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## 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。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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)です。

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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！

## 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。

この記事では、「Python3エンジニア認定データ分析試験」の試験概要や勉強法などについて解説していきます。

【参考】：[Pythonエンジニア育成推進協会公式サイト](https://www.pythonic-exam.com/)

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エンジニア認定試験の種類

Pythonの資格認定試験としては、Pythonエンジニア育成推進協会運営の「Python3 エンジニア認定基礎試験」（以下、基礎試験）と「Python3 エンジニア認定データ分析試験」（以下、データ分析試験）、そして2022年11月29日より実施された「Python3 エンジニア認定実践試験」（以下、実践試験）の3種類があります。

この新しい試験は、毎年受験者数が増加するPython試験において、Python初学者の学習指針とし、プログラマーのスキル向上を図った、より実践的なPython文法を問う試験です。

【参考】：[Python 3 エンジニア認定実践試験 | 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会](https://www.pythonic-exam.com/exam/jissen)

「データ分析試験」の概要について、「基礎試験」「実践試験」と比較しながら見ていきましょう。

*項目：　　　　　【基礎試験】          　　　【データ分析試験】         　   【実践試験】*
▪実施日： 　　　 　 通年　　　　　　　　　    通年                                      通年  
▪申し込み：　　     各会場　　　　　　　　　  各会場                                  各会場
▪受験方式： 全国CBTテストセンター　 全国CBTテストセンター    全国CBTテストセンター
▪問題数：　　　 　 40問        　　　　　　　   40問                                     40問
▪出題形式：　　 　選択式      　　　　　　　   選択式                                  選択式
▪試験方式：　  　   CBT 　　　　　　     　       CBT                                      CBT
▪試験時間：　 　 　60分         　　　　　 　      60分                                    75分
▪合格基準：　　 正答率70％　 　　　　　    正答率70％                              正答率70％
▪受験料（一般）：11,000円（税込）       11,000円（税込）                       13,200円（税込）
               （学生）：5,500円（税込）          5,500円（税込）                       6,600円（税込）
▪試験内容：         文法基礎　     　　　　 データ分析の基礎や方法           実践的な文法を問う
▪主教材：
【基礎試験】 [「Pythonチュートリアル第4版」（オライリー・ジャパン）](https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119359/)
【データ分析試験】[「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書」（翔泳社）](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798178776)
【実践試験】[「Python実践レシピ」（技術評論社）](https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12576-9)

**「データ分析試験」と「基礎試験」との違いは、試験の主題範囲や内容、認定テキストの違いだけです。**先に「基礎試験」を受験した人であれば、「データ分析試験」の受験で戸惑うことはないでしょう。

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

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「基礎試験」では、主にPython3に関する基礎知識、文法知識を問う問題が中心でしたが、データ分析試験ではどんな知識を問う問題が出題されるのでしょうか？具体的に見ていきましょう。

データ分析試験の主教材（参考書）は以下の通りです。必須書籍ですので、受験の際には必ず揃えましょう。

*■「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」*
▪著者：寺田 学、辻 真吾、鈴木 たかのり、福島 真太朗
▪ページ数：336ページ
▪出版社：翔泳社
▪発売日：2022/10/24
【参考】：[Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798176611)

データ試験の出題範囲は主教材に準拠しており、出題範囲と出題割合はPythonエンジニア育成推進協会のWebサイトでも公表されています。

【参考】：[データ分析試験 | Pythonエンジニア育成推進協会公式](https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist)

### データ分析試験に出るライブラリ

主教材で解説されているPythonライブラリは「NumPy」「Pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」です。多少ともPythonを学んだエンジニアなら、誰もが知る有名なライブラリです。

*データ分析試験の問題数は40問の内、27問がテキスト第4章の「ライブラリによる分析実践」から出題されていますので、ライブラリ関係の問題が合否の鍵を握っていると言っても過言ではありません。*

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Matplotlibでグラフ描画が簡単に？pipのインストール手順を解説！

## データ分析試験の難易度やおすすめしたい人

データ分析試験にチャレンジしてみたいが、難易度や合格率が気になる方は少なくないでしょう。ここでは、データ分析試験の難易度や合格率、データ分析試験の受験をおすすめしたい人について解説していきます。

データ分析試験の難易度に関しては公表されたものがないため、推測の域を出ませんが、そもそもPython自体が習得の難易度が他のプログラミング言語に比べて低いという特徴があります。そのため、「基礎試験」の場合はPythonの基礎を習得し、多少なりともライブラリの利用経験がある方であれば、さほど難易度は高くはないと考えられます。

**「データ分析試験」は基礎試験よりも応用編として難易度は少し上がると見られますが、それでも難易度が高い試験とは言いづらい位置付けだと言えるでしょう。**基礎試験に合格している方なら十分に合格を目指せますが、初学者の場合は難易度が高く感じるかも知れません。

同試験の合格体験記がPythonエンジニア育成推進協会公式サイトに多数掲載されていますので、ぜひ目を通してみてください。

【参考】：[合格体験記（Pythonエンジニア育成推進協会公式）](https://www.pythonic-exam.com/archives/category/success-story)

データ分析試験の合格率も公表されていませんが、「Python3エンジニア認定基礎試験」の合格率は過去に公表されたものがあり、約80%でした。*データ分析試験は基礎試験よりは難易度は上がりますが、合格率はそれに準ずるレベルと考えていいでしょう。*それは、出題範囲が限られ、模擬試験など受験環境が整っていることにも起因しています。

*【参考】：[マイナビエージェント：Pythonの資格試験について徹底解説！難易度や受験の流れについて](https://mynavi-agent.jp/knowledge/it/765.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv02)*

比較的合格しやすい試験といっても、試験日の体調や、うっかりミスで受験に失敗することがあります。しかし、Pythonエンジニア認定試験には、**無料で再受験ができるという救済措置（期間限定）が用意されています。**詳しくは以下を参照してください。

*【参考】：[Python基礎試験・データ分析試験リベンジキャンペーン](https://otc.odyssey-com.co.jp/news/20211220.html)*

データ分析試験の受験は、合格体験記（前記）などから、次の条件に該当する方におすすめします。

*▪ 日常、Pythonプログラミングを行っている方、Pythonをある程度勉強している方* 
*▪ 「Python3エンジニア認定基礎試験」に合格した方* 

以上、いずれかの条件を満たしている方であれば、さほど苦もなくデータ分析試験には合格できるでしょう。試験に合格することでスキル証明が可能ですので、転職時などで有利に働きます。ぜひ取得しておきましょう。

Pythonエンジニアは、Pythonを活用するエンジニアである「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、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、データサイエンティストを含むPythonエンジニアは、**スキルを活かせる職種に就くことで、比較的高収入が期待できることが分かります。**

【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)

## データ分析試験に合格するための勉強方法

データ分析試験はそれほど難易度が高い試験ではありませんが、準備を怠れば合格は難しくなります。これから解説する内容に関しては、しっかり勉強することをおすすめします。

データ分析試験に合格するための必要な勉強時間については、Pythonについてどの程度知識やスキルがあるかによって変わります。目安としては、*すでにPythonを扱ったことがある人の場合、1日1〜2時間程度の勉強時間を設ければ、1ヶ月程度で合格に達する実力が身につくと考えられます。*

Python初学者の場合は、もう少し期間を設ける必要があるでしょう。いずれにせよ、きちんとした勉強時間を確保できれば誰でも十分に合格を目指せる試験です。

最低限、データ分析試験の主教材である「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」は通読し、理解できていない箇所はマーカーを引くなどして、反復しましょう。

特に、テキストに載っている「Numpy」「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」などの分析ライブラリ、数値計算ライブラリの勉強は、**頭だけで覚えようとせず、実際に手を動かして実行してみることをおすすめします。**

以下、出題されるライブラリに関して、それぞれの機能や特徴についてまとめてみました。参考にしてください。

*▪NumPy*
　ビッグデータ処理に適したライブラリです。多次元配列データの高速演算を得意としています。

*▪Pandas*
　表形式データの処理を行うライブラリです。csv、excel、SQLデータベースなどが対象です。

*▪Matplotlib*
　グラフ描写ライブラリで、ヒストグラムや円グラフ、折れ線グラフなど多様なグラフを容易に作成できます。

*▪scikit-learn*
　機械学習のための代表的なライブラリです。機械学習の実装に必要なあらゆるアルゴリズムが用意されています。

**「PRIME STUDY」の「Python 3 データ分析 模擬試験」（動画解説付き）はPythonエンジニア育成推進協会認定の参考教材で、何度でも無料で受験をすることが可能です。**

模擬試験はデータ分析試験の主教材「Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書 第2版」に完全に即しており、主教材の通読し、この模擬試験・解説による反復学習で、合格に必要な実力を身に付けることが可能です。

また、データ分析試験は基礎試験と同様に過去問がありませんので、「PRIME STUDY」の模擬試験を繰り返し受験することをおすすめします。

【参考】：[PRIME STUDY「Python 3 データ分析 模擬試験」（動画解説付き）](https://study.prime-strategy.co.jp/success-stories/)

## Pythonエンジニアとして一層活躍するために

ここまで、「Python3エンジニア認定データ分析試験」の概要や勉強法などを解説しました。AIやビッグデータを扱う企業の増加により、AI開発やビッグデータの分析や解析に関するシステム開発の需要が急速に高まっており、Pythonエンジニアの求人数が飛躍的に増えています。

**データ分析試験は、Pythonを用いたデータ分析のスキル証明となり、Pythonエンジニアとして一層の活躍を目指す上で1つのきっかけとなります。**自身のキャリアアップのためにも、Pythonエンジニアとして活躍を目指す方は、基礎試験に続いてデータ分析試験へチャレンジしましょう。

試験に合格した後は、資格を活かせる職場探しに努めてください。多くの求人の中から自分に合う企業が分からない場合は、転職のプロに託す手段もおすすめです。

そこでぜひご活用いただきたいのが[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=acv12_2)です。 

・資格やプログラミングの勉強をしているけれど、企業が求めるレベルに達しているのかわからない
・スキルアップをして市場価値を上げていける企業の選び方を知りたい
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こうした悩みを抱えていらっしゃる方は、まずは無料登録でキャリアカウンセリングをおすすめ致します。

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Python資格試験の1つ、「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」と何が違うのか？「Python3エンジニア認定データ分析試験」の概要や、取得するメリット、合格に向けた勉強法などについて詳しく解説します。

Python3エンジニア認定データ分析試験はビッグデータ解析などを行うPyhtonエンジニア向けの試験

Python3エンジニア認定データ分析試験はライブラリについて問う内容が大半

データ分析試験は、データ分析のスキル証明となり、Pythonエンジニアとして一層の活躍を目指したい人におすすめ

Python3エンジニア認定データ分析試験とは？勉強方法や難易度を解説

## 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。

PHPでできること6選！作品例やアプリ、できないことも紹介！

JavaScriptの入門！その概要や文法の基礎について解説！

### 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。

Javaを効率的に独学で学習する方法とは？おすすめの勉強方法を紹介

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。

HTMLタグとは？HTMLタグ一覧など初心者向けに解説！ 

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。

HTMLからJavaを動かせる？JavaScriptを動かす方法も解説

Java入門！概要やメリット、基本事項について徹底解説！

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

Javaサーブレットはバックエンドの処理を担当し、画面表示を担当するJSPと一緒に使われる

Javaサーブレットが動くにはサーブレットコンテナが必要

Javaサーブレットとは？動的サイトの作成に使われるメリットなどを解説

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/)

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