが想定されます。これらに関わるエンジニアやデータサイエンティストの求人も豊富なので、今後キャリアアップのために転職を意識する方にも、Pythonはおすすめの言語です。
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