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## Pythonのclassの使いどころはどこ？

Pythonと言えば、AIを始めとした様々な分野で活躍しており、新たに学習をし始めている方も多い人気の言語です。

そんなPythonを学んでおり、ある程度のコードを書けるようになった方の中には、classをどのように使えばよいか分からない方も多いと思います。実際、Pythonはclassを活用しなくとも目的のプログラムを設計できてしまうためです。

**本記事では、Pythonのclassの使い方を紹介していくとともに、その使いどころについても解説をしていきます。**

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## 大規模なコードでそのメリットを発揮

まず結論から言うと、Pythonのclassはコードの可読性や再利用のしやすさを大きく向上させるため、*大規模な設計、多人数による開発、再利用前提の開発にてそのメリットを発揮できます。*

オブジェクト指向型の言語を学んだ方なら分かると思いますが、classを作ることで機能自体をオブジェクトとして扱うことが可能です。そうすれば複雑なプログラムでも、コードを見れば各々の箇所がどのような役割を持っているかを容易に把握できるようになります。

このようなclassのメリットや使いどころを紹介していく前に、まずはクラス自体の説明をしていきます。本記事を読み、Pythonのclassについての理解を深めたら、その技術を活かすべく、新たな企業を探していくことも考えてみましょう。

Pythonで開発を行う際におすすめのツールを徹底解説！

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プログラミング経験者であっても、オブジェクト指向型の言語の経験がなければクラスが何かを理解していない方も多いでしょう。まずはクラスの一般的な意味を説明していきます。

オブジェクト指向はプログラムの機能を「オブジェクト」という名のモノとして扱い、プログラム全体はオブジェクトを組み合わせたものとみなす考え方です。*ここでのオブジェクトの元となる設計図がクラスと呼ばれています。*

設計者はこのクラスを設計し、コード上でオブジェクトとして実体化することで、プログラムに機能を持たせることができます。

このクラスを使いこなす意義は、一般的にどのようなところにあるのでしょうか。

まず、*C++やJavaなどのオブジェクト指向型言語では、このクラスを活用したコードになっているのがほとんどであるため、クラスを使いこなせていなければ業務を進めることが困難です。*

一方、Python ではインタープリタ型言語であることもあり、クラスを活用したケースはあまり多くはないかもしれませんが、覚えておくことで後述するように多人数開発でメリットを享受することができます。

Pythonを使いこなすエンジニアはどの程度の年収を得られるのでしょうか。Pythonを扱うエンジニアとして、プログラマーを例にとります。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円、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」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

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、プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めであることが分かります。

プログラマーの年収自体は高くないと感じる方も多いかもしれませんが、**システムエンジニアなどの上級職へキャリアアップを目指すことができ、さらなる年収アップも期待できます。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12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)

まずはクラスが一般的にどのようなものかを説明しました。ここからは本題となるPythonのclassについて説明し、その使い方を紹介していきます。

Pythonにおけるclassの使い方は、基本的には他の言語と変わりはありません。classという識別子を付けて、以下のように定義することができます。

これだけでは設計図としての役割はありませんので、ここにクラス変数とメソッドを追加する必要があります。*クラス変数はクラス自体が保持する変数のことで、メソッドはクラスが固有に持つ関数を意味しています。*今回はサンプルコードとして以下でclassを定義します。

```class  sample:
var_a = 0
var_b = 0
def test(self, a, b):
return(a + b)```

メソッドでは引数に必ず自分自身を表すselfを追記しましょう。最後にコンストラクタを以下のように定義します。

```class  sample:
def __init__(self,ini):
self.var_a  = ini
self.var_a  = ini```


```var_a = 0
var_b = 0
def test(self, a, b):
return(a + b)```

*コンストラクタはclassを実体化した際に呼ばれる処理のことであり、主にクラス変数を初期化したり、最初だけ行いたい処理を行うのに利用します。*

ここで注目したいのは、コンストラクタの引数です。1つ目のselfは決まり事のようなものなので、自分自身を初期化するというニュアンスが含まれています。2つ目以降では実体化の際に指定可能な一般的な引数を定義でき、実体化したオブジェクトごとにユニークな特性を持たせることができます。

Pythonのメソッド一覧を紹介！基礎知識についても解説

classを定義したらどのように使えばよいのでしょうか。classを実体化して使用するには、次のように変数に引数を指定してclassを呼び出します。

*この処理によって定義したコンストラクタが実行され、指定した変数に実体化したオブジェクトが格納されます。*

ここで、定義したクラス変数にアクセスするには下記のようにドットを使います。

また、登録したメソッドを呼び出す時も同様にドットを使います。

以上が基本的なclassの使い方です。

### 別ファイルのclassを使うためには？

よくあるのが、「別ファイルで定義したclassをどのように使えばよいか」といった疑問があります。

この場合はimportを使用すればすぐに解決できます。

```import [classを定義したファイル名]```

*1ファイルにつき1classとしておけば、非常に整理されたソースコードとなり、第3者から見てもわかりやすいものとなるでしょう。*

どのみち関数と同じ役割のメソッドを登録するのであれば、def関数を使えばよいし、その使い道や違いが分からないと感じている方もいらっしゃるでしょう。しかし、def関数で多数の関数を定義していくと、だんだんと可読性が悪くなり、どの関数を使えばよいか客観的に分かりづらくなっていきます。

そこで、*classを使用すれば、似た機能や同じ属性の関数をクラス化してひとまとめにできるため、非常に分かりやすいソースコードにできるでしょう。*

ここまででPythonのclassをどのように使用するかが分かりました。次にPythonにおいて、どのような場面でclassを使用すべきか、その使いどころを説明します。

クラスは元々オブジェクト指向の考え方をもとにして作られました。前述の通り、プログラムの機能をオブジェクトとして扱うことで、プログラムを機能の組み合わせとして定義することができます。

このメリットは、設計者以外がプログラムの元となるソースコードにどのような機能があり、どのように利用すればよいかが分かりやすくなる、という点があります。

したがって、*複数人でプログラムの開発を行う際に連携が取りやすくなり、開発効率を向上させることができるでしょう。*このメリットはPythonでも同様であり、Pythonを使ったチームプロジェクトではclassを使いこなすことでより開発がスムーズになるでしょう。

Pythonのclassについて学び、共同開発に興味を持ったならば、そういったことをしている企業を探してみるのもよいでしょう。

オブジェクト指向言語とは？基本的な概念と代表的な言語を解説

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多人数によるチームプロジェクトでメリットがあることは理解できたでしょう。ただ、個人開発でも開発規模が大きくなるにつれ、ソースコードの全容を把握し辛くなっていきます。特に複数のファイルからなるプログラムを設計する場合には、依存関係を後から把握するだけでも一苦労です。

*こうした問題を先読みし、クラスベースのプログラムを設計することは非常にメリットがあります。*個人開発でclassは有効に使えることは覚えておきましょう。

### 自身のコードを他人に使ってもらう時

前述の通りclassは多人数での開発においてその効果を発揮すると説明しました。それに加えて、Pythonユニークの開発においても同様の効果を発揮します。

それは他人に自身が設計したコードを使ってもらうライブラリの開発です。世の中にあるPythonのライブラリの多くがオープンソースであり、個人開発によるものも多く存在しています。*こうしたライブラリ開発においてはたいていの場合、使う側が使いやすいようにクラス化がなされています。*

Pythonでのライブラリ開発を考えているのであれば、classを使わない手はないでしょう。

## Pythonのclassを学び多人数開発にチャレンジしよう

**本記事ではPythonのclassについて、オブジェクト指向型言語の経験がなくとも、使い方や使いどころが理解できたのではないでしょうか。**

多人数開発でメリットを発揮するclassを使いこなせたら、そうした開発ができる企業への転職に興味が出てきたかもしれません。しかし、数ある企業の中から自分に合った転職先を探すことは非常に困難です。

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Pythonを学んでいく中でclassという機能があることを知っている方も多いかもしれません。しかし、その役割や使い方を知っている方はそう多くはないのではないでしょうか。本記事ではPythonにおけるクラスの使い方や使いどころを解説していきます。

クラス(class)はオブジェクト指向におけるオブジェクトの設計図としての役割を持つ

Pythonではclassを定義する際にクラス変数、メソッド、コンストラクタを定義する

classは多人数や大規模な開発を行う際にのそのメリットを発揮する

Python初学者必見！classの使い方と使いどころを徹底解説

## Pythonの資格は意味がないのか？

AIが注目されるとともに合わせて注目されてきたPythonですが、新たに学ぶ人は日々増えてきているのが現状です。そういった人の中でキャリアに結びつけたいと考えている方にとって重要なのが資格です。しかし、インターネット上ではPythonの資格は意味がない、と言った意見も上がっており、事実であるのか気になっている方も多いでしょう。

**本記事では、Pythonの資格業務がなぜ意味がないと思われているのかその理由を解説しつつ、逆に学びやすい言語である理由も解説していきます**。

## Pythonの資格はスキル証明の役に立つ

結論から言うと、Pythonの資格は無意味ではありません。確かに国家資格でもなく、難易度も比較的易しいため、強い影響力がある資格ではないかもしれません。しかし、*Pythonによる実務経験がない方にとってはPythonのスキルを証明する確かな手段となるため、転職などのキャリア形成に対しては十分な意味を持ちます*。

また、*独学でPythonを習得しようとしている方にとっても1つのマイルストーン*として見ることができ、勉強の目標やモチベーションアップの材料としても見ることができるでしょう。

話の本題に入る前にPythonにはどのような資格があるか、その種類を見ていきましょう。合計で3つの資格試験がPythonには存在します。

### Python3エンジニア認定基礎試験

まず最も基本的な知識を評価する試験が「Python3エンジニア認定基礎試験」です。出題範囲はPythonの文法や基礎知識となっており、*Pythonを学び始めたエンジニアがその基本をマスターできたかを確認していく形です*。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会という民間組織が実施しています。

試験は全40問の選択式で合格基準は7割程度となっており、CBT形式をとっています。合格率は2018年のデータとなっていますが、80.3%となっています。

【参考】：[Python3 エンジニア認定基礎試験の合格率](https://jqos.jp/minkan/python3)

【参考】：[Python3 エンジニア認定基礎試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/basic)

### Python3エンジニア認定データ分析試験

2020年から開始された比較的新しい試験であり、データ分析手法に特化した資格試験が「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」です。Pythonの文法というよりは*Pythonでデータ分析を行うための、環境構築、数学や統計学、ライブラリの使い方、についての知識が問われている試験となっています*。こちらも基礎試験と同じ民間組織が実施しており、AI関連でPythonを扱う方におすすめできる資格と言えます。

こちらも全40問の選択式で7割の合格基準のCBT形式です。合格率は2021年の合格者数から86%となっています。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験の合格率](https://www.pythonic-exam.com/archives/news/python-3-data-3000)

【参考】：[Python 3 エンジニア認定データ分析試験](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

海外の資格となりますが、レベル別にPythonのスキルを証明する資格試験が「Python Certifications」です。代表的なレベルは以下の通りです。

入門者向けのレベルで基本的な文法が出題範囲です

入門向けの次の段階のレベルで例外処理やオブジェクト指向などが出題範囲です

PCAPの受験が必須となるプロ向けのレベルでGUIやネットワーク関係が応用として出題されます

日本からでも受験できるようになっていますが、英語が必須となるため、他の試験と異なり受験のハードルが高いと言えます。問題は全40問から45問で選択方式となっており、合格基準は7割となっています。*より高度なレベルの使いこなしまで出題範囲になっているため、高レベルのスキルをアピールすることができるでしょう*。

【参考】：[Python Certifications](https://pythoninstitute.org/)

Pythonの実力を証明できる資格3種とその勉強方法について解説！

## Pythonの資格取得が無意味と思われている理由

Pythonの資格の種類が分かったところで、本題である、なぜPythonの資格が無意味と思われているのか、その理由を解説していきます。

まず１つにPythonの資格には国家資格がないことが挙げられます。基本情報処理技術者試験などIT資格にはいくつか国家資格があり、影響力もそうでない資格に比べて大きいものとなっています。こうした、*国家資格でないと資格自体に意味がないと考える方は少なからずおり、Pythonの資格のような民間企業の資格も例に漏れずと扱っていることも事実です*。

そうした考え方を持つ方がインターネット上などで発言をしていくことでPythonの資格は意味がないと広まってしまったと言えます。

Pythonは文法が他の言語と比べてもシンプルで分かりやすく、習得難易度が低いと言われています。*こうした難易度の低さから、Pythonの資格は意味がないものだと決め付けられている可能性があります*。資格にはそれぞれ難易度があり、高い難易度の資格であればそれだけ影響力が大きいことは確かですが、低い難易度であれば意味がないと決め付けてしまうのはやや早計とも言えるでしょう。

### 実務能力に結びつかないから

Pythonは豊富なライブラリを特徴としており、Web開発やAI開発など幅広い分野で活躍しています。その一方でライブラリを使えば多くのプログラムを簡単に作成できることから、Python自体は設計の道具としての側面が強いと考えられます。*こうしたことからPython自体ができたとしても実務能力に結び付くわけではなく、Pythonを使って何を作るかが非常に重要と言えます*。

こういった背景から、Python自体のスキルを上げたり、資格を取ったとしても意味がないと考える方は多くいるのではないかと推測されます。

## Pythonの資格を取得するメリットとは

上記でPythonの資格取得が意味ないと思われている理由を説明しました。いずれも、そう判断したとしても仕方がないと思われるかもしれませんが、一方的に決めつけるには不十分と言えるでしょう。ここからは逆にPythonの資格を取得するメリットを紹介していきます。

Pythonの資格を取る主なメリットは他のプログラミング言語関係の資格でもそうですが、対外的なスキル証明になることでしょう。Pythonの資格は難易度が高くなく実務にも結び付かないため意味がない、という声も上がっていますが、本当にそうでしょうか。*その言語の文法を正しく理解しているということを証明したいときに資格を提示することは、その客観的な証拠になるため意味があると言えます*。

Pythonの資格のいずれも正しい文法知識を要求するものであるので、Python文法を正しく使いこなせているかに関しては良い手段となるでしょう。世の中にあるPythonが要求される求人においてもその多くで役に立つのではないでしょうか。

【参考】：[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07)

### 勉強のマイルストーンになる

Pythonに限らず資格取得を目指すことは、勉強において1つのマイルストーンになります。独学でPythonの勉強を進めていくとき、どのような目標を立てて進めればよいか、どのようにしてモチベーションを保てばよいか、悩んでいる方は多いはずです。*そんな時に資格を1つの目標に定めれば、勉強の方針や期間が自動的に決まるだけでなく、合格はモチベーションアップにもつながるため、勉強を進める上でメリットは多いと言えます*。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

### 漏れなく正しく文法を理解できる

資格を取得する上で忘れてはいけないことが、資格の勉強自体がスキル向上に役立つということです。独学でPythonを進めていくとき、教科書を読み進めていくのではなく、作りたいものを目標にして進めていく方もいらっしゃるでしょう。そうした方の勉強は特定の分野やよく使う文法の範囲に偏りがちです。

*そうした方でもPythonの資格取得を目指した勉強をしていけば、偏りなく満遍なく文法範囲を学んでいくことになるので、正しい文法の理解を促進すると考えられます*。

## 取得したPythonの資格で活躍するためには

Pythonの資格が意味ないという声に対して、納得できる部分もあるものの様々な側面で意味があることを説明してきました。**Pythonの資格自体も対外的なアピールになりますが、その過程においても自身のスキルアップにつながる部分が多いと言えます**。

資格を取り、身に付けたPythonのスキルを活用して転職するためにはどのようにすればよいでしょうか。各種求人サイトを活用するのもよいですが、多くの求人からPythonのスキルを活用できるものを探すのは簡単ではありません。

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年々人気が出てきているPythonですが、もちろんその資格もあります。ただ、その資格の取得について意味ないという声が上がっていることも事実です。本記事では、なぜ意味がないと言われているのか、無意味ではない理由について解説していきます。

Pythonの資格には3種類あり、1つは海外の資格となっている

Pythonの資格は「難易度が高くない」「実務能力に結び付かない」と一部で言われているが取得する意味がわかる

Pythonの資格はその過程でのスキルアップや文法理解のアピールとしては意味がある

Pythonの資格は意味がない？本当に無意味なのかを徹底検証！

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Pythonは、今最も注目される人気のプログラミング言語です。文法が平易で、プログラミング初心者でも比較的に習得しやすく、今話題のAI開発に適していることもあり、注目が集まっています。

ここでは、Pythonに関心のある方、これからPythonを学ぼうと考えているエンジニアの皆さんに向け、**Pythonエンジニア必須ツールのpipをテーマに、Pythonパッケージのインストール方法などについて解説**していきます。

pipの紹介に入る前に、まずPythonの特徴について確認しておきましょう。

Pythonは、AI分野以外でもさまざまな分野で利用されている人気のスクリプト言語です。PythonはC言語やJavaなどメジャーなプログラミング言語と比べ、構文がシンプルでプログラミング初心者でも習得しやすいというメリットがあります。以下に、**Pythonの代表的な特徴を3つ**挙げます。

Pythonはシンプルであることをポリシーとしている言語です。読みやすくて書きやすいのが最大の特徴です。

Pythonはライブラリが充実しており、豊富な標準ライブラリに加え、外部ライブラリも秀逸なため、システム開発が容易になります。

Pythonライブラリには計算や統計処理に適するライブラリが数多くありますが、画像処理・動画処理・自然言語処理・データベース関係のライブラリなど、あらゆる分野のものが豊富に揃っています。

また、Web開発のフレームワークなどがあることも、Pythonがあらゆる分野や用途に利用される大きな要因です。

PythonはOSを選ばず、Windows・Mac・LinuxなどさまざまなOSに対応できることから、機種やOSを気にせず利用できる点も特徴の1つです。

Pythonでできることは？仕事で活かせる領域や職種を紹介！

Pythonの用途を知った上でPythonエンジニアを目指そう

pipは、正式名称を「Pip Installs Packages」または「Pip Installs Python」の略称で、**Python言語で開発されたPythonライブラリを管理するためのツール**です。pipはPythonに標準で附属していることもあり、Pythonパッケージやライブラリを活用するために広く使われています。
pipの利用は、Pythonを利用する上で必須と考えてください。

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

**pipはPythonのライブラリ管理ツール**です。Pythonはライブラリが非常に豊富なため、多くの開発ではライブラリを頻繁に利用します。そのため、pipを利用することはPythonを利用する上では当たり前なのです。Pythonとpipは別物ですが、一体と考えてよいでしょう。

**Pythonは豊富な標準ライブラリを備えていますが、他に膨大な数のサードパーティライブラリを管理するPyPI（Python Package Index）という場所があり、pipもPyPIにあります**。PyPIはPythonコミュニティが管理・運営しているレポジトリ（倉庫のような仕組み）で、2020年時点で20万以上のライブラリパッケージが登録されています。

このPyPIからライブラリをインストールする際に、pip（The Python Package Installer）を利用します。

*pipはPython3.4以降のバージョンからプリインストールされている*ため、わざわざpipをインストールする必要はありません。

*【参考】：[PyPI – the Python Package Index](https://pypi.org/)*

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ここでは、**Windows10環境でのPythonインストールの方法**について解説していきます。

Pythonが初めての方は、まずPythonのダウンロードから行います。次のPython公式サイトにアクセスしてください。
**Python公式サイトの *[ダウンロードページ](https://www.python.org/)*からPythonのインストーラをダウンロード**します。

画面上部の並ぶメニューの中から「Download」にマウスを合わせると、さらに詳細メニューが表示されますので、「Windows」をクリックします。2021年12月18日時点のPython3のバージョンは3.10.1です。

表示されている『Windows用にダウンロード Python 3.10.1』をクリックしてください。

次のダイアログ‐ボックスが表示されたら、**「Install Now」をクリック**します。

PythonのインストールにPathを自動設定する場合は「□ Add Python 3.10.to PATH」にチェックを入れておきます。インストールが開始されると、**「Setup Progress」のダイアログボックスが表示**され、1～2分程度でインストールが終了します。

インストールが終わると次の「Setip was successful」のダイヤログボックスが表示されますので、「Close」をクリックして画面を閉じます。

### pipにまつわるエラーやトラブル

pipにまつわるよくあるエラーやトラブルについて、以下に挙げておきますので参考にしてみてください。

Pythonのバージョンが古く、pipがインストールされていないケースがあります。その場合、pipを単独でインストールする方法もありますが、最新のPythonをインストールすると自動的にpipもインストールされますので、後者の方法をおすすめします。

*■コマンドがみつかりません*

**「pipコマンドが見つかりません」というエラーは、「Scripts」ディレクトリにパスが通っていないことが原因で起きている**可能性が高いです。コマンドプロンプトで「where python」と入力すると、Pythonのインストール先が分かりますので、そのパスをコピーしておきます。

Windowsのスタートボタンを押し、「環境変数」と入力すると、システムのプロパティ画面が表示されます。右下の「環境変数」ボタンをクリックし、表示された画面の上段、ユーザー環境変数の中からPathを選び、編集ボタンを押します。

次に先ほどコピーしておいたパスを張り付け、「python.exe」の部分を削除して代わりに「Scripts」と記述します。これで、「OK」を押せばpipコマンドが使えるようになります。

Pythonがインストールできたら、さっそくpipを使ってみましょう。以下、基本的なコマンドを用いて、簡単な操作をしてみます。

Pythonには、AnacondaというPythonの環境構築プラットフォームがあります。AnacondaはPythonの実行環境でcondaコマンドを用いて、ライブラリのインストールなどが行えます。pipとは似ていますが、Anacondaとpipの併用は混乱やトラブルの原因になるため避けた方がよいでしょう。


**以前からAnacondaを使っている方は、そのままcondaコマンドを利用し、初めてPythonを使う方はpipを利用するのが良い**でしょう。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

pipは、Pythonのインストールと同時にインストールされています。最初にpipコマンドを使ってpipのバージョンを確認してみましょう。**コマンドプロンプトを開き、「pip -V」と入力しEnterでpipのバージョンとインストール先のパス、さらにPythonのバージョンが表示されます**。


### インストール済みのパッケージを確認する

続いて、Pythonと一緒にインストールされたパッケージを確認してみましょう。

コマンドプロンプトで「*python -m pip list*」と入力します。


### ライブラリをインストールする

それでは実際に**pipを使ってライブラリをインストール**してみましょう。今回インストールするのは、NumPyです。NumPyは科学技術計算や機械学習などの、ベクトルや行列演算が多用される分野の事実上の標準ライブラリと言える人気のライブラリです。

コマンドプロンプトで「*pip install numpy*」と入力すると、次のようにPyPIからダウンロードされます。


### インストールされているライブラリを確認する

NumPyライブラリが正しくインストールをされているかを、pipコマンドで確認してみましょう。

コマンドプロンプトで「*pip freeze*」と入力ましす。freezeコマンドは、自分がどのライブラリをインストールしたかを確認する際にも使えます。

正しくnumpy1.21.4がインストールされたことが分かります。

### ライブラリをアップグレードする

pipにはライブラリをアップグレードするコマンドはありませんが、installコマンドにオプションの「--upgrade」を付加すると、ライブラリのアップグレードが行えます。たとえば、pipのアップグレードを行う場合は、次のようにpipコマンドに「*--upgrade*」を追加します。

### 不要なライブラリを削除する

Pythonは外部ライブラリが非常に豊富なため、ついつい不要なライブラリまでインストールしがちですが、そのままにしておくとライブラリの管理が煩雑になるばかりか、ディスク領域不足の原因にもなりかねません。
不要なライブラリは、uninstallコマンドを使って削除します。コマンドプロンプトで「*pip uninstall numpy*」と入力します。

削除するかどうかについて（Y/n）？と確認を求めてくるので、削除する場合はYを入力します。

### Pythonのバージョン指定でライブラリをインストールする

Pythonは異なるバージョンをそれぞれインストールすることができます。

たとえば、Python3.10とPython3.6の2つのバージョンのPythonがあり、Python3.6に対応したライプラリーをインストールしたい場合などは、「*py -3.6 -m pip install ライブラリ名*」というように入力すると、Python3.6の環境にライブラリがインストールされます。

## pipコマンドを使いこなせるPythonエンジニアに

Pythonと、Pythonのライブラリ管理ツールpipの概要について解説しました。

Pythonはシンプルなスクリプト言語で、習得しやすく、また期待の高い人気の高いの言語です。第2言語として、これから学ぶ方予定の方も多いでしょう。Pythonエンジニアを目指す方は、併せてpipの習得もおすすめします。

Pythonの豊富なライブラリやパッケージを、個人で管理するのは簡単ではありませんが、pipを使うとそれらが容易になります。**Pythonユーザーを目指す方はぜひpipを習得し、ライブラリをうまく活用できるPythonエンジニアを**目指してください。

人気のプログラミング言語Pythonにはパッケージ管理ツールの「pip」が付属し、インストール不要で使えます。この記事ではPythonユーザー必須ツール「pip」による、ライブラリ管理の方法を解説しますので、Python初心者の方はぜひ参考にしてください。

pipは人気のスクリプト言語Pythonのライブラリ管理ツールである

pipは比較的新しいバージョンのPythonから標準で附属しているため、別途インストールする必要はない

pipはコマンドラインを用いるため、一見難しそうに思えるが、使いこなすと非常に軽快で使いやすいツールである

【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

## Python3エンジニア認定データ分析試験とは

**Python3エンジニア認定データ分析試験とは、一般社団法人のPythonエンジニア育成推進協会が運営しているPython資格試験の1つです。**他に、初心者向けの「Python3エンジニア認定基礎試験」などがあります。この2つには、以下のような違いが見られます。

*■「Python3エンジニア認定基礎試験」*
Pythonに関する基本的な文法、データ構造、クラス、標準ライブラリなどに関する知識を問う試験

*■「Python3エンジニア認定データ分析試験」*
Pythonの基礎知識に加えて、数学の基礎知識、ライブラリを利用した分析など、Pythonを用いたデータ分析に関する知識を問う試験

Pythonエンジニアを目指す皆さんは、どちらを受けるか迷うところですが、「Python3エンジニア認定データ分析試験」は「Python3エンジニア認定基礎試験」よりも難易度は上がります。迷った方は、後ほど紹介する模擬テストサイトで自身の実力を判定してから決めても良いでしょう。

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