**Pythonとは、1991年にグイド・ヴァンロッサムによって開発された、オープンソースとして提供されているプログラミング言語です。**Pythonを利用してできることは多岐に渡ります。ここでは、Pythonというプログラミング言語を利用してできることについて詳しくご紹介します。

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

**Pythonでは、人工知能や機械学習などの開発を効率的に開発することができます。**今後、AIはさらに普及していくことが予想されています。*そのため、Pythonは将来性が高い言語とも言えます。*AIの導入が進んだことにより、AIによって支配されてしまう市場が出現しました。例えば、運輸業や製造業などの分野では、AIを用いて業務を代替することが大きく進んでいます。

AIは「画像解析」「音声解析」「自然言語処理」などに強みをもっています。事象の解析を行い、理解を深めて発展させる能力があると言えるでしょう。人間が手作業などで負担がかかっていた業務は、今後もAIによって代替していくことが予想されます。**したがって、Pythonは最先端技術であるAIを開発できる言語ということで有名です。**

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

**Pythonを利用すれば、これまで手作業でやっていたデータ処理や分析などを自動化することが可能です。**自動化させることで、業務効率の向上が期待できます。自動化できる例として、インターネット上にあるデータの自動通知や、条件に一致するものだけをファイルにすることなどが挙げられます。自動化できることで毎日の定型業務など時間をかけずに業務を実施することが可能です。*よって、Pythonを用いた自動化スキルは業務効率に大きな影響を与えると言えるでしょう。*

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化

### ブロックチェーン技術の開発

**Pythonはブロックチェーン技術の開発も得意としています。**ブロックチェーン技術の仕組みは複雑ですが、根幹はPythonによって作られていることも多いです。*Pythonの習得は他の言語と比較すると容易であるため、ブロックチェーン技術の開発におけるハードルを下げてくれるでしょう。*

ブロックチェーンとは？仕組みや使い道・注意点を分かりやすく解説

**Pythonでは、Webアプリの開発もできます。**Pythonを利用して作成されたWebアプリとして「Dropbox」「Pinterest」「Instagram」などが挙げられます。これらのWebアプリは海外で注目を浴びていましたが、近年では日本でも人気が急上昇しています。また、Pythonでは仕事を効率化させるWebアプリだけではなく、ブラウザ上で動くゲーム製作を行うことも可能です。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

**Pythonでは、Android限定ではありますが「kivy」というフレームワークを使用してスマホアプリの開発も行うことができます。**機械学習について勉強する上でも「kivy」というフレームワークに触れることがあるため、途中からスマホアプリの開発に転換することもできるでしょう。

### インターネット上の情報収集

**Pythonの特長として、スクレイピング技術が挙げられます。**スクレイピング技術とは、Webサイトから情報を抽出する技術を指します。また、Webサイト上の画像データも自動でデータ収集することが可能です。*これまで手作業でWebサイトから情報収集を行っていた業務を自動で収集できるため、時間やコストの削減が期待できます。*

**Pythonは、機械に同梱してプログラムを動かす組み込み系アプリの開発でも使われることもあります。**「Raspberry Pi」という子供向け学習用途として作成されたミニパソコンなどが有名です。また、PythonはC言語やC++と親和性が高く、Pythonでこれらの言語の関数などを呼び出すことができます。

## Pythonが苦手なこと・できないこと

PythonではAIやブロックチェーン技術の開発など、最先端技術の開発などに使用されていることから需要や将来性が高いことが理解できたでしょう。ここでは、逆にPythonが苦手なこと・できないことをご紹介します。

Pythonにもデメリットがあるため、Pythonが苦手なことやできないことも存在します。**例えば、「アプリ開発」「ゲーム開発」「Webデザイン」にPythonは向いていないと言われます。**Pythonでできることにアプリ開発やゲーム開発を紹介しました。しかし、Pythonはこれらの開発は得意ではありません。*理由は、Pythonには処理速度が遅いという特徴があるためです。*また、WebデザインにはPythonを利用することはできないため、注意が必要です。スマホ開発やアプリ開発を行いたい場合は「Swift」「Java」「Kotlin」、ゲーム開発を行いたい場合は「C#」「Unity」などのプログラミング言語を使用することがおすすめです。

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ここからは、Pythonのプログラミング言語としてのメリットをご紹介します。

**Pythonの特徴として、ソースコードがシンプルであることが挙げられます。**また、コーディングを行う際にもシンプルに記述することが重要です。「The Zen of Python」というPythonの基本的なプログラミングルールには、「Beautiful is better than ugly」「Simple is better than complex」と記載されています。

*以上から、Pythonはシンプルさと分かりやすさを重視しているプログラミング言語と言えます。また、コーディングする方にもシンプルさは求められるでしょう。*

**Pythonは標準的なライブラリも充実していますが、外部ライブラリも豊富です。**例えば、AIに関連する機能の多くは外部ライブラリで提供されています。また、「TensorFlow」「Chainer」などの有名なライブラリも外部ライブラリです。

Pythonのライブラリは、計算や統計処理に対応するライブラリが豊富です。他にも「画像処理」「音声処理」「動画処理」「自然言語処理」「データベース」などのライブラリも多数扱っています。*また、Web開発を行うためのフレームワークなどもあるため、さまざまな用途に対応していると言えるでしょう。*

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は、ソースコードが読みやすいという可読性が高い言語としても有名です。**これまでにも説明しましたが、Pythonはシンプルさを重視した言語であるため、必要最低限の文法しか用意されていないことが特徴です。よってPythonは、読みやすさ・書きやすさに優れています。

*また、Pythonにはオフサイドルールがあります。*オフサイドルールとは、処理のブロックごとに字下げすることで範囲を指定することです。つまり、1つのまとまっているアイデアは同じだけの字下げで記述しなければなりません。Pythonのルールにより、プログラマーの書き方のクセを抑えることができます。*多くの人数でコーディングを行う場合やメンテナンスを行う場合も、開発や保守がしやすいと言えるでしょう。*

Pythonを利用することでさまざまなできることがあります。代表例を挙げると、動画サイトや写真加工サイトなどです。また、AI・ブロックチェーンなどにも使用されています。さらに、Pythonはデータサイエンスに優れているという特徴もあり、**非常に汎用性が高いプログラミング言語です。**1つの言語でさまざまな開発をおこなうことができるのは、大きなメリットと言えるでしょう。

**「Windows」「Linux」「MacOS」などの主要なOSであれば、Pythonを用いて記述したソースコードはそのまま使用することができます。**記述したソースコードを、書き換えが不要で他の環境でも使用できるのは、エンジニアなどの開発者にとってメリットと言えるでしょう。

**Pythonはオープンソースのプログラミング言語です。**そのため、開発に必要な環境を無料で手に入れることができます。また、開発した製作物の配布や商用利用なども自由に行うことが可能です。*PCとインターネット環境があれば、誰でもPythonを用いて開発を進めることができると言えるでしょう。*

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！

Pyhonには豊富なライブラリやフレームワークがあり、それらを活用することで効率的にプログラムを開発できます。ライブラリやフレームワークを使えば初心者でも取り組みやすい、比較的簡単なプログラムを3つ紹介します。

### クローリング・スクレイピングプログラム

*クローリングとは、インターネット上の任意のWebサイトから情報を収集することです。*クローリングプログラムを使えば、Webサイトのテキストや画像など一連の情報を自動で集めることができます。

スクレイピングもクローリングと似ていますが、収集した情報の中から必要なデータを抽出しファイルに出力するところまでを含みます。ただし、スクレイピングが禁止されているWebサイトもあるので注意が必要です。

**クローリングやスクレイピングのプログラムを作れるライブラリとして、「Beautiful Soup」「Scrapy」「Selenium」「Requests」などがあります。**

【参考】：[Beautiful Soup Documentation](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)
【参考】：[Scrapy](https://scrapy.org/)
【参考】：[Selenium](https://www.selenium.dev/ja/)
【参考】：[Requests:](https://requests.readthedocs.io/en/latest/)

Excelに元々搭載されているVBAという機能を使用しての自動化も可能ですが、*Pythonで自動化プログラムを作れば、VBAよりも機能や効率の良いものにすることができます。*

具体的な機能としては、グラフの自動作成や自動計算などがあります。Webサイトでスクレイピングした情報を基にグラフを作成するなど、Web上のデータとの連携も可能です。また、Excelを開かずにプログラムを実行するといったVBAにはできないこともできます。

**Excel自動化プログラムに用いられるライブラリには、「OpenPyXL」「Pandas」「xlwings」などがあります。**

【参考】：[openPyXl](https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/)
【参考】：[pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[xlwings- 翔べ！Excel](https://docs.xlwings.org/ja/latest/index.html)

Todoアプリなどの構造がシンプルなWebアプリケーションの作成は、プログラミングをする上で良い勉強になります。フレームワークの使い方だけでなくデータベースなどの勉強にもなります。

**「Flask」や「Django」などのフレームワークを使えば、比較的少ないコードでWebアプリケーションを開発することが可能です。**「Flask」はシンプルで使いやすく、「Django」は機能が豊富で充実しています。

【参考】：[Welcome to Flask](https://flask.palletsprojects.com/en/2.2.x/)
【参考】：[Django](https://www.djangoproject.com/)

## Pythonはできることが多い汎用性の高いプログラミング言語である！

これまでに、Pythonでできること・できないこと・Pythonのメリットについて詳しく解説しました。Pythonでできることは多岐に渡り、**最先端技術であるAIやブロックチェーン技術の開発からWebアプリやスマホアプリの開発まで行えます。**

Pythonのデメリットは処理速度が遅いことであるため、ゲーム開発やアプリ開発には不向きとも言えます。一方、*Pythonのメリットは「コードがシンプル」「ライブラリが豊富」「可読性が高い」「汎用性が高い」「OSに依存しない」「オープンソースである」などさまざまです。*

ライブラリも豊富な言語で、互換性がある派生した言語も多いので汎用性の高い言語と言われています。アカデミックな分野だけではなく、AIやブロックチェーン技術などの最先端技術の開発などにも用いられています。*今後もPythonの人気は続くと予想されるでしょう。*

Pythonの用途とは？できること・実用例・学習方法を紹介！

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とは、1991年にグイド・ヴァンロッサムによって開発されたプログラミング言語です。Pythonでできることは多岐に渡ります。当記事では、Pythonでできること・できないこと、Pythonのメリットについてご紹介します。

Pythonでできることとして「AIの開発」「ブロックチェーン技術の開発」など最先端技術の開発が挙げられる

Pythonのデメリットは処理速度が遅いことである

Pythonのメリットは「コードがシンプル」「ライブラリが豊富」「可読性が高い」「汎用性が高い」「OSに依存しない」「オープンソースである」などである

【入門編】Pythonで何ができる？実用例やメリットを紹介

## Pythonの学習ロードマップとは？

*Pythonは数あるプログラミング言語の中でも、常に人気の位置にある言語です。*ソフトウェアの品質評価や追跡を行っているオランダの「TIOBE Software」の2023年1月版「TIOBEインデックス」では、プログラミング言語の検索数ランキングでPythonが1位を獲得しています。日本のみならず、世界的に人気の高いプログラミング言語ということが分かります。

【参考】：[TIOBE Index for January 2023](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

そんなPythonを学習するためには、どういった手順で行うのが効率的なのでしょうか。この記事では、Pythonを学習するためのコツや学習方法などについて解説します。まずは、学習ロードマップから紹介します。

### 学習サイトや本で知識を強化するのがおすすめ

まずはPythonを知り、どういったことができるのかを学ぶところから始めます。次に、Pythonの文法・関数・メソッド・スクレイピング・プログラミングに必要な知識など、Webアプリ開発などに必要なスキルを習得します。

その際に、**Pythonに限らずプログラミング学習において欠かせないのが、参考書と学習サイトの活用です。**参考書や学習サイトでPythonの文法やスクレイピングなどについて知識を深め、それから実際にコードを書いて練習するというのが一般的な学習スタイルです。

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>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>

**Pythonとはプログラミング言語の1つであり、AI開発やWebアプリ開発に多く使われています。**また、データ解析・ゲーム開発・ブロックチェーン開発などでも活躍しており、特にAI開発は最近注目されている分野であるため、それに比例してPythonの人気も高まっています。

Pythonの特徴の1つに、プログラムの記述がシンプルなことが挙げられます。コードを記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性にも優れています。また、Pythonはインタプリタであるためデバッグも簡単です。コード開発が順次行われており、ライブラリ共有が進んでいます。

さらに、分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されているため、AI分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています。

Pythonのメリットは、前述したようにシンプルな記述であるため、比較的初心者でも理解がしやすい言語であることです。昨今、小学生を対象としたプログラミング教室などではPythonを活用したプログラムなどが数多く実施されており、年齢を問わず導入しやすい言語であることが分かります。

また、*可読性が高いため他の人が書いたソースコードを読みやすく、ライブラリも充実しています。*加えて、Pythonはオブジェクト指向のプログラミング言語であるため、高機能なプログラムが簡単に記述できるメリットもあります。

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

Pythonエンジニアには、Pythonを活用する「システムエンジニア」「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、様々な職種があります。ここでは、システムエンジニアの年収例を参考に紹介します。

システムエンジニアの「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455万円、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よりも、やや高めであることが分かります。

システムエンジニアは年齢やスキルによって、年収の差が大きい職種です。**システムエンジニアとしてキャリアを積んだら、高収入が期待できるデータサイエンティストなどにキャリアアップするのもおすすめです。**

【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/it05/?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)

続いて、Pythonでできることについて具体的に解説します。Pythonは様々な用途で活用できます。以下では、特にPythonのスキルが必要な求人数が多いものをまとめました。これらの開発に携わりたい場合は、ぜひPythonを学びましょう。

Pythonでできることの代表例が、**Webアプリケーション開発です。**Pythonで開発されたWebアプリは数多くあり、代表的なものにYoutube・Instagram・Dropboxなどがあります。Pythonには優秀なフレームワークが多いため、目的に応じてフレームワークを選択することで、開発コストを抑えられます。

また、Webアプリ開発は案件数も多く、Python経験が浅い人でも参入しやすいでしょう。

Pythonと言えば機械学習と考える方も多いでしょう。機械学習は現在需要の高い技術分野の1つです。**Pythonには機械学習ライブラリが数多くあるため、効率的に機械学習アプリを開発することが可能です。**人気のライブラリには、Numpy・pandas・XGBoostなどがあります。

【参考】：[Numpy](https://numpy.org/)
【参考】：[pandas](https://pandas.pydata.org/)
【参考】：[XGBoost](https://xgboost.ai/)

将来、機械学習エンジニアは人手不足に陥ると言われているため、機械学習スキルを身につければ、市場価値を上げることができます。

【参考】：[経産省「DXレポートサマリー」](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/digital_transformation/pdf/20180907_01.pdf)

DX推進が捗らない企業が、喉から手が出るくらいに欲しいIТ人材とは

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

Pythonはデータ解析にも多く用いられます。具体的には、大規模なデータの中から企業にとって有益な情報を導き出す、といったことが可能です。**Pythonには数学ライブラリやグラフを作成するためのライブラリも多くあるため、データ解析にも向いています。**

データ解析のスキルを身につければ、データアナリストなどの職種に就く道が開かれます。データアナリストは平均年収が高い職種のため、Pythonを習得してデータアナリストを目指すのも良いでしょう。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

Pythonは、スクレイピングに使われることも多いです。スクレイピングとは、Webサイトから情報を抜き出して、エクセルなどにまとめることです。こういった作業は手動でやると時間がかかるため、プログラミングを使って行います。

スクレイピング案件は、スキルレベルがそこまで高くなくても、獲得できる場合も多いです。Pythonを習得したら、まずはスクレイピング案件の獲得を目指すのがおすすめです。

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

ここでは、Pythonを学習するためのコツをいくつか紹介します。当記事を参考に、効率的な学習を目指しましょう。

Pythonを学習する前に、まずは学習の目的を決めましょう。Pythonで何を作りたいのか目的を決めないまま勉強すると、モチベーションが続かなくなってしまいます。

Pythonを活用する分野として、Webアプリ開発・AI開発・データ解析などがあるため、興味のある分野から選びましょう。*AI開発に関しては初心者には難しいため、Webアプリ開発などからスタートするのがおすすめです。*

Pythonを含むプログラミングの学習には、学習スケジュールを立てることも肝心です。*1週間後、1ヶ月ごとなどのノルマを決めて進捗管理をしましょう。*初心者の場合、プログラミングの勉強は半年以上かかることが多いため、スケジュールなしで勉強すると、どこまで学習が進んだのかわからなくなり、モチベーション低下に繋がるかも知れません。

1つずつ、少しずつ課題をクリアしていくことで、スキルが身についていることを実感しやすく、モチベーションを維持しやすいでしょう。

### 実際に手を動かして学習する

プログラミング学習は座学での知識の習得はもちろん、*実際に手を動かしながら行うのがポイントです。*参考書を読むのもおすすめですが、それだけではなかなか理解は深まらないでしょう。参考書にあるサンプルコードを実際に書き、自分の環境で実行してみることで記憶に定着しやすくなります。

企業によっては研修制度が充実している場合もあるため、そういった研修制度を利用してPythonスキルを獲得するのも良いでしょう。優良企業を探すには転職エージェントを活用するのがおすすめです。

ここでは、Pythonが学習できるサイトをまとめました。**これらのサイトを活用することで、効率的にPythonの文法・ライブラリ・フレームワークなどに関する知識の習得が可能です。**有料のものもありますが、そこまで高額ではないため、書籍を購入するよりもコスパが良い場合もあります。1つ1つ、おすすめの学習サイトを見ていきましょう。

Progateは、スライド形式で学習できるサイトです。教材にはイラストが多く使われていることで読みやすく、内容も分かりやすいものが多いため、初心者には最適でしょう。また、多くの初学者がProgateを活用しており、中には教材を5周以上見直す人もいます。

Progateは各単元ごとに練習問題が出されており、理解が十分ではないまま学習を進めてしまうことを防ぎます。練習問題はブラウザにソースコードを記述する形式のため、開発環境を整えなくても良いのもメリットです。

【参考】：[Progate](https://prog-8.com/)

ドットインストールは、動画を通じてPythonが学習できるサイトです。動画内で講師が分かりやすく教えてくれるため、参考書を読むのが苦手な方にもおすすめです。動画のスピードは自由に変更できるため、難しい箇所はスピードを遅くし、ついていきやすくすることもできます。

ドットインストールも練習問題が用意されているため、これらの問題は忘れずに解くようにしましょう。また、Pythonだけでなく、Gitの使い方やMySQLなど、かなり幅広い動画が用意されています。これらの動画も合わせて観ることで、Pythonエンジニアに必須なスキルを身につけることができるでしょう。

【参考】：[ドットインストール](https://dotinstall.com/)

Python-izmは、無料でPythonの学習ができるサイトです。入門編・基礎編・応用編に教材が分かれており、自分のレベルに合わせて選択できます。ある程度Pythonを知っている方なら、基礎編からチャレンジしても良いでしょう。

Pythonに特化した学習サイトということもあり、かなり細かくPythonの文法などについて解説されています。他のサイトでは解説を省いている箇所も、Python-izmではしっかりと解説がされていることも多いです。

【参考】：[Python-izm](https://www.python-izm.com/)

## Pythonを通じて機械学習を学習できるサイト

PythonはWebアプリ開発の他に、機械学習にも多く使われています。機械学習は今注目されている技術分野であるため、学びたいと思う方も多いでしょう。

しかし、機械学習を学ぶ場合、何から始めればいいのか分からない方が多いはずです。ここでは、Pythonを通じて機械学習を学べるサイトを紹介します。

Udemyとは、プログラミングやビジネススキルなどを習得できるオンライン学習プラットフォームです。社会人を対象とした講座が100,000以上もあり、料金を支払うことで各講座を受講できます。Udemyには機械学習の講座も多くあり、講師が機械学習の基礎について丁寧に教えてくれるため、未経験者に最適でしょう。

Udemyはセールを頻繁に行っており、受講料金が半額以下になることも多いため、セール時を狙って講座を受けるのがおすすめです。

【参考】：[Udemy](https://www.udemy.com/ja/)

## Pythonを学ぶ上で気をつけたいこと

最後に、Pythonを学ぶ上で気をつけたいことを解説します。プログラミングは正しい方法で学習することで、案件獲得に繋がりやすくなります。ここでは、1つ1つ学習する上で気をつけたいことを紹介します。

Pythonを学ぶ場合、**Python2ではなくPython3を選んでください。**現在開発現場で使われているのはPython3であり、Python2はほとんど使われていません。また、Pythonは3と2では文法がかなり異なるため、Python2を学んでしまった場合、Python3を学ぶ際に苦労する恐れもあります。

特に、書籍で勉強する際は古い本だとPython2について書かれている場合があるため、気をつけましょう。

【参考】：[Python リリース Python 3.11.1 | Python.org](https://www.python.org/downloads/release/python-3111/)

### HTMLやCSSも合わせて学習する

Pythonを学ぶ場合、HTMLやCSSも一緒に勉強しましょう。*Pythonで最も多い案件はWebアプリ開発であり、Webアプリ開発ではHTMLやCSSを必ず使うからです。*HTMLやCSSはそこまで難しくなく、初心者の方でも比較的習得しやすい言語です。これらも前述した学習サイトで習得できます。

また、余裕があればJavaScriptも学習しましょう。JavaScriptまで習得すれば、Webアプリ開発におけるサーバーサイドからフロントエンドまで全て行えるようになります。

【JavaScript学習ロードマップ】勉強する上で重要なポイントも紹介

HTML・CSSとは何か？使い方やできること、独学方法を解説！

Pythonを学ぶ際は効率的な学習を意識しましょう。プログラミング経験者が第2言語を習得する場合、基礎からじっくり勉強しすぎるのは効率がよくありません。

本記事では、Pythonの学習方法について解説します。Pythonが学習できるおすすめサイトや、学習する際の注意点についてまとめました。プログラミング学習は正しい方法で行うことが肝心なため、ぜひ本記事を参考に正しいPythonの学習方法を学びましょう。

Pythonが学習できるサイトには、Progateやドットインストールなどがある

Pythonでできることは、Webアプリケーション開発や機械学習など

UdemyやKaggleといったサイトでは、Pythonを活用した機械学習が学べる

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！

## Python入門編！まずは何から学ぶべき？

Pythonは機械学習やWebアプリ開発など、さまざまなシステム開発に活用されている人気のプログラミング言語ですが、Pythonを学ぶにあたって、どういった部分からスタートしたらいいのか分からない方は多いのではないでしょうか。

特にプログラミング初学者にとっては、プログラミングはとても難しそうなイメージがあります。そこで、この記事ではPython入門編として、*効率的に学習できる学習ロードマップをご紹介します。*

**Pythonを習得するには、まずはPythonの基礎から学習する必要があります。**この記事では、後ほどPythonの構文を解説しますので、構文の基本的な考え方を学びましょう。具体的な学習方法は、参考書や学習サイトなどを活用することで、ある程度理解することができます。特に動画配信サイトなどでは無料でPythonについて解説している動画を多く見つけられます。動画を参考に、実際に手を動かしながら学習できるためおすすめです。

それと並行して、学習サイトを活用することで効率的な学習を目指せます。学習サイトはさまざまな種類がありますが、まずは無料プランのものから始めて、学習が進んできたらコンテンツ量が多い有料プランなどに切り替えることをおすすめします。

また、基礎を学べたら練習問題にチャレンジしてみることで、理解できている箇所と勉強不足な箇所が浮き彫りになります。練習問題についても学習サイトに記載されていたり、練習問題に特化したサイトがあったりするので、うまく利用して学習を進めましょう。

Pythonのスキルは昨今様々な現場で活用頻度が多いため、習得することで活躍の場が広がり、転職にも有利に働きます。

Pythonの独学方法とは？初心者におすすめの学習ロードマップを解説！

Pythonとは、インタープリタ型のオブジェクト指向のプログラミング言語です。言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れています。同様に、汎用用途での利用に加えてそれぞれの専門分野にライブラリーが公開されているため、多様なアプリケーション開発で利用が加速しています。

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

Pythonの特徴は、**プログラム記述がシンプルなことが挙げられます。**記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性に優れています。さらに、オブジェクト指向プログラミングであるため、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。

加えて、Pythonはインタープリタであるためデバッグが簡単です。コード開発が順次行われており、ライブラリ共有が進んでいます。このことから、分析アルゴリズムが共通化しやすいAIでは、機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリが数多く提供されています。

以上の理由により、AI分野での開発言語はPythonが標準的に用いられています。

オブジェクト指向型言語の一覧を紹介！基礎やメリットも解説！

RPAとAIの違いを理解し、エンジニアとしてのスキルアップを図ろう

ディープラーニングとは？機械学習との違いもわかりやすく解説

*Pythonは、Windows・Linux/UNIX・Mac OS X等のOSに対応しています。*対象となる多種多様なシステムにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールが可能です。最新バージョンは、3.11.1です。

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

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！

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、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のスキルを習得することで高収入が期待できる職種を目指すことができます。**まずはプログラマーやシステムエンジニアからスタートし、キャリアアップ先としてデータサイエンティストやアナリストを目指しましょう。

【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)

Pythonの特徴や動作環境について分かりましたが、Pythonを活用するには構文を理解できるようにならなければなりません。ここでは、最初の一歩として構文の基本的な考え方を説明します。

一般的な開発言語では構文を、 ;（セミコロン）や {}（波カッコ）を用いて区切るケースが多いです。これは1行で記述しても複数行で記述しても構いませんが、開発者それぞれのコーディングのクセがありますので、担当者が変わるとメンテナンスがしにくいことがあります。

・その1
```#include <stdio.h>
int main(void)
{
　printf(“Hello World!”);
　　　　return;
}```
・その2
```#include <stdio.h>
int main(void)
{ printf(“Hello World!”);return; }```

上記C言語では2つの例とも正しいコーディングルールですが、複数行に記述したりインデントをずらしたりしていますので、開発者ごとに書き方に違いが出てしまいます。

Pythonでは必要最低限のコードで記述でき、コードの区切りを改行としているため、**誰が作成しても判別しやすいコードです。**また、インデントも構文解釈のためにルール化していており、記述しやすく、判別もしやすいです。その他、必要に応じて # から始まるコメントを記述し、メンテナンス性を高めることができます。

### Pythonの基本構文（1）リテラルと変数

リテラルとは、*プログラム言語の直値に相当するものを表す表記法です。*int（整数）・float（小数）・complex（複素数）の数値型、あるいはstr（文字列型）等のリテラルがあります。文字列はシングルクォーテーションまたはダブルクォーテーションで括り、解釈に違いはありません。その他、int（整数）のサブクラスとしてbool（理論値）が用意されています。

変数の役割は他の言語と同様です。Pythonでは変数を特定のオブジェクトに対するラベルとして取り扱います。最初の1文字目が \_ （アンダースコア）、あるいは英字で表し2文字目以降は数字も利用できます。

その他にPython固有のリテラルとして、list（リスト）・tuple（タプル）・set（集合）の複数の要素を格納する型や、dict（辞書）の型が定義されています。これらをさらに詳しく見ていきましょう。

・*リスト型*
リストは複数のデータを保持できるオブジェクトで、複数の要素を配列のように扱うことができます。リストは要素を\[ \]（角カッコ）で括り、中に要素を ,（カンマ）で区切ります。

（使用例）：
```drink=[‘coffee’, ‘juice’, ‘beer’]
print(drink)```

・*タプル型*
タプルはリストと同様に複数の要素から構成されています。リストは生成した要素を変更できますが、タプルは生成してしまうと変更ができません。タプルは要素を( )（丸カッコ）で括り、中に要素を ,（カンマ）で区切ります。

・*集合型*
集合は数学の集合と同じで集合演算に用います。集合は要素を{ }（波カッコ）で括り、中に要素を ,（カンマ）で区切ります。

・*辞書型*
辞書型はリストと同じように複数の要素からなります。辞書型はキーと値の組み合わせで構成されています。要素を{ }（波カッコ）で括り、中に要素を キー:値の組み合わせとして入力し、 ,（カンマ）で区切ります。

（使用例）：
```mydata = {“banana”:1, “apple”:2, “orange”:3}
print(mydata)```

### Pythonの基本構文（2）演算子とインデント

ここでは、基本構文で用いられる演算子とインデントの扱いについて学んでいきます。

・*演算子*
数値型では "+ - \ /" の四則演算、 "%" の割り算の余り、"//" の割り算の商、"\*\*" の累乗が使用可能です。
文字列型では[str]+[str] の文字列結合、[str] *[int] の文字列繰り返しが実装されています。またキャスト機能が用意されていますので、int(文字列)やfloat(文字列)で文字列から数値に変換できますしstr(変数)で数値から文字列に変換できます。

・*インデント*
インデントとは行の先頭の空白文字で字下げを行うことです。すでにお話しした通り、インデントは構文解釈に用いられており、同じ空白数の処理のかたまりを同一ブロックとして解釈されます。これによって、for文やif文等の複合文の解釈を統一的に行うことができます。

### Pythonの基本構文（3）複合文

Pythonでは、1つの文が1つの処理に対応する文法形式を「単純文」と言います。また、複数の文で構成され、条件に応じて実行制御を伴う文法形式を「複合文」と言います。複合文の代表的なものは、if文・ while文・ for文です。

・*if文（条件分岐）*
if文を用いて条件に応じた処理を行います。else、elifは必要に応じて制御を追加します。

［構文］
```if 条件 :
　実行する文・ブロック
elif 条件 :
　実行する文・ブロック
else :
　実行する文・ブロック```
（使用例）：
```if i%2:
　print(str(i)+"は奇数です")
else:
　print(str(i)+"は偶数です")```

・*while文（繰り返し）*
while文は式の値がTrueである間、処理を繰り返します。elseは必要に応じて制御を追加します。

［構文］
```while 条件 :
　実行する文・ブロック
else :
　実行する文・ブロック```

・*for文（反復処理）*
for文は配列要素に必要な処理を続けて行います。elseは必要に応じて制御を追加します。

［構文］
```for 対象リスト in 条件リスト :
　実行する文・ブロック
else :
　実行する文・ブロック```

range関数を用いると指定回数、または開始数から終了数までの連続した数値を返します。for文等に使うと便利です。

（使用例）：
```for i in range(5):  　 # 開始値0、終了値5未満まで加算（0 1 2 3 4）
　print(i)
for i in range(5, 10): # 開始値5、終了値10未満まで加算（5 6 7 8 9）
　print(i)```

### Pythonの基本構文（4）関数とクラス、ライブラリ

ここでは、コード記述の効率を上げるために用いる関数とクラス並びにライブラリについて学んでいきます。

・*関数*
関数とは一連の処理をまとめたものです。関数を定義する場合はdef を用います。

（使用例）：
```def my\_func(data):
　print("入力値は"+str(data))　　# dataを表示
　print("計算値は"+str(data\*\*2))# dataの2乗を計算、表示
for i in range(3):
　my_func(i)```

・*クラス*
クラスはデータやメソッドを定義したもので、オブジェクト指向プログラミングで用いる定義語です。第1引数はselfで自動的にインスタンス自身が渡されます。

（使用例）：
```class Example():　　　　　　　　# クラスの宣言
　def my\_method(self):　　　　 # 関数を定義
　　print('変数は', self.var)
　　return True
　def \_\_init\_\_(self):　　　 # 最初に呼び出される関数を定義
　　print('\_\_init\_\_')
　　self.var = 1
test=Example() 　　　　　　　　 # クラス Exampleを呼び出す
print('test.var=',test.var)
test.var=test.var+1
test.my\_method()　　　　　　　 # クラス定義した関数を呼び出す```

・*ライブラリー*
ライブラリーとは、複数の機能をまとめたパッケージを指します。Pythonには便利なライブラリが多数あります。import文でライブラリを読み込むことができます。それぞれのライブラリは、各公式サイトあるいは共有サイトであるGitHubからダウンロード可能です。

【参考】：[GitHub](https://github.co.jp/)

GitHubとは？メリットや使い方、Gitとの違いも徹底解説！

Pythonには豊富な情報サイトがあります。理解を深めるためにも以下のサイトをご参照ください。

・*Python公式サイト*
Pythonにおける正しい情報を得るには、まずは公式サイトをチェックしましょう。公式ドキュメントは英語・日本語、両方に対応しており、これまでのバージョンについても検索が可能です。また、「初心者向けガイド」も記載されているため、入門者の方でも情報をチェックしやすいでしょう。

【参考】：[python document（英語）](https://www.python.org/doc/)
【参考】：[Python 3.11.1 ドキュメント（日本語）](https://docs.python.org/ja/3/)

・*ユーザー会*
Pythonユーザが集まり、PythonやPythonを活用したソフトウェアについて情報を交換し、ユーザ同士が交流するためのカンファレンスとなるサイトです。

【参考】：[日本Pythonユーザ会：python Japan](https://www.python.jp/index.html)

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