Pythonは数あるプログラミング言語の中でも人気が高く、国内外で使用例の多い言語です。需要が高いため、エンジニア初心者の中でもPythonを学んでPythonエンジニアを目指そうという人は多いのではないでしょうか。

実は、*Pythonはプログラミング初心者にもおすすめできる言語です。*なぜなら文法がシンプルで分かりやすいうえに、人気言語なだけあって良質な参考書も多く販売されているためです。学習コンテンツが多く、独学にも向いている言語と言えるでしょう。

また、Pythonは将来性も高いと言われているため、今のうちに習得することで市場価値の高いエンジニアを目指すことができます。

Pythonはプログラミング言語の1つです。プログラミング言語のなかでも汎用性の高さやソースコードの可読性の高さから人気が高いことが特徴です。

Pythonは特に以下の3つの分野でよく使われています。Pythonの特徴の1つとして数学や統計が得意であることが挙げられますが、データサイエンスやAIの開発ではその特徴が活かされています。

*・データサイエンス*
*・AIの開発*
*・Webアプリケーションの開発*

Pythonはこれらの分野以外でも、スマホ向けアプリの開発やブロックチェーン技術の開発などさまざまな分野で使われています。

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

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はさまざまな分野で使用されているプログラミング言語であるため、Pythonを扱うエンジニアの年収を割り出すのは難しいです。そこで今回は、*Pythonエンジニアを含むシステムエンジニアの年収を参考にします。*

システムエンジニアの年収は「マイナビITエージェント 職種図鑑」での平均年収は431万円（※2024年2月執筆時点）、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SE・プログラマ（顧客向けシステムの開発・実装）を参考にすると、平均年収593万円と分かりました。

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、システムエンジニアは一般平均年収と同等かやや高めであることが分かります。

**Pythonが得意とするデータサイエンスやAIの分野はIT業界の中でも特に発展が目覚ましく、社会からの期待も大きいです。**そのため、このような需要や将来性が高い分野で活躍するPythonエンジニアは、ここで紹介する平均年収よりもさらに高い年収を得ている人も多くいると予想されます。

【参考】：[マイナビITエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/04.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_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)

ここでは、Pyhtonのおすすめの独学方法について解説します。プログラミングは他人に教えてもらう方が途中で挫折することなく続けやすいと言われますが、身近に教えてくれる人がいない方も多いでしょう。その場合、次の2つの方法で独学するのがおすすめです。

1つ目は学習サイトを使う方法です。**学習サイトは月額1,000円程度で利用できることが多く、プログラミングスクールに入会するよりも学習費用をおさえられます。**また、教材も初心者向けに分かりやすくまとめられていることが多いです。

さらに、練習問題も掲載されていることがほとんどであるため、実際に手を動かしながらPythonの習熟度を高めていくことができます。

2つ目は参考書を購入して学習する方法です。**Pythonは人気言語のため初心者向けの参考書も多く販売されています。**

また、参考書は学習サイトよりも一歩踏み込んだところまで解説していることが多く、1冊でPythonの基礎を一通りおさえることも可能です。後ほど、おすすめの参考書として10冊紹介しますので、ぜひチェックしてみましょう。

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

ここでは、Pythonの独学ロードマップをまとめました。プログラミング初心者の方はこのロードマップに従って学習を進めていけば、ひとまず業務で必要とされる最低限のレベルにまでPythonスキルを高めることが可能です。

Pythonの学習ロードマップとは？習得のコツやおすすめのサイトを紹介！

*まずは、Pythonで何を作りたいかを決めることが大切です。*たとえばWebアプリを作りたい、データ分析に活用したい、Pythonで業務効率化を実現したいなどです。

場合によっては、Pythonよりも他のプログラミング言語を使った方が良い場合もあります。たとえば、スマホアプリを作りたい場合はPythonではなくJavaなどを学んだ方が良いです。

自分が本当にPythonから学ぶべきなのかも判断するためにも、まずは学習の目的を決めましょう。

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

続いて、Pythonの学習環境を整える必要があります。*Pythonの公式サイトからPythonの実行環境をインストールする必要があります。*また、Pythonのソースコードを記述するためのテキストエディタも用意しましょう。

Pythonの独学に使うパソコンは基本的には何でも問題ありません。ただし、機械学習やデータ分析を本格的に行う際は、ハイスペックなパソコンが必要になります。

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

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

テキストエディターとは？エンジニア初心者におすすめのエディタも紹介！

学習環境を整えたら、学習サイトや参考書などを活用してPythonの文法を覚えていきます。*文法は1つずつ丁寧に覚えることが肝心です。*途中で単元を飛ばすなどすると分からなくなりがちなので、基礎の基礎から順番に行いましょう。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

*ある程度Pythonの基礎文法をおさえたら、Pythonの練習問題を解いてみることをおすすめします。*練習問題を解くことで、自分がどの程度文法を理解しているか確かめることができます。

練習問題は学習サイトにも掲載されていますし、「Python 3 エンジニア認定基礎試験」の対策本を購入するのも良いでしょう。

【参考】：[Python試験（Python資格）](https://www.pythonic-exam.com/exam)

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！

### 学びたい分野に特化した参考書を購入する

ここまでくれば、Pythonの基礎はある程度固まっています。*次は学びたい分野に特化した参考書を購入して勉強します。*

たとえば人工知能開発を行いたいなら、機械学習ライブラリの使い方を解説した参考書などを選択しましょう。分からない点はネットで検索したり質問サイトで質問したりして解決します。

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

### アプリやシステムを実際に開発する

最後に仕上げとして、アプリやシステムを実際に開発します。1からアプリやシステムを開発することで、設計書作成やテストなど実践的なPythonスキルを身につけることが可能です。*簡単な掲示板などを開発できるレベルになれば、業務レベルには到達していると言って良いでしょう。*

また、アプリやシステムを開発すればポートフォリオに制作物として掲載することができ、Pythonエンジニアに転職する際も役立ちます。さらに転職エージェントでサポートを受ければ、ポートフォリオをより効果的に活用できるでしょう。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

## Python初心者の独学におすすめ本10選

Pythonの独学におすすめの入門書をまとめました。これらの本は要点がわかりやすくまとめられているうえに、イラストや図も多く、本を読むのが苦手な方も抵抗なく読み進めることができます。参考書の選択に迷ったら、これらから選ぶことをおすすめします。

Pythonは本で学ぼう！入門者におすすめの技術本5選！

### 確かな力が身につくPython「超」入門 第２版 確かな力が身につく「超」入門

本書は画面に打ち込む最初の1文字から丁寧に解説している入門書です。**サンプルコードも数多く掲載されており、実際に手を動かしながら学ぶことができます。**Pythonの文法を学べるだけでなく、Webスクレイピングやアプリ作成まで習得できるため、何か実用的なものを作ってみたい方にもおすすめです。

▪著者：鎌田 正浩
▪ページ数：336ページ
▪出版社：SBクリエイティブ
▪発売日：2022/03/08

【参考】：[確かな力が身につくPython「超」入門 第２版 確かな力が身につく「超」入門](https://www.sbcr.jp/product/4815613723/)

### ​​いちばんやさしい Python入門教室 改訂第2版

本書は、**オールカラーのイラストを用いたPythonの解説本であり、読み進めることでプログラミングの基礎知識を理解できるようになります。**未経験者から「経験者」になるためのメソッドが詰まっており、単に学習目的だけではなく、プログラミングの楽しさも同時に伝えることを目的としています。

▪著者：大澤 文孝
▪ページ数：288ページ
▪出版社：ソーテック
▪発売日：2023/09/28

【参考】：[いちばんやさしい Python入門教室 改訂第2版](http://www.sotechsha.co.jp/pc/html/1321.htm)

### ​​スッキリわかるPython入門 第2版

本書は、**Pythonのコツや仕組みをわかりやすく解説している人気シリーズ本です。**多くのプログラミング初心者が最初に手に取る参考書として、長く信頼されています。Pythonの基礎である変数やデータ型、コンテナ、関数など、1つ1つを段階的に理解できる構成が特徴的です。

また、この第2版からは、「dokopy（ドコパイ）」というオリジナルサービスを用いて手軽にプログラミングができるようになり、従来に比べてさらに学習しやすくなっています。

▪著者：国本 大悟、須藤 秋良、（監修）株式会社フレアリンク
▪ページ数：416ページ
▪出版社：インプレスブックス
▪発売日：2023/11/06

【参考】：[スッキリわかるPython入門 第2版](https://book.impress.co.jp/books/1122101165)

### ​​Pythonプログラミングパーフェクトマスター［最新Visual Studio Code対応 第4版］

Python解説本として定番化されている本書は、**プログラミング初心者向けに、開発環境であるVisual Studio Codeのインストールや初期設定、Pythonの基礎知識などを解説しています。**

人工知能や機械学習など、AIの基礎知識なども順序立てて解説されており、本書を読むことでAIチャットボットの開発を体験しながら学ぶことができます。

▪著者：金城 俊哉
▪ページ数：716ページ
▪出版社：秀和システム
▪発売日：2023/10/24

【参考】：[Pythonプログラミングパーフェクトマスター［最新Visual Studio Code対応 第4版］](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798070667.html)

### ​​Pythonでデスクトップアプリを作ろう

本書は、**Pythonを活用してデスクトップアプリを開発するためのノウハウが詰まっている参考書です。**Pythonでデスクトップアプリを作成する方法はいくつかありますが、本書ではPythonに標準装備されているGUIライブラリの「Tkinter」を活用した方法を採用しています。

また、データベース管理システムの「SQLite3」についても触れているため、この1冊でPython・Tkinter・SQLite3について学ぶことができます。ぜひ本書を参考に本格的なアプリを作成してみましょう。

▪著者：中島 省吾
▪ページ数：288ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2023/11/17

【参考】：[Pythonでデスクトップアプリを作ろう](https://info.nikkeibp.co.jp/media/NSW/atcl/books/110900064/)

### ​​Pythonでできる！ 株価データ分析

本書は、**データの収集や株式の売買ルールまで、すでにあるPythonの知識を活かして株価分析に活用するための参考書です。**株価データの収集やチャートの表示、指標を使った分析、売買ルールのテストなど、これらの株価分析に必要な一連の流れをPythonで行えます。

Pythonエンジニアや株に興味がある方、自動売買システム作りのために知識を増やしたい方などにおすすめです。

▪著者：片渕 彼富、山田 祥寛（監修）
▪ページ数：ページ
▪出版社：森北出版
▪発売日：2023/01/21

【参考】：[Pythonでできる！ 株価データ分析](https://www.morikita.co.jp/books/mid/085711)

### ​​Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版

本書は、**Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなすための知識や情報を解説している参考書です。**IPythonやJupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnによって、データの操作や可視化、統計分析、機械学習など、幅広い分野について取り扱っています。

Pythonでデータ処理を担当する方は、ぜひ1度読んでおくことで知識を役立てられるでしょう。

▪著者：Jake VanderPlas、菊池 彰（訳）
▪ページ数：576ページ
▪出版社：オライリー・ジャパン
▪発売日：2024/02/17

【参考】：[Pythonデータサイエンスハンドブック 第2版](https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400638/)

### ​​Python×APIで動かして学ぶ AI活用プログラミング 

本書は、**データサイエンティストやマーケッターに欠かせないAI技術について、物体探知アプリや骨格顔推定アプリ、画像変換アプリを作成できるようになる参考書です。**無料で環境構築が容易に行えるGoogle Colaboratoryと、Pythonライブラリであるstreamlitを活用して最新のAI技術を体験できます。

AIを活用したサービスやアプリは、今後よりクオリティの高いものやその数も増えていくはずです。時代に対応できるように、本書でさまざまな種類のAIアプリを作りながら覚えることで、高度なアプリ制作にチャレンジしてみましょう。

プログラミングは正しい手順で学習を進めることが重要ですが、何から勉強を始めるべきなのか分からない方は多くいます。そこで当記事では、Pythonの独学方法や学習ロードマップ、独学で挫折しない方法を解説し、独学におすすめな参考書を10冊紹介します。

Pythonの独学方法には、学習サイトを使う方法と参考書を購入して学習する方法がある

まずはPythonの文法をマスターし、その後徐々にライブラリなどを学んでいくと良い

Pythonで簡単なアプリやシステムを開発できるレベルになれば転職が可能

Pythonの独学とは？初心者におすすめの学習ロードマップを解説

アンドエンジニアのYouTube版[『アンドエンジニアチャンネル』](https://www.youtube.com/@andengineer)では、**AI時代で生き残ることができるエンジニア**について対談動画を公開しています。興味のある方はぜひ下記よりご覧ください！

AI時代を制するために必要なスキル・ノウハウはコレ！

## 未経験でもAIエンジニアになれる？

AIエンジニアの仕事に興味があるものの、未経験からでも転職できるのか分からない人は多いのではないでしょうか。AIエンジニアは最近注目されてきた仕事のため、転職した人の話をあまり聞く機会がなく、ネット上にも情報が多くありません。

*また、AI関連のエンジニアに転職するために必要なスキルも分からず、未経験から目指そうにも何から始めれば良いか分からない方も多いでしょう。*

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

## AIエンジニアは未経験からでも目指せる

**結論から言うと、AIエンジニアに未経験から転職するのは難しいですが、不可能というわけではありません。**IT業界には、未経験でもポテンシャルや意欲を加味して採用する企業も多くあります。

ただし、AIエンジニアに転職できたからといって、いきなり開発に携われるとは限らない点は注意が必要です。最初は既存システムの運用・保守やテストなどを任されることが多いです。実力をある程度評価されて初めてAI開発に関われることもある点は、留意しておくべきでしょう。

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## AIエンジニアに関する基礎知識

AIエンジニアに関する基礎知識について解説します。AIエンジニアの仕事内容やAIエンジニアの年収について説明します。

AIエンジニアの仕事は大きく分けて3種類あります。

- AI自体を研究・開発する仕事（研究者）
- AIを導入したアプリやシステムを開発する仕事
- AIを活用してデータ分析を行う仕事（データサイエンティスト）

*AIエンジニアになりたい場合、これら3つのどれを目指すかをまず決める必要があるでしょう。*ただし、AI自体を研究・開発する仕事に関しては高度なスキルを要求されるため、未経験から転職するのは難しいと予想されます。

### AIエンジニアの年収について

AIエンジニアの年収データは該当しないため、代わりにAIエンジニアと親和性の高いデータベースエンジニアの年収データを紹介します。

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント 職種図鑑」での平均年収は424万円（※2023年5月執筆時点）、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、データベースエンジニア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。

**AIを活用することの重要性は高まっていますので、今後AIエンジニアの平均年収は更に上がっていくことが予想されます。**

【参考】：[マイナビエージェント 職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.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)

AIエンジニアの年収は低い？未経験から転職して高年収を得る方法を紹介

## AIエンジニアに必要なスキル・知識

AIエンジニアに必要なスキル・知識について解説します。これらのスキル・知識を身につけることで、未経験からAIエンジニアに転職できる可能性を高めることができます。

*AIエンジニアにはプログラミングスキルが必要です。*AI開発でもっとも多く使われている言語はPythonです。Pythonはオンラインの学習サイトなどで手軽に学ぶことができるため、AIエンジニアを目指す方はまずはPythonの勉強から始めてみると良いでしょう。

AIエンジニアにはAI関連の基礎知識も必須です。各機械学習アルゴリズムの特徴やメリット・デメリットを踏まえたうえで、使い分けられる必要があります。

また、**AIエンジニアとして長く活躍していくためには、今後主流になっていくと予想されるAI技術を先回りして勉強していくことも必要でしょう。**

機械学習が学べるおすすめの本12選！初心者から上級者まで厳選してご紹介！

AIエンジニアには数学知識もある程度必要です。具体的には線形代数・微分積分・統計学といった分野の知識があると、機械学習によってデータ分析などを行う際に役立つでしょう。*数学知識に関しては、Pythonと平行して参考書などで勉強していくことをおすすめします。*

AIエンジニアには論理的思考力も必要です。論理的思考力とは、物事を道筋立てて考えていく力のことです。たとえば、AIによってデータ分析を行う場合、結果に対して仮説検証を行わなくてはいけませんが、仮説検証を行う際に論理的思考力が欠けていると、間違った結論を出してしまいます。

**他にも、設計書を作成する際や、開発したシステムのテストを行う際など、論理的思考力はあらゆる場面で必要になってくるでしょう。**

論理的思考力とは？エンジニアに論理的思考力が必要な理由とその獲得法

*エンジニア職の中でもAIエンジニアは学習意欲が特に求められると言えます。*なぜなら、AI分野はこれから最新スキルが次々と発表されることが予想されるため、学習意欲が強くないと技術の進歩についていくことができないためです。

AI関連資格おすすめ8選！未経験からAIエンジニアになる上で取得したい資格

## AIエンジニアに未経験から転職するポイント

最後に、AIエンジニアに未経験から転職するポイントについてまとめました。これらのポイントを意識しつつ、転職活動を進めていくのが良いでしょう。

AIエンジニアを目指す際は、キャリアプランを立てる必要があります。**「転職後に何がしたいか」を面接で明確に話せないと、「単なる憧れでAIエンジニアを目指そうとしている」と思われてしまう恐れがあります。**

5年後、10年後にどんな仕事を行っていたいか、希望を話せるようになることが大切です。

### 転職エージェントを活用する

AIエンジニアは求人数もまだそこまで多くないため、求人探しに苦労する方も多いでしょう。*AIエンジニアの求人を探す際は転職エージェントを活用することをおすすめします。*転職エージェントに登録すると、求人サイトなどには掲載されていない求人の紹介も受けることが可能です。

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。 エンジニア転職のご相談はぜひ *『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## AIエンジニアへの転職を成功させたいなら

本記事ではAIエンジニアに転職する方法について解説しました。未経験からAIエンジニアに転職するのは難しいですが、まったく不可能というわけでもありません。**選考の場でしっかりスキル・知識や学習意欲、キャリアプランなどをアピールできれば、採用される可能性はあります。**

とはいえ、未経験の場合、面接対策をどのように進めていけば良いか分からない方も多いのではないでしょうか。たとえば、「AIエンジニアに転職したい理由」を面接で聞かれたとき、どのように答えるのが最適なのか、など知りたい方は多いでしょう。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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AIエンジニアの仕事に興味があるものの、未経験から転職できるのか分からない、という方は多いのではないでしょうか。本記事では、未経験からAIエンジニアへの転職を目指す方法について解説します。必要なスキルや選考通過のポイントをまとめました。

AIエンジニアに未経験からなるのは不可能ではないが難易度は高い

AIエンジニアになるには、プログラミングや数学知識をしっかり身につける必要がある

AIエンジニアへの転職成功率を高めるためにも、転職エージェントを活用

AIエンジニアは未経験からでも目指せる？転職のポイントを解説

[【関連記事】【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？](https://and-engineer.com/articles/YcJyaRAAACMAl3BX)

[【関連記事】PythonのコードをEXE化するには? PyInstallerやその他ツールの特徴や使い方](https://and-engineer.com/articles/ZDZ41BEAAH-qRRlT)

[【関連記事】Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に](https://and-engineer.com/articles/YRn2KRAAACIA6YPW)

## 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。**

Pythonでできること・できないことは？自動化のための入門編

## 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！

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

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。

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