開発環境構築とは、開発に必要なソフトウェアなどをインストールし、自分のコンピュータでソースコードの実行や実行結果の確認などを行えるようにすることです。システム開発を行う場合、まずは自分専用の開発環境を構築しなくてはいけません。

たとえばPythonでWebアプリ開発を行う場合、Pythonの実行に必要なソフトやソースコードを記述するためのソフト、実行結果を確認するためのWebブラウザなどを準備する必要があります。

また、単にソフトをインストールするだけでなく、問題なく動作できるよう設定ファイルを変更するなどの作業が必要な場合もあります。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

## Python開発環境の３つの構築方法

Pythonの開発環境を構築する場合、3つの方法があります。3つの方法のメリット・デメリットや難易度について詳しく解説します。

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！

1つ目はPython公式のインストーラを使う方法です。*インストーラは公式サイトから簡単にダウンロードできるうえに、インストーラの指示に従って作業すれば良いため、他の方法よりも簡単に開発環境を構築することが可能です。*

特に初心者の場合開発環境構築に手間取ることが多く、文法を学習する段階に入る前に挫折してしまうこともあるため、なるべく簡単な方法を取ると良いでしょう。また、Python単体なのでパソコンの容量をそこまで消費しないこともメリットです。

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

**Macではターミナル経由でPythonをインストールすることが可能です。**具体的にはpyenvというコマンドを使ってインストールを行っていきます。コマンド入力に慣れている方ならこの方法がもっとも素早く開発環境を構築できます。

しかし、コマンド入力に慣れていない方やWindowsユーザーの方は、公式のインストーラを利用することをおすすめします。

*Anacondaというパッケージを使って開発環境を構築することも可能です。*AnacondaにはPython本体とPythonライブラリがひとまとめになっており、Anacondaをインストールするだけで機械学習やデータ分析に必要な環境を整えることができます。

しかし、Anacondaは稼働させるのにパソコンのスペックを多く消費します。また、初心者の場合、機械学習ライブラリなどをインストールしても使うことは少ないため、ある程度慣れた方向けの環境構築方法と言えるでしょう。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

## Python公式サイトからのインストール手順

ここではPythonの公式サイトからインストールする手順について解説します。実際にインストールしながらお読みいただけると幸いです。

### 公式サイトからインストーラをダウンロードする

まず、公式サイトからPythonのインストーラをダウンロードします。インストーラとはコンピュータにソフトウェアをインストールするためのツールのことで、基本的にインストーラの指示に従うことでインストールを完了させることが可能です。

*Pythonの公式サイトへアクセスし、トップページの「Download」タブからインストーラのダウンロードができます。*「Python 3.12.5」と書かれた（※2024年9月執筆時点）灰色のダウンロードボタンをクリックするとダウンロードが自動で始まります。ダウンロードは数秒で完了します。


ダウンロードが完了したらインストーラを開きます。**パソコンの下部に表示されるファイル名をダブルクリックすることで、インストーラを開くことが可能です。**「Install Python 3.12.5」というインストール画面（※2024年9月執筆時点）が表示されればダウンロードは成功しています。

ここからはインストーラの指示に従ってインストールを行っていきます。まず、*インストール画面の「Add python.exe to PATH」にチェックを入れましょう。*その後、「Install Now」をクリックしてインストールを始めます。


インストーラではPythonの細かい設定変更を行うこともできますが、基本的にはデフォルトのままで問題ありません。途中でデバイス変更に関する許可を求められたら、「はい」をクリックします。

インストールには約1分程度かかります。「Setup was successful」と出れば完了ですので、「close」をクリックします。

続いて、Pythonが正常にインストールされているか確認を行います。Windowsならコマンドプロンプト、Macならターミナルを開いてください。**Windows11の場合、スタートメニューを開いて検索バーに「cmd」と入力することでコマンドプロンプトを選択できます。**

### インストールされているか確認する

*コマンドプロンプトに対して「python --version」というPythonのバーションを確認するコマンドを入力します。*入力してEnterをクリックした後、Pythonのバージョンが表示されれば正常にインストールされています。インストールが確認できたらインストーラは削除しても問題ありません。

続いて、Anacondaのインストール手順を解説します。Anacondaを使うことでPythonだけでなく、機械学習ライブラリなどもまとめてインストールすることが可能です。

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

**まず、公式サイトからAnacondaのインストーラをダウンロードします。**Anacondaの公式サイトから製品ページにアクセスすると、Eメールの登録フォームが表示されます。登録すると関連製品の情報などを受け取れますが、登録しなくてもダウンロードは可能です。

Eメール登録をスキップする場合はフォーム下部の「Skip registration」をクリックします。すると、次の画面で「Download」というボタンが表示されます。クリックするとダウンロードが始まりますが、Anacondaは容量が大きいためダウンロードに時間がかかる場合もあります。

【参考】：[Download Anaconda Distribution｜Anaconda](https://www.anaconda.com/download)

ダウンロードが完了したら、インストーラを開きます。*パソコン下部のファイル名をダブルクリックして、インストーラを開きます。*「Welcome to Anaconda」という画面が表示されればダウンロードは成功しています。

インストーラの指示に従いインストールを行っています。ライセンスの同意を求められるため、文章を読んでから「I Agree」を選択してください。Anacondaのインストール場所を設定する画面も途中で表示されますが、こちらはデフォルトのままでも問題はありません。

**最後に「Install」を選択するとインストールが開始します。**Anacondaのインストールには5分程度かかる場合が多いです。インストールが完了すると「Completed」が表示されます。再びインストーラの指示に従って作業を行い、最後に「finish」をクリックして画面を閉じます。

最後に、Anacondaを起動します。Windowsの場合スタートメニューから「Anaconda」と入力することで、Anacondaを選択することが可能です。*Anacondaを正常に起動できればインストールは成功しています。*

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

## Pythonの開発環境を整える際におすすめのIDE4選

最後に、Pythonの開発環境を整える際におすすめの統合開発環境（IDE）をまとめました。IDEとは、開発に必要なエディター、コンパイラ、デバッガーといった機能をまとめた環境のことです。


パソコンに最初から備わっているメモ帳などでも開発は可能ですが、IDEにはPython開発に必要な機能が多く備わっており、利用することで日々の開発が捗るようになるので、導入をおすすめします。

IDEとは？詳細やメリット、おすすめのIDEを紹介します！

**Visual StudioはMicrosoft社が提供する人気の高いIDEの1つで、Pythonでの開発に必要な機能が多く揃っています。**1つの画面だけで開発を進めることができるため、開発効率を上げやすいのがメリットです。また、拡張機能も豊富であり、自分で使いやすいようにカスタマイズすることができます。

利用者も多いためネット上に情報も多く、分からないことを調べやすいため初心者にもおすすめです。

【参考】：[Visual Studio](https://visualstudio.microsoft.com/ja/)

Visual Studio 2022の新機能がIDEで歴代最高な理由

Visual Studio 2022 for Macプレビュー6の開発状況を解説！

Visual Studio Code（略称：VSCode）はMicrosoft社が提供しているIDEです。*Windows・Mac・LinuxとOSを問わず使える点や、多言語に対応している点が強味と言えるでしょう。*また、Git連携機能やデバッグ機能が標準で備わっているので、機能面も優れています。動作も比較的軽く、使いやすいIDEの1つです。

【参考】：[Visual Studio Code](https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/)

Gitとは？GitHubとの違いやメリットをわかりやすく解説！

VS Codeのプラグインとは？導入方法やおすすめの拡張機能も紹介

VSCodeのショートカット一覧！開発作業を効率化する秘訣を解説

AtomはGitHubが開発したIDEで、機能がシンプルなので初心者でも使いやすいです。タブ型であるのが特徴で、1つの画面で多くのファイルなどを開くことができる点がメリットです。また、**拡張性も高くプラグインが豊富なため、上級者からも支持が厚いです。**


開発終了のAtomとは？後継や代わりのおすすめエディタを紹介！

jupyterは非営利団体Project Jupyterが提供する、特に大規模開発に適したIDEです。jupyterは数行のソースコードごとに実行結果を確認できるため、効率的に開発を進めることができます。

1つの画面にソースコードと実行結果を並べて表示できるため、エラーの解決も素早く行うことが可能です。エラー解決に時間を有する初心者にもありがたい機能と言えるでしょう。

【参考】：[jupyter](https://jupyter.org/)

Jupyter Notebookとは？その導入・操作方法を解説

Pythonでの開発に挑戦したくても、初心者の中には開発環境の構築方法が分からない方も多いのではないでしょうか。インストール手順などは変更される場合もあるため、最新情報を参考にすることが大切です。本記事では2024年版のPythonの開発環境の構築方法を解説します。

Pythonの開発環境の構築方法は、公式サイト経由で行う・Anacondaを使う・ターミナル経由で行うの3つ

Visual StudioやVisual Studio Codeなどの統合開発環境がPython開発におすすめできる

Pythonの開発環境は5分程度で構築可能

【2024年最新】Pythonの開発環境の構築方法を初心者向けに解説！

[【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)

[【関連記事】Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！](https://and-engineer.com/articles/YRsidxAAACRz7tnv)

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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？仕事で活かせる職種や将来性を解説

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

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、Windows11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うためにPython公式サイトにアクセスし、**ダウンロードページからPythonのインストーラをダウンロードします。**

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

画面上部に並ぶメニューの中から「Downloads」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。2024年7月時点のPython3のバージョンは3.12.4です。

表示されている『Windows用にダウンロード Python 3.12.4』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.exe 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」のダイア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。

~~【図】：Pythonインストール「Setip was successful」~~

### pipにまつわるエラーやトラブル

ここではpipにまつわるよくあるエラーやトラブルについて、以下にまとめました。

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。**

【参考】：[Download Anaconda Distribution | Anaconda](https://www.anaconda.com/download)

Anaconda（アナコンダ）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。**

~~【図】：pipのバージョン、インストール先のパス、Pythonのバージョン~~

コマンドプロンプトとは？できることや使い方をわかりやすく解説！

ここでは、環境別（Windows、macOS、Linux）のインストール方法について、公式サイトを参考に説明します。

【参考】：[インストール - pip ドキュメント v24.1.2](https://pip.pypa.io/en/stable/installation/)

まずpipをインストールするには、Pythonがインストール済みであることが前提です。また、あらかじめ以下のサイトよりget-pip.pyを任意のディレクトリに保存しておきましょう。

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

ターミナルやコマンドプロンプトを開いて、ファイルcdを含むフォルダ（get-pip.py）に移動し、環境別にそれぞれ次のコマンドを実行します。

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インストールを解説！Windowsでも簡単？

[【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)

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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。

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