Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化

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のよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

*PythonのPandasの基礎知識を解説*します。Pandasはデータ分析を行うなら、まずは知っておきたいライブラリです。**Pandasとは何か、データ分析とは何か、という所から説明**しましょう。Pandasという言葉を始めて聞いた方は、まずはここからお読みください。

*Pandasはデータ分析を行うためのPythonライブラリ*で、読み方は「パンダス」です。オープンソースのライブラリであり、**誰でも無料で扱うことが可能**です。Pandasには、Excelやcsvファイルのデータを読み取る、データの加工や修正を行うなどの機能が揃っています。

データ分析を行う際、最も時間がかかるのは前段階の処理と言われています。しかしPandasを使うことで、面倒な前段階の処理をスピーディーに終わらせて、分析作業に集中することが可能です。また、データの分析だけでなく、分析結果をグラフにして分かりやすく見える化することもできます。

Pandasの作成にはC言語が用いられています。C言語はコンパイラ言語であるため、処理が高速なのがメリットです。対してPythonはインタプリタ言語であり、処理速度が遅いです。Pythonだけでデータ分析を行うと処理速度の遅さがデメリットとなりますが、**Pandasを使えばデータ分析を効率的に行うことができる**のです。

*データ分析とは、大量のデータから、有益な情報を導き出すこと*です。たとえば、Twitterにはユーザーが商品の感想について書き込みをしています。こういった書き込みを分析することで、商品改善に役立つでしょう。昨今SNSをやるユーザーが増えたこともあり、**ネット上に多くの情報が書き込まれるようになったので、それらをどう活かすかは重要な課題**となっています。データ分析を専門として行う人を、データサイエンティストと呼びます。データサイエンティストは、PythonのPandasを使う機会も多いでしょう。

### Pandas以外のデータ分析ライブラリ

Pandas以外にもPythonにはデータ分析ライブラリが多くあります。基本的にはPandas単体で使うことは少なく、*他のライブラリと組み合わせてデータ分析を行います*。

たとえばMatplotlibというライブラリがあります。こちらはグラフを描画するライブラリで、2Dだけでなく3Dグラフも描けるのが特徴でしょう。他にも、Numpyという数値計算ができるライブラリも多く使われます。Pandasでデータの整形を行った後、**Numpyでデータの集計作業などを行い、最後にMatplotlibで見える化する**、といった感じに組み合わせて使います。

ちなみに、これらのライブラリはAnacondaを使えば一括でインストール可能です。

## PythonのPandasで主にできること

*PythonのPandasで主にできることをまとめました*。Pandasの使い方は公式サイトのマニュアルに書かれていますが、日本語ではなく英語で書かれています。そのため、**英語が読めない方は使うのが難しい**でしょう。そこで、Pandasの基本的なメソッドを本記事で紹介します。

*Pandasは様々な形式のデータを読み込むことが可能*です。たとえば、read_csvメソッドを使えば、CSV形式のデータを読み込めます。他にも、read_excelならExcelのデータ、read_jsonならJSON形式のデータを読む込むことが可能です。このように、**データ形式によってそれぞれ別のメソッドが用意**されています。

*Pandasはデータを加工するメソッドも豊富*です。たとえば、DataFrameオブジェクトなどを使えば、データの切り出しができます。また、DataFrameオブジェクトのsort_valuesメソッドを使えば、値による並べ替えが可能です。このような、**データを整形するメソッドはまだ他にも多くあり**ます。

DataFrameオブジェクトのinfoメソッドを使うことで、*データの特徴を表示*できます。他にもdescribeのように要約統計量を表示するメソッドや、データの一部のみを表示できるメソッドもあります。**幅広いデータ分析の手段があるのが、Pandasのメリット**でしょう。

次に、*PythonのPandasを使うメリット*をまとめました。Pandasを使わなくても、データ分析は一応可能です。しかし、特に**初心者の場合はPandasを使うことをおすすめ**します。その理由を解説していきましょう。

Pandasは*とにかくデータ処理の機能が豊富*です。たとえば、欠損値の補完や指定した列や行の抽出ができたり、文字列を数値に変換したり、といった作業が簡単に行えます。こういった処理をライブラリなしで行うのは、非常に大変です。

**また、データ分析だけでなく、Pandasは機械学習にも使えます**。汎用性の広さがPandasのメリットと言えるでしょう。

Pandasは*ネットの多くの情報が掲載されています*。Pandasの公式マニュアルは全て英語で書かれていますが、日本語でPandasについて分かりやすく解説しているサイトが多くあり、それらを参考に使っていくことが可能です。昔はPython関連の情報が少なかったのですが、近年はPythonの人気が上がっており、ネットの情報も増えています。**学習しやすい環境が整ってきたと言える**でしょう。

### Excelより大量のデータを処理しやすい

*データ分析は一応Excelなどでも行うことは可能*です。ただ、Excelの場合は大量のデータを処理すると動作が遅くなってしまいます。**Pandasは大量のデータを読み込んでも、遅くなりにくい**のがメリットでしょう。パソコンのメモリ容量に余裕があるなら、大規模なデータをPandasに読み込ませて、スムーズにデータ分析が可能です。

### 他のPythonライブラリと組み合わせて更に便利に

Pythonは*他にも数多くのライブラリがあります*。これらのライブラリとPandasを組み合わせて、更に効率的なデータ分析が可能です。上記で解説したもの以外にも、**Scipyやscikit-learnなど汎用性の高いライブラリが多い**です。こういったライブラリが多いことから、Pythonはデータ分析や機械学習に向いているとされています。

最後に、Pandasの使い方についてまとめました。**Pandasのインストール方法について解説**します。pandasはpipコマンドを使うことでもインストールできますが、ここではAnacondaを使う方法を紹介します。*Anacondaを使う方が後に他のライブラリも使いたいときに楽*だからです。

まずは*Anacondaをインストール*しましょう。Anacondaは科学計算のためのPythonのディストリビューションで、無料で使うことが可能です。Anacondaを使えば**Python本体とPythonライブラリを一括でインストール**できます。初心者は環境構築で手間取ることが多いので、Anacondaを使うのがおすすめです。

Anacondaは公式サイトから最新版をダウンロードしましょう。ダウンロードが完了したら、ファイルをクリックして実行することで、インストールができます。

### AnacondaからPandasをインストール

Anacondaのインストールが完了したら、*Anaconda Navigatorを起動*します。ライブラリのインストールはEnvironmentsから行うことが可能です。検索ボックスに「pandas」と入力すれば、pandasライブラリが出てくるので、インストールを行いましょう。また、他のデータ分析ライブラリもそのうち使うので、インストールしておきましょう。**MatplotlibもNumpyも同じ手順でインストール可能**です。

## PythonのPandasを使いこなして効率的にデータ分析しよう！

本記事では、*PythonのPandasについて解説*しました。Pandasの特徴やメリット、インストール方法がお分かり頂けたかと思います。**Pythonでデータ分析を行うならPandasは欠かせません**。Pandasは機能が豊富な上に、処理も高速で使いやすいのがメリットです。また、インストールもAnacondaを使って簡単に行えます。データ分析の需要は今後も上がっていくと推測されます。データ分析に興味がある方は、ぜひPandasを試してみてください。

PythonのPandasについて解説します。Pandasはデータ分析を行う際に欠かせないライブラリです。本記事ではPandasの特徴やメリット、使い方についてまとめました。Pandasを使ってデータ分析を始めたい方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

PythonのPandasはデータ分析で使えるライブラリ

Pandasは様々な形式のデータを読み込むことが可能

PandasのインストールはAnacondaを使うのがおすすめ

PythonのPandasとは？データ分析で使うライブラリを解説

**Rubygemsとは、Rubyというプログラミング言語のパッケージ管理システムを意味します。**ここでは、RubyとRubygemsについて詳しく紹介します。

Rubyとは、まつもとゆきひろ氏によって開発された国産のプログラミング言語を指します。**Rubyの特徴はシンプルな文法やRuby on Railsという便利なフレームワークがあることなどが挙げられます。**そのため開発スピードを速めることができ、スタートアップ企業や自社開発企業などで採用されることもあります。

またRubyでできることは数多くあり、Rubyのプログラミング言語でできることの代表例として、*Webアプリ・SNS・ECサイトなどの開発*が挙げられます。このようにRubyのプログラミング言語はシンプルな文法が特徴で、できることが数多くあるため、プログラミング初心者におすすめの言語の1つと言えるでしょう。

**RubyGemsはRubyのプログラミング言語のパッケージ管理システムです。**またRubyのバージョンが「1.9」以降であれば、Ruby本体をインストールすると同時に、RubyGemsも標準ライブラリとしてインストールされます。

*RubyGemsを使用すれば、後述する「gem」というパッケージを利用して、複雑な機能の実装でも簡単に行うことが可能です。*またgemのインストール・アンインストールやインストールしたgem一覧の表示・検索などもできます。そしてこれらの操作を行うにはRubyGemsが提供している「gemコマンド」を使用する必要があります。

RubyやRubyGemsの概要については理解できたでしょうか。ここでは、gemの概要とメリット・デメリットについて詳しく紹介します。

**Rubyにおけるgemとは「パッケージ」「パッケージ管理システム」の2つの意味があります。**パッケージとは端的に言うと便利な機能がまとめてあるもののことです。パッケージを使用すれば機能を実装する際に、ゼロからソースコードを記述する必要がなくなります。*パッケージにより開発効率の向上が期待できるため、実務現場でも使用される機会は多いです。*

例えば「devise」というgemをインストールすれば、簡単にユーザー認証機能を実装することができます。また「Faker」というgemを使用すれば、ダミーデータを簡単に作成することが可能です。このように様々なgemがあり、使用すれば開発スピードの向上が期待できます。

そして多くのgemは「Github」というサイトで管理されており、インストールの仕方や使い方などを確認可能です。
（ 参考：https://github.com/ ）

**gemを使用すればパッケージを簡単にインストールできるため、プログラミング初心者でも本格的なWebアプリの機能などを実装できます。**また使用する機能やレイアウトをライブラリとしてパッケージ管理できるため、スキルに関係なく安定したWebアプリを開発することが可能です。

**gemのデメリットとして、インストールの仕方や使い方の多くは英語で記載されていることが挙げられます。そのため理解するまでに時間や学習コストが必要です。**またRubyやRuby on Railsのバージョンを更新すると実装したライブラリにエラーが生じる可能性もあります。さらにデメリットかどうかは人によって異なりますが、gemは基本的にコマンドプロンプトを使用して操作しなければなりません。

gemの詳細については理解できたでしょうか。ここではgemのインストール方法について詳しく紹介します。なお、Rubyの開発環境は構築されていることを前提に解説します。

### 既にインストールされているgem一覧を確認する

*Rubyのバージョンが「1.9」以降であれば、Ruby本体をインストールすると同時に、RubyGemsも標準ライブラリとしてインストールされます。*そのため既に使用できるgemも数多くあります。ここで使用するコマンドが「**gem list --local**」です。このコマンドを使用すれば、既にインストール済みのgemを一覧で表示することができます。

Rubyのプログラミング言語を使用して開発を行うときに、実装したい機能が明確であれば、Webサイトを活用して探してみると便利なgemを発見できるかもしれません。ここでは、おすすめのgemを検索できるサイトをいくつか紹介します。

**1.RubyGems.org**
RubyGems.orgとは、Rubyコミュニティのgemホスティングサービスを指します。*簡単に自分が実装したgemを公開したり、使用したいgemをインストールしたりできるのが特徴です。*数多くのgemがRubyGems.orgに登録されているため、実装したい機能などで検索をかければ、関連するgemを見つけられるかもしれません。
（ 参考：https://rubygems.org ）

**2.BestGems.org Rubygems**
*BestGems.orgのWebサイトではダウンロード数が多いgemが分かります。*また毎日のダウンロード数のランキングや注目度形式のランキングも用意されているため、トレンドのgemを発見することも可能です。
（ 参考：http://bestgems.org/ ）

他にも先述した*GitHubで公開されているgemもあります。*このようなWebサイトを活用すれば、便利なgemを見つけることができるでしょう。

使用したいgemを見つけられたら、インストールしましょう。インストール後の使い方はgemによって異なるため注意が必要です。**一般的に「bundler」というパッケージ管理ツールを使用してgemを管理します。**なおbundlerもgemの1つです。bundlerはgem同士の依存関係を管理できるのが特徴と言えます。

まずは、bundlerを使用するために「gem install bundler」というコマンドを入力して、bundlerをインストールしましょう。正常にインストールできたか確認するには「bundler -v」を入力すると把握できます。「Bundler version ×.×.×」というように、バージョンが表示されていれば、正常にインストールができています。**そして「gem install 〇〇〇」というように、「〇〇〇」に使用したいgemを当てはめてコマンドを入力すれば、gemをインストールすることが可能です。**

例えばRuby on Railsの場合は、「gem install rails」というコマンドを入力すればインストールすることができます。*また「--version」というオプションを使用すれば、バージョンを指定してインストールすることが可能です。*例えば「gem install rails --version 5.0」というコマンドを入力すれば、バージョン「5.0」のrailsをインストールすることができます。

gemのインストールまでの流れは理解できたでしょうか。ここでは、よく使用するgemコマンドの使い方について詳しく紹介します。

gemのアンインストール方法をご紹介します。**「gem uninstall 〇〇〇」というコマンドを入力すれば、「〇〇〇」というgemをアンインストールすることができます。**

### インストール済みのgem一覧を表示

**インストール済みのgem一覧を表示するには「gem list --local」というコマンドを使用します。**このコマンドではgemの名称とバージョンを確認することが可能です。また、「gem list」というコマンドでもインストール済みのgem一覧を表示できます。

### 最新のバージョンのgemが存在するか確認する

**最新のバージョンのgemが存在するか確認したい場合には「gem outdated」というコマンドを入力しましょう。**例えば「fiddle (1.0.6 < 1.0.9)」と出力されたら、「fiddle」というgemにおける現在の バージョンは「1.0.6」であり、最新版「1.0.9」に更新できることを意味します。

**「gem update」というコマンドを使用すれば、インストール済みのgemを全て最新のバージョンにすることが可能です。**また「gem update 〇〇〇」というコマンドを使用し、「〇〇〇」にgemの名称を入力すれば、特定のgemだけバージョンを更新することができます。

## RubyGemsを活用して開発スピードを向上させよう！

これまでにRubyGemsの概要やgemの詳細について解説しました。**RubyGemsとはRubyというプログラミング言語のパッケージ管理システムを指します。gemというパッケージを使用すれば、複雑な機能の開発でも簡単に実装が可能です。**

使用したいgemを検索するには「*RubyGems.org*」「*BestGems.org Rubygems*」「*GitHub*」などのWebサイトを活用するのがおすすめです。

*gemを使用するにはコマンドを使いこなす必要があります。*よく使用するgemコマンドを紹介しましたが、他にも数多くのコマンドやオプションがあります。**Rubyでの開発効率を向上させるために、RubyGemsに関する知識を深めておくことは大切です。**

RubyGemsとはRubyというプログラミング言語のパッケージ管理システムのことです。gemを上手く活用すれば、複雑な機能の開発でも簡単に実装が可能です。当記事ではRubyGemsの概要やgemの詳細について解説します。

RubyGemsとはRuby言語のパッケージ管理システム

RubyGemsを使用すれば機能をゼロから開発不要になるため、開発効率の向上が期待できる

gemを検索するには「RubyGems.org」「BestGems.org Rubygems」「GitHub」などのWebサイトがおすすめ

RubyGemsとは？gemのインストールや使い方も解説！

NumPyとは、Pythonの*数値計算ライブラリ*の一種です。NumPyは**多次元配列オブジェクト**をPythonに実装し、多数の演算関数を提供します。NumPyは英語の読み方として「ナムパイ」と発音します。一部「ナムピー」とも呼ばれていますが、*「ナムパイ」の読み方が多数派*です。

Pythonは元来数値計算向けに開発されたものではなかったため、*SIG（Special Interest Group）*が中心となってPythonの構文に配列の取扱いを取込みました。NumPyの意味ですが、最初のパッケージはNumericと呼ばれていました。後に"Numerical Python extensions"や"NumPy"と呼ばれるようになりました。

現在はNumericの機能拡張を経て、NumPyが正式名称で*”Numerical Python”の略*となっています。
参考：[NumPy](https://numpy.org/)
参考：[Guide to NumPy](https://archive.org/details/NumPyBook)

Pythonは*プログラム記述がシンプル*で、オブジェクト指向プログラミングにより高機能なプログラムが簡単に記述できるメリットがあります。Pythonの特徴は*オープンソースソフトウェア*のため、ライブラリ等の**ソフトウェア公開が進んでいる**ことが挙げられます。

*Pythonのライブラリ*とは*複数の機能をまとめたもの*で、パッケージ化したものです。上記Pythonの特徴から、分析アルゴリズムが共通化しやすい*AI*では*機械学習や深層学習*のライブラリが数多く提供されています。

公開ライブラリのインストール管理は、*PyPI*または*Anaconda*の2種類の公開サービスのいずれかを用いることが多いです。特に*Anaconda*は*数値計算やデータ分析に必要なライブラリ*を**一括管理**できるため、*NumPyを利用する*際にも*Anacondaの活用*をおすすめします。

NumPyは*数値計算を行うライブラリ*です。NumPyではベクトル演算や行列演算で用いる**多次元配列を扱う**ことができます。

さらに、*NumPyのライブラリコード*は**C言語**で作成されています。C言語はコンパイラ言語のため、インタープリタ型に比べてランタイムのオーバーヘッドが少なく、コード最適化が図られています。このため*NumPyのライブラリ*は**高速で処理できる**ことが特徴です。

Pythonには*バイトコンパイル機能*があるものの、*インタープリタ*として動作するためC言語で開発されたライブラリの活用は魅力的です。上記理由から、*NumPy*は*データの読み込み工程やデータの前処理・加工工程*で良く用いられています。

NumPyと同じようによく用いられているのが、*pandas*です。**pandasとは数表や時系列データ**に強みを持つデータ操作解析ライブラリです。データを読み込んで*並べ替え*を行ったり、*欠損データの補完*を行って**データ分析しやすい形式に変換**したり、主に*データの読み込み工程やデータの前処理工程*で用いられます。
参考：[Pandas](https://pandas.pydata.org/)

NumPyの使い方は、Pythonコードで以下のように**ライブラリをインポート**します。
*“import numpy as np”*
ここで”np”はNumPyのドキュメントでも頻繁に利用される名称ですので、コードの影響がなければそのまま使用します。

ここで”import”時にエラーとなる場合は、NumPyがインストールされていない可能性があります。その際は以下のインストール方法を試してみましょう。

NumPyをインストールするには*Anacondaのconda*または*Anaconda Navigator*を用いるか、*pip*を用いてインストールします。

AnacondaではNumPyがデフォルトでインストールされています。インストールが必要で*conda*を用いる場合は、*”conda install numpy”*を実行します。*Anaconda Navigator*の場合はパッケージの「*Not Installed*」からNumPyをチェックし「*Apply*」をクリックします。「*Installed*」に表示されたら**使用可能**です。

*pip*を用いる場合は、*”pip install numpy”*を実行します。インストールしても*“import numpy as np”*でエラーが発生する場合は、*ライブラリのパスが正しく反映されていない*可能性があります。

特に*Anaconda*の場合は、インストール時のインストール先のパスを変更した際に*PATH環境変数*への反映を行う必要があります。インストール時にインストーラの「*Advanced Options*」で設定するか、手動で*Anacondaインストール先の”Library\bin”*を*PATH環境変数へ追加する*必要があります。

*配列*とは英語で*array*と呼びます。そもそも配列とは、*コンピュータプログラムのデータ構造の一種*です。配列は連続するデータ空間に格納される**データの集合体**を意味します。*NumPy*でも配列は*array*として利用します。

*使用例：*
　import numpy as np
　a = np.arange(3)
　b = np.array([1, 2, 3, 4])
　c = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
　d = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
　print("a=",a)
　print("b=",b)
　print("c=",c)
　print("d=",d)

*実行結果：*
a= [0 1 2]
b= [1 2 3 4]
c= [[1 2 3 4]
 [5 6 7 8]]
d= [[ 1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8]
 [ 9 10 11 12]]

*arange関数*は等差数列の配列を生成する関数です。*array関数*は配列を作成する関数です。変数aには等差数列の[0 1 2]が作成されました。変数bは1次元配列、変数cは2次元配列、変数dは3次元配列です。

上記の他にも2次元配列を作成する*eye関数*や*diag関数*が用意されています。3次元以上の*ndarray*を作成する場合は*ones関数*や*zeros関数*等を用います。

*Python*でも数値計算を行うためにいくつかの*組み込み関数*や*math関数*が用意しています。Pythonで演算する場合は配列の要素を実行時に動的に分解したり、for文のループを行いますので*処理が複雑になり計算時間がかかります*。

*NumPy*ではあらかじめ必要な計算処理をそれぞれの関数として提供しますので、**開発コードがシンプルでかつ高速処理**が行えます。以下に、数値計算で用いる一般的な処理と対応する関数について説明します。

・*四則演算*
　配列の四則演算には対応するadd・subtract・multiply・divideの各関数が用意されています。
・*累乗・平方根・指数・対数*
　累乗・平方根・指数・対数には対応するpower・sqrt・exp・logをはじめとする各関数が用意されています。
・*三角関数*
　三角関数には対応するsin・cos・tan・arcsin・arccos・arctanをはじめとする各関数が用意されています。

*NumPy*で基本演算が完了したら集計機能を活用します。NumPyの**集計機能**は、以下のような関数を提供しています。

・*ソート関数*
　ソート関数はsort・ndarray.sortをはじめとする各関数が用意されています。
 ・*集計関数*
　集計関数はmin・max・sum・meanをはじめとする各関数が用意されています。
・*欠損値・異常値処理*
　欠損値はNaNですのでisnanで欠損値を検出したり、nan\_to\_numで補正することができます。
　その他にもisinf・isneginf・isposinfで異常値を検出することもできます。

*NumPyでデータ分析する場合*は、元となるデータを*ファイルから入力し結果をファイルに保存する*のが一般的です。NumPyでは以下のような**データ入出力機能**を提供しています。

・*ファイル入出力*
　ファイル入出力はsave・load・savetxt・loadtxtをはじめとする各関数が用意されています。
　Npy配列ファイルの入出力はload・save関数を用います。
・*CSVファイル入出力*
　CSVファイルやテキストファイルの読み込みはloadtxt関数です。
　複雑なファイルはgenfromtxt関数を用います。

NumPyの初心者は、CSVのインポート・エクスポートはpandasを用いた方がより簡単に読み込みできます。取り込んだデータをNumPyで配列演算に利用します。読み込みはread\_csv関数、書き込みはto\_csv関数です。
*使用例：*
　import pandas as pd
　a = pd.read\_csv('ファイル名.csv', header=0).values

## NumPyを用いて効率的にデータ分析をすすめましょう

*NumPy*では*多次元配列を用いて高度なデータ分析を行う*ことができます。そのためPythonのデータ分析業務では、*データの読み込み工程やデータの前処理・加工工程*で良く用いられています。

NumPyを使うことで配列の演算や分析作業が*シンプルなコードで効率的、かつ高速に実行する*ことができます。さらにNumPyを活用することで、*データ分析の効率が向上し分析精度が向上します*。ぜひ*NumPy*を**データ分析に活用する**ことをおすすめします。

NumPyは多次元配列オブジェクトを、Pythonで効率的に利用することでデータ分析作業を簡単に行うことができます。NumPyはシンプルなコードでかつ高速に動作しますので人気があります。ここではNumPyの基本から主要関数まで丁寧に解説していきます。

NumPyとはPythonの数値計算ライブラリの一種で、”Numerical Python”の略を指します

NumPyはベクトル演算や行列演算で用いる多次元配列を取り扱うことができます

NumPyはC言語で開発したライブラリのため、データ分析をシンプルなコードで高速に実行できます

NumPyとは？効率的なPythonのデータ分析手法を解説！

Pythonの*pip*とは、"*Pip Installs Packages*"・"*Pip Installs Python*"の略から名付けられたPythonの**標準パッケージ管理システム**を指します。パッケージ管理システムとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのソフトウェアです。

Pythonではパッケージの多くが*Python Package Index（PyPI）*に登録されています。pipは、PyPIのパッケージをインストール・管理します。
参考：[Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)
参考：[pip documentation](https://pip.pypa.io/en/stable/)

pipでできることは、*パッケージ管理*における以下の主要な処理を行うことです。

・*パッケージの検索*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージを検索・表示します。
・*パッケージのインストール*
　PyPIやGitHub等のPython用ソフトウェア公開サービスからパッケージをインストールします。
　ダウンロードのみを行い、インストールしない指定もできます。
・*パッケージのアップグレード*
　インストール済みパッケージのバージョンアップを行います。
・*パッケージのアンインストール*
　インストール済みパッケージをアンインストールします。
・*パッケージの表示*
　インストール済みパッケージの表示や、古いパッケージを表示します。
　パッケージの詳細表示も可能です。

具体的なpipの使い方は以降で説明します。

PyPIは* Python Package Index*の略です。**Python Software Foundation（PSF）によるPython用リポジトリ**で、ソフトウェア公開サービスを指します。PyPIに登録されているPythonの各ソフトウェアやライブラリは 、*pipを用いてインストールする*ことができます。
参考：[PyPI](https://pypi.org/)

使用方法は簡単で、以下のようにパッケージ名を指定するだけです。
“$ python -m pip install パッケージ名”
参考：[Python Docs Python モジュールのインストール](https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html)

### その他のパッケージマネージャは？

pipの他に有名なパッケージ管理システムの*パッケージマネージャ*として、Anacondaの「*conda*」を紹介します。*Anaconda*とはPythonの実行環境で、**データサイエンス**に必要とされる各種*ツールやライブラリを提供するプラットフォーム*です。

Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、大変便利です。Anacondaにソフトウェアを取込む場合は、*conda* ツールを用いて追加することができます。condaはAnacondaをインストールすると同梱されるツールで、*パッケージのインストール・管理*を行います。

詳しくは、以下のサイトにAnacondaのインストール方法が記載されていますのでご確認ください。Anacondaの無償版は*Individual Edition*ですが、商用利用時には有償版が必要です。
参考：[日本Pythonユーザ会 Python環境構築ガイド Anacondaのインストール](https://www.python.jp/install/anaconda/index.html)
参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

pipとcondaの違いは、**PyPIとAnacondaのそれぞれに付随したインストール・管理ツールであること**です。PyPIとAnacondaはPython用ソフトウェア公開サービス（リポジトリ）です。現状それぞれソフトウェア管理の形態が異なりますので、併用することが難しいです。

いずれかを選択する際の判断基準は、*データサイエンスや機械学習用途*に用いるのが*Anaconda*、*汎用用途あるいは初心者の利用*は*PyPI*を利用するのが良いでしょう。pipとcondaは選択したリポジトリに対応させて使用します。

pipの使い方は、”python -m pip …”として*pythonコマンドを用いる方法*、*pipコマンドを直接用いる方法*の2つがあります。どちらも動作に違いがありませんが、日本Pythonユーザ会では、初心者はpythonコマンドを用いることを推奨していますので、pythonコマンドの用法に慣れるのが良いでしょう。

以下の用法で**バージョンの確認と指定**が可能です。なおLinux、MacOSの場合の*”python -m pip”コマンド*は、Windowsでは*”py -m pip”コマンド*で実行します。そのため以降の説明を置き換えてご確認ください。

・*Python自体のバージョン確認*
用法：$ python --version　（Windowsでは、C:> py --version）
・*pipのバージョン確認*
用法：$ python -m pip --version　（Windowsでは、C:> py -m pip --version）

### pipでパッケージをインストールする方法

以下の用法で**パッケージのインストール**ができます。


・*パッケージのインストール（PyPIをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install パッケージ名
・*パッケージのインストール（GiHubをリポジトリとして使用する場合）*
用法：$ python -m pip install git+https\://github.com/pypa/パッケージ名.git@main

### pipでパッケージインストール時にバージョン指定する方法

以下の用法で、**パッケージインストール時にバージョンを指定する**ことができます。


・*パッケージのインストール時にバージョン指定する*
用法：$ python -m pip パッケージ名==X.Y.Z
・*パッケージのインストール時にオプション変更する*
用法：$ python -m pip install オプション パッケージ名
インストールのオプションは多岐に渡ります。詳しくは以下のリンクをご確認ください。
参考：[pip install](https://pip.pypa.io/en/stable/cli/pip_install/#options)

### pipでパッケージインストール時にPythonのバージョンを指定する方法

以下の用法で、*パッケージインストール時*に**Pythonのバージョンを指定する**ことができます。


・*LinuxやMacOSの場合のバージョン指定方法*
用法：$ pythonバージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ python3 -m pip install パッケージ名
・*Windowsの場合のバージョン指定方法*
用法：$ py -バージョン -m pip install パッケージ名
使用例：
　$ py -3 -m pip install パッケージ名

ここではバージョン指定時にpython3を指定しましたが、3.8や3.9等のより詳細な指定が可能です。

### pipでインストール済みパッケージの表示をする方法

以下の用法で**インストール済みパッケージの表示**を行います。
・*インストール済みパッケージのバージョンを表示する*
用法：$ python -m pip list
　　　$ python -m pip freeze
listとfreezeの違いは出力形式の違いです。freezeはパッケージ一括インストール時にも用います。
・*インストール済みパッケージの情報を表示する*
用法：$ python -m pip show パッケージ名
　　　$ python -m pip show --verbose パッケージ名
このように“--verbose”を指定することで、より詳細な情報が表示できます。

### pipでパッケージのアンインストールとアップグレードの方法

以下の用法で、**パッケージのアンインストールとアップグレード**が可能です。なお、アップデート（update）作業はアップグレード指示（--upgrade）をinstallに続いて指定入力します。

・*パッケージのアップグレード*
用法：$ python -m pip install --upgrade パッケージ名
・*パッケージのアンインストール*
用法：$ python -m pip uninstall パッケージ名

pipが使えない場合やエラーとなる場合は、概ね以下の3通りのことが考えられます。下記の症状に該当するかどうか確認をしてみてください。

・*インターネット接続の確認*
pipはインターネット接続により、リポジトリからパッケージをダウンロード・インストールします。オフィスからの接続ではトラフィック制限により、リポジトリ等へのアクセスを遮断している場合もあります。そのため、別のネットワーク環境から動作確認することをおすすめします。

・*pipのバージョンが対応していない*
pipでインストールをする場合、pip自体を最新にすることで提供サービスがカバーされることがあります。インストールに先行してpipをアップグレードすることをおすすめします。

・*システム管理者権限の確認*
pipのパッケージダウンロード・インストールはシステム管理者の権限が必要です。権限がない一般ユーザの場合はフォルダ・ディレクトリやファイルのパーミッションでエラーが発生します。

さらに「*コマンドが見つかりません*」のエラーの場合は、pythonの実行パスが正しく設定されていない事が考えられます。PATH環境変数を確認してパス設定を正しく行うことをおすすめします。なおpipはPython 3.4から同梱されていますが、それ以前のバージョンではpipを**個別インストールする**必要がありますので合わせてご確認ください。

### pip自体のアップグレードは？

pip自体のアップグレードは、パッケージのアップグレードと同等です。*”python -m pip install --upgrade pip” *で最新の状態を維持しておきましょう。これにより、パッケージ管理で生じる**エラー発生リスクを低減する**ことができます。

## pipを用いてPythonの豊富なライブラリパッケージを活用しましょう

Pythonは豊富なパッケージが特徴で、開発生産性の高さから人気があります。*pip*は*Pythonの標準パッケージ管理システム*です。pipを用いて多岐に渡り公開されている*ライブラリを活用*し、より**効率的にシステム開発を行うこと**をおすすめします。

pipとは、Pythonの標準パッケージ管理システムです。pipはPyPIやGitHubに登録された豊富なライブラリパッケージをインストール・管理します。ここでは、pipのインストールや使い方から使えない場合の対処方法まで分かりやすく解説していきます。

pipとは、パッケージソフトウェアをインストール・管理するためのPythonの標準パッケージ管理システムを指します

pipはPythonで標準利用されており、Python用リポジトリであるPyPIやGiHubを用いてパッケージ管理します

pipは初心者でも分かりやすいコマンド体系のため、汎用ライブラリを用いる場合におすすめです

pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

## JavaScriptでゲーム開発は初心者でもできる

JavaScriptと言えば、Webサイトに動きを付けるために使用されるイメージを抱く方が多いでしょう。実は、**シューティングゲームやRPGなどのゲーム開発もJavaScriptで行うことができます。**プログラミング初心者がJavaScriptを使用してゲーム開発を行うとしても、ハイレベルなプログラミングスキルは要求されません。そのためJavaScriptの基礎を身に付ければ、ミニゲーム程度のゲーム開発を行うことは充分に可能です。
ここでは、JavaScriptの概要やできることについて詳しく紹介します。

**JavaScriptは主にWebサイトに動きを付けるために使用されることが多いプログラミング言語です。**また、JavaとJavaScriptの名称が似ているため、同様の言語と勘違いされる方も多いですが、これら2つは全く異なるプログラミング言語です。

HTMLやCSSのプログラミング言語を習得すれば、スマホやPCで閲覧できる簡単なWebサイトを作成することができます。しかし、これらの言語だけでは静的なWebサイトしか作成することができません。*JavaScriptのプログラミング言語を習得すれば、Webサイトに動的要素を追加できるため、よりユーザーに配慮したWebサイトを作成することが可能です。*

まず先述したように、*JavaScriptを使用すればスマホやPCのブラウザに表示された画面に動きを加えることができます。*例えば画面をスクロールしたら、背景のデザインを変化させることなどが可能です。他にもサーバと通信を行い、データを送受信することもできます。

**またNode.jsが登場したことにより、JavaScriptはフロントエンドだけではなく、サーバーサイドの開発でも使用されています。さらにReact Nativeというフレームワークを使用すれば、iOSとAndroidの両方に対応したスマホアプリを開発することが可能です。**このようにJavaScriptはWebサイトに動きを付けるだけではなく、様々なことに活用されています。

## JavaScriptでゲーム開発を行うメリット

JavaScriptの概要やJavaScriptでできることは理解できたでしょうか。ここでは、JavaScriptでゲーム開発を行うメリットについて詳しく紹介します。

### Web開発のスキルも併せて勉強できる

**JavaScriptは汎用性の高いプログラミング言語であるため、ゲーム開発を行うときに基礎スキルを習得すれば、Web制作やWebアプリ開発に応用することもできます。**例えばWebデザイナーにも興味がある方や、スマホアプリを開発してみたい方は、JavaScriptによるゲーム開発の経験は将来的に活用できる可能性が高いと言えるでしょう。

### 疑問点や不明点が生じても解決策を得やすい

**JavaScriptは世界中で使用されている言語であるため、数多くの開発者が初心者向けのトラブルに対する解決策に関する記事をインターネット上などで公開しています。**2021年8月のTIOBEインデックスのプログラミング言語人気ランキングに関するデータによると、JavaScriptは7位に位置しており、人気の言語であることが理解できます。
（ 参考：https://www.tiobe.com/tiobe-index/ ）

知名度が低いプログラミング言語の場合、情報収集に時間がかかってしまいます。一方JavaScriptの場合、数多くの知見があるため課題解決も比較的容易です。

### 他のプログラミング言語と比較して難易度が易しい

**多種多様にあるプログラミング言語の中でも、JavaScriptは習得難易度が比較的簡単な方です。**プログラミング初心者の場合、エラーやバグなど不具合が発生すると、モチベーションが維持できず挫折してしまうことも少なくありません。JavaScriptであれば習得難易度が低いため、プログラミング初心者にとって最初に学ぶ言語としておすすめと言えるでしょう。

### 短期間で開発を行うことができる

**プログラミング言語の習得難易度が低かったり、課題解決に対する知見が多かったりするということは、開発効率の向上にもつながります。**1つの制作に長い時間を割くのは実務において少なくありません。しかしプログラミング初心者の場合、短期間で成果を出せる方がモチベーションを維持しやすいと言えるでしょう。

ここではプログラミング初心者のために、JavaScriptを使用したゲームの作り方を習得するための学習方法をステップごとに紹介します。

**JavaScriptの開発環境の中で必須とも言えるのがエディタです。**JavaScriptでソースコードを記述するためにエディタが必要で、例えばメモ帳でも問題ありません。*しかしコーディングに特化したエディタを使用すれば、効率よく開発を行うことができます。また、将来的に実務のプログラマーとなった際にもエディタを使いこなせるのは重要です。*エディタにも様々な種類があり、例えば「Visual Studio Code」「Atom」「Emacs」などがあります。

**JavaScriptを使用する前にHTMLのスキルが必要です。**HTMLの知識のないプログラミング初心者は、まずHTMLの基礎を学習しましょう。HTMLの基礎は学習サイトや入門書などで学習すれば、簡単に身に付けることが可能です。
*Web制作を将来的に行いたいと考えている方は、CSSの知識を同時に身に付けたり、既に作成されているWebサイトをサンプルとして模写コーディングを行ったりすると実務で役立つスキルを習得できます。*

HTMLの基礎を学ぶことができたら、JavaScriptでゲーム開発を行うために、JavaScriptの基礎を勉強しましょう。**JavaScriptのおすすめの学習方法は、学習サイト・本・勉強会・プログラミングスクールなどが挙げられます。**どのような学習方法が自分に合うかを把握するために、独学でも勉強できるかどうかや、将来的な目標を明確にすることが大切です。

### JavaScriptを使用してソースコードを記述して実行する

**JavaScriptの基礎を学んだら、スキルを定着させるためにも実際に手を動かしてソースコードを記述してみることが重要です。**例えば学習サイトや本で扱ったサンプルコードを改変し、実際に実行してみるのがおすすめです。自分の手でソースコードを記述し、プログラムを実行すると、エラーなどの不具合が発生することも少なくありません。その際に新しい気づきを得られることが多く、スキルアップにもつながっていきます。
また、分からない部分が出てきたら、JavaScriptの基礎に立ち戻り復習を行うことも大切です。

### JavaScriptのゲームライブラリを勉強する

ライブラリとは、よく使用される機能をプログラムの中で再利用できるようにまとめたものを指します。**JavaScriptには数多くのライブラリが用意されており、ゲーム開発に特化したゲームライブラリもあります。**ゲームライブラリを使用すれば、プログラミング初心者でも効率よく開発を行うことが可能です。*特にゲーム開発には専門の知識やスキルが要求されるため、ライブラリを活用しないでゲーム開発を行うのは、初心者にとって難易度が高いと言えるでしょう。*

### JavaScriptを使用してゲーム開発を行う

JavaScriptのゲームライブラリを身に付けることができたら、実際にゲーム開発を行いましょう。**本格的なゲーム開発を行う前に、まずはサンプルを模写することから始めてみるのがおすすめです。**ソースコードのサンプルコードを使用してプログラミング言語の基礎を学ぶように、サンプル模写を行えばゲーム開発に必要な考え方を身に付けることができるでしょう。

初心者の場合、難しいサンプルを模写して学習すると、途中で挫折してしまうこともあるため、ミニゲーム程度のサンプルから取り組んでみることがおすすめです。*サンプルを通してゲーム開発の基礎を身に付けることができたら、自分なりのアレンジを加えて好みのゲーム開発を行ってください。*

## JavaScriptを使用すれば初心者でもゲーム開発ができる

これまでに、JavaScriptの概要やJavaScriptでゲーム開発を行うメリット、JavaScriptを使用したゲームの作り方について解説しました。**JavaScriptは主にWebサイトに動きを付けるために使用される言語ですが、近年では活躍の幅は拡大しており、ゲーム開発にも使用できます。**

JavaScriptは世界中で使用されており知名度が高いため、情報収集しやすいという特徴があります。また、JavaScriptは他のプログラミング言語と比較すると習得難易度が低いため、プログラミング初心者が最初に学ぶのにおすすめの言語とも言えるでしょう。

*JavaScriptでゲーム開発を行う前に、エディタの準備をしたり、HTMLとJavaScriptの基礎を習得したりすることが大切*です。また、JavaScriptには数多くのライブラリが用意されているため、**初心者でも効率よくゲーム開発を行うにはJavaScriptのゲームライブラリを習得しておきましょう。**ゲームライブラリまで学ぶことができたら実際にゲーム開発を行ってください。最初はサンプル模写を通してゲーム開発の考え方を身に付けることがおすすめです。

JavaScriptは他のプログラミング言語と比較すると習得難易度が低いため、初心者におすすめの言語の1つです。当記事では、JavaScriptの概要やJavaScriptでゲーム開発を行うメリット、JavaScriptを使用したゲームの作り方について解説します。

JavaScriptは主にWeb制作で使用される言語であるがゲーム開発もできる

初心者がJavaScriptでゲーム開発を行う際に、ゲームライブラリを使用すると効率よく開発できる

JavaScriptでゲーム開発を行う場合、サンプルのソースコードやゲームを活用するのがおすすめ

初心者がJavaScriptでゲーム開発はできる？作り方を解説！

まず、*Swiftの特徴について解説*します。**Swiftが開発できるものやSwiftの言語としての特徴**についてまとめました。Swiftという言語自体を初めて知ったという方などはぜひお読みください。

Swiftは*Apple社製品で動くアプリを開発*することができます。具体的には、iOS・Mac・watchOSなどのアプリを作ることが可能で、特に**iOSアプリ開発に多く使われています**。iOSアプリ開発で使われる言語は、他にObjective-Cなどがあります。昔はObjective-Cが主流でしたが、最近はSwiftの方が人気が高くなってきており、将来性が高いのもSwiftの方であると推測されています。

Swiftの人気の高さに、*学習コストの低さ*が挙げられます。プログラミングには、高難易度のもの低難易度のものがあります。Swiftは言語全体で見ても**かなり初心者に優しい作り**で、覚えることは少なく、ソースコードはシンプルで読みやすいのが特徴です。また、バグが出にくい仕様になっています。

Swiftは*Objective-Cと互換性があり*、Objective-Cのソースコードの一部をSwiftに変更しても、問題なく動作が可能です。そのため**Objective-Cで動いている既存アプリをSwiftで書き直す**作業がスムーズに行えます。また、Objective-Cのフレームワークは、Swiftでも使うことが可能です。
Objective-Cだけでなく、C++やC言語とも互換性があります。

Swiftは*処理速度の早さも評価*されています。Objective-Cよりも最大で2.6倍早いと言われています。処理速度が早いとアプリが表示する早さなどが改善され、**よりユーザーにとって使いやすいものとなります**。

## 初心者がSwiftを習得するための学習ロードマップ

続いて、*初心者がSwiftを習得するための学習ロードマップ*を紹介します。どういった手順でSwiftを習得すればよいのかまとめました。**プログラミング学習は正しい手順で行うことが肝心**です。この学習ロードマップに沿って学習すれば、効率的にSwiftでiOSアプリを開発するスキルを身につけられるでしょう。

### Step1.WindowsではなくMacのパソコンを用意

プログラミング言語の記事（41ページ目）