Pythonフレームワークの概要からおすすめソフトウェアまで紹介

Pythonのフレームワーク

Pythonは、インタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です。フレームワークとは、アプリケーション開発を効率的に行うよう定義したものです。Pythonのフレームワークは、ベースとなる開発言語にPythonを用いたものを指します。

Pythonは言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れています。汎用用途に加えて専門分野向けにライブラリが数多く公開されています。特にデータサイエンス・人工知能（AI）向けに活用されることが多いので、専用のフレームワークも数多く提供されています。 【参考】：Python

Pythonの特徴は、プログラム記述がシンプルなため、高機能なプログラムが簡単に記述できることです。インタプリタのためデバッグが簡単に行えます。

AIでは、分析アルゴリズムが共通化しやすいため、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されています。そのためAI分野での開発言語は、Pythonが標準的に用いられています。記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性にも優れています。

Pythonでできることとは？Pythonのメリットも詳しく紹介

フレームワークとは、物事の考え方を整理しルール化したものです。その中でアプリケーションフレームワークとは、アプリケーションを使用するための共通事項や作法に基づき、ルールを設けたものです。ルール化に沿って使い方やAPIが定義され、これらをライブラリとして提供しているものがアプリケーションフレームワークです。

フレームワークを使わないでコード開発することも当然できますが、多くの大規模プロジェクトや複雑なアプリケーションではフレームワークが利用されています。GUIにおいても表示統一が可能ですので、フレームワーク化が進んでいます。

フレームワークは、骨格や骨組みと作業方法を決めたものです。ライブラリは共通利用するソフトウェアを再利用可能にしたもので、言わばソフトウェア開発の部品と言えます。フレームワークとライブラリの違いは、交換できない骨格と交換可能な部品の違いです。

自動車に例えると、車体のエンジンやシャーシは交換できない基本構造ですのでフレームワークの役割となります。タイヤやランプ等の部品は仕様が合致すれば交換可能ですので、ライブラリに相当します。交換作業や手順も、フレームワークで定義されている場合と同様の標準工程で実施します。

Pythonのフレームワークの特徴

Pythonのフレームワークは、汎用用途・ウェブアプリケーションからデータサイエンス・人工知能（AI）向けまで数多くあります。フレームワーク利用には多くのメリットがあり、活用が進んでいます。以降でメリット・デメリットを紹介していきます。

従来の開発手法は、個別にアプリケーションに必要とされる機能を開発する進め方でした。Pythonはライブラリ登録がしやすいので共通ライブラリ化が進んでいきました。代表的なメリットは、開発生産性の向上です。設計・開発の工数が削減でき、短納期で開発することができます。

続いて、メンテナンス性の向上が挙げられます。誰が見ても理解しやすいので、メンテナンスの工数が削減でき、品質が維持できます。以上のことからフレームワークでは、設計・開発から運用までの標準化により一貫性が確保され、全体の生産性と品質の向上が期待できます。

Pythonのフレームワークのデメリットとしては、フレームワークのルールや制限に従う必要があることです。自由に独自カスタマイズすることはできず、サポートされている標準プラグインやアドオンモジュールを利用することになります。

しかしながら多大なメリットがありますので、主要フレームワークを比較しニーズに合致する製品を選択することで、現実的には大きく障壁となることはありません。

また、コンパイルレスである反面、そのままの状態ではコードの秘匿化ができないという点もデメリットとして挙げられます。商用製品を作る際はPyArmorなどを使用し難読化させ、無断使用を防ぐ検討が推奨されます。

Pythonのおすすめフレームワーク 5選

ここでは、主に汎用用途・ウェブアプリケーション向けのおすすめフレームワークを紹介していきます。フレームワークは多数公開されていますが、以下の代表的なソフトウェアを押さえておくのが良いでしょう。

・Django Django（ジャンゴ）とは、最も利用されているフルスタック型ウェブアプリケーションフレームワークです。Pythonで実装されています。Djangoは、データベース主体のウェブサイトを簡単に構築できるように考えられています。Pythonを用いてデータモデルを定義するだけで、システムが構成できます。素早く最小限のコードで開発できるメリットがあります。 【参考】：django

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

・Flask Flaskは、軽量のWSGI（Web Server Gateway Interface）型ウェブアプリケーションフレームワークです。シンプルで、かつスケールアップにより複雑なアプリケーションにも対応します。機能を最小限にとどめるマイクロフレームという形態をとります。比較的規模が小さいアプリケーションで用いられています。 【参考】：Flask

Flaskとは何か？基本機能やDjangoとの違いについて解説

・Bottle シングルファイルモジュールで提供される、軽量WSGIマイクロウェブアプリケーションフレームワークと呼ばれています。高速性とシンプル性に特化し、シングルファイルモジュールのためライブラリ依存関係がありません。 【参考】：Bottle: Python Web Framework

・Pyramid 「Start Small」「Finish Big」をコンセプトとしています。シングルファイルモジュールの軽量フレームワークです。テンプレート・データベース・セキュリティを選択し、すぐに利用できます。Flaskより機能が多くアドオンやコンフィグレーションの拡張性に優れており、プロジェクトの規模拡大に対応します。 【参考】：Pyramid

・Tornado ノンブロッキングネットワークI/Oを採用し、非同期通信可能なフレームワークです。数万接続まで対応するネットワークスケーラビリティが特長です。そのためウェブリクエストの処理能力が圧倒的に高く、node.jsからPythonへの置換に用いられています。 【参考】：Tornado

Pythonは、機械学習や深層学習等の人工知能（AI）分野に強みがあります。フレームワークにおいても各種提供されており、以下の2点が利用の多くを占めています。

・TensorFlow 機械学習用フレームワークで、Google社が開発しました。機械学習モデルの開発と推論・トレーニング（学習）に使用します。Pythonに限定されず、C/C++やJavaでも利用できます。 【参考】：TensorFlow

・Pytorch Facebook（現Meta）のAI Reserarch Lab（FAIR）で開発された、深層学習フレームワークソフトウェアです。グラフベースの実行・分散学習・モバイル展開・量子化の機能を持ちます。トレーニング時間が高速なため、短い時間で完了します。 【参考】：Pytorch

サーバーレスは固定的に利用するサーバーとは異なり、アプリケーション利用時に使うだけのコンピュートリソースです。通常はサーバーを購入しインストールやセットアップ作業が必要ですが、サーバーレスでは立ち上げ作業が不要です。

AWSのLambdaがサーバーレスの代表的なサービスです。サーバレスに適するフレームワークもいくつかありますので、ここではPython用のフレームワークソフトウェアを紹介します。

・AWS Chalice AWSの提供するサービスで、API Gatewayに特化したフレームワークとなります。Flask等で用いるデコレーターベースの構文を採用しています。AWS CloudFormation・Terraform・AWS SDK for Pythonを用いた、独自のデプロイメントも可能です。 【参考】：Chalice

・Jeffy JSONフォーマットのロギングに対応しており、Lambda関数向けにデコレータとユーティリティを提供しています。関連関数やAWSサービス内のイベントをトレースし、フレームワークのカスタマイズが簡単に行えます。 【参考】：Jeffy

・Zappa AWS Lambda+API Gatewayで、Pythonアプリケーションをビルド・デプロイしてくれます。サーバーレスで目指す「 infinite scaling, zero downtime, zero maintenance」（無限のスケーリング、ダウンタイム・メンテナンスなし）を実現します。WSGIアプリケーションに対応します。 【参考】：Zappa

どのフレームワークを採用するかは用途次第です

フレームワークはアプリケーションの種類や用途に応じて多数公開されています。特にPythonは選択肢が多くなります。大きくこだわりがなければ、汎用用途は、人気のあるDjangoとFlaskが無難です。機械学習は、TensorFlowとPytorchを検討するのが良いでしょう。TensorFlowもPytorchもモデルを他フレームワーク向けのフォーマットに変換することができます。例えば作成したモデルをCore MLに変換することでiOS上での利用が可能になります。

実際に試してみて不都合があるようでしたら、他のフレームワークも選択肢として広げていくことをおすすめします。