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Pythonの記事（1ページ目）

## Pythonの自動化でできることとは

**Pythonは構文がシンプルで読みやすく、書きやすいプログラミング言語であるため初学者でも習得しやすい言語です。**Pythonでは機械学習やデータ分析などさまざまなことができますが、会社で使う場合にはPythonの自動化ツールが活躍してくれます。

この記事では、Pythonの自動化でできることを1つ1つ詳しく解説していきます。そもそもPythonとはどういう言語なのか、どういった人に需要のある言語なのか、Pythonエンジニアの年収について解説します。Pythonを学ぶ初心者の方は、入門編としてぜひこの記事を参考にしてください。

【入門編】Pythonで何ができる？実用例やメリットを紹介

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Pythonはあらゆる開発やシステムの自動化を得意としています。ここでは、Pythonで自動化できることを8つまとめました。

Pythonは人工知能開発に使えることで有名ですが、人工知能とまではいかなくても、ちょっとした自動化ツールを開発するのにも向いています。これらのツールは個人でも作成することができるため、Pythonを習得済みの方はぜひ作ってみてください。

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

Pythonで自動化できることの1つ目は、スクレイピングです。スクレイピングとは、*Webサイトから情報を収集する作業のことです。*Webサイトの中には毎日更新されるものもあり、更新される度に情報を手動で収集するのはかなりの手間です。そこでPythonを使ってスクレイピング作業を自動化させます。

PythonはWebサイトのHTMLコードを読み込み、分解して綺麗にまとめることができます。Pythonプログラムを毎日決まった時間に作動させるようにすれば、スクレイピング作業を自動化できます。

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。*といってもPython単体ではこれらのアプリを扱うことはできません。Excelを操作する場合、「OpenPyXL」というライブラリが必要です。このライブラリをインストールすることで、Excelで表を作成したり、テンプレートからデータを作成したりすることが可能です。

また、「Python-docx」というライブラリを使うことでWordの操作ができます。Wordで文章を新規作成・内容を変更・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。

Pythonの用途別ライブラリ14選！おすすめの本も紹介

Pythonによって*ブラウザ操作も自動化することが可能です。*ブラウザ操作を自動化する場合は「Selenium」というライブラリを使います。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。

Pythonでは画像編集のような複雑な作業も自動化可能です。*画像編集を自動化する場合は「Pillow（PIL）」というライブラリが必要です。*Pillow（PIL）を使えば、画像のサイズや色を変更したり、画像の容量を圧縮したり、といった作業が自動化できます。

画像編集を仕事で頻繁に行う場合は、Pythonによって業務効率化できるかもしれません。

仕事で特定のアドレスに毎日同じメールを送っている方もいるでしょう。そういったメール関連の作業もPythonで自動化できます。「smtplib」や「imaplib」といったライブラリを使うことで、SMTPやIMAPのサーバに接続できます。*メールを作成して送信するところまで自動化可能です。*

また、Gmailを使う場合は専用のAPIを使う手もあります。GmailのAPIを使うことで、Gmailならではの機能をPythonに利用させることが可能で、さらに便利になるでしょう。

＊簡単なファイル操作もPythonで自動化できます。*Pythonには「OS」というライブラリが標準で用意されており、こちらを使うことで、ファイルの作成や削除といった作業の自動化が可能です。こういった細かい作業もPythonで自動化することで、業務効率化に繋がるでしょう。

PDF操作も自動化が可能ですが、やり方が少し複雑です。PDF操作を行う場合、「ReportLab」「PyPDF2」「pdfminer」といった複数のライブラリが必要です。

これらのライブラリを使うことで、*PDFファイルを作成したり、ファイルから必要な部分のみを抜き出したりすることが可能です。*難易度は若干高いですが、PDF操作を多く行う方は自動化してみましょう。

APIとは、ソフトウェアの機能や情報を他のソフトウェアでも共有・連携させる仕組みのことです。例えばSNSを活用したい場合、他のSNSアカウントを連携させることでアカウントの登録が不要でログインできます。1つのアカウントで複数のSNSが利用できるようになります。

このAPIとPythonが連携することで、*あらゆる作業の自動化を図れます。*具体的には、これまでSNSなどで募集したアンケートの集計は人力で行っていましたが、これを自動化させ、加工を行うことで分析できる状態にできます。

ここでは、Pythonの特徴とPythonエンジニアの年収について参考例を紹介します。

### ライブラリの豊富さとコードの少なさが特徴的

Pythonの特徴は、「ライブラリが豊富なこと」や「少ないコードでプログラムが簡単に書けること」です。**長いコードを記述する必要がなく、読みやすさや書きやすさを重視して作られた言語のため、誰が書いても同じようなコードになります。**

また、汎用性の高いコードをまとめたプログラムをライブラリといいますが、Pythonには豊富なライブラリがあります。1から全て作成せずとも、ライブラリを自分のプログラムに落とし込むことで、効率的なプログラムの作成が可能です。

現在Pythonで公開されているライブラリの数は数万以上あるため、組みたいプログラムに合わせてライブラリを自由に選ぶことができます。

Pythonは短いコードでの記述が可能、文法が覚えやすいなどの理由で初心者の方でも扱いやすい言語の1つです。数あるプログラミング言語の中でも文法が覚えやすいため、*近年ではプログラミングの入門として小学生が学ぶことも増えてきています。*

また、参考書の活用や自分でコードを読み書きするのはもちろんのこと、他の人が書いたコードを読んで勉強することもできるためさまざまな勉強方法があります。

Pythonエンジニアには、Pythonを活用する「AIエンジニア」「Webアプリケーションエンジニア」「データサイエンティスト」などの職種があります。ここでは、データサイエンティストに近いアナリストの年収例を参考に紹介します。

「マイナビエージェント職業別年収ランキング」での平均年収は824万円（2024年7月時点）、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」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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、アナリストは一般平均年収よりも、やや高めであることが分かります。

このように、**Pythonエンジニアはデータサイエンティストなどにキャリアアップすることで、高収入を得られる可能性が高まります。**自分の特性や進みたいキャリア像を明確にし、スキルを活かした転職を行いましょう。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング](https://mynavi-agent.jp/helpful/income2020/category/finance01/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5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）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

Pythonを扱う場合、自動化するプログラムの開発に時間がかかってしまい、「ここまでしてPythonを使う必要があるのか」と思うこともあるでしょう。しかし、たとえ開発に時間がかかっても、Pythonを使うメリットは多くあります。

ここでは、Pythonで作業を自動化するメリットについて事例を参考にみていきましょう。

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

**Pythonで自動化ツールを作成すれば、単純に労働時間が短縮されます。**例えば、Excelに毎日入力する作業を自動化すれば、その作業は人間はやらなくて良い訳です。時間のかかる作業はPythonにやらせてしまうのが良いでしょう。

コンピュータは人間と違ってミスをすることがありません。*そのためPythonで自動化ツールを作成することは、人的ミスの減少にも繋がります。*例えば、Wordで請求書を作成する際、手動で入力すると金額などを間違って打ってしまうこともあるでしょう。Pythonは毎日決まった作業を行うため、間違えることはありません。

もちろんPythonプログラムにバグがあれば正しく動かないため、自動化ツールを運用するまでに正しく動作するかの確認は必要です。

### つまらない作業をやらなくて良くなる

*面倒な作業を自動化することで、コア業務に集中できるようになります。*仕事に直接関係のない雑務が多すぎて、やりたい作業に集中できない、という方は多いでしょう。毎日決められた作業を淡々と行うのはつまらないものです。つまらない作業は、Pythonに代行させることを試してみましょう。

### 不労所得を得られる可能性もある

Pythonで自動化ツールを作ることで、不労所得を得られる可能性もあります。例えば、**PythonでFXやビットコインの自動売買ツールを作成することも可能です。**こういったツールを開発すれば、全く手間をかけずにお金を得ることもできるでしょう。

もちろん、こういったツールの作成にはかなりの技術と知識が必要です。プログラミングのスキルだけでなく、仮想通貨などの知識も必要であり、初心者がいきなりこういったものに挑戦するのはおすすめできません。ある程度ツールの作成になれたら、チャレンジしてみるのもおすすめです。

また、このような自動化ツールの作成スキル以外の知識などは転職時にもアピール材料として有効です。Pythonエンジニアは需要があるため、上記のようなスキルは歓迎されるでしょう。

Pythonを活用できる仕事にはさまざまな職種があります。以下に5つまとめたので、参考にしてみてください。

### Webアプリケーションエンジニア

主要なWebブラウザで利用できるアプリケーションを開発する仕事です。（メール・SNS・オンラインショッピングアプリなど）また、限定的に使う企業系アプリケーションの開発も行っています。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

AIの開発・AI機能学習・分析といった仕事がメインです。その他にも、AI関連の教育現場や大学や研究所のAI分野などでも活躍します。

AIエンジニアとは？AIエンジニアの概要と転職で成功するための秘策を解説

アルゴリズムや統計などを活用して、さまざまなデータを収集・分析する仕事です。分析した結果をビジネスにどう活用するのかを提案し、企業の抱える問題解決のために役立てます。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

Pythonで作成されたアプリやWebサービスを担当する仕事です。業務は多岐にわたり、コーディングやPythonを使ったデータ解析なども含まれます。

Pythonエンジニアとは？仕事内容や年収、未経験でもなれるのか紹介

前述の通り、ルーチンタスクの自動化やデータ解析・可視化を行うことで顧客へのさまざまな提案が可能になります。マーケティングには市場のデータ収集や分析が必要不可欠なため、データサイエンティストと通じる業務があります。

Pythonを活用できるようになると、Pythonエンジニアとして就職の可能性が広がるでしょう。しかし、実務経験が足りない場合、**普段からプログラミングの勉強を続けるなどしてキャッチアップに励み、入社後に活躍できる人材だとアピールすることが欠かせません。**

デジタルマーケティングとは？エンジニアにとっての重要性も確認

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本記事ではPythonで自動化できることについて解説します。Pythonを使うことで身の回りの面倒な作業を自動化することが可能です。具体的にどんなことが自動化できるのか、自動化するには何を学ぶ必要があるのか、詳しくみていきましょう。

PythonならスクレイピングやExcel、Wordでの操作を自動化できる

Pythonで作業を自動化することで、労働時間を削減したり人的ミスを防げたりするメリットがある

Pythonで自動化ツールを作成する場合、Pythonの文法やライブラリの知識が必要

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Pythonで自動化できること8選！面倒な作業を効率化しよう

Pythonの標準ライブラリとしては、機械学習で用いられるNumPyやPandasがよく知られていますが、他にもよく利用される標準ライブラリが数多くあります。*標準ライブラリとは、Pythonに最初からインストールされているライブラリのセットです。*

標準ライブラリは、Pythonプログラミングを始める際に最初に学ぶべきライブラリの1つであり、ファイル操作や日付時刻の処理、ネットワーク通信など様々な機能があり、プログラミングを効率的に行うことができます。

Pythonの標準ライブラリには以下のような特徴があり、利用することで様々なメリットが得られます。

*■ 豊富な機能*
ファイル操作や日付時刻の処理、ネットワーク通信、数学演算、正規表現処理など、様々な機能を提供しています。

*■ インストール不要*
Pythonをインストールすると標準ライブラリも自動的にインストールされるため、必要なライブラリはすぐに利用できます。

*■ 高信頼性*
Pythonの公式ライブラリであるため、高い信頼性と安定性を備えています。

*■ 無料で利用可能*
標準ライブラリは無料で利用でき、Pythonインストール時に同梱されています。使い方はimportステートメントでライブラリをインポートし、インポートしたライブラリの関数やクラスを使用して、特定の機能を実行するだけです。

【参考】：[Python 標準ライブラリ ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/library/index.html)

モジュールはライブラリの部品であり、関数やクラスなどのプログラム部品をまとめたファイルのことです。拡張子は「.py」です。プログラムを整理し、再利用性を高めるために用いられます。

特徴としては、単独で利用でき、モジュール内で関数やクラスを定義することでプログラムを構造的に整理できます。例えるなら、 **モジュールはネジや歯車などの部品であり、ライブラリはドライバーやレンチなどが入った工具箱です。**

### ライブラリとフレームワーク

Pythonのライブラリとフレームワークはどちらも開発を効率化するツールですが、その役割は異なります。

**ライブラリは、特定の機能を提供するコードの集まりです。**例えば、数値計算用のNumPyやデータ分析用のPandasなどがあります。これらのライブラリをコードに組み込むことで、複雑な処理を簡単に実装できます。

一方、フレームワークはアプリケーション全体の構造を提供するものであり、DjangoやFlaskなどがあります。フレームワークは開発者がアプリケーションのロジックに集中できるように、ルーティングやテンプレート、データベースとの接続などの基本的な部分をあらかじめ提供します。

Pythonの機械学習ライブラリ10選！メリット・デメリットも解説

## 標準ライブラリの機能と利用法

ここでは標準ライブラリの代表的な機能を解説し、どのような利用法があるのかについて紹介します。

### 標準ライブラリの代表的な機能

Pythonの標準ライブラリにはどのような機能があるのか確認しておきましょう。主に以下のような機能が挙げられます。

*■ ファイル操作*
ファイルの読み書きやディレクトリの作成・削除、ファイルの移動・コピー、ファイルパスの操作などの機能があり、例としてはCSVファイルを読み込んでデータ分析を行うことができます。

*■ 数値計算*
基本的な算術演算 (+, -, *, /)や、三角関数、統計関数、乱数生成などの機能を持ちます。例としては、株価データを分析して将来予想を行います。

*■ 文字列操作*
文字列の連結、文字列の検索・置換、文字列の大小変換、などの機能を持ちます。例としては、Webスクレイピングで、Webサイトから情報を抽出するといったことができます。

*■ 日付時刻処理*
日付・時刻の取得や日付・時刻の書式変換、日付・時刻の演算などが行えます。例としては顧客管理システムで、顧客の誕生日から年齢を計算する場合に利用します。

*■ システムとの連携*
コマンドの実行、環境変数の取得、標準入力・出力の操作などの機能を持ちます。例としては、システム管理ツールで、サーバの状態を監視する際に利用します。

*■ ネットワーク通信*
Webサイトへのアクセス、メールの送信、ファイルのダウンロードなどを行う機能を持っています。例としては、チャットボットの作成やオンラインゲームなどに利用できます。

### 標準ライブラリはどこにある？

Pythonの標準ライブラリは、**Pythonをインストールしたディレクトリの「Lib」ディレクトリ（フォルダ）にあります。**標準ライブラリのファイルがある場所は、print(json)でファイルの場所を確認することもできます。コマンドラインから次のコマンドを入力します。

```python -c "import json; print(json)"
```

Pythonの標準ライブラリは、Python Software Foundation License（PSFL）の下で配布されています。PSFLはOSI（Open Source Initiative）によって承認されたオープンソースライセンスであり、非常に寛容です。

**このライセンスにより、「無償での使用」「コードの改変および再配布」「商用利用」が認められています。**ただし、一部のライブラリではPythonのコードや標準ライブラリの一部を再配布する場合は、元のライセンスを表示する義務があります。詳しくは、Pythonのライセンス条項で確認しましょう。

【参考】：[Pythonソフトウェア基盤ライセンスFAQ](https://wiki.python.org/moin/PythonSoftwareFoundationLicenseFaq)

Pythonは豊富な標準ライブラリを提供しており、これを活用することで多様なプログラミングタスクを効率的に行うことができます。ここでは、*その中から15の主要な標準ライブラリを一覧で紹介します。*

Pythonのモジュールとは？概要と使い方をわかりやすく解説！

便利なPythonモジュールの一覧！おすすめ外部ライブラリも紹介

Python標準ライブラリに搭載されているjsonモジュールは、JSON形式のデータを扱うためのモジュールです。*JSONは、軽量かつデータのやり取りに使いやすい形式として広く利用されています。*

jsonモジュールを用いることで、PythonオブジェクトをJSON形式への変換、JSON形式のデータをPythonオブジェクトに変換、JSONファイルの読み書きなどに利用でき、Webアプリケーション開発やデータ分析などに活用できます。

【参考】：[json --- JSON エンコーダーとデコーダー ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/library/json.html)

JSONとは？概要からJSONファイルフォーマットまで解説！

JSON入門！基本フォーマットからファイルの作り方まで解説

randomモジュールは、乱数を生成するためのモジュールです。整数、浮動小数点、およびブール値の乱数の生成、リストやタプルの要素をランダムにシャッフル、特定の範囲内の乱数を生成、乱数生成アルゴリズムの設定するといった機能を提供します。*ゲーム開発、シミュレーション、データ分析などで活用できます。*

【参考】：[random ｜ 疑似乱数を生成する ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/random.html)

mathモジュールは、数学演算を行うためのモジュールです。三角関数 (sin, cos, tan, acos, asin, atan, atan2)、指数関数 (exp, pow)、対数関数 (log, log10, log2)、平方根、絶対値、床関数、天井関数、円周率 (pi)などの機能を提供します。*主にゲーム開発、科学計算、データ分析などで活用できます。*

【参考】：[math ｜ 数学関数 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/math.html)

sysモジュールは、システムに関する情報を扱うためのモジュールです。Pythonインタプリタの情報取得、コマンドライン引数の取得、システム終了処理の実行、標準出力と標準エラーへの書き込み、モジュールのインポートパス設定といった機能を提供します。

*デバッグ、スクリプト実行制御、システムとの連携などで活用できます。*

【参考】：[sys ｜ システム固有のパラメータと関数 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/sys.html)

osモジュールは、オペレーティングシステムと対話するためのモジュールです。ファイルやディレクトリの作成、削除、移動、名前変更、カレントディレクトリの取得、環境変数の取得、プロセス管理、コマンドの実行といった能を提供します。

*ファイル操作、システム管理、ネットワークプログラミングなどで活用できます。*

【参考】：[os｜ その他のオペレーティングシステムインターフェース ｜ Python 3.12.4 documentation](https://docs.python.org/3/library/os.html)

datetimeモジュールは、日付と時刻を扱うためのモジュールです。現在の日時取得、日付と時刻の比較 、日付と時刻の書式変換、時間差の計算など様々な機能を提供します。*Webアプリケーション開発、データ分析、ログ解析などで活用できます。*

【参考】：[datetime ｜ 基本的な日付と時刻の型 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/datetime.html)

reモジュールは、正規表現を用いた文字列処理を行うためのモジュールです。

文字列の検索、文字列の置換 、文字列の分割 、複雑な文字列パターンの抽出 といった様々な機能を提供します。*Webスクレイピング、データ分析、テキスト処理などで活用できます。*

【参考】：[re ｜ 正規表現操作 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/re.html)

calendarモジュールは、カレンダーを生成するためのモジュールです。

テキスト形式のカレンダーの生成、HTML形式のカレンダーの生成 、特定の月や年のカレンダーの生成、曜日名のカスタマイズといった、様々な機能を提供します。

*スケジュール管理ツール、Webアプリケーション開発、データ分析などで活用できます。*

【参考】：[カレンダー ｜ 一般的なカレンダー関連関数 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/calendar.html)

collectionsモジュールは、リストや辞書、セットなどの基本的なデータ構造を拡張した特殊なデータ構造を提供します。

主な機能としては既定値を持つ辞書（defaultdict）、挿入順序を保持する辞書（OrderedDict）、要素の個数をカウントする辞書（Counter）、両端から要素の出し入れができるリスト（deque）、名前付きタプル（namedtuple）などがあります。

これらのデータ構造は、*通常のデータ構造よりも使いやすく、コードをより簡潔で分かりやすくすることができます。*

【参考】：[コレクション ｜ コンテナデータ型 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/collections.html)

itertoolsモジュールは、ループ処理を効率的に行うための関数を提供します。主な機能としてはリスト同士の直積（product）、重複のない組み合わせ（combinations）、順序付き組み合わせ（permutations）、無限イテレータ（count、cycle、repeat）、要素のグループ化（groupby）などです。

*これらの関数を使うことで、複雑なループ処理を簡潔に記述できます。*

【参考】：[itertools ｜ 効率的なループのためのイテレータを作成する関数 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/itertools.html)

functoolsモジュールは、関数操作のためのツールを提供します。高階関数と呼ばれる、関数に影響を与えたり、他の関数を返したりする関数を扱うことができます。*主な機能には部分適用（partial）、デコレータ（wraps） 、キャッシュ化（lrucache）、ユーティリティ関数（updatewrapper）などがあります。*

これらの機能を使うことで、 より簡潔で分かりやすく、かつ効率的なコードを記述できます。

【参考】：[functools ｜ 呼び出し可能なオブジェクトに対する高階関数と操作 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/functools.html)

subprocessモジュールは、外部プログラムを実行するためのモジュールです。主な機能としては外部プログラムの実行、標準入力・出力・エラーストリームの制御 、実行結果の取得、シェルコマンドの実行などがあります。

subprocessモジュールを使うことで、*シェルスクリプトを使わずに、Pythonプログラムから外部プログラムを簡単に実行できます。*

【参考】：[subprocess ｜ サブプロセス管理 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/subprocess.html)

threadingモジュールは、スレッドと呼ばれる軽量な処理単位を使って、プログラムを並列処理するためのモジュールです。主な機能としてはスレッドの作成と開始、スレッド間の同期 、スレッドの終了処理などがあります。

threadingモジュールを使うことで、*CPUの処理能力を有効活用し、プログラムのパフォーマンスを向上できます。*

【参考】：[スレッド ｜ スレッドベースの並列処理 ｜ Python 3.12.4 ドキュメント](https://docs.python.org/3/library/threading.html)

socketモジュールは、ネットワーク通信を行うためのモジュールです。TCP/IPプロトコルを用いて、クライアントとサーバ間のデータ送受信を可能にします。主な機能としてはソケットの作成と接続、データの送受信 、ソケットの切断などがあります。

socketモジュールを使うことで、*Webアプリケーションやチャットシステム、ファイル転送ツールなどのネットワークアプリケーションを開発できます。*

Pythonには膨大な数の標準ライブラリがあります。標準ライブラリとは、Pythonプログラムで使用する便利な機能を提供するツールのことです。当記事では、この標準ライブラリの概要や特徴、機能などについて解説し、代表的な標準ライブラリを15選紹介します。

Python標準ライブラリとは、最初からインストールされているライブラリのセットである

標準ライブラリの代表的機能にファイル操作、日付時刻処理、数学演算、正規表現処理などがある

標準ライブラリの活用により多様なプログラミングタスクを効率的に行うことができるようになる

Pythonの標準ライブラリ厳選15選！機能と用途を詳しく紹介

様々な分野で活躍するプログラミング言語のPythonですが、「sleep」という関数を知っているでしょうか。C言語やVBAでも同じ関数があり、似た使い方ができると期待する方もいれば、何をする関数か分からない方もいるでしょう。

本記事では、sleep関数のPythonにおける概要や使い方を説明すると共に、具体的な使用例やsleepに関わる発展的な情報も紹介していきます。

【参考】：[sleep関数](https://docs.python.org/ja/3/library/time.html#time.sleep)

プログラミングの関数とは？役に立たない？学び方と実務で役立つスキル

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

まずは、Pythonにおけるsleep関数の概要を説明していきます。**sleepは実行処理を指定された時間だけ一時停止させることができ、プログラム実行中に何もしない時間を作り出すことができます。**

sleepは標準ライブラリの1つであるtimeモジュールをインポートするだけで使うことができるため、追加のライブラリをインストールする必要もありません。sleep関数は以下のように、引数に秒単位の待ち時間を指定することで動作します。

また、以下のように小数点以下の数値を指定し、1秒未満でも待ち時間を指定できます。

引数もはっきりしており処理もシンプルであるため、実際の利用にあたって不明な点が出てくることはあまりないでしょう。

Pythonは組み込みプログラムの分野でも使用することがあり、時間的な高精度が求められることがあります。そうした背景から、sleep関数の待ち時間の精度が気になる方もいるでしょう。

まず、sleep関数の引数が秒単位であることから、マイクロ秒レベルの精度は少なくとも保証できないことは容易に想像できます。では実際の精度はどの程度なのでしょうか。

sleep関数における時間の測定には、OSに搭載されているタイマーを利用しています。例えばWindowsでは、このOSのタイマーの精度は約15ms程度です。したがって、*sleepでは15msより小さい単位での待ち時間を設定することはできません。*

もちろんこの15msという数字も正確に刻めるわけではありませんので、15ms間隔で例えば150msなら正確に測れるわけでもないことには注意しましょう。

Pythonにはsleep関数と似た機能を持つ「wait関数」が存在します。こちらも指定された秒数だけ処理を止める機能を提供しています。

両者の違いはただ1つであり、*wait関数は一時停止中には他の処理を実行できるのに対し、sleep関数は他の処理も停止させ、一切の動作をさせることができません。*これは、シンプルなプログラムでは使い分ける必要はありませんが、複数の処理を並列で動かすマルチタスクプログラムでは大きな違いが出てきます。

他方の処理の途中で一旦停止させ、もう片方の処理をさせたいという場合には、このwait関数で待たせることをしないと、もう片方の処理が一切進められなくなってしまうためです。

sleep関数の基本事項を解説してきましたが、実際にどのような場面で使用されるかイメージが付いていない方もいるでしょう。したがって、次にsleep関数を使用する場面を具体的に紹介します。

sleep関数の実行中は他の処理が一切行われないことを利用して、プログラムのアクセス先への負荷低減を行うことができます。もう少し具体的な例を考え、PythonでWebアプリを設計する際、スクレイピングなどで繰り返し外部へアクセスするような場面を例に挙げます。

指定された条件に合致するまで繰り返しアクセスを行う場合、sleep関数などで待ち時間を設定しなければ、プログラムは可能な限り高い頻度で外部サーバへアクセスしてしまいます。サーバ側もその頻度に合わせて応答をせざるを得ず、負荷は非常に高くなります。

よほど高い応答性を求めない限りは、sleep関数を実装し、アクセス頻度を指定間隔に制限することがいいでしょう。**このようにプログラムの動作を抑制し、外部への負荷を下げるというメリットがあります。**

Pythonのようなインタープリタ型ではコンパイルせずに、コードの一部分をデバッグすることもできます。動作結果のログもprintコマンドを実装すれば、簡単にIDE上で確認することもできます。

一方、処理内容に対してログが多いと、あっという間に画面がログで埋め尽くされて何を確認すればよいか分からなくなることもあります。そうした時にsleepを使えば、ログをじっくり確認しながらデバッグすることができます。

Webアプリなど外部との通信のやりとりをデバッグするような場面では、**sleepであえて通信周期を延ばし、通信内容が正常かを見るような使い方が考えられます。**

### 決められた周期で処理を実行する

決められた時間周期で処理を実行するような場合でもsleepは活用されます。

繰り返し処理の場合は、処理が終わるとすぐに次の処理を繰り返してしまいますが、決められた時間間隔で処理をさせたい時もあるでしょう。また、延々と一定間隔で同じ処理をさせたい場合も考えられます。そういった時にsleepは活躍します。

*意図的な周期を作りたい時には、sleep関数で待ち時間を指定し、処理の最後に記述すればよいでしょう。*注意点として、ミリ秒単位の精度で周期を守らせたい場合には、精度の問題もあり、sleepは適しません。

また、処理も含めて周期を決めたい場合には、sleepではなく、マルチスレッドによるバックグラウンドでの時間計測が必要になることも留意しておきましょう。

ここからは実際にsleep関数を実装したコードを紹介していきます。ここでは、より使用時のイメージがしやすいよう、具体的な処理内容に基づいたコードを記述しています。実装例を参考に自身のプログラムでも実装していき、どのような動作をしているかを確認していきましょう。

### 1秒間待ってから処理を実行

最も基本的な使い方としては数値を指定してsleep関数を実行する方法があります。前提として、*sleep関数を扱うためには、timeモジュールをインポートする必要があり、その後timeモジュールのメンバ関数であるsleepを呼び出します。*

以下のコードでは処理を1秒間停止した後に、次の行のprint処理が実行されます。前述したように小数点以下を指定してミリ秒単位の停止を行うこともできますが、OSに応じて精度に限界があるので注意しましょう。

import time
print("sleep start")
time.sleep(1)
print("sleep end")

### 1秒ごとに決められた処理を実行

sleep関数は、もちろんfor文などの繰り返し命令の中でも使用することができます。前述のように、*プログラム外への負荷を低減する目的やデバッグで繰り返し処理のログ出力を見やすくしたい時に活用します。*

以下のコードでは100回ループするfor文の中で繰り返し毎に1秒間処理を停止させてから、次の繰り返し処理を実行しています。1秒間を100回繰り返すため、合計で100秒間の処理時間がかかることが分かります。

import time
print("for start")
for i in range(100):
	print("start")
time.sleep(1)
print("end")

sleep関数の引数にはもちろん変数を指定することもできます。*これを利用すれば処理結果に応じて待ち時間を調整することも可能です。*例えば、ある処理の結果から得られた回数値に応じて5秒単位で待つプログラムは下記のように記述できます。

import time
wait_count = 2*4  #ここでは例として数値計算の結果とする
print("for start")
sleep(5*wait_count)
print("end")

最後にPythonのsleepに関する応用的な使い方を紹介していきます。sleep自体が非常にシンプルな関数であるので、応用とはいってもそこまで複雑ではありません。

sleep関数の引数に変数を使用できることを利用し、*指定された時刻まで待ってから次の処理を行うような応用的な使い方もできます。*Pythonではdatetimeモジュールにて現在の時刻を取得することも可能です。

また、同じくdatetimeモジュールで日時を指定することができるため、差分を取ることで指定日時まで待ち続けるプログラムを作ることが可能です。

import time
import datetime
now = datetime.now()
end_time = datetime.datetime(2024, 7, 23, 12, 0, 0, 0)
wait\_sec = (end_time - now).seconds
print("start wait")
sleep(wait_sec )
print("end wait")

### ミリ秒の精度でsleepするには

前述のようにPythonのsleep関数はOSタイマーに依存するため、ミリ秒単位での待ち時間を実現することはできません。では、Pythonで上記で実現するにはどうしたらいいでしょうか。

Pythonには様々なライブラリがあります。例えば、*「win-precise-time」というライブラリを使用すれば、特別な処理をすることなく、ミリ秒単位のsleepを実現できます。*このライブラリは、Windowsに搭載されている精密タイマーと連携することでミリ単位の精度をサポートしています。

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