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## Pythonライブラリ：Pandasとは？

*Pandas*とは*Pythonのデータ解析用ライブラリ*の1つを指し、数表や時系列データを得意とする**データ操作・解析ライブラリ**です。
参考：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

Pandasは表計算で用いられている*行（ロー）*と、*列（カラム）*から成る**DataFrame（データフレーム）オブジェクト**をサポートします。これにより、高速に表計算やデータベースのデータを読み書きできます。データを読み込んで*並べ替え*を行ったり、*欠損データの補完*を行いデータ分析しやすい形式に変換したりします。

ファイルフォーマットは、csv・excel・sql・jsonなど多様なフォーマットをサポートしているため、主に*データの読み込み工程*や*データの前処理工程*で用いられます。

### Pandas以外のデータ解析ライブラリは？

Pandasはベースライブラリとして**NumPy**を利用します。NumPyはPythonの代表的な数値計算ライブラリの1つで、*多次元配列オブジェクトをPythonに実装し、主にデータの読み込み工程やデータの前処理・加工工程で広く用いられています。*PandasはNumPyに依存関係がありますので、NumPyを同時にインストールして利用します。
参考：[NumPy](https://numpy.org/)

次に、**Matplotlib**を紹介します。*MatplotlibとはNumPyをベースにしたグラフ描画ライブラリで、データの可視化に用います。*データの可視化はデータ集計・加工の後工程で必要なため、Pandasのインストール時にMatplotlibのインストールも合わせて行うことをおすすめします。
参考：[Matplotlib](https://matplotlib.org/)

Pandasをインストールする際に利用するのが、**pip**です。pipは、*Python標準のPyPI（Python Package Index）のパッケージをインストール・管理します。*PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、pipを用いてインストールすることができます。

Pandasをインストールする方法は、pip以外に**Anaconda**を使う方法があります。*Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれている*ため、利用者はインストール後すぐに開発作業を開始できるメリットがあります。GUI版のAnaconda Navigator、CUI版のcondaツールがそれぞれ提供されています。

どちらのインストーラを使うかですが、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのがAnacondaの「*conda*」、*初心者や汎用用途*ではPyPIを使う「*pip*」の利用がおすすめです。

Pandasのインストール方法は、*パッケージインストーラ*を用います。以下に**pipの基本操作**を説明します。pipでは「*パッケージ名==バージョン番号*」とすることで、バージョン指定が可能です。

・*pipを用いたインストール方法*（**MacOS、Linux**）
　$ python -m pip install pandas、または
　$ pip install pandas

・*pipを用いたインストール方法*（**Windows**）
　$ py -m pip install pandas
参考：[pandas Installation](https://pandas.pydata.org/docs/getting_started/install.html)

### Pandasのpip以外のインストール方法

pip以外のインストール方法の場合も、Pandasのパッケージ名：”*python3-pandas*”を指定することでインストールできます。Anacondaの**conda**はWindows・Linux・MacOSで利用可能です。UbuntuやDebianでは、**sudo**を用いることができます。

・*pip以外を用いたインストール方法*（**sudo**）
　$ sudo apt-get install python3-pandas
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

sudoの他には、OpenSuseはzypper、Fedoraはdnf、Contos/RHELはyumのパッケージマネージャを用いてpython3-pandasをインストールできます。公式サイトでは、*最新バージョンの入手*は**pipまたはcondaでインストールすることが推奨**されています。

なお、Anacondaでは*標準でPandasや依存ライブラリであるNumPyがインストール*されるため、”conda list”やAnaconda Navigatorでインストールされていることをご確認ください。そこでバージョン変更したい場合や、誤ってアンインストールした場合は以下のコマンド、またはAnaconda Navigatorでインストールすることができます。

・*pip以外を用いたインストール方法*（**Anaconda**）
　$ conda install -c anaconda pandas
　「パッケージ名=バージョン名」とすることでバージョン指定が可能です。

Anaconda Navigatorの場合は、パッケージの「Not Installed」からPandasをチェックし「Apply」をクリックします。「Installed」に表示されたら使用可能です。

Pandasの使い方は、Pythonコードで以下のように*ライブラリをインポート*します。
“**import pandas as pd**”
”pd”はPandasのドキュメントでも頻繁に利用される名称なため、問題なければそのまま使用します。

”import”時にエラーとなるなどPandasが使えない場合は、Pandasがインストールされていない可能性があります。その際は今1度インストール状況を確認してみましょう。インストールしても“import pandas as pd”とエラーが発生する場合は、*ライブラリのパス*が正しく反映されていない可能性があります。

Python実行時に「コマンドが見つかりません」のエラーの場合は、Pythonの実行パスが正しく設定されていない事が考えられます。PATHまたはPYTHONPATH環境変数を確認して、パス設定を正しく行ってください。

Pandasのバージョンは、*pd.\_\_version\_\_*属性を表示すれば確認できます。さらに、*pd.show\_versions()*関数で詳細情報を表示してくれるため、必要に応じてご確認ください。

### Pandasのインストール確認方法

Pandasには、**ユニットテストの関数**があります。pytest 6.0以降とHypothesis 3.58以降があれば、*pd.test()*で*セットアップに問題がないか確認できます*。なお、依存ライブラリはNumPy 1.17.3以降、python-dateutil 2.7.3以降、pytz 2017.3以降が必要です。

### Pandasがインストールできない場合は？

 Pandasがインストールできない場合は、他のPythonライブラリ同様概ね以下のことが考えられます。下記の設定確認をしてみてください。

・*システム管理者権限を確認*
pipのパッケージダウンロード・インストールは、システム権限がない場合はフォルダ・ディレクトリやファイルのパーミッションでエラーが発生します。**システム管理者の権限が設定されていること**を確認しましょう。

・*pipが最新バージョンか確認*
pipが古いとその旨の警告が表示される場合があります。pipを最新にすることでパッケージ管理で生じるエラー発生リスクを低減することができます。pipのアップグレードも、パッケージのアップグレードと同等です。”python -m pip install --upgrade pip” で最新の状態を維持してください。

・*pipのインストール状況を確認*
pipは、Python2.7.9・Python3.4からPythonに同梱されています。それ以前のバージョンの場合は、Python自体のバージョンアップまたはpipの個別インストールが必要です。また、pipではなくpip3のみが入っている場合は、pip3を使用します。*pip3はPython3に同梱されている*ため、**Pandasインストール前に事前確認する**ことをおすすめします。

・*インターネット接続を確認*
pipをはじめとするインストーラはインターネット接続により、リポジトリからパッケージをダウンロード・インストールします。そのため、ネットワーク環境が正しいか**アクセス制限含めて確認**してください。

*VSCode（Visual Studio Code）*は、マイクロソフト社が提供する*無料コードエディタ*です。VSCodeを使ってPythonおよびPandasを使うためには、**VSCode Python extension**をインストールする必要があります。

VSCode Python extensionは、Extension Marketplaceから入手します。Extension Viewで「*VSCode Python extension*」を検索すると表示されますので、Installボタンをクリックします。
参考：[Visual Studio Code Python extension for Visual Studio Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-python.python)

## Pandasをインストールしたらデータの読み込み・加工に利用しましょう

*Pandas*はPythonの*データの読み込み工程やデータの前処理工程*で用いられます。多様なフォーマットをサポートしており、頻繁に利用されています。無事にインストールできたら実際にデータの読み込みを行ってみましょう。Pandasを使って*欠損データの補完やデータ集計*等の**データ分析に活用してください。**

Pandasは、数表や時系列データを得意とするPythonデータ操作解析ライブラリです。多様なフォーマットをサポートしており、欠損データの補完や集計に用いられます。ここではPandasのインストール方法や、インストールできない場合の対応方法を解説していきます。

Pandasとは、数表や時系列データを得意とするPythonのデータ操作解析ライブラリを指します

Pandasのインストールは、Pythonで使用するpipまたはcondaを利用します

インストールは簡単ですので、すぐに欠損データの補完や集計に活用できます

Pythonライブラリ：Pandasのインストール方法を解説！

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*PythonのPandasの基礎知識を解説*します。Pandasはデータ分析を行うなら、まずは知っておきたいライブラリです。**Pandasとは何か、データ分析とは何か、という所から説明**しましょう。Pandasという言葉を始めて聞いた方は、まずはここからお読みください。

*Pandasはデータ分析を行うためのPythonライブラリ*で、読み方は「パンダス」です。オープンソースのライブラリであり、**誰でも無料で扱うことが可能**です。Pandasには、Excelやcsvファイルのデータを読み取る、データの加工や修正を行うなどの機能が揃っています。

データ分析を行う際、最も時間がかかるのは前段階の処理と言われています。しかしPandasを使うことで、面倒な前段階の処理をスピーディーに終わらせて、分析作業に集中することが可能です。また、データの分析だけでなく、分析結果をグラフにして分かりやすく見える化することもできます。

Pandasの作成にはC言語が用いられています。C言語はコンパイラ言語であるため、処理が高速なのがメリットです。対してPythonはインタプリタ言語であり、処理速度が遅いです。Pythonだけでデータ分析を行うと処理速度の遅さがデメリットとなりますが、**Pandasを使えばデータ分析を効率的に行うことができる**のです。

*データ分析とは、大量のデータから、有益な情報を導き出すこと*です。たとえば、Twitterにはユーザーが商品の感想について書き込みをしています。こういった書き込みを分析することで、商品改善に役立つでしょう。昨今SNSをやるユーザーが増えたこともあり、**ネット上に多くの情報が書き込まれるようになったので、それらをどう活かすかは重要な課題**となっています。データ分析を専門として行う人を、データサイエンティストと呼びます。データサイエンティストは、PythonのPandasを使う機会も多いでしょう。

### Pandas以外のデータ分析ライブラリ

Pandas以外にもPythonにはデータ分析ライブラリが多くあります。基本的にはPandas単体で使うことは少なく、*他のライブラリと組み合わせてデータ分析を行います*。

たとえばMatplotlibというライブラリがあります。こちらはグラフを描画するライブラリで、2Dだけでなく3Dグラフも描けるのが特徴でしょう。他にも、Numpyという数値計算ができるライブラリも多く使われます。Pandasでデータの整形を行った後、**Numpyでデータの集計作業などを行い、最後にMatplotlibで見える化する**、といった感じに組み合わせて使います。

ちなみに、これらのライブラリはAnacondaを使えば一括でインストール可能です。

## PythonのPandasで主にできること

*PythonのPandasで主にできることをまとめました*。Pandasの使い方は公式サイトのマニュアルに書かれていますが、日本語ではなく英語で書かれています。そのため、**英語が読めない方は使うのが難しい**でしょう。そこで、Pandasの基本的なメソッドを本記事で紹介します。

*Pandasは様々な形式のデータを読み込むことが可能*です。たとえば、read_csvメソッドを使えば、CSV形式のデータを読み込めます。他にも、read_excelならExcelのデータ、read_jsonならJSON形式のデータを読む込むことが可能です。このように、**データ形式によってそれぞれ別のメソッドが用意**されています。

*Pandasはデータを加工するメソッドも豊富*です。たとえば、DataFrameオブジェクトなどを使えば、データの切り出しができます。また、DataFrameオブジェクトのsort_valuesメソッドを使えば、値による並べ替えが可能です。このような、**データを整形するメソッドはまだ他にも多くあり**ます。

DataFrameオブジェクトのinfoメソッドを使うことで、*データの特徴を表示*できます。他にもdescribeのように要約統計量を表示するメソッドや、データの一部のみを表示できるメソッドもあります。**幅広いデータ分析の手段があるのが、Pandasのメリット**でしょう。

次に、*PythonのPandasを使うメリット*をまとめました。Pandasを使わなくても、データ分析は一応可能です。しかし、特に**初心者の場合はPandasを使うことをおすすめ**します。その理由を解説していきましょう。

Pandasは*とにかくデータ処理の機能が豊富*です。たとえば、欠損値の補完や指定した列や行の抽出ができたり、文字列を数値に変換したり、といった作業が簡単に行えます。こういった処理をライブラリなしで行うのは、非常に大変です。

**また、データ分析だけでなく、Pandasは機械学習にも使えます**。汎用性の広さがPandasのメリットと言えるでしょう。

Pandasは*ネットの多くの情報が掲載されています*。Pandasの公式マニュアルは全て英語で書かれていますが、日本語でPandasについて分かりやすく解説しているサイトが多くあり、それらを参考に使っていくことが可能です。昔はPython関連の情報が少なかったのですが、近年はPythonの人気が上がっており、ネットの情報も増えています。**学習しやすい環境が整ってきたと言える**でしょう。

### Excelより大量のデータを処理しやすい

*データ分析は一応Excelなどでも行うことは可能*です。ただ、Excelの場合は大量のデータを処理すると動作が遅くなってしまいます。**Pandasは大量のデータを読み込んでも、遅くなりにくい**のがメリットでしょう。パソコンのメモリ容量に余裕があるなら、大規模なデータをPandasに読み込ませて、スムーズにデータ分析が可能です。

### 他のPythonライブラリと組み合わせて更に便利に

Pythonは*他にも数多くのライブラリがあります*。これらのライブラリとPandasを組み合わせて、更に効率的なデータ分析が可能です。上記で解説したもの以外にも、**Scipyやscikit-learnなど汎用性の高いライブラリが多い**です。こういったライブラリが多いことから、Pythonはデータ分析や機械学習に向いているとされています。

最後に、Pandasの使い方についてまとめました。**Pandasのインストール方法について解説**します。pandasはpipコマンドを使うことでもインストールできますが、ここではAnacondaを使う方法を紹介します。*Anacondaを使う方が後に他のライブラリも使いたいときに楽*だからです。

まずは*Anacondaをインストール*しましょう。Anacondaは科学計算のためのPythonのディストリビューションで、無料で使うことが可能です。Anacondaを使えば**Python本体とPythonライブラリを一括でインストール**できます。初心者は環境構築で手間取ることが多いので、Anacondaを使うのがおすすめです。

Anacondaは公式サイトから最新版をダウンロードしましょう。ダウンロードが完了したら、ファイルをクリックして実行することで、インストールができます。

### AnacondaからPandasをインストール

Anacondaのインストールが完了したら、*Anaconda Navigatorを起動*します。ライブラリのインストールはEnvironmentsから行うことが可能です。検索ボックスに「pandas」と入力すれば、pandasライブラリが出てくるので、インストールを行いましょう。また、他のデータ分析ライブラリもそのうち使うので、インストールしておきましょう。**MatplotlibもNumpyも同じ手順でインストール可能**です。

## PythonのPandasを使いこなして効率的にデータ分析しよう！

本記事では、*PythonのPandasについて解説*しました。Pandasの特徴やメリット、インストール方法がお分かり頂けたかと思います。**Pythonでデータ分析を行うならPandasは欠かせません**。Pandasは機能が豊富な上に、処理も高速で使いやすいのがメリットです。また、インストールもAnacondaを使って簡単に行えます。データ分析の需要は今後も上がっていくと推測されます。データ分析に興味がある方は、ぜひPandasを試してみてください。

PythonのPandasについて解説します。Pandasはデータ分析を行う際に欠かせないライブラリです。本記事ではPandasの特徴やメリット、使い方についてまとめました。Pandasを使ってデータ分析を始めたい方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

PythonのPandasはデータ分析で使えるライブラリ

Pandasは様々な形式のデータを読み込むことが可能

PandasのインストールはAnacondaを使うのがおすすめ

PythonのPandasとは？データ分析で使うライブラリを解説

XMLHttpRequestとはマイクロソフト社が自社ActiveXに実装した*スクリプト言語用API*で、サーバーとの**HTTP通信を行うAPI**を指します。略称として「*XHR*」とも呼ばれています。スクリプト言語とは、ウェブブラウザのクライアントで実行される処理言語で*JavaScript*等があります。

XMLHttpRequestは、*AJAX（Asynchronous JavaScript And XML）の基幹技術*です。XMLHttpRequestを用いることで、ウェブページの*全体を更新せずに必要なデータを更新する*ことができます。

XMLHttpRequestはマイクロソフト社の*Internet Explore*で利用可能となりましたが、その後*MozillaやSafari・Opera*等に採用されていきました。その後*W3C*で仕様標準化が進められ、*WHATWG*において*Living Standard*の**標準仕様**として策定されています。
参考：[XMLHttpRequest Living Standard](https://xhr.spec.whatwg.org/)
参考：[XMLHttpRequest Living Standard 日本語訳](https://triple-underscore.github.io/XHR-ja.html)

XMLHttpRequestの使い方は、*XMLHttpRequest*の**オブジェクトインターフェイス**を用います。XMLHttpRequestでは大別すると以下の通り、*サーバーとのインターフェイス*・*イベントハンドラのインターフェイス*・*DOMインターフェイス*が提供されています。

・*XMLHttpRequestオブジェクト（サーバーとのインターフェイス）*
　XMLHttpRequestのリクエスト発行や一連の手続きを行います。
・*XMLHttpRequestEventTargetインターフェイス（イベントハンドラのインターフェイス）*
　XMLHttpRequestのイベント処理を行うハンドラを記述します。
・*EventTargetインターフェイス（DOMインターフェイス）*
　EventTargetでDOM インターフェイスのイベントを受けるハンドラ・オブジェクトを登録します。

XMLHttpRequestオブジェクトを使用する場合の基本的な流れは、以降で説明します。

### XMLHttpRequestオブジェクトの使い方

XMLHttpRequestオブジェクトを使うには、*new*でXMLHttpRequestオブジェクトを生成します。*XMLHttpRequestオブジェクトのメソッド*としては、以下のものが用意されています。

・**事前設定**（必要な場合のみ）
「XMLHttpRequest.overrideMimeType()」
　サーバーから返ってくる MIME タイプを上書き変更します。

・**リクエストの初期化**
「XMLHttpRequest.open()」
　リクエストを初期化します。
　第1引数は”GET”か”POST”のメソッド、第2引数はURL、以降は省略可能な引数です。

・**リクエストの準備**
「XMLHttpRequest.setRequestHeader()」
　XMLHttpRequest.send()を使うために、HTTP リクエストヘッダーの値を設定します。 

・**リクエストの送信**
「XMLHttpRequest.send()」
　リクエストを送信します。

・**レスポンスヘッダーの受信**
「XMLHttpRequest.getAllResponseHeaders()」
　すべてのレスポンスヘッダを取得します。
「XMLHttpRequest.getResponseHeader()」
　指定したヘッダ文を含む文字列を1つ取得します。

・**リクエストの中止**
「XMLHttpRequest.abort()」
　送信されたリクエストを中止します。

以下は基本的な流れを抽出した実装例です。onloadやonerrorはイベントハンドラで、詳細は以降で説明します。
*実装例：（XMLHttpRequestコード部分）*
　var xhr = new XMLHttpRequest();
　xhr.onload = function() {
　  console.log(\`Loaded successfully! ${xhr.status}\`);
　}
　xhr.onerror = function() {
　  alert(\`Error! ${xhr.status}\`);
　}
　method=”GET”;
　url=”sample.html”;
　xhr.open(method, url);
　xhr.responseType = "text";
　xhr.send();

この例は、xhr.responseTypeで”text”形式を指定しました。受信したデータはxhr.responseTextに格納されますので、console.log()でコンソール出力したりブラウザで活用したりできます。なお、Webページの制限リソースを参照する場合は、*CORS（Cross-Origin Resource Sharing）*というオリジン間リソース共有 で*クロスドメインのリソース共有*を行う必要があります。

### XMLHttpRequestオブジェクトのプロパティ

XMLHttpRequestオブジェクトのプロパティは、以下の分類で提供されています。

・**リクエストステータスに関するプロパティ**
「XMLHttpRequest.onreadystatechange」
　イベントハンドラで、readyState 属性が変化する度に呼び出されます。
「XMLHttpRequest.readyState」
　リクエストの状態を戻します。
「XMLHttpRequest.status」
　リクエストレスポンスのステータスを返します。
「XMLHttpRequest.statusText」
　"200 OK"等を含むリクエストレスポンスの全文字列をDOMStringで返します。 

・**リクエストレスポンスに関するプロパティ**
「XMLHttpRequest.response」
　指定したXMLHttpRequest.responseTypeに応じて、エンティティ本文・Blob・Document・JavaScriptオブジェクト・DOMString を返します。
「XMLHttpRequest.responseText」
　リクエストレスポンスのテキストをDOMStringで返します。
「XMLHttpRequest.responseType」
　レスポンス型を定義します。
「XMLHttpRequest.responseURL」
　レスポンスのURLを返します。
「XMLHttpRequest.responseXML」
　リクエストに対するレスポンスのDocumentを返します。

・**タイムアウトに関するプロパティ**
「XMLHttpRequest.timeout」
　リクエストタイムアウトをミリ秒単位で表します。
「XMLHttpRequestEventTarget.ontimeout」
　タイムアウト発生時に起動されるハンドラです。

・**監視に関するプロパティ**
「XMLHttpRequest.upload」
　アップロード進捗監視のオブジェクトを返します。

・**資格情報のプロパティ**
「XMLHttpRequest.withCredentials」
　Access-Controlリクエストの資格情報使用を指定します。

### XMLHttpRequestEventTargetインターフェイスの使い方

XMLHttpRequestEventTargetインターフェイスは*イベント処理のハンドラ*を記述します。*ハンドラ*とは*処理要求が発生した際に起動する関数*を指します。

・**リクエスト中止のハンドラ**
「XMLHttpRequestEventTarget.onabort」
　abortイベントを受信した際に呼び出すハンドラを記述します。

・**成功時に受信するハンドラ**
「XMLHttpRequestEventTarget.onload」
　コンテンツのフェッチに成功した後に、load イベントを受信したときに呼び出す関数が含まれています。

・**進行中に処理されるハンドラ**
「XMLHttpRequestEventTarget.onloadstart」
　HTTPリクエストがデータの読み込みを開始した際の、loadstartイベントを受信したときに呼び出す関数が含まれています。
「XMLHttpRequestEventTarget.onprogress」
　リクエストの進行状況を、progress イベントを受信したときに呼び出す関数が含まれています。

・**リクエストエラーのハンドラ**
「XMLHttpRequestEventTarget.onerror」
　リクエストでエラーが発生した際のerrorイベントを受信した際に呼び出すハンドラを記述します。
「XMLHttpRequestEventTarget.ontimeout」
　XMLHttpRequest オブジェクトの timeout 属性により、timeout イベントを受信したときに呼び出す関数が含まれています。
「XMLHttpRequestEventTarget.onloadend」
　ロード完了時のリクエストエラーを、loadendイベントとして受信したときに呼び出す関数が含まれています。

### EventTargetインターフェイスの使い方

EventTargetインターフェイスは、*DOM（Document Object Model）のAPI*でイベント処理するために使用します。

・**EventTargetオブジェクトの生成**
「EventTarget()」
　EventTargetオブジェクトのインスタンスを生成します。

・**EventTargetの提供メソッド**
「EventTarget.addEventListener()」
　指定するイベントハンドラーをEventTargetに登録します。
「EventTarget.removeEventListener()」
　EventTargetからイベントリスナーを登録削除します。
「EventTarget.dispatchEvent()」
　EventTargetにイベント信号を発行します。

### XMLHttpRequestの同期通信と非同期通信の違い

XMLHttpRequestでは*同期通信*と*非同期通信*が利用可能です。同期通信では処理が完了するまでブラウザがブロックされ、画面が固まったりブラウザ操作が反応しなかったりします。そのため*同期通信（同期リクエスト*）は*オーバーヘッドが大きく性能上の問題*がありますので、実用的ではありません。

*非同期通信*時のブラウザは通常通りの動作をしており、データ到着時のイベントを受けて表示が更新されます。このことにより、より*システム負荷の低い非同期通信（非同期リクエスト）*が**推奨**されています。*同期通信（同期リクエスト）は非推奨*となります。

*同期・非同期リクエストを指定する*には、XMLHttpRequest.open()の*第3引数（async指定）*に*trueまたはfalse*を指定します。*trueは非同期（デフォルト値）*で*falseが同期*となります。つまり**未指定時には非同期リクエスト**の動作となりますのでご安心ください。

## XMLHttpRequestを使用してJavaScriptでHTTP通信を実装しましょう

*JavaScript*はスクリプト言語として*動的ウェブコンテンツを作成*できます。XMLHttpRequestはさらにHTTP通信を実装し、*多様なコンテンツを動的に表示する*ものです。非同期処理によりユーザに負担をかけることなく、処理できるメリットがあります。

ぜひHTTPサーバー通信を*XMLHttpRequestで実装*し、*ウェブコンテンツ*をより**リッチに作成する**ことをおすすめします。

XMLHttpRequestとは、スクリプト言語でHTTP通信を行うAPIを指します。XMLHttpRequestはAJAXの基幹技術で、Living Standardの標準仕様となっています。ここでは、その概念と関数やイベントハンドラについて説明していきます。

XMLHttpRequestとは、マイクロソフト社が開発したスクリプト言語用APIです

XMLHttpRequestはサーバーとのHTTP通信を行うAPIで、標準規格です

XMLHttpRequestにより、JavaScriptで多様なコンテンツを動的に表示することができます

XMLHttpRequestとは？提供API・ハンドラを解説！

**Rubygemsとは、Rubyというプログラミング言語のパッケージ管理システムを意味します。**ここでは、RubyとRubygemsについて詳しく紹介します。

Rubyとは、まつもとゆきひろ氏によって開発された国産のプログラミング言語を指します。**Rubyの特徴はシンプルな文法やRuby on Railsという便利なフレームワークがあることなどが挙げられます。**そのため開発スピードを速めることができ、スタートアップ企業や自社開発企業などで採用されることもあります。

またRubyでできることは数多くあり、Rubyのプログラミング言語でできることの代表例として、*Webアプリ・SNS・ECサイトなどの開発*が挙げられます。このようにRubyのプログラミング言語はシンプルな文法が特徴で、できることが数多くあるため、プログラミング初心者におすすめの言語の1つと言えるでしょう。

**RubyGemsはRubyのプログラミング言語のパッケージ管理システムです。**またRubyのバージョンが「1.9」以降であれば、Ruby本体をインストールすると同時に、RubyGemsも標準ライブラリとしてインストールされます。

*RubyGemsを使用すれば、後述する「gem」というパッケージを利用して、複雑な機能の実装でも簡単に行うことが可能です。*またgemのインストール・アンインストールやインストールしたgem一覧の表示・検索などもできます。そしてこれらの操作を行うにはRubyGemsが提供している「gemコマンド」を使用する必要があります。

RubyやRubyGemsの概要については理解できたでしょうか。ここでは、gemの概要とメリット・デメリットについて詳しく紹介します。

**Rubyにおけるgemとは「パッケージ」「パッケージ管理システム」の2つの意味があります。**パッケージとは端的に言うと便利な機能がまとめてあるもののことです。パッケージを使用すれば機能を実装する際に、ゼロからソースコードを記述する必要がなくなります。*パッケージにより開発効率の向上が期待できるため、実務現場でも使用される機会は多いです。*

例えば「devise」というgemをインストールすれば、簡単にユーザー認証機能を実装することができます。また「Faker」というgemを使用すれば、ダミーデータを簡単に作成することが可能です。このように様々なgemがあり、使用すれば開発スピードの向上が期待できます。

そして多くのgemは「Github」というサイトで管理されており、インストールの仕方や使い方などを確認可能です。
（ 参考：https://github.com/ ）

**gemを使用すればパッケージを簡単にインストールできるため、プログラミング初心者でも本格的なWebアプリの機能などを実装できます。**また使用する機能やレイアウトをライブラリとしてパッケージ管理できるため、スキルに関係なく安定したWebアプリを開発することが可能です。

**gemのデメリットとして、インストールの仕方や使い方の多くは英語で記載されていることが挙げられます。そのため理解するまでに時間や学習コストが必要です。**またRubyやRuby on Railsのバージョンを更新すると実装したライブラリにエラーが生じる可能性もあります。さらにデメリットかどうかは人によって異なりますが、gemは基本的にコマンドプロンプトを使用して操作しなければなりません。

gemの詳細については理解できたでしょうか。ここではgemのインストール方法について詳しく紹介します。なお、Rubyの開発環境は構築されていることを前提に解説します。

### 既にインストールされているgem一覧を確認する

*Rubyのバージョンが「1.9」以降であれば、Ruby本体をインストールすると同時に、RubyGemsも標準ライブラリとしてインストールされます。*そのため既に使用できるgemも数多くあります。ここで使用するコマンドが「**gem list --local**」です。このコマンドを使用すれば、既にインストール済みのgemを一覧で表示することができます。

Rubyのプログラミング言語を使用して開発を行うときに、実装したい機能が明確であれば、Webサイトを活用して探してみると便利なgemを発見できるかもしれません。ここでは、おすすめのgemを検索できるサイトをいくつか紹介します。

**1.RubyGems.org**
RubyGems.orgとは、Rubyコミュニティのgemホスティングサービスを指します。*簡単に自分が実装したgemを公開したり、使用したいgemをインストールしたりできるのが特徴です。*数多くのgemがRubyGems.orgに登録されているため、実装したい機能などで検索をかければ、関連するgemを見つけられるかもしれません。
（ 参考：https://rubygems.org ）

**2.BestGems.org Rubygems**
*BestGems.orgのWebサイトではダウンロード数が多いgemが分かります。*また毎日のダウンロード数のランキングや注目度形式のランキングも用意されているため、トレンドのgemを発見することも可能です。
（ 参考：http://bestgems.org/ ）

他にも先述した*GitHubで公開されているgemもあります。*このようなWebサイトを活用すれば、便利なgemを見つけることができるでしょう。

使用したいgemを見つけられたら、インストールしましょう。インストール後の使い方はgemによって異なるため注意が必要です。**一般的に「bundler」というパッケージ管理ツールを使用してgemを管理します。**なおbundlerもgemの1つです。bundlerはgem同士の依存関係を管理できるのが特徴と言えます。

まずは、bundlerを使用するために「gem install bundler」というコマンドを入力して、bundlerをインストールしましょう。正常にインストールできたか確認するには「bundler -v」を入力すると把握できます。「Bundler version ×.×.×」というように、バージョンが表示されていれば、正常にインストールができています。**そして「gem install 〇〇〇」というように、「〇〇〇」に使用したいgemを当てはめてコマンドを入力すれば、gemをインストールすることが可能です。**

例えばRuby on Railsの場合は、「gem install rails」というコマンドを入力すればインストールすることができます。*また「--version」というオプションを使用すれば、バージョンを指定してインストールすることが可能です。*例えば「gem install rails --version 5.0」というコマンドを入力すれば、バージョン「5.0」のrailsをインストールすることができます。

gemのインストールまでの流れは理解できたでしょうか。ここでは、よく使用するgemコマンドの使い方について詳しく紹介します。

gemのアンインストール方法をご紹介します。**「gem uninstall 〇〇〇」というコマンドを入力すれば、「〇〇〇」というgemをアンインストールすることができます。**

### インストール済みのgem一覧を表示

**インストール済みのgem一覧を表示するには「gem list --local」というコマンドを使用します。**このコマンドではgemの名称とバージョンを確認することが可能です。また、「gem list」というコマンドでもインストール済みのgem一覧を表示できます。

### 最新のバージョンのgemが存在するか確認する

**最新のバージョンのgemが存在するか確認したい場合には「gem outdated」というコマンドを入力しましょう。**例えば「fiddle (1.0.6 < 1.0.9)」と出力されたら、「fiddle」というgemにおける現在の バージョンは「1.0.6」であり、最新版「1.0.9」に更新できることを意味します。

**「gem update」というコマンドを使用すれば、インストール済みのgemを全て最新のバージョンにすることが可能です。**また「gem update 〇〇〇」というコマンドを使用し、「〇〇〇」にgemの名称を入力すれば、特定のgemだけバージョンを更新することができます。

## RubyGemsを活用して開発スピードを向上させよう！

これまでにRubyGemsの概要やgemの詳細について解説しました。**RubyGemsとはRubyというプログラミング言語のパッケージ管理システムを指します。gemというパッケージを使用すれば、複雑な機能の開発でも簡単に実装が可能です。**

使用したいgemを検索するには「*RubyGems.org*」「*BestGems.org Rubygems*」「*GitHub*」などのWebサイトを活用するのがおすすめです。

*gemを使用するにはコマンドを使いこなす必要があります。*よく使用するgemコマンドを紹介しましたが、他にも数多くのコマンドやオプションがあります。**Rubyでの開発効率を向上させるために、RubyGemsに関する知識を深めておくことは大切です。**

RubyGemsとはRubyというプログラミング言語のパッケージ管理システムのことです。gemを上手く活用すれば、複雑な機能の開発でも簡単に実装が可能です。当記事ではRubyGemsの概要やgemの詳細について解説します。

RubyGemsとはRuby言語のパッケージ管理システム

RubyGemsを使用すれば機能をゼロから開発不要になるため、開発効率の向上が期待できる

gemを検索するには「RubyGems.org」「BestGems.org Rubygems」「GitHub」などのWebサイトがおすすめ

RubyGemsとは？gemのインストールや使い方も解説！

SwiftはApple社がObjective-Cをベースにして、iOSアプリ作成用に開発したプログラミング言語です。その**SwiftのUI周りの使い勝手をよくするフレームワークが「SwiftUI」**です。この記事では初級エンジニアの方を対象に「SwiftUIとはなにか」というテーマで解説していきます。

まずSwiftUIの説明に入る前に、Swift言語について改めて確認をしておきましょう。

**Swiftは、iPhoneやiPadなどのiOSアプリの開発を効率的に行えるよう、Apple社が開発したオーブンソースの新しいプログラミング言語です**。
Swiftはパソコンの*Macがあれば、初心者でも比較的簡単に扱えるプログラム言語*です。

### SwiftUIはSwiftのフレームワーク

**「SwiftUI」とは、iOSアプリ開発用にSwiftで作られたUIフレームワークのこと**です。2019年6月にApple社が発表したばかりの新しいUIですが、関係者から期待が集っています。

*SwiftUIを利用する主なメリットはSwiftベースのシンプルな記述や操作でiOSアプリのUI作成を容易に行える点*です。ただし、SwiftUIが対応するのはiOS13以降、開発ツールではXcode11以降を必須としていることから、現在の開発環境が使えるかどうかをあらかじめ確認しておく必要があります。

### SwiftUIとStoryboardのどっちを選択？

iPhoneアプリの開発で利用されるStoryboardは、2011年のXcode 4.2から登場しました。*Storyboardはボタンやアイコンなどをドラッグ＆ドロップで配置しながら直感的に作ることができ、アプリ開発を快適にしてくれる点が特徴です。今ではiOSアプリの画面設計や画面の遷移を作る上で欠かせない*ものとなっています。
一方、StoryboardはCode上では見やすいですが、ソースはXML形式のため、XMLが読めないエンジニアはソースを解読できないという点が弱点です。

現在、Storyboardと新しく登場したSwiftUIとの違いが見えず、どっちを学ぶべきか、迷う人が増えています。

*仕事で既存のアプリのリリースをメインに行う人は、Storyboardを選択するのが良いでしょう。逆に、これから学ぼうとする人はSwiftUIからで構いません*。いずれはSwiftUIに一元化されていくでしょうが、余裕がある方は両方を学んでおくと何かと有利でしょう。

SwiftUIは登場してまだ日が浅いSwiftのフレームワークですが、これまで実際に使ってみるとさまざまなメリットを感じることでしょう。

SwiftUIはSwiftコードで開発されており、とにかくコードがシンプルです。その結果**SwiftUIではコーディング作業、特にUIの開発が簡単になる点がメリットと言えます**。

### コーディング中にプレビューを見れる

**SwiftUIは、コーディング作業の途中でもViewごとに画面の確認ができます**。従来の仕組みでもレイアウトの確認は可能でしたが、実際の動きを見るには、データを入れてアプリをビルドした後にシミュレーターや実機で確認しなければなりませんでした。
このように、*コーディングをしながら実際のプログラムの動きをリアルタイムに確認できる点はSwiftUIならではのメリットです*。
さらにアプリは画面単位に起動することができ、開発をしながら画面遷移を確認する、あるいはアニメーションの動きを見ることができるため、開発作業の効率化が期待できます。

**SwiftUIはレイアウトファイル（Viewクラス）もSwiftで書かれているため、誰にも分かりやすいことから共同開発にも適しています**。Storyboardも便利なUIフレームワークですが、 XMLで書かれていることから、XMLを扱えるエンジニアしかソースの解読ができない点が難点でした。
SwiftUIはSwift言語で書かれていることで、*Swiftを扱えるエンジニアであれば誰でもUIのメンテナンスができる*ため、iOSアプリなどの共同開発の面においては前進しました。

ここまでSwiftUIのメリットについて述べましたが、実はSwiftUIは新しいが故の機能不足やバグが残っており、デメリットもあります。これからSwiftUIのデメリットについて一緒に見ていきましょう。

### UIKitユーザーにとっては物足りない面も

初心者にはやさしいSwiftUIの登場によって、iOSアプリ開発のハードルは下がり、一般ユーザーのiOSアプリ開発が活発になるかもしれません。しかし、**従来のUIKitなどに馴染んでいる人にSwiftUIは物足りない点があり、厳しい評価をする人もいます**。

SwiftUIは完成を待たずに世に送りだされており、機能不足は否めませんでしたが、SwiftUI2.0が登場し、さらに後継のSwiftUI3.0ベータ版も公開されています。*SwiftUI3ベータ版はiOS 15とXcode 13の環境で利用できるようになります*。
これまでのSwiftUIでは実現できなかった「Pull To Refresh」も対応されており、*UIKitと比較しても機能面で劣る点はほぼ解消されています*。これからは次第にUIKit愛好者にも評価されていくことでしょう。

SwiftUIは新しいUIフレームワークのため、対応する環境が**iOS13以降という制約**があります。致し方ない点ではありますが、*iPhone5やiPhone6には対応できない*ことから、一部のユーザーには不満が残るでしょう。

## SwiftUIができること、できないこと

続いてSwiftUIによってできること、できないことは何かについて見ていきましょう。

### SwiftUIだけでiOSアプリを作ることはできる？

SwiftUIだけでiOSアプリを作ることは現時点では難しいでしょう。SwiftUIはUIの作成に適していますが、あくまでフレームワークであり、開発用の言語ではありません。**Swiftとは違って、SwiftUIはネットワークやデータベースのハンドリングはできませんのでアプリプログラムを作るのには適していません**。

ただし、「SwiftUI2.0」から、単純なデータのファイル保存程度はできるようになっています。将来的には、簡単なアプリ程度であればSwiftUI単独で作れるようになるかもしれません。

### iOSアプリの画面程度ならSwiftを知らなくとも作れる？

Swiftを知らなくてもiOSアプリの画面程度なら作れます。PowerPointを操作できるレベルの人であれば、簡単な画面程度は作成可能です。**表示する文字のサイズ・フォント・配置なども簡単にできるため、SwiftUIを使い慣れていない初心者でも、センスのあるエンジニアであれば画面作成を分担させることも可能**です。

Storyboardではできるのに、SwiftUIではできないことの1つに「**Pull To Refresh**」があります。

*「Pull To Refresh」とは、スマホの画面を下に引っ張ると画面が更新される機能*です。
タッチパネル形式のデバイスはよく使われる機能ですが、*SwiftUI自体にはこの機能がサポートされていないため、別途UIKitの助けが必要*です。

こうした点を捉えてSwiftUIを「使えない」とけなす人もいますが、リリース予定のSwiftUI3.0ではこうした点も解消し、必要な機能が追加されています。このように、機能不足やバグなどはバージョンアップによって次第に解消していくでしょう。

SwiftUIを独学で習得する方法として、*チュートリアルを利用する、入門書を読みながら進める*、の2つの方法があります。もちろん両方同時並行でも構いませんので、その選択は皆さんにお任せします。

### SwiftUI チュートリアル（tutorial）

SwiftUIの基本的な使い方を独学で学ぶには、*[Apple公式SwiftUIチュートリアル](https://developer.apple.com/tutorials/swiftui/)*がおすすめです。チュートリアルは英文ですが、ブラウザの翻訳機能を用いて日本語に変換すれば、さほど違和感なく利用できます。

SwiftもXcodeも初めてという方には少し難しいかもしれません。**チュートリアルはXcodeを触った経験があり、Swiftも多少かじっているMACユーザーの方におすすめ**です。
チュートリアルを始める前に、MacOS・Xcodeを最新のバージョンにしておきましょう。

*[SwiftUI対応 たった2日でマスターできるiPhoneアプリ開発集中講座 Xcode 12/iOS 14対応](https://www.socym.co.jp/book/1278)*は、**SwiftとSwiftUIでiPhoneアプリを作ろうとしている初心者のためのガイド**です。
サンプルアプリの制作を通じて、iOSアプリ開発の手順や仕組みを一通り学ぶことができます。このテキストは、最新のXcode 12とiOS 14にも対応しています。

## SwiftUIを活用できるエンジニアを目指そう

Swift言語はシンプルさと優れた開発効率性が評価され、Swiftを採用する企業が増えています。また、**AndroidアプリとiOSアプリの同時開発を行う企業も出現**するなど、両者の隔たりが無くなりつつあります。
SwiftUIがAndroidアプリの開発に活用される可能性も否定できません。こんな時こそ*SwiftとSwiftUIの両方を習得しておくと、仕事の幅が一気に広がる*ことが予想されます。

### Swiftエンジニアの仕事はどう変わる？

言語・開発の記事（104ページ目）