*[【マイナビITエージェント】あなたの転職活動を無料でサポートいたします](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=banner&utm_campaign=acv01)*

DjangoについてPythonエンジニアの方ならよくご存知かと思いますが、**Djangoは「Flask」と並ぶPythonのWebアプリケーションフレームワークの1つです。**ここでは「Django入門編」として、Pythonエンジニア、フロントエンドエンジニアを目指す皆さんに必要な情報をわかりやすく説明していきます。

*Djangoとは、Python上で動くフルスタックWebアプリケーションフレームワークの名称です。*DjangoはPythonで実装され、オープンソースで無料公開されています。

フレームワークとは、アプリケーション開発で頻繁に使われる機能が集約されたソフトウェアです。フレームワークを導入することで、幅広いWebアプリケーションの開発に対応可能なため、効率よく開発を進められます。

DjangoではORM（互換性のない型のシステム間でデータを変換する手法）・管理画面・認証機能・データベース管理など、Webアプリ開発に必要なものが一通り揃っており、すぐに使えるのが大きな利点です。

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

DjangoとFlaskはどちらもPythonのWebアプリケーションフレームワークであり、Pythonエンジニアの間では人気を二分しています。フルスタックフレームワークと称されるだけあり、*Djangoは機能の豊富さが特徴で、Webアプリの開発に必要な機能はほぼ備わっています。*

その豊富な機能を覚えるには十分な学習時間が必要ですが、大規模Webアプリの開発では自作部分を大きく減らすことが可能で、開発の効率アップに大きく貢献するでしょう。

一方、**Flaskは軽量さとシンプルさが売りで、「マイクロフレームワーク」と称されるようにDjangoと比べて機能面で劣るものの、使いやすさでは上回っています。**簡単なWebアプリであれば数行のコーディングで作成が可能であり、小規模Webアプリの作成ならFlaskがあれば十分でしょう。

以上、DjangoとFlaskの特徴から違いを解説しましたが、それぞれの特徴を生かせるよう、開発するWebアプリや納期などの視点から、シーンに合ったフレームワークを選択しましょう。

Flaskとは何か？基本機能やDjangoとの違いについて解説

では、実際にDjangoはどんな場面で採用されることが多いのでしょうか。Djangoは多機能であることや、大規模Webアプリの開発に対応できる点が特徴ですが、それを生かして次のようなニーズから採用される傾向があります。

*1.本格的なWebアプリケーションを開発したい*
*2.管理機能や認証機能を設け、セキュリティを重視したWebアプリケーションを求められている*
*3.大規模Webアプリケーション開発で工期とコストを抑えたい*

Djangoは主にWebアプリの開発をサポートするフレームワークですが、具体的には何ができるのでしょうか。Djangoによって作れるアプリと、実際の活用例を見ていきましょう。

Django入門！できること・機能一覧・メリットについて解説！

DjangoはPythonで作られたWebアプリケーションフレームワークで、小規模なWebアプリから大規模WebアプリまであらゆるWebアプリを作れる機能を備えており、次のような画面やページを簡単に作れます。

*▪ユーザー認証*
*▪管理画面*
*▪サイトの案内ページ*
*▪RSSフィード*

これらの定番画面はDjangoで簡単に作れます。アプリの独自部分の開発に集中できるため、開発がスピーディに行えます。

### Djangoで作られたサイトやアプリ

Djangoを利用して作られたWebアプリケーションを見てみましょう

*▪[Pinterest](https://www.pinterest.jp/)（お洒落なインテリアやレシピなど、暮らしのヒントが見つかる画像探索アプリ）*

*▪[ワシントンポスト](https://www.washingtonpost.com/)（ワシントンポストのニュースメディアアプリ）*

*▪[NASA](https://www.nasa.gov/)（アメリカ航空宇宙局の公式アプリ）*

*▪[Prezi](https://prezi.com/ja/)（クラウド上のプレゼン作成サービス）*

それぞれ特徴のあるWebアプリですが、Djangoを利用することでここまでのWebアプリが作成できるのは驚きです。

<center>[Pythonの開発案件が多い求人情報もアリ？ 『マイナビIT AGENT』で転職相談を受けてみる](https://mynavi-agent.jp/it/lp/029.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv15)</center>

Djangoがよく利用される理由はどういったことがあるのでしょうか。それは次のようなメリットによるものと考えられます。ここでは、Djangoを活用する上での主なメリットを3つ挙げていきます。

フレームワークの主なメリットは、**開発時における負荷軽減にあります。**フレームワークにはよく使う機能や処理があらかじめ用意されているため、それらを新たに実装しなくとも済みます。何も手を加えず、そのまま利用する場合もありますが、ユーザー側で手を入れる前提で汎用的な形で用意されているものもあり、柔軟な利用ができるようになっています。

### テンプレートエンジンなどが不要

DjangoはフルスタックのWebアプリケーションフレームワークのため、必要なテンプレートエンジンも実装されています。

フルスタックではないフレームワークを採用すると、別途導入したテンプレートエンジンとの相性が合わず、その調整に手間取るケースがありますが、**Djangoはほぼ全ての機能が備わっているため、そうした問題に直面することがありません。**

### ネットに情報が多く、安心して使える

DjangoはPythonユーザーの多くが利用しており、**Djangoに関する情報はネット上に溢れています。**Djangoについて何か知りたい場合は、検索すればすぐに欲しい情報を得られるため、リサーチに時間を取られにくいのがメリットの1つです。安心して使えるフレームワークと言えます。

*Djangoを学ぶにあたって、まず始めに学習環境を整えましょう。*自ら例題を解いたり、手を動かしたりすることでスキルが早く身に付きます。Windows10を搭載したパソコンとネットワークがあるという前提で、以下、手順を説明していきます。

最新のPythonのインストールが済んでいる方は、『3：Djangoをインストールする』から始めてください。

Djangoのインストール：実際の作業と入門情報を解説！ 

### 1：Pythonをダウンロードする

まずは、**Pythonのダウンロードから行います。**

1.Python をダウンロードをするには、*[Python公式サイト](https://www.python.org/)*へアクセスします。画面上部表示の「メニュー」の中から「Download」にカーソルを合わせると、その下にメニューが表示されます。

2.Windowsを選択し、「Windows用のPythonリリース」の直下、*「最新のPython3リリース-Python3.10.0」*をクリックしてください。

3.「Python 3.10.0」のページが表示されたら、ページの最下部「ファイル」に1番下、*「Windowsインストーラー（64ビット）」*をクリックします。ダウンロードが開始されるので任意の場所に保存しておきます。

以上でダウンロードは終了です。

### 2：Pythonをインストールする

ダウンロードしたファイルをダブルクリックし、インストーラー画面が表示されたら*「Install Now」をクリックするとインストールが始まります。*「Setup was successful」の表示でインストールは終了です。

### 3：Djangoをインストールする

無事に最新のPython（3.10.2）がインストールされていたら、ここからのDjangoのインストールは拍子抜けするほど簡単です。コマンドプロンプト（デスクトップ画面左下「ここに入力して検索」に"cmd"と入れると表示）で、**下記のpipコマンドを入れるだけでインストールは完了します。**

### 4：Djangoのバージョンを確認する

では、実際にDjangoがインストールされたか確認してみましょう。

**"4.0"というように表示がされれば正常にインストールが済んでいます。**

## Django習得におすすめな学習方法

Djangoを学ぶ環境が整ったところで、Djangoの入門者向けにおすすめの学習方法を紹介しておきます。Django公式サイトのチュートリアルの活用や学習サイトの活用など、さまざまです。下記で1つずつ解説していきます。

**Pythonプログラミングの勉強をした人、多少経験がある人はDjangoの公式チュートリアルを利用して学習しましょう。**Djangoの公式サイトは英文で書かれていますが、ブラウザの日本語表示をオンにすると、違和感なく利用できます。Djangoの概要から機能解説までかなり細かく書かれており、分からない事を調べる際の辞書としても役立つでしょう。

ただし、Django自体がフルスタックのフレームワークであることから、学ぶべきことが多過ぎて、途中で挫折する可能性があります。そんな不安がある方は後述する*入門書による学習と公式チュートリアルの併用がおすすめです。*

【参考】：[「Django 公式サイトドキュメンテーション」](https://docs.djangoproject.com/en/3.2/contents/)

Djangoを効率的に学習するには、学習サイトの活用がおすすめです。学習サイトは無料・有料（一部無料公開あり）があり、予算に合わせた使い方ができるため、まずは無料で始められる学習サイトからスタートしましょう。また、サイトによっては動画での解説をしてくれるところもあるため、通勤時や隙間時間での学習が可能です。

おすすめの学習サイトは「Python-izm」「Udemy」「paizaラーニング」などです。その他にもさまざまな学習サイトがあるため、自分の学習スタイルに合うものを見つけましょう。

【参考】：[Python-izm](https://www.python-izm.com/)
【参考】：[Udemy](https://www.udemy.com/)
【参考】：[paizaラーニング](https://paiza.jp/works/django/primer)

Djangoの学習において書籍の活用はとても有効です。Djangoの解説はもちろん、実際にWebアプリの開発手順や手法がまとめられているので、**本を片手にアプリ開発を行うことができます。**また、Djangoの解説のみならずサンプルコードの公開など、書籍によっては特典がついているものもあります。一通りのノウハウを学べるおすすめの書籍は後ほどご紹介します。

Djangoおすすめ本を紹介！特徴・メリット・学習方法も解説！

Djangoについて書籍や学習サイトなどである程度学習した後のロードマップをご紹介します。基本的には「*ひたすらコードを書いていく*」というのがポイントです。その手助けとしておすすめなのがDjangoの公式ドキュメントを利用したり、GitHub上で公開されているソースコードを理解したりする、などです。知識をさらに深めるための学習としてぜひ活用してください。

【参考】：[Django](https://docs.djangoproject.com/en/4.0/)
【参考】：[GitHub](https://github.com/django/django)

ここでは、Django学習に欠かせないおすすめの参考書を3つご紹介します。1つ1つの特徴をまとめたので、ぜひ参考にしてください。

本書は、実際に手を動かしながら学習を進める方式の入門書です。Djangoは特有のMTVモデルとして知られていますが、MTVモデルは公式ドキュメントを読んでもなかなか理解できません。本書では図解入りの丁寧な解説のおかげで理解しやすくなっています。**この書を読破する頃には、初心者でも実際にDjangoを使ってWebアプリを作成できるようになっているはずです。**

*[Python Django 3超入門](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798061924.html)*

### 実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発

本書はDjango3.2（2024年4月までサポートされている）に対応しており、**モデル・ビュー・テンプレートなどの基本コンポーネントを丁寧に解説した業務に役立つ実践的な知識が身につきます。**N+1問題の理解や対策方法、RDBのインデックスチューニングによるSQLの最適化など、高度かつ重要なトピックを記載しており、ノウハウが凝縮されています。

また、GitHub上でサンプルコードも公開されています。

*[実践Django Pythonによる本格Webアプリケーション開発](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798153957)*

### 動かして学ぶ！Python Django開発入門 第2版

こちらは2022年3月発売の書籍です。Djangoを活用したWebアプリ開発の手順をわかりやすく解説しています。フルスタックエンジニア向けの書籍で、Webアプリの設計/作成の基本はもちろん、動的機能の作成・認証処理・データベースとの連携・クラウドとの連携・セキュリティなどが学べます。**Djangoについて網羅的に学習したい方におすすめです。**

*[動かして学ぶ！Python Django開発入門 第2版](https://www.shoeisha.co.jp/book/detail/9784798174198)*

Djangoは、Python向けのフルスタックWebアプリケーションフレームワークです。Djangoは大規模Webアプリの開発に活用され、高い実績を誇ります。ここでは、Pythonエンジニアを目指す方にDjangoの入門編として紹介します。 

Djangoとは、Pythonのフルスタック（重装備）Webアプリケーションフレームワークで、軽量なFlaskと対比される

Djangoは機能が豊富なフレームワークであり、大規模で多機能なWebアプリの開発などに適している

Djangoはまだ日本では知名度が高くないが、Python人気もあり、将来有望なフレームワークである

Django入門｜PythonのWebアプリ開発ツールを学ぼう！

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/)*

<center>[『マイナビIT AGENT』なら、 IT業界に精通した専任アドバイザーと豊富な求人で、 あなたの転職活動を丁寧にサポートします。](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv15)</center>

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。

Pythonのメソッド一覧を紹介！基礎知識についても解説

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pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？

*Python関連記事はこちらから↓*

Pythonの記事（1ページ目）

まず始めに、ここではPythonのライブラリとはどういったものなのか解説します。ライブラリの使い方やフレームワークとの違いについてもまとめたので、ライブラリに関する基礎知識を押さえるところから始めましょう。

ライブラリとは、複数のプログラムをまとめ、再利用しやすくしたものです。プログラミングでは、同じコードを何度も書くのは非効率とされています。そこで、多く使う機能はライブラリにまとめ、何度でも使えるようにするのです。

**ライブラリを使うことで自分でソースコードを書く必要がなくなり、開発作業が楽になります。**また、機械学習などの複雑な開発もライブラリを使えば簡単に行えます。

ライブラリを使う場合、ソースコードの上に「import ライブラリ名」と記述する必要があります。これでインストールされているライブラリを呼び出すことが可能です。

また、ライブラリの中の特定オブジェクトだけを使いたい場合は、「from モジュール名 import オブジェクト名」と記述します。*Pythonでライブラリを利用する場合、import文の記載を忘れないようにしましょう。*

Pythonの標準ライブラリの一覧については、以下で確認することができます。
【参考】：[Python 標準ライブラリ](https://docs.python.org/ja/3/library/index.html)

### ライブラリとフレームワークの違い

ライブラリとフレームワークはよく混同されがちですが、厳密には異なるものです。どちらも、複数のプログラムをひとまとめにした点は共通しています。しかし、フレームワークはより大きなまとまりになったものであり、プログラム全体の流れを限定させるものです。

例えるなら、*フレームワークは「枠組み」のようなものです。*まずどのフレームワークを使うかを決め、それからプログラミングを行います。一方ライブラリは、プログラミングに必要なものを一部「引用」して使います。ライブラリは、プログラム全体の流れを決めるものではありません。**Pythonのフレームワークは、「Django」「Flask」「web2Py」などが挙げられます。**

Pythonの外部ライブラリとは、Pythonに標準装備されていない、外部からのインストールが必要なライブラリのことです。このPythonの外部ライブラリの一覧は、PYPI（Python Package Index）というサイトで探すことができます。ちなみに、外部ライブラリのインストールにはPythonの管理ツールであるpipを利用します。
*【参考】：[PYPI](https://pypi.org/)*

それでは、Pythonのライブラリについて解説します。まずは、*最低限覚えておきたいライブラリを6つ紹介します。*これらのライブラリは初学者であっても、使う頻度の高いものばかりです。これらの使い方は押さえておいた方が良いでしょう。

randomは、**ランダムに数値を生成できるライブラリです。**何らかの数値を出したい場合は、randomを利用します。例えば、おみくじやじゃんけんアプリを作りたい場合は、randomを使って乱数を生成すると良いでしょう。randomは使う頻度が多いライブラリの1つです。

datetimeは、日付や時間を扱うためのライブラリで、**今日は何日かや数年前の日時を取得することが可能です。**日付情報を扱いたい場合、datetimeライブラリを利用することになるでしょう。ただし、取得した日付のデータを整形したい場合は、他の種類のライブラリが必要です。

osは、OSに関連した処理を行うためのライブラリです。OSに関連した処理とは、例えば**ファイルを削除したりディレクトリを作成したり、といった内容のことです。**Pythonでファイル操作を行いたい場合は、osライブラリを使うことになるでしょう。こちらも利用頻度が高いので、覚えておきたいところです。

reは、正規表現を使うためのライブラリです。**正規表現を使うことで、特定のパターンにマッチする数値かどうかを判定することができます。**例えば、フォームに入力されたメールアドレスや電話番号が、書式に沿っているかなどを判定することが可能です。正規表現はPythonの基礎文法の1つであり、reライブラリは使う頻度が高いでしょう。

また、import文を書き忘れることが多いライブラリなので、注意が必要です。

mathは、数学的処理を行うためのライブラリです。四則演算だけならライブラリなしで可能ですが、複雑な計算処理などを行いたい場合は、mathに頼ることが多いです。例えば、**絶対値や円周率を取得したい場合は、mathライブラリを使うと楽です。**他にも、指数関数・対数関数・三角関数といった、高校・大学数学で用いられる関数が使えます。

Pythonは機械学習で多く使われることもあり、その影響でmathライブラリの利用頻度も高いです。

sysは、実行環境に関する処理を行うライブラリです。Pythonではインタプリタを使って、ソースコードを機械語に翻訳しているのですが、そのインタプリタに関する関数がまとめられています。例えば、**プログラムを強制終了させたい場合は、sysライブラリのexit関数が便利です。**sysライブラリも、Pythonの基本的なライブラリの1つです。

続いて、*覚えておくと便利なPythonライブラリを5つ紹介します。*これらのライブラリは利用頻度は高くないものの、いざというときに頼りになるものばかりです。ライブラリなしでは実装が難しいことが多いので、覚えておくと良いでしょう。

pipは、パッケージに関する様々な操作を行える標準ライブラリです。Pythonでパッケージを扱いたいなら、管理ツールであるpipの使用頻度は高くなります。例えば、**パッケージをインストールしたり、アップデートしたりする際に、pipライブラリを使うことになります。**

matplotlibは、描画ライブラリです。*棒グラフや折れ線グラフなどを描画したい場合に使います。*Pythonで画像解析や数値解析を行う場合に、用いられることが多いライブラリです。

Pillowは、画像処理を行うためのライブラリです。例えば、**画像の拡大や画像の読み込みをすることができます。**画像処理の基本的なことを網羅しているライブラリです。もっと高度なことがしたい場合は、他の画像処理のライブラリが必要になる場合もありますが、ひとまずPillowの使い方を覚えると良いでしょう。

requestsは、Webサイトのデータを取得するためのライブラリです。*Webサイトの文章や画像を取得し、ローカル環境で扱うことができます。*Pythonでスクレイピングを行う場合、なくてはならないライブラリです。

beautifulsoupは、HTMLファイルを解析するためのライブラリです。*HTMLファイルから、特定タグの部分を抜き出すなどができます。*requestsと合わせて、スクレイピングを行う場合に利用されるライブラリです。

## 機械学習で使うPythonライブラリ3選

続いて、*機械学習で使われるPythonライブラリを3つ紹介します。*Pythonは機械学習に向いている言語ということはご存知の方も多いでしょう。機械学習用のライブラリは数多くありますが、Pythonで機械学習や統計解析を行いたい場合は、本記事で紹介する3つのライブラリをまず覚えましょう。

sklearnは機械学習専門のライブラリで、機械学習に必要なあらゆる機能がsklearnにまとめられています。**教師あり学習・教師なし学習・モデル選択・モデル評価・データセットの読み込み、などの機能が豊富です。**機械学習をこれから勉強する方は、sklearnの使い方を押さえるところから始めるのがおすすめです。

Pythonで機械学習を行う場合、sklearnライブラリはなくてはならない存在です。

pandasは、データ解析用のライブラリです。**膨大なデータを読み込み統計量を表示したり、データをグラフ化したりすることができます。**pandasも機械学習を行う上で、多く使われるライブラリです。

Numpyは、科学技術計算で使われるライブラリです。**機械学習で必要な複雑な計算処理も、Numpyを使えば簡単に行えます。**

また、処理速度が早いのも、Numpyを使うメリットです。Pythonは処理速度が遅い言語のため、「機械学習には向いていないのでは？」と思う方もいるかもしれません。しかし、Numpyを使えば複雑な計算も素早く行えるため、Python自体の処理速度は関係なくなります。Numpyも機械学習を行う上では必須といえるライブラリでしょう。

## Pythonのライブラリを理解するためのおすすめの本

ここでは、当記事がおすすめするPythonのライブラリを理解するための本を3冊ご紹介します。

### 逆引きPython標準ライブラリ 目的別の基本レシピ180+!

本書籍は、Pythonの標準ライブラリをどう活用すればいいのかが丁寧に解説されています。文字列/データ操作・テキスト処理・ファイル操作・数値演算・ネットワークアクセス・GUIなどについて記載されており、**本書を通して初心者から中級者までスキルアップが期待できます。**Pythonのライブラリについて知るためのお手本になるような、人気の本です。

*【参考】：[逆引きPython標準ライブラリ 目的別の基本レシピ180+！](https://book.impress.co.jp/books/1117101049)*

### 現場ですぐに使える！ Pythonプログラミング逆引き大全400の極意

初心者でも分かりやすく学べる書籍です。Pythonの基本知識はもちろん、ファイル操作・Webスクレイピング・テキストマイニング・データマイニング・GUIアプリの作成・ディープラーニング・データの視覚化などが解説されています。また、外部ライブラリをどう活用するのかも詳しく記載しいるため、ライブラリやPython自体をきちんと勉強したい方におすすめの本です。

*【参考】：[現場ですぐに使える！ Pythonプログラミング逆引き大全400の極意](https://www.shuwasystem.co.jp/book/9784798063669.html)*

### Pythonライブラリの使い方〜手軽に応用プログラミング〜

本書籍は、数あるPythonライブラリの中でも比較的に簡単に活用できるものを選び、**サンプルプログラムを参考に解説しています。**NumPy・OpenCV・scikit-learnといった全部で12種類のライブラリを分かりやすくまとめ、Pythonの基本知識についても解説されているのでより詳しく理解したい方におすすめです。

*【参考】：[Pythonライブラリの使い方〜手軽に応用プログラミング〜](https://www.cutt.co.jp/book/978-4-87783-456-2.html)*

## Pythonのライブラリを使いこなして一段上の開発を

Pythonには豊富なライブラリがあることがお分かりいただけたでしょうか。Pythonはライブラリを使うことで開発が楽に行えるため、初心者向きといわれています。Pythonの基礎文法をマスターした方は、*ライブラリについて学習すると一段上の開発が可能になります。*本記事が、Pythonのライブラリについて知りたい方にとって有意義なものとなれば幸いです。

今回はPythonのライブラリについて解説します。Pythonの基礎文法は習得したものの、ライブラリはまだ理解できていない方も少なくないでしょう。今回は主要なライブラリを一覧でまとめているため、ライブラリを詳しく勉強したい方は本記事を参考にしてください。

Pythonのライブラリを使うことで、開発作業が楽になる

Pythonには、random・datetime・os・re・math・sysなど頻繁に使うライブラリがある

Pythonには、sklearn・pandas・Numpyなど機械学習向けライブラリもある

Pythonのよく使うライブラリ一覧！一段上の開発を目指そう

**R言語とは、統計解析に強みを持つインタプリタ型言語のプログラミング言語**です。インタプリタ型言語とは、人間がプログラミング言語で記載したソースコードを、コンピュータが理解できる機械語の形式へと逐次に翻訳しながら、プログラムを実行するプログラミング言語のことです。

例えば、Perl・PHP・Ruby・Python・BASIC・Lisp・JavaScriptなどもインタプリタ型のプログラミング言語です。また、*R言語はオープンソースのプログラミング言語であるため、誰でも利用できます。*以降で、R言語の特徴について詳しく紹介します。

【参考】：[R言語-公式サイト](https://www.r-project.org/)

R言語入門！概要や基礎、正規分布のグラフの作成方法について解説！

これまでにも説明しましたが、R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であり、統計解析のためのライブラリや機能が多いことが特徴です。**データ解析を行いグラフを出力するなどの機能に優れている**ため、さまざまなグラフを出力するプログラムを簡単に作成できます。

### AIの発展により注目を浴びている

**R言語は機械学習の分野でも使用されることが多く**、生命科学の分野に特化したパッケージもよく利用されています。近年では少子高齢化の影響もあり、働き手不足からAIが注目を集めています。