Pythonでできること・できないことは?自動化のための入門編
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Pythonでできること・できないことは?自動化のための入門編
言語
アンドエンジニア編集部
2022.06.15
この記事でわかること
Pythonは機械学習や統計解析の分野で使われている
モバイルアプリ開発ではKotlinやSwift、デスクトップアプリ開発ではJavaやC#の方が使いやすい
Pythonは処理速度が遅い反面、習得が容易、ライブラリやフレームワークが豊富などのメリットがある

Pythonにはどんな特徴がある?

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Pythonとは、人気の高いプログラミング言語の1種です。作れるものやできることはさまざまありますが、そもそもPythonはプログラミング言語としてどのような特徴を持っているのでしょうか。ここでは、入門編としてPythonの特徴を分かりやすく解説しています。

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。

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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、コンパイルが不要な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。

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、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。

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。

Pythonでできること

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ここでは、Pythonでできることや自動化できることを紹介します。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。

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、数々のPythonで作られた機械学習アプリケーションがリリースされています。

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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アプリ分野では活躍していますが、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。

【参考】:マイナビAGENT|Python

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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、自分が欲しい情報を取得できます。

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。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。

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の操作を自動化

Pythonを使って、ExcelやWordなどMicroSoft製品の操作の自動化も可能です。Python単体ではこれらのアプリを扱うことはできませんが、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において文章を新規作成・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。

あらゆる業務を自動化できる

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、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。

・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。

・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。

・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。

・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。

Pythonではあまりやらないこと

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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。

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はそこまで使われていません。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。たとえばAndroidアプリならKotlin、iOSアプリや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。

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。

ゲーム開発

Nintendo Switchのような家庭用ゲーム機の開発にも、Pythonはそこまで適しているとは言えません。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。

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Pythonを学ぶ方法

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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。

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を扱う企業の求人を紹介し、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おすすめです。

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、独学はそこまで難しくありません。開発環境構築も簡単ですし、経験者がつまずく箇所は少ないでしょう。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。

▪「きれいなPythonプログラミング クリーンなコードを書くための最適な方法」 本書は、綺麗なコードを書くためのコマンドライン・コード整形・型チェッカー・リンター・バージョン管理といったツールを分かりやすく解説しています。よくある注意点などもまとめられているため、コード記述に自信のない方におすすめしたい1冊です。 ▪著者:岡田佑一 ▪ページ数:384ページ ▪出版社:マイナビ出版 ▪発売日:2022/02/15 【参考】:きれいなPythonプログラミング クリーンなコードを書くための最適な方法

▪「Excel、データ整理&分析、画像処理の自動化ワザを完全網羅! 超速Python仕事術大全」 シンプルなコードで、データ整理・Webリサーチ・売上予測などのさまざまな作業を自動化するためのコツが詳しく記載されている参考書です。全編解説動画付きなので、本を読むのが苦手な方でも読みやすく分かりやすくなっています。 ▪著者:伊沢剛 ▪ページ数:304ページ ▪出版社:宝島社 ▪発売日:2022/01/07 【参考】:Excel、データ整理&分析、画像処理の自動化ワザを完全網羅! 超速Python仕事術大全

▪「Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム」 Pythonを扱う上で重要なアルゴリズムを解説し、流れが理解できるような構成になっている本です。線形回帰・過剰適合・最尤推定法・カーネル法といった項目を徹底的に学習することで、機械学習を使いこなせるようになります。 ▪著者:神野健哉 ▪ページ数:196ページ ▪出版社:近代科学社 ▪発売日:2022/02/25 【参考】:Pythonでプログラミングして理解する 機械学習アルゴリズム

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。費用としては月額1,000円程度で利用できる他、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。

【参考】:Progate 【参考】:ドットインストール

Pythonは機械学習や統計解析分野で特に活躍

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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、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で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年収も高くなっていくでしょう。こういった仕事に就きたい方は、ぜひ本書を参考にPythonを学んでみてください。

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