## Javaサーブレット（Servlet） とは

*Javaサーブレット（Servlet） は、JavaでWebシステムを開発するときに利用されており、動的なWebページのシステムを作成することができるJavaのプログラムです。*Javaサーブレットを用いて、多くのショッピングサイトやネットバンキングなどのWebシステムが構築されています。

この記事では、Javaサーブレットについて知りたい方のために、Javaサーブレットの概要や使用するメリット、動作の流れなどについて解説していきます。Javaサーブレットがどのようなものかを理解して業務に役立ててください。

Webサイトにアクセスするたびに文章や画像が変わったり、閲覧するユーザに適した内容が表示されたりするWebページのことを、動的ページと呼びます。

動的ページを作成するには、PHPやJavaScriptを利用するなど多くの手段があります。*その中でも、Javaサーブレットは、Webサーバを動的に生成したり、データの処理を行ったりできるJavaで書かれたプログラムで、Webサーバ（バックエンド）で動きます。*単に「サーブレット」と呼ばれることもあります。

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### Javaサーブレットは画面表示を担当するJSPと一緒に使われる

Javaサーブレットは、Webブラウザの画面に関する処理よりも、画面から送られたリクエストに応じて、データを処理する方が得意です。

**そのため、Javaサーブレットは画面表示を行うJSP（Java Server Pages）とともに使われます。**Javaサーブレットは一般的に、リクエストを受けとってレスポンスを作成するところまでを行い、表示をJSPが行います。

## Javaサーブレットを使用するメリット

ここでは、動的サイトを作成するのにJavaサーブレットを使うメリットを解説します。

### ライフサイクルを管理できる

ライフサイクルとは、処理が始まって終わるまでの流れのことで、Javaサーブレットを使用することでライフサイクルを効率よく管理することができます。

ユーザがWebサイトにアクセスするとき、ログインしてから他のサイトに移動したり、戻ってきたりと、何度もHTTPリクエストを行うことも多くあります。1回の訪問は「セッション」とも呼ばれます。

*Javaサーブレットは、Webサイトを訪れるユーザのセッションを管理して、データをメモリに保持することで、返答までのスピードを速めることができます。*

### マルチスレッドに対応している

Javaサーブレットはマルチスレッドに対応しており、複数のリクエストを並行処理することが可能です。これにより、複数のユーザーからのアクセスに対して効率的に対応することができます。

*Webサーバに複数のリクエストがあった場合、シングルスレッドの場合は処理が順番待ちになって効率が悪くなってしまいますが、Javaサーブレットではマルチスレッドで高速に処理を切り替えながら動作します。*これにより、効率良くリクエストに応じた処理を行うことができます。

しかし、マルチスレッド処理は複数の処理を高速で切り替えながら同時並行的に実施できる分、リソースを競合状態に陥らせることもあります。そのため、Javaサーブレットの開発においてはスレッドセーフなコードを書くよう注意を払う必要もあります。

### プラットフォームに依存せず動作する

Javaというプログラミング言語は、プラットフォームに依存しないプログラミング言語であり、Javaサーブレットはその特徴を受け継いでいます。

*JavaサーブレットはOSやハードウェアに依存しないため、WindowsやMacOS、Linuxなど、どのプラットフォームでも動作することができます。*

また、クライアント側はブラウザで動作するように作るため、クライアント側にプログラムをダウンロードする必要がなく、どの端末からでも特に設定なしにプログラムを使用できるという利点があります。

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JSP（Java Server Pages）はJavaサーブレットとセットで使われることが多く、主にWebページの画面表示を担当しています。ここでは、その概要やJavaサーブレットとの関係などについて解説します。

*JSPは、HTML内にJavaコードを埋め込んで動的にWebページを生成する技術です。*
JavaサーブレットとJSPはペアで使われることが多く、Javaサーブレットは計算処理やデータベースアクセスを担当し、JSPはJavaサーブレットが処理したデータを受け取り、クライアントに返す役割を持っています。

*JSPの構文は、HTMLの中でコンテンツ内容を動的に変化させたい部分に、「<% 〜 %>」（スクリプトレット）を追加するというものです。*スクリプトレットの中に記述した内容がJavaプログラムとして処理されます。

スクリプトレットなしのHTMLファイルの拡張子を「.jsp」に変えるだけでも、JSPファイルを作成することはできます。

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JSPは、実行前にJavaサーブレットに変換されるため、基本的には同じものと言えます。Javaサーブレットだけでも、1つ1つHTMLタグを表示するように記述すれば、JSPを使用した時と同様の機能のWebサイトを作ることが可能です。

*しかし、画面表示にはそれに特化したJSPを使用し、バックエンド開発にJavaサーブレットを使って役割を別々にすることで、デザイナーとプログラマーの作業を分担し、開発の効率を上げることができます。*

これにより、デザイナーは画面のUIなどに注力し、プログラマーはJavaサーブレットによりWebサーバー側の処理に集中することができ、それぞれの能力を発揮しやすくなります。

JavaサーブレットとJSPの動作の例として、Webアプリケーションのログイン画面を挙げてみます。

*Webサイトは、ページごとにサーブレットとJSPファイルをペアで持っています。*ユーザがWebサイトのログインページににアクセスすると、JavaサーブレットはGETリクエストを処理し、JSPファイルに転送してHTMLページを返します。

ユーザがログインIDとパスワードを入力し、ログインボタンをクリックすると、サーブレットがログインIDとパスワードのデータを含むPOSTリクエストを処理し、検証を行った結果、ログイン成功または失敗のページに画面遷移します。

## Javaサーブレットを動かすサーブレットコンテナとは

Javaサーブレットを動かすためには、サーブレットコンテナと呼ばれるアプリケーションが必要です。サーブレットコンテナは、Webコンテナとも呼ばれます。ここでは、いくつかのサーブレットコンテナを紹介します。

### サーブレットコンテナ（Webコンテナ）とは

ブラウザからHTTPリクエストが来ると、直接Javaサーブレットが受け取るのではありません。まずはサーブレットコンテナが受け取り、Javaサーブレットを起動して、Javaサーブレットにより処理が行われます。

**サーブレットコンテナは、このようにJavaサーブレットの起動を管理するだけでなく、データベース接続管理やユーザ識別のためのセッション管理も行います。**JSPの動作にも、サーブレットコンテナが必要です。

サーブレットコンテナの仕様はJava EE（Java Enterprise Edition）の一部として定められており、この規定に従って作られたJavaサーブレットは、どのコンテナでも動作するようになっています。

### サーブレットコンテナの種類

サーブレットコンテナにはいくつもの種類があります。その中で代表的なものを以下にピックアップします。

*■Tomcat*
Tomcatは、簡易的なWebサーバーの機能も含んだサーブレットコンテナです。*Apache Tomcat Project 内で開発されているオープンソースソフトウェアで、世界中で非常に多くのWebシステムの開発で使われています。*

Tomcatは一般的にはWebサーバーであるApacheと連携して使用され、静的処理をApacheで行い、動的処理をサーブレットコンテナのTomcatで行うという構成で利用されます。

TomcatのWebサーバーとしての機能が備わっていますが、Webサーバとしての専門性に特化しているわけではありません。そのため、Tomcatが専門であるサーブレットコンテナの役割を担い、Webサーバとしての働きは、スペシャリストであるApacheを用います。

【参考】：[Apache Tomcat - Welcome!](https://tomcat.apache.org/)

*■Glassfish*
Glassfishは、オープンソースでJava標準仕様のフレームワークであるJakarta EEに準拠したサーブレットコンテナです。*Glassfishには、サーブレットコンテナだけでなく、リソース管理やトランザクション管理が充実しており、大規模開発に対応できる柔軟さを持っているというメリットがあります。*

【参考】：[Eclipse GlassFish](https://glassfish.org/)

*■Jetty*
Jettyは、Javaだけで開発されたJavaサーブレットコンテナです。*軽量で起動が早く、クライアントからのリクエストに対して非同期で待機が行われる非同期HTTPサーバであることから、クライアントからの短時間での大量のリクエストに応じることができるという特徴をもっています。*

【参考】：[Eclipse Jetty | The Eclipse Foundation](https://www.eclipse.org/jetty/)

## Javaサーブレットを学んでWebアプリ開発に役立てよう

ここまで、JavaサーブレットとJSP、そしてサーブレットコンテナについて解説してきましたが、Javaサーブレットの動的サイト開発の概要が理解いただけたでしょうか。

JavaサーブレットとJSPを使ったWeb開発は、世界中で広く行われています。JavaサーブレットとJSPのそれぞれの役割をよく学んで、Webアプリの開発に役立ててください。

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JavaサーブレットはWebページを動的に生成したり、データ処理を行ったりするJavaで書かれたプログラムで、Webサーバで動作します。この記事では、Javaサーブレットの概要や使用するメリット、JSPやサーブレットコンテナなどの関連要素についても解説します。

Javaサーブレットのメリットは、ライフサイクル管理、マルチスレッド対応、プラットフォームに依存しないなどである

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システム開発に携わっていると、必ず直面するのがメンテナンスやバージョンアップです。それらに対応するために、従来は開発機と本番機を分ける構成が当たり前でした。

しかし、近年の仮想化技術の進展やハードスペックの向上によって、今では**同じ物理マシンに複数の仮想環境を構築して運用することが当たり前になっています。**

また、Pythonにも独自に仮想環境を構築することができる仕組みが備わっており、1つのマシン上で開発・テスト・本番稼働まで無理なく利用可能です。ここでは、Pythonの仮想環境について紹介します。

Pythonに関して、エンジニアの皆さんはよくご存じかと思いますが、改めて確認しましょう。

**Python言語はAIの機械学習の開発に使われることで知られていますが、実はWebアプリの開発やビッグデータの解析、さらにはゲームアプリの開発にまで利用されるほどの人気の言語**です。次に学びたい言語としては、C言語やJavaを抑えて1位となる人気ぶりです。

【参考】[Welcome to Python.org](https://www.python.org/)

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

一般的に**「仮想環境」とは、サーバーやパソコンといった1つのマシンの中に仮想的に異なる環境を構築したもの**を指します。例えば、1つのマシンにWindows環境とLinux環境を併存させて利用するような場合に、仮想環境が構築されます。

*マシンの物理的スペックを変えず、CPUやメモリを仮想環境にそれぞれ論理的に割り当て、あたかも異なる物理環境があるかのように利用できます。*このように、仮想化技術によってマシンを効率的に利用することが可能です。

Pythonでシステム開発を進める際に、*1つのマシンでテストや本番稼働を同時に行うことはさまざまなリスクや制約を伴います。*

また、本番稼働中のシステムのメンテナンス、バージョンアップなどを行う際にも、同一マシン上でこれを行うにはさまざまな問題が発生します。**こうしたリスクや問題、制約を解消してくれるのが、「Python仮想環境」です。**

**Pythonにおける「仮想環境」とは、マシンにインストールしたモジュール・パッケージ、あるいは異なるPythonのバージョンごとに、それぞれが分離された環境**を意味します。

例えば、Pythonで開発作業を行う際にPython2系で利用していたパッケージがPython3系では使えない場合があり、それぞれのバージョンの違いによって問題が生じます。

こうした問題を解決する方法として、同じマシン上にPythonの仮想環境を作る必要があるのです。もちろん、バージョン毎にマシンを分ける方法もありますが、物理的にも作業的にも非常に無駄が多くなります。*Pythonの仮想環境はリスクや制約の回避以外にも、こうした物理的・作業的無駄を省くという効果もある*ため、仮想環境を利用しないという手はありません。

### Pythonのインストール（Windowsの場合）

ここでは、**Pythonのインストール方法について解説**します。

次のURLへアクセスして下さい。
・https://www.python.org/

画面の上部にあるメニューから「Download」にマウスを合わせるとメニューが表示されるので、そこからWindows向けのPythonをダウンロードします。*現時点（2022.3）の最新バージョンは、Python3.10.2です。*ダウンロードしたファイルをダブルクリックするとインストールが開始します。

【参考】[Windows版Pythonのインストール: Python環境構築ガイド - python.jp](https://www.python.jp/install/windows/install.html)

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

## Pythonの仮想環境利用のメリット

Pythonの仮想環境を利用する必要性については分かりましたが、では**仮想環境を利用する具体的なメリットは何なのでしょうか？**Pythonエンジニアを目指す方は、*Pythonの仮想環境は必須知識となる*ため、仮想環境のメリットについてはよく理解しましょう。

Pythonの環境構築：公開ソフトウェアを活用した環境整備を解説

仮想環境が必要だということは分かっても、仮想環境の構築作業が難しい場合には、仮想環境の構築自体が足かせになってしまいがちです。しかし、**Python仮想環境は、ソフトを使えば作るのも削除するのもコマンド1つで簡単にできます。**コストも手間も掛からないため、これを利用しない手はありません。

### 異なるバージョンのPythonを利用できる

**仮想環境を使うメリットとしては、異なるバージョンのPythonを同時に使用できる**ということが挙げられます。バージョンアップの際に、新たなマシン環境を用意することなく、同一マシン上で新旧バージョンを併存させながらテストや移行ができます。エンジニアにとっても大変便利な機能です。

### モジュールの追加や更新ができる

Python上で新たなモジュールの追加やモジュールの更新が必要になる場合に、*モジュールの追加・更新が本番環境に影響を及ぼす*ことがあります。しかし、**仮想環境を利用すれば、本番環境への影響を気にすることなく、モジュールの追加や更新が可能**となる点も仮想環境のメリットの1つです。

### 同じモジュールで異なるバージョンが使用できる

Python上で使用する複数のアプリケーションが同じモジュールの異なるバージョンを必要としている場合、仮想環境があると便利です。通常、同じモジュールの異なるバージョンを同時にインストールすることはできないため、すべてのアプリケーションに対応することは困難です。

しかし、**仮想環境を使用すれば同じモジュールの異なるバージョンをインストールできるため、複数のアプリケーションに対応できます。**

### 開発・テスト作業の効率が上がる

Pythonを使ったプログラムの開発・テストをする場合、異なるOSやPythonのバージョンでの動作を確認する必要があります。**実機の場合は何台もパソコンを用意する必要がありますが、仮想環境だと1台のパソコンに複数の環境を作成することができます。**そのため、環境構築にかかるコストを大幅に削減できます。

## Pythonの仮想環境はvenvがおすすめ

Pythonの仮想環境を構築するためのソフトはいくつか種類があります。特に初心者の方は何を選択すれば良いのか迷うでしょう。ここでは、**Pythonの代表的な仮想環境ソフトとしてvenvをおすすめ**します。

【参考】[venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**venvとは1つのシステム環境の中に、異なるPython環境を作れるソフトウェアの名称**です。コマンド1つで仮想環境を作る、仮想環境を削除するなどができます。

### venv以外のソフト（virtualenv・conda・pyenv）

**Pythonの主な仮想環境ソフトとしては、venv以外にvirtualenvとcondaがよく知られています。**

・virtualenvはサードパーティ製のPythonライブラリで、利用する場合は新たにインストールする必要があります。

・condaは機械学習関係のライブラリやツールが豊富な、Pythonディストリビューション（distribution）であるAnacondaに含まれるメジャーなPython仮想環境ソフトです。Anacondaをインストールしないと使えません。
【参考】[Conda —Condaのドキュメント](https://docs.conda.io/en/latest/)

・pyenvはPythonで使える仮想環境ソフトウェアですが、Windowsをサポートしていないため、Windowsユーザは使えません（Windows版のpyenv-winはありますが、特に推奨理由が見当たりません）。
【参考】[GitHub - pyenv/pyenv: Simple Python version management](https://github.com/pyenv/pyenv)

エンジニアの方は、仮想環境ツールとしてdockerを利用されている方もいるでしょう。では、dockerとvenvとは何が違うのでしょうか？

**venvは、Python依存関係のみをカプセル化するのに対し、 DockerはOS全体をカプセル化します。**例えば、DockerはLinux環境・Windows環境・Mac環境それぞれでPythonアプリを動かす場合などに利用します。

【参考】[Docker ドキュメント](https://docs.docker.jp/)

venvの前身はvirtualenvです。venvはPython 3.3 以降に標準機能として取り込まれました。そのため、**venvは新たにソフトウェアをインストールしなくてもすぐに使用できるので、手軽に仮想環境を構築・管理できます。**

Python2系でvirtualenvを利用していた方も、Python3系はvenvを選択すると良いでしょう。機能的に両者はほとんど差がなく、使い勝手が良いからです。以下に、venvをおすすめする理由を挙げます。

1.Python公式venvはPython3.5以降で、Python公式の推奨仮想環境となりました。

2.venvは主流Python資格の試験対策チュートリアルでも、venvが前提となっています。

3.pipが使えるpipはPythonのパッケージを管理するツールです。venvではpipをそのまま使え、トラブルの心配も不要です。

## venvを使って仮想環境を作ってみよう

**venvはPython3系では標準機能の1つ**だとお伝えしました。では、実際にvenvを使ってみましょう。

ここでは、**Windows環境での仮想環境の作り方について簡単に解説**します。仮想環境ソフトウェアvenvは、Python3.4以降であればすぐに使えます。まず、インストールされている pythonのバージョンを確認しましょう。なお、以下はコマンドプロンプトを使った手順を紹介しますが、VScodeを使用することもできます。

*1.Pythonのバージョンを確認する*
Windows10であれば、デスクトップ画面左下の「ここに入力して検索」の欄に"cmd"と入力します。
*コマンドプロンプト画面が表示されたら、"python -V"と入力すると、Pythonのバージョンが表示*されます。Python3.4以降であれば、venvをすぐに利用できます。

*2.仮想環境を作る*
同じく、コマンドプロンプト画面で、"python -m venry  ●●●"と入力します。●●●は作成する仮想環境の名前で、任意の名前を入れます。ここでは仮に"kasou"とします。

*3.仮想環境を有効にする*
仮想環境を実行するには、\Scripts\activateコマンドを使います。
コマンドプロンプト画面で、"kasou\Scripts\activate"と入力します。

*4.仮想環境を無効にする*
仮想環境を無効にするには、コマンドプロンプト画面で、"deactivate"と入力します。これで仮想環境の"kasou"は無効化されました。改めて仮想環境を有効にするには、コマンドプロンプト画面で、"kasou\Scripts\activate"を入力します。

### 仮想環境を活用してPythonを上手く使おう

ここではPythonの仮想環境とは何か、Pythonにおける仮想環境の作り方、そのメリットなどについて、主にPython仮想環境ソフトウェアの「venv」をベースに解説しました。

Pythonで仮想環境を構築することが、拍子抜けするほど簡単だということがわかりました。**仮想環境を利用することで、バージョンにとらわれず自由にプログラムを実行させられるメリットは、実際にPythonプログラミングを行ったときに実感できる**でしょう。

Pythonの開発に携わるとシステムの改修やバージョンアップの問題に直面します。その際、Python仮想環境を利用すると、コマンド1つで簡単に開発・テスト環境を入手することができます。ここではPythonの仮想環境について、メリットや作り方を解説します。

Pythonはコマンド1つで仮想環境を構築する機能が備わっている

Pythonは仮想環境を利用することで、システム改修やバージョンアップを同一マシン上で簡単に行える

Python仮想環境構築に利用するソフトウェアは、Python標準の「venv」がおすすめ

Pythonの仮想環境とは？利用のメリットやおすすめの仮想環境をご紹介

Pythonには、いくつもの開発支援機能が備わっており、モジュールもその一つです。*モジュールは部品という意味を持つ言葉で、Pythonで利用できるクラスや関数などをまとめたプログラムファイルで、他のプログラムから呼び出して利用することができます。*

### モジュールを利用するメリット

*モジュールを利用すると、利用頻度の高いクラスや関数などをその都度記述しなくてよくなるため、コーディングを効率的に進めることができます。*また、それに伴ってよりシンプルで可読性の高いコードを書くことが可能になります。

*Pythonのモジュールの実体は、「.py」の拡張子を持つプログラムファイルです。*ファイル内にはPythonで書かれたコードが記載されています。具体的には、モジュールが想定する用途に沿った関数やクラスなどがまとめられています。

### モジュールとパッケージの違い

*Pythonでは、関連性の高い複数のモジュールがディレクトリ（フォルダ）単位にまとめられたものをパッケージと呼びます。*機能が類似しているモジュールを複数呼び出したい時、一つ一つ読み込むよりパッケージ単位で読み込んだ方が効率的です。

パッケージは同じディレクトリ内に「\_\_init\_\_.py」というPythonファイルを配置することで識別されます。

### モジュールとライブラリの違い

ライブラリは、一般的には他のプログラムから呼び出すことを前提にした汎用的なプログラムのことを指しますが、Pyrhonでは前後の文脈によって様々な意味を持ちます。モジュールやパッケージのことを指してライブラリという場合もありますし、いくつかのパッケージをまとめたものを指す場合もあります。

*ここでは、いくつかのパッケージをまとめたものをライブラリと表現します。*ライブラリにはPythonにあらかじめインストールされている「標準ライブラリ」と、個別にインストールが必要な「外部ライブラリ」があります。ライブラリを利用すると、より複雑な機能を簡単に実装することができます。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

*Pythonの標準ライブラリとは、Pyrhonをインストールした時点で使用できるライブラリを指します。*Pythonにはプログラマーがすぐに開発を始められる環境をセットで提供する「電池付属 (Battery Included)」という思想があり、利用頻度の高い汎用的なクラスや関数のほとんどはこの標準ライブラリだけでまかなうことができます。

ここでは標準ライブラリの使用例を紹介します。今回は例として、randomというモジュールを使用します。*このrandomモジュールは、その名の通りランダムな値を生成する関数を使用できるため、実行するたびに結果が変わるクジの抽選のような処理に利用されます。*

### import文を使ってモジュールを呼び出す

*モジュールを呼び出すにはimport文を使用します。*例えば、randomモジュールを呼び出したい場合は、Pythonファイル内に以下のように記述します。

*randomモジュールを呼び出すと、以降はそのプログラム内でrandomモジュールに含まれる乱数生成の関数を使用できるようになります。*例えば、整数の乱数を生成するrandint関数を以下のように記述できます。

*「.」を挟んで左がモジュール名、右が関数名です。*この関数が実行されると、1から10までのランダムな整数を返却します。**Python学習をはじめたばかりの方は、まずは標準ライブラリを一通り活用してみるとよいでしょう。**

Pythonでは、標準ライブラリ以外にも自分や第三者が作成したライブラリをインポートして利用することができます。このような標準ライブラリ以外のモジュールをすべて外部モジュール（または外部ライブラリ）と呼びます。

Pythonの魅力の一つとして、この外部ライブラリが充実していることが挙げられます。**機械学習やデータ分析など、様々な専門分野で活用できる豊富なライブラリを駆使すると、高度な開発を効率的に行うことができます。**

*外部ライブラリは、最初から利用できる標準ライブラリとは違い、個別にダウンロード・インストールが必要になります。*外部ライブラリのインストール方法は環境によって異なりますが、一般的にはpipというパッケージ管理ツールを使用して、PyPI（Python Package Index）というサードパーティソフトウェアリポジトリ（大量のライブラリが保管されている倉庫のような場所）に公開されているPythonパッケージをダウンロード・インストールして利用します。

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### pipを利用して外部ライブラリをインストールする

ここでは、pipを使用して外部ライブラリをインストールする方法について解説します。pipはお使いのPythonのバージョンによってはプリインストールされていますが、そうでない場合は別途インストールする必要があります。

pipがインストールされているかどうかは、コマンドライン上で以下のコマンドを実行すると確認できます。

実行結果として、pipのバージョンが表示されればインストール済みです。もしインストールされていない場合は、下記URLからget-pip.pyをダウンロードできます。

【参考】：[PyPI公式](https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py)

get-pipを使用してpipをインストールするには、コマンドライン上で以下のコマンドを実行します。

pipがインストールされている場合は、インストールしたいパッケージを選んでインストールしてみましょう。 例えば、PythonからExcelを操作できるライブラリであるopenpyxlをインストールする場合は、コマンドライン上で以下のコマンドを実行します。

インストールされた外部ライブラリは、標準ライブラリと同じようにimport文で呼び出して使用することができます。

ここではpipの基本的な使い方にのみ絞って紹介しましたが、インストールするライブラリのバージョンを指定したり、テキストファイルに記載されたライブラリを一括インストールしたり、ライブラリのアップグレード・ダウングレードといった操作にも対応しています。慣れてきたら挑戦してみてください。

## 外部モジュールを作成する方法

ここまでは、標準ライブラリや外部ライブラリなど、第三者が作ったモジュールやライブラリを呼び出して使用する方法について解説してきました。これらのモジュールやライブラリは、実体はプログラムファイルですので、自分でも作ることができます。ここでは、モジュールを作成して呼び出す方法について解説します。

まずは、コードを記載するためのファイルを作成します。お使いのエディターで、任意の名前の新規ファイルを作成しましょう。

なお、標準ライブラリや外部ライブラリでは意識する必要はありませんでしたが、Pythonではモジュールの読み込みに使用されるディレクトリが指定されていますので、そこに格納する必要があります。

ファイルの拡張子を「.py」とするとそのファイルはPythonファイルとして扱われるようになり、import文で呼び出せるようになります。例えば、以下のようなファイル名にします。

### pyファイルにコードを記述する

先ほど作成したファイルを開いて、コードを記述していきます。モジュールは他のプログラムから呼び出して使用することが前提となるため、単独で実行できるプログラムとしてではなく、他のプログラムで利用したいクラスや関数を定義しておくことが一般的です。

ここでは、シンプルにモジュール名を出力するだけのfuncname関数を定義してみます。

コーディングをより効率的にするには、既存のコードの再利用が有効です。利用頻度の高いコードを保存しておいて、いつでも呼び出すことができれば、同じコードを繰り返し書く手間を削減できます。ここでは、Pythonのモジュールを活用して効率的なコーディングを行う方法を解説します。

モジュールはimport文で呼び出して使用する

pipを使用した外部ライブラリのダウンロード・インストール方法

Pythonのモジュールとは？概要と使い方をわかりやすく解説！

## Pythonでプログレスバーを作成する

*Pythonでは、処理中に進捗を表示させたい場合が多くあります。*データサイエンスで活用することが多いために、データの分析や機械学習など多くの場面が思い浮かびます。

ここでは、Pythonで比較的良く用いられる可視化ライブラリ、および自作のコードを用いた進捗表示のプログレスバーについて解説していきます。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

プログレスバーはそこまで複雑ではありませんが、以下の構成要素を覚えておくと良いでしょう。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
ライブラリを用いる場合は、その読み込み（import）と使用の宣言などを行います。プログレスバーは決まった回数回す場合はループ回数を設定しておきます。

・*プログレスバーの実行*
ここでは、実際に行う処理を記述します。その後プログレスバーの表示を更新する処理を行い、進捗表示に反映させます。

・*プログレスバーの終了*
ここでは、ライブラリ固有の終了処理を宣言します。必要に応じて進捗表示の時間を遅らせる場合は、終了処理の前に疑似的にSleepを入れて表示を維持することができます。

## Pythonのプログレスバーを使ってみる

*Pythonでプログレスバーを使うには、tqdmやprogressbar2・PyPrindなどを使います。*また自前でコードを作成したり、GUIではtkinterを用いたりすることもできます。ここでは、これら5つの方法を使って、プログレスバーを実際に作成・実行し、解説していきます。

GUIとは？CUIとの違いやメリット・デメリットをエンジニア向けに解説！

### プログレスバーの出力の確認

プログレスバーを使うには、出力された表示にエスケープシーケンスを使用するのが一般的です。エスケープシーケンスは、ターミナル出力をエミュレーションする機能を用いて表示されます。そのため、使用する開発環境によっては、正しく表示されないことがあります。

次の図をご覧ください。これはPythonの標準IDE（統合開発環境）のIDLEを使用した例です。エディターウィンドウの「Run」「Run Module」のメニューからコードを実行できます（①）。

実行結果は、右のように表示されますが、先頭から表示するエスケープシーケンスが正しく表示されず、出力が時系列に表示されていることが分かります（②）。

~~　【図】：IDLEでの実行結果~~

次の図は、Google Colabでの実行結果です。Colabでは、実行ボタンをクリックすると、実行結果が表示領域に1行のみ表示されプログレスバーが順次更新されています（①②）。

~~　【図】：Colabでの実行結果~~

このように、*プログレスバーが正しく表示できない場合は、別の実行環境で実行し出力結果を確認するのが良いでしょう。*以降では、この表示の影響を考慮してPythonから直接実行した結果を用いて図解していきます。

IDLEを使ったPythonのプログラム開発！操作方法を解説

*tqdmは、良く用いられるプログレスバーのライブラリです。*使用するには、ライブラリをインストールする必要があり、“pip install tqdm”であらかじめインストールしておきます。以下は、コード部分の構成要素です。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
ライブラリの読み込み（”import tqdm”）とtqdm()ライブラリをコールし、事前準備しておきます。ここではループ回数は10回にします。

・*プログレスバーの実行*
ここでは、実際に行う処理の代わりに疑似的に1.0秒Sleepを行います。その後プログレスバーの表示を更新する処理として、tqdm.update()をコールします。

・*プログレスバーの終了*
表示を1.0秒維持したのち、終了処理として、tqdm.close()をコールします。

実際のコードと実行結果は次の図をご覧ください（①②③④）。

この例では、進捗率と目盛りで進捗を表示しています。表示方法は、ライブラリコールで調整が可能です。

【参考】：[tqdm](https://tqdm.github.io/)

*progressbar2も、良く用いられるプログレスバーのライブラリです。*使用するには、ライブラリは、“pip install progressbar2”であらかじめインストールしておきます。以下は、コード部分の構成要素です。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
最初にライブラリの読み込み（”import progressbar”）を行い、progressbar()ライブラリをコールします。開始するには、progressbar.start()をコールします。ここでもループ回数を10回にします。

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