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## Pythonでプログレスバーを作成する

*Pythonでは、処理中に進捗を表示させたい場合が多くあります。*データサイエンスで活用することが多いために、データの分析や機械学習など多くの場面が思い浮かびます。

ここでは、Pythonで比較的良く用いられる可視化ライブラリ、および自作のコードを用いた進捗表示のプログレスバーについて解説していきます。

Pythonによるデータ分析：入門情報から資格取得まで解説！

プログレスバーはそこまで複雑ではありませんが、以下の構成要素を覚えておくと良いでしょう。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
ライブラリを用いる場合は、その読み込み（import）と使用の宣言などを行います。プログレスバーは決まった回数回す場合はループ回数を設定しておきます。

・*プログレスバーの実行*
ここでは、実際に行う処理を記述します。その後プログレスバーの表示を更新する処理を行い、進捗表示に反映させます。

・*プログレスバーの終了*
ここでは、ライブラリ固有の終了処理を宣言します。必要に応じて進捗表示の時間を遅らせる場合は、終了処理の前に疑似的にSleepを入れて表示を維持することができます。

## Pythonのプログレスバーを使ってみる

*Pythonでプログレスバーを使うには、tqdmやprogressbar2・PyPrindなどを使います。*また自前でコードを作成したり、GUIではtkinterを用いたりすることもできます。ここでは、これら5つの方法を使って、プログレスバーを実際に作成・実行し、解説していきます。

GUIとは？CUIとの違いやメリット・デメリットをエンジニア向けに解説！

### プログレスバーの出力の確認

プログレスバーを使うには、出力された表示にエスケープシーケンスを使用するのが一般的です。エスケープシーケンスは、ターミナル出力をエミュレーションする機能を用いて表示されます。そのため、使用する開発環境によっては、正しく表示されないことがあります。

次の図をご覧ください。これはPythonの標準IDE（統合開発環境）のIDLEを使用した例です。エディターウィンドウの「Run」「Run Module」のメニューからコードを実行できます（①）。

実行結果は、右のように表示されますが、先頭から表示するエスケープシーケンスが正しく表示されず、出力が時系列に表示されていることが分かります（②）。

~~　【図】：IDLEでの実行結果~~

次の図は、Google Colabでの実行結果です。Colabでは、実行ボタンをクリックすると、実行結果が表示領域に1行のみ表示されプログレスバーが順次更新されています（①②）。

~~　【図】：Colabでの実行結果~~

このように、*プログレスバーが正しく表示できない場合は、別の実行環境で実行し出力結果を確認するのが良いでしょう。*以降では、この表示の影響を考慮してPythonから直接実行した結果を用いて図解していきます。

IDLEを使ったPythonのプログラム開発！操作方法を解説

*tqdmは、良く用いられるプログレスバーのライブラリです。*使用するには、ライブラリをインストールする必要があり、“pip install tqdm”であらかじめインストールしておきます。以下は、コード部分の構成要素です。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
ライブラリの読み込み（”import tqdm”）とtqdm()ライブラリをコールし、事前準備しておきます。ここではループ回数は10回にします。

・*プログレスバーの実行*
ここでは、実際に行う処理の代わりに疑似的に1.0秒Sleepを行います。その後プログレスバーの表示を更新する処理として、tqdm.update()をコールします。

・*プログレスバーの終了*
表示を1.0秒維持したのち、終了処理として、tqdm.close()をコールします。

実際のコードと実行結果は次の図をご覧ください（①②③④）。

この例では、進捗率と目盛りで進捗を表示しています。表示方法は、ライブラリコールで調整が可能です。

【参考】：[tqdm](https://tqdm.github.io/)

*progressbar2も、良く用いられるプログレスバーのライブラリです。*使用するには、ライブラリは、“pip install progressbar2”であらかじめインストールしておきます。以下は、コード部分の構成要素です。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
最初にライブラリの読み込み（”import progressbar”）を行い、progressbar()ライブラリをコールします。開始するには、progressbar.start()をコールします。ここでもループ回数を10回にします。

・*プログレスバーの実行*
ここでは、実際に行う処理の代わりに疑似的に1.0秒Sleepを行います。その後プログレスバーの表示を更新する処理として、progressbar.update()をコールします。

・*プログレスバーの終了*
表示を1.0秒維持したのち、終了処理として、progressbar.finish()をコールします。

~~　【図】：progressbar2のコード~~

~~　【図】：progressbar2の実行結果~~

この例でも、進捗率と目盛りで進捗を表示しています。表示方法は、ライブラリコールで調整が可能です。

【参考】：[PyPi progressbar2](https://pypi.org/project/progressbar2/)
【参考】：[progressbar2](https://progressbar-2.readthedocs.io/en/latest/)

*PyPrindも、良く用いられるプログレスバーのライブラリです。*ライブラリは、“pip install pyprind”であらかじめインストールしておきます。以下は、コード部分の構成要素です。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
最初にライブラリの読み込み（”import pyprind”）を行い、pyprind.ProgBar()ライブラリをコールします。ここでもループ回数を10回にします。

・*プログレスバーの実行*
ここでは、実際に行う処理の代わりに疑似的に1.0秒Sleepを行います。その後プログレスバーの表示を更新する処理として、pyprind.update()をコールします。

・*プログレスバーの終了*
表示を1.0秒維持したのち、終了処理として、pyprind.atop()をコールします。

~~　【図】：PyPrindの実行結果~~

この場合も表示方法は、ライブラリコールで調整が可能です。

【参考】：[PyPi PyPrind](https://pypi.org/project/PyPrind/)
【参考】：[PyPrind](https://github.com/rasbt/pyprind)

先に挙げた3種類のライブラリで、多くの表示に対応できますが、*要件に応じてよりカスタマイズしたい場合は自分でコードを作成することもできます。*自分でコードを記述するのでライブラリは不要となります。以下は、コード部分の構成要素です。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
自分でコードを作成するため、ライブラリの読み込みは不要です。ループ回数を10回にします。

・*プログレスバーの実行*
ここでは、実際に行う処理の代わりに疑似的に1.0秒Sleepを行います。表示する文字列を作成する必要がありますが、要件に応じて決定することができます。

文字列はprint()で表示させますが、デフォルトでは現在の位置から表示して、改行されるようになっています。ここで重要なことは”\r”を出力して、行頭から表示させることです。end=””で、改行されずに表示させることができます。改行されても構わない場合は、”\r”やend=””を追加する必要はありません。

・*プログレスバーの終了*
終了処理も、ライブラリを使用しないので特別なコールは不要です。

自分でコードを作る場合は、表示形式は自分で決められるメリットがあります。ここでは、”#”の個数で進捗を表しましたが、例えば”\\”・”|”・”/”・”－”を順に表示し、処理中にぐるぐる回るような表示をさせることも可能です。

*tkinterは、Pythonの標準機能でGUIの構築や操作が可能なライブラリです。*標準機能ですので、ライブラリの追加インストールは不要です。GUIのウィジェットとしてプログレスバーを表示させることができます。以下は、コード部分の構成要素です。

・*プログレスバーの使用準備と初期設定*
ライブラリの読み込み（”import tkinter”、”inport ttk”）を行い、ウィンドウ作成を行っておきます。ttk.Progressbar()でプログレスバーをウィンドウに作成します。ここではループ回数は10回にします。

・*プログレスバーの実行*
ここでは、実際に行う処理の代わりに疑似的に1.0秒Sleepを行います。その後プログレスバーの表示を更新する処理として、ttk.Progressbar()[]の値を更新後windows.update()をコールします。

・*プログレスバーの終了*
ここではmainloop()で表示は維持されていますので、終了時にはウィジェットを閉じます。

~~　【図】：tkinterの実行結果~~

こちらは、ウィジェットを用いて進捗度を表示しています。ウィジェットに何を表示させるかは、自由に決めることができます。個別に別ウィンドウを表示させて、進捗を表示することも可能です。

【参考】：[Python Docs: tkinter --- Tcl/Tk の Python インターフェース](https://docs.python.org/ja/3/library/tkinter.html)

Tkinterのインストール手順から動作確認まで解説！

## Pythonのプログレスバーは大量データの処理に効果的

Pythonは、データサイエンス向けのライブラリが数多く公開されており、データ分析や機械学習などに利用されています。実行時間はデータ量に比例して処理量が増加しますので、完了予定時間や進捗度を表示することで、正しく動作していることも確認でき、有効です。

**プログレスバーのライブラリや自作コードは、1度作成しておくと再利用できますので、大量データの分析などを予定する場合は、あらかじめ準備することをおすすめします。**

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

Pythonのおすすめ本21選！初心者・中級者・上級者別に解説

Pythonは、データサイエンス向けのライブラリが数多く公開されています。実行時間がかかる場合などでは、処理中に進捗を表示させたいことがあります。ここでは、Pythonで進捗表示のプログレスバーを使う方法を、それぞれのライブラリごとに図示し解説していきます。

大量データを扱うPythonでは、プログレスバー表示が有効です

専用のライブラリを使うほか、自作のコードでもプログレスバーの実装が可能です

プログレスバー利用することで大量のデータ分析時に実行完了までの予測が可能です

Pythonでプログレスバーを使うには？実際のコードを図解！

**Pythonでは、バージョン2と3との間に互換性はありません。ソースコードの記載方法に違いがあるため、2系では動作していたスクリプトが、3系では動作しない可能性も充分にあります。また、その逆の場合もあります。**ここでは、Python2系から3系へバージョンアップしたことによる注意点について詳しく紹介します。

**Python2系は2020年でサポートが終了しました。そのため、これからPyrhonの言語の勉強を始める方は、Python3系を選択してください。**変更点はいくつかあります。例えば、print文が「print()関数」に変わったことや、long型が廃止されて「int型」として扱われるようになったことなどが挙げられます。

*Python2系にあった多くの欠陥を修正するために、Python3系は生まれました。新しい言語の進化への道を開く一方で、互換性を失ったことは、Python3系を採用するのを著しく遅らせる原因となり、*エンジニアの多くがPython3系への移行に乗り気ではありませんでした。

その理由は3つあり、1つ目が初めてのリリースからバージョン3.3までの数年間は、Python2系よりパフォーマンスが劣っていたことです。2つ目はサードパーティ製のツールやPythonのライブラリが、Python3系をサポートしていなかったことです。そして3つ目が重点を置いた機能に対して、当初はエンジニアが興味・関心をもっていなかったことが挙げられます。

**2017年では、対応ライブラリの数はPython3系よりも2系の方が多いとされていました。**そのため3系を用いて開発を始めたのに、目的とする機能を実装するためのライブラリがPython2系にのみ対応しているというこうことも少なくありません。*Python2系を選んで実装する場合もありますが、標準ライブラリだけで開発できるプログラムの場合、Python3系を利用して開発するのがおすすめです。*

**標準ライブラリにある「urllib」「xmlrpclib」などのパッケージが再構成されています。**モジュール名が変わったり階層が変更されていたりする場合があるため、モジュールのインポートを実施する場合には再構成されたパッケージではないか注意する必要があります。

**Python3系から、printが関数化されました。**以下に、Python3系と2系の記載方法を比較しています。

下記が、Python2系のprint文における記載方法の一例です。

下記が、Python3系のprint文における記載方法の一例です。

Python2系と3系のソースコードの記載方法に相違はあるけれども、出力結果はどちらとも下記となります。

*Python3系からprint文が関数化されましたが、ソースコードの記載方法についてそこまで複雑ではありません。*

**文字列の型が「unicode」に統一されました。Python2系の場合、文字列の型は「unicode」「str」の2種類があります。一方、Python3系の場合、文字列の型は「unicode」のみです。**Python3系では文字列に「u」が付加されたとしても、エラーは出力されないようになりました。

例えば、Python3系を利用して下記のようにソースコードを記載したとします。

**Python2系のソースコードを3系へ変換するツールが整備されています。**例えば「2to3」という変換ツールがあります。変換した際の差分を出力したりファイルに出力したりすることもできるため、バージョン移行を行う際に活躍が期待できるでしょう。また、Python2系のソースコードが3系ではどのようになるのか確認も可能です。

Python2系と3系の違いについて理解できたでしょうか。ここからは、Pythonに関する基礎知識について詳しく紹介します。

**Pythonとは、1991年にオランダのグイド・ヴァンロッサムによって開発されたオープンソースのプログラミング言語の1つです。Pythonはシンプルでわかりやすいプログラミング言語**で、ソースコードを記述しやすく、解読しやすくするために誕生しました。*Pythonの特徴は、少ないソースコードで簡潔にプログラムを記述できること・ライブラリが充実していることで、*Google・DropBox・Facebookなどのさまざまな企業で扱われています。

**レバテックキャリアの調査によると、2019年におけるプログラミング言語別の求人割合ランキングでは、Pythonは3位になりました。**なお1位はJava、2位はPHPです。Javaは既存システムでの需要は高いですが、新規に開発する案件では縮小している傾向にあります。PHPはフリーランス向けなどの求人・案件も豊富にあり、今後も需要が伸びていくことが予想されます。そしてPythonは、*AIブロックチェーン技術などの需要が今後伸びていくことが推測されるため将来性があるといえるでしょう。*
（参考：https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/606/ ）

Pythonは多種多様なWebアプリ開発に利用されることが多く、Pythonを利用して開発されたWebアプリの代表として、*Instagram・YouTube・DropBox・Evernote*などが挙げられます。近年よく使用されるアプリが多いことが理解できるはずです。ここからは、Pythonを利用してできることについて詳しく紹介します。

**Pythonは、AIを搭載したソフトウェアなどの機械学習を用いたソフトウェアの開発分野で幅広く活用しています。**ソースコードが簡潔であることも含め、初めて機械学習を勉強する方にとって習得しやすい言語なため、機械学習をする際によく用いられるプログラミング言語です。またPythonは、統計処理や数値計算などに強みをもっています。*これらの特徴から、機械学習・ディープラーニング・データ解析などに利用されることも多いです。*例えば「TensorFlow」という機械学習におけるライブラリが、ディープラーニング・ニューラルネットワークの分野で活用されています。

### ゲーム・アプリケーションの開発ができる

**Pythonを利用することで、組み込みアプリケーション・デスクトップアプリケーションなどのさまざまなプログラムを作成することができます。また、ゲーム開発にも活用できることも特徴です。**Pythonでは豊富なライブラリが備わっているため、幅広い分野で開発が行われています。

**Pythonは、ブロックチェーンと呼ばれるフィンテック業界における基幹となる技術に活用されています。**主要なライブラリの1つである「hashib」というハッシュ関数が備わっている点・HTTPリクエストが操作可能な点・数値計算ライブラリが充実している点などの理由からPythonが利用されることが多いとされています。

*Pythonの特徴として、数値計算に強みをもっていることや連携できるシステムが多いことが挙げられます。*例えば、大量なデータが保存されているデータベースの内部を計算して読みやすいように計算したり、膨大なエクセルデータの中から目的とするデータのみを抽出したりするデータ処理が可能です。

また、数値計算を効率化が期待できる「NumPy」・データ解析をサポートする機能の「Pandas」・配列や行列の演算を行う「SciPy」など、豊富なライブラリが備わっています。*Pythonはデータ処理・分析・解析に利用されることも多いです。*

## Python2系と3系の違いを理解することが重要！

これまでに、Python2系と3系の違い・Pythonの基礎知識・Pythonを利用してできることについて詳しく解説しました。**Pythonはシンプルで理解しやすい言語で、最先端技術に活用しやすいことから近年では注目を集めています。**

*Pythonは「アプリ開発」「機械学習」「ゲーム開発」「ブロックチェーン開発」「データ処理・分析・解析」など幅広い分野で活用されています。*今後も需要は伸びていくことが予想されており、将来性も高いといえるでしょう。

*注意点として、Python2系は2020年でサポートが終了しました。*Python2系と3系の違いとして「print文の関数化」「パッケージの再構成」「文字列の型の変更」などが挙げられます。**入門者などこれからPyrhonを学習する方は、Python3系を選択しましょう。**

Python2系は2020年でサポートが終了しました。Python2系と3系の違いとして「print文」「文字列の型」などが挙げられます。当記事では、Python2系と3系の違いやPythonの基礎知識、Pythonを利用してできることを解説します。

Pythonはシンプルで理解しやすいプログラミング言語

Python2系は2020年でサポートが終了

Python2系のソースコードを3系へ変換するツールは存在

Pythonの2系と3系の違いとは？Pythonの特徴も解説！

*Python*の*インスタンス*とは、**抽象化されたクラスを具現化**したものです。Pythonは*オブジェクト指向プログラミング*ですので、その定義は*オブジェクト指向プログラミング*で用いているクラスとインスタンスと*同等*となります。

### オブジェクト指向プログラミングとは？

*オブジェクト指向プログラミング*とは、*相互に関係するデータとプログラムコード*を**抽象化し、プログラム開発を行う手法**を指します。ここで言う*データ*とは*変数や属性*を指し、*プログラムコード*とは*関数や属するサブルーチン*を指します。

### オブジェクト指向プログラミングのクラスとインスタンスとは？

*オブジェクト指向プログラミング*の*クラス*とは、抽象化するための元となる**モデル設計図やひな形**を指します。同様に、*インスタンス*とは*クラスに基づいて作成する実態*を指します。ちょうど*家の設計図*に基づいて*家が建てられる*のと同じイメージです。

### オブジェクト指向プログラミングのクラスに関連する他の用語は？

クラスについて説明しているドキュメントには関連用語がいくつか使われています。*カプセル化*とは**関連したデータと操作をまとめて抽象化**することを指し、*モジュール化*とも言います。同様に、*既存のクラスの機能や構造を共有する新しいクラス*は*親クラスを継承したクラス*と言います。

### オブジェクト指向プログラミングであるPythonの特徴は？

*オブジェクト指向プログラミング*は、あらかじめ*型を静的に決定するコンパイラー型*と、型を*動的に決定するインタープリター型*に大別されます。*コンパイラー型は、C++やJava・C#*等があります。*インタープリター型は、Python・JavaScript・Ruby*等があります。

**Pythonの特徴は、動的型付け**を行うことです。*メモリー使用効率を高める*ために*ガベージコレクションがサポート*されています。

Pythonはインタープリターですので、比較的*簡単にプログラミング*が行えます。*初心者から専門家*までの幅広い開発者に人気が高く、特に*人工知能（AI）*の分野では*GitHubのソースコード登録*が**Pythonが大多数を占めている**ため、一層活用の度合いが高まっています。

## Pythonでのクラスの宣言と利用方法は？

Pythonで用いる*オブジェクトやクラス・インスタンス等の用語*は、**オブジェクト指向プログラミングの考え方と同等**です。宣言方法はClassの後に任意のクラス名を設定し、最後は”:”で区切ります。

具体的なクラスの宣言は以下の様に行います。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする

*宣言したクラスを利用*するためには、**インスタンスを生成（インスタンス化）が必要**となります。詳細は以降で説明します。
参考：[Python 言語リファレンス 3. データモデル](https://docs.python.org/ja/3/reference/datamodel.html)

### Pythonでのインスタンスにメソッドを追加するには？

*メソッド*とは、必要な処理の手順を指します。この一連の処理はメソッド名を持ちますので、メソッドを定義することにより**一連の処理をまとめて実行することが可能**です。定義方法は、defの後に任意のメソッド名を記述します。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def test\_method(self): # 任意のメソッド名を定義、ここではtest\_methodとする
     print('2 in test\_method')  # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     return True     # 戻り値を指定、ここでは例としてTrueを返す

### インスタンスの\_\_new\_\_コンストラクタメソッド使用方法は？

*用法：*object.\_\_new\_\_(cls[, ...])

*\_\_new\_\_コンストラクタメソッド*は、クラス cls の**新しいインスタンス作成時に呼び出されます**。第一引数はインスタンス生成のクラスを指定します。残りの引数は、オブジェクトのコンストラクタに渡されます。
 \_\_new\_\_ の戻り値は、新しいオブジェクトのインスタンス（通常は cls のインスタンス）とします。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def \_\_new\_\_(cls): 
     print('\_\_new\_\_')    #ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
        : #ここに必要な処理を記述する
     return object.\_\_new\_\_(cls) 

### インスタンスの\_\_init\_\_コンストラクタメソッド使用方法は？

*用法：*object.\_\_init\_\_(self[, ...])

*インスタンスが \_\_new\_\_によって生成された後*、それが**呼び出し元に返される前**にインスタンス初期化のために*\_\_init\_\_コンストラクタメソッドが呼び出されます*。基底クラスとその派生クラスがともに \_\_init\_\_ メソッドを持つ場合、派生クラスの \_\_init\_\_メソッドは基底クラスの \_\_init\_\_メソッドを明示的に呼び出し初期化する必要があります。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def \_\_init\_\_(self): 
     print('\_\_init\_\_')    #ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     self.init\_var = ‘Test’ #例としてself.init\_varを初期化
        : #ここに必要な処理を記述する

### インスタンスの\_\_del\_\_デストラクタメソッド使用方法は？

*インスタンス*が*破棄されるときに呼び出されます*。 これは*ファイナライザやデストラクタ*とも呼ばれます。 **全ての参照オブジェクトが削除された段階**で、*\_\_del\_\_メソッドが呼ばれます*。
基底クラスが \_\_del\_\_メソッドを持っている場合は、派生クラスの \_\_del\_\_メソッドは、基底クラスの \_\_del\_\_メソッドを明示的に呼び出して削除しなければなりません。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
   def \_\_del\_\_(self):
      print('\_\_del\_\_')    #ここに必要な処理を記述する　例として文字列を表示

### Pythonのインスタンス生成・初期化・破棄の一連の流れは？

ここでは、先に説明した*\_\_new\_\_および\_\_init\_\_コンストラクタメソッド*と*\_\_del\_\_デストラクタメソッド*の一連の流れを見ていきましょう。クラスを宣言した後これらのメソッドを定義しておきます。実際の利用方法は、**必要なクラスを呼び出すだけ**で実行可能です。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def test\_method(self): # 任意のメソッド名を定義、ここではtest\_methodとする
     print('2 in test\_method')  # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     return True     # 戻り値を指定、ここでは例としてTrueを返す
  def \_\_new\_\_(cls): 
     print('\_\_new\_\_')    # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     return object.\_\_new\_\_(cls) 
  def \_\_init\_\_(self): 
     print('\_\_init\_\_')    # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     self.init\_var = 'Test' # 例としてself.init\_varを初期化
  def \_\_del\_\_(self):
     print('\_\_del\_\_')    # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示

test=Example() # クラス Exampleを呼び出す
print('1 test.init\_var=',test.init\_var)   # \_\_init\_\_で初期化された値を表示
print('2 test\_method=',test.test\_method())  # 任意に作成したメソッド、test\_methodの実行
Alt=test # インスタンスを別名にコピーする
print('3 Alt.init\_var=',Alt.init\_var) # Altのinit\_varの値を表示
del test # testを削除
print('4 Alt.init\_var=',Alt.init\_var) # Altのinit\_varの値を表示
del Alt # Altを削除

この例では先に述べたメソッドをそれぞれ定義し、順番に実行する例です。実際に実行した結果は、以下の通りです。

*実行結果：*
\_\_new\_\_
\_\_init\_\_
1 test.init\_var= Test
2 in test\_method
2 test\_method= True
3 Alt.init\_var= Test
4 Alt.init\_var= Test
\_\_del\_\_

実行結果を見ると*最初に\_\_new\_\_*が呼ばれ、*次に\_\_init\_\_*が呼ばれていることが分かります。引き続き、指定した箇所でtest\_methodが実行されています。同様に、*\_\_del\_\_は全てのオブジェクトが削除された段階*で呼び出されていることが理解できるでしょう。

## Pythonのクラスとインスタンスが理解できるとプログラミング効率が高まります

Pythonは、オブジェクト指向プログラミングですので*コードとデータの抽象化*を行います。そのため、*クラスの宣言と実際のインスタンス*が理解できると**生産性の高いプログラミングが可能**になります。
クラスは1度定義しておけば*再利用可能*ですので、*メンテナンス性*の観点からも**活用をお勧めします**。

Pythonはオブジェクト指向プログラミングなので、オブジェクトを抽象化するための関連用語が多数出てきます。ここでは、インスタンスの利用方法についてクラス定義とともに説明していきます。さらに、実際のPythonのコードを実行しその結果をわかりやすく解説します。

Pythonのインスタンスとは抽象化されたクラスを具現化したものを指します

クラスとは抽象化するための元となるモデル設計図やひな形を指し、インスタンスとはクラスに基づいて作成する実態を指します

Pythonでインスタンスを利用するためにはクラスを宣言し、インスタンスを生成・初期化し利用します

Pythonのインスタンスとクラスに挑戦！利用方法を詳しく解説

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*AWSのアクセスキー*とは*認証情報*のことで、*AWS Identity and Access Management（IAM）*の*ユーザまたはAWSアカウント*の*長期的認証情報*を指します。*AWSのアクセスキー認証*により、*外部からAWSのサービス*へ**プログラムアクセスが可能**です。
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド IAM ユーザーのアクセスキーの管理](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_access-keys.html)

### AWS アクセスキーのメリットは？

AWSの*アクセスキー*は、*アクセスキーIDとシークレットアクセスキー*から構成されています。AWS アクセスキーは、*ユーザ名とパスワードによる認証*と同様の処理をプログラムアクセス時に*アクセスキーIDとシークレットアクセスキー*を用いて行います。したがって、*メリット*としては「**ユーザ名とパスワード更新の影響を受けず**に*プログラムアクセスが可能*」ということが挙げられます。

### AWS アクセスキーのデメリットは？

AWSのアクセスキーの*デメリット*は、1つだけではなくいくつか挙げられます。理由は、*プログラムアクセスがユーザ名とパスワードなしに実行できる*ために、*重大なセキュリティリスク*が生じることが背景にあります。そのため、デメリットはAWSの**アクセスキー管理の徹底が必須**なので管理が難しくなることが挙げられます。

具体的には、AWSのアクセスキー管理が不十分の場合、以下の**セキュリティリスク**が生じます。
・*アクセスキーの漏洩*
　アクセスキーはアクセスキーIDとシークレットアクセスキーから構成される文字列のため、外部サイトに流出したり公開リポジトリ―に誤ってプッシュ登録したりすることで生じます。
・*AWSサービス内の情報漏洩*
　アクセスキーを利用して、サービス内に蓄積された業務データが持ち出しされるリスクがあります。
・*サービスの不正利用*
　1度外部にアクセスキー情報が漏洩してしまうと、AWSサービスを不正利用されたり、それによって高額なAWSサービス利用費の請求が発生したりすることが懸念されます。
・*セキュリティ攻撃に悪用*
AWSのサービスを経由した成りすましや、仲介者攻撃として第3者へのセキュリティ攻撃に悪用されるリスクがあります。

### AWSアクセスキーのセキュリティ考慮点は？

AWSの*アクセスキー利用*の*セキュリティ対策*として、以下の**考慮が必要**です。
・*極力使用しない*
　AWSのアクセスキーは、外部からのプログラムアクセスを用います。外部からのプログラムアクセスをしない場合はアクセスキーを使用せず、可能であれば不要なアクセスキーを削除します。
・*共有しない*
　不特定の方への情報共有を避け、必要最低限のメンバーのみ共有とするか、全く共有しない運用をします。
・*権限を絞る*
　アクセスキーを開示する場合は、専用の権限を絞ったアクセスキーを作成し提示します。
・*MFAを設定する*
　多要素認証（MFA）により、第3者の利用をブロックします。
・*IAM ユーザーのアクセスキー定期更新*
　IAM ユーザーは定期的にアクセスキーを更新し、意図しない流出影響を抑えます。
・*IAM ロールの使用*
　アクセスキーを用いず、処理するためにIAMロールをインスタンスに設定します。
参考：[AWS ドキュメント リファレンスガイド AWS アクセスキーを管理するためのベストプラクティス](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/general/latest/gr/aws-access-keys-best-practices.html)
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド IAM でのセキュリティのベストプラクティス](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html)

## AWS アクセスキーの管理方法は？

*AWS マネジメントコンソール*により、IAM ユーザーの**アクセスキーを管理する**ことができます。

（1）IAM コンソールにサインイン
（2）ナビゲーションペインでユーザー名を選択し、[セキュリティ認証情報]を選択
（3）[Access keys (access key ID and secret access key)] セクションを展開
（4）必要な処理の実施
・*アクセスキーの作成* = [新しいアクセスキーの作成]の選択
・*アクセスキーの表示* = [アクセスキーを表示]の選択
・*アクセスキーの保存* = [キーファイルのダウンロード]の選択
・*アクセスキーの無効化* = [無効化]の選択
・*非アクティブアクセスキーの有効化* = [有効化]の選択
・*アクセスキーの削除* = [削除]の選択

### IAM コンソール以外を用いたAWS アクセスキーの管理方法は？

*AWS CLI *からIAM ユーザーのアクセスキーを管理するには、以下の**コマンドを実行**します。
・*アクセスキーの作成* = “aws iam create-access-key”コマンドの実行
・*アクセスキーの表示* = “aws iam list-access-keys”コマンドの実行
・*アクセスキーの最終使用日時確認* = “aws iam get-access-key-last-used”コマンドの実行
・*アクセスキーの無効化* = “aws iam update-access-key”コマンドの実行
・*非アクティブアクセスキーの有効化* = “aws iam update-access-key”コマンドの実行
・*アクセスキーの削除* = “aws iam delete-access-key”コマンドの実行

*AWS API*からIAM ユーザーのアクセスキーを管理するには、以下の**APIオペレーションを呼び出します**。
・*アクセスキーの作成* = CreateAccessKey APIの使用
・*アクセスキーの表示* = ListAccessKeys APIの使用
・*アクセスキーの最終使用日時確認* = GetAccessKeyLastUsed APIの使用
・*アクセスキーの無効化* = UpdateAccessKey APIの使用
・*非アクティブアクセスキーの有効化* = UpdateAccessKey APIの使用
・*アクセスキーの削除* = DeleteAccessKey APIの使用

### AWS アクセスキーを用いないプログラムアクセスは？

すでにお話しした通り、*AWSのアクセスキー*は*情報漏洩のリスク*がありますので、**慎重な管理**が求められます。そのため、AWSのアクセスキーを*極力使用せずに運用する*ことが望まれます。AWSでは、*IAMを用いてロールを作成する*ことができるので、**AWS アクセスキーを用いず**に*プログラムアクセスを実行する*ことが可能です。これにより、慎重な管理を要するアクセスキーの**セキュリティリスクを低減する**ことが可能です。

ここでは、AWSの*コンピューティングサービス*である*Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）*を用いた*ロールの設定*について説明します。Amazon EC2のロールは、**立ち上げ時に指定**します。ロールの作成は、以下の手順となります。

（1）IAM コンソールから[ロール]を選択し[ロールの作成]を選択
（2）[AWS サービス ロール]の[Amazon EC2]を選択
（3）[ポリシーテンプレートの選択]から[Power User Access]か[Read Only Access]等を選択
（4）[インスタンス詳細]から[IAM ロール]を設定
（5）インスタンスを起動
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド AWS サービスへのアクセスの提供](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/id_roles_common-scenarios_services.html)
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド Amazon EC2インスタンスで実行されるアプリケーションにIAMロールを使用してアクセス許可を付与する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/id_roles_use_switch-role-ec2.html)

その他にも、IAMの*一次的なセキュリティ認証情報*（トークン）を*AWS Security Token Service（STS）*で発行し、*AssumeRole API*で**プログラムアクセス**する方法があります。
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド 一時認証情報を使用するサンプルアプリケーション](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_sample-apps.html)

## AWS アクセスキーの管理を徹底し安全にクラウドサービスを利用しよう

インターネットの利用が一般的となったために、*セキュリティ障害や情報流出*が日々ニュースに流れてきます。*クラウドサービス*においても、*セキュリティ対策*は*重要なテーマ*です。AWSの*アクセスキーを慎重に管理*し、*AWSのクラウドサービス*をより**安全に活用する**ことを目指しましょう。

AWSのアクセスキーとは認証情報を指し、外部からAWSのサービスへプログラムアクセスする際に利用します。ここでは、その認証情報について説明していきます。さらに、アクセスキーの安全な管理方法を理解し、AWSサービスでの運用方法についても解説します。

AWSのアクセスキーとは認証情報のことで、AWSアカウントの長期的認証情報を指します

AWSのアクセスキー認証により外部からAWSのサービスへプログラムアクセスを提供します

AWSのアクセスキーの漏洩でセキュリティリスクが生じるため慎重な管理が求められます

AWSのアクセスキーとは？認証情報と安全な管理方法を解説！

AWSは世界に均一なサービスを提供するために、地域を物理的なロケーションに分割してサービスを提供しています。AWSは世界で最大のユーザー数を抱えるクラウドサービス事業者のため、サービス提供範囲が広いです。そのため、**継続的にサービスが必要とされる地域をカバーするリージョンを開設しています。**

【参考】[AWS グローバルインフラストラクチャ | AWS](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/global-infrastructure/)

AWSのリージョンとは？提供サービスをリージョン一覧から解説！

### AWSのアベイラビリティゾーンとは？

**AWSのアベイラビリティゾーン（AZ）とは、冗長性・信頼性・可用性を確保した1つ以上のデータセンターで構成する単位を指し、1つのリージョンは複数のAZで構成されています。**また、冗長的な電力源・ネットワーク・接続機能によって個々のアベイラビリティゾーンが相互に接続して運用されています。

【参考】[グローバルインフラストラクチャリージョンと AZ](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/global-infrastructure/regions_az/?p=ngi&loc=2)

### AWSのエッジロケーションとは

**エッジロケーションとは、コンテンツ配信を高速・広帯域なネットワークを介して行うものです。**コンテンツ配信は、Amazon CloudFrontがエンドユーザーに配信します。Amazon CloudFrontは、AWSリージョンとTier 1/2/3のテレコムキャリアを接続し、低レイテンシーなコンテンツ配信を実現しています。

**AWSのローカルゾーンは、ミリ秒単位のレイテンシーが求められるアプリケーション向けに提供されています。**主に、メディアエンターテイメントのコンテンツ作成・リアルタイムゲーム・ライブビデオストリーミング等のアプリケーションが対象です。AWSローカルゾーンはAWSのリージョンを拡張し、レイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションをエンドユーザー近接の地域で実行させます。

2022年2月現在では米国全体で17のローカルゾーンがあり、今後も各地域で追加される予定です。

### AWSの日本でのリージョンは？

日本では、2011年に開設したアジアパシフィック（東京）リージョンに加えて、2021年3月にアジアパシフィック（大阪）リージョンが開設されました。東京・大阪ともにAWSアジアパシフィックリージョンに属しており、**日本だけでなくアジア全域へのサービス提供が期待されています。**

ここでは、AWSのリージョンの特長やリージョンを選ぶ際の注意点などを説明します。AWSを利用する際、リージョンの仕組みを理解して効率良く運用できるようにしましょう。

### リージョンごとに利用できるサービスが異なる

**世界中にあるリージョンごとに、利用できるAWSのサービスが異なります。**同じ国内のリージョンでも利用できるサービスが異なるため、利用したいサービスが決まっている場合は、該当のサービスが利用できるリージョンを選びましょう。

### 障害発生時のリスク分散になる

**世界各国に複数のリージョンが設けられている理由の1つに、障害発生時にリスクを分散する**という点があります。リージョンに障害が発生した場合、障害発生場所のリージョン以外には影響がありません。そのため、AWSのサービスを安定して受けられることがメリットです。

AWSのリージョンとは？リージョン選択のおすすめポイントを解説

**AWSは世界の26の地域に対してリージョンを開設**し、サービスを展開しています。アベイラビリティゾーンは84展開されており、今後も8つのリージョンと24のアベイラビリティゾーンの開設が計画されています。ここでは、2022年2月現在の各リージョン一覧を紹介します。

**北米地域では以下の7つのリージョンが開設されています。**

・米国東部（バージニア北部）リージョン 　 （6つのアベイラビリティーゾーン）
・米国東部（オハイオ）リージョン 　　　　 （3つのアベイラビリティーゾーン）
・米国西部（オレゴン）リージョン 　　　　 （4つのアベイラビリティーゾーン）
・米国西部（北カリフォルニア）リージョン  （3つのアベイラビリティーゾーン）
・GovCloud（米国西部）リージョン　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・GovCloud（米国東部）リージョン　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・カナダ（中部）リージョン 　　　　　　　  （3つのアベイラビリティーゾーン）

**南米地域では以下のリージョンが開設されています。

・南米（サンパウロ）リージョン　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）

### 欧州/中東/アフリカ地域のリージョンは？

**欧州/中東/アフリカ地域では以下の8つのリージョンが開設されています。**

・欧州（フランクフルト）リージョン　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（ロンドン）リージョン　　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（パリ）リージョン　　　　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（アイルランド）リージョン　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（ミラノ）リージョン　　　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（ストックホルム）リージョン　　　   （3つのアベイラビリティーゾーン）
・中東（バーレーン）リージョン　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・AWS アフリカ（ケープタウン）リージョン  （3つのアベイラビリティーゾーン）

### アジアパシフィック地域のリージョンは？

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