【入門】Pythonとは｜活用事例やメリット、できること、学習方法を解説

Pythonとは

Python（パイソン）はオープンソースのプログラミング言語の一つで、1991年に開発されました。シンプルで読みやすい構文をもち、数値計算からWebアプリ開発、AI開発など幅広い用途で利用できることが特徴です。
また、豊富なライブラリやフレームワークが多く活用しやすいことや、オープンソースで大規模な開発者コミュニティが存在していることから、初心者から専門家まで幅広い層に人気があります。

Pythonの歴史

Pythonは1991年にオランダ人のGuido van Rossum氏によって開発されました。1994年にはPython 1.0がリリースされましたが、当時はそこまでの盛り上がりはありませんでした。
2000年にPython 2.0がリリースされ、その後GoogleやInstagramなどの開発にPythonが採用されたことで人気が高まりました。また、Webアプリやデータサイエンスなどの分野でPythonを用いたツールやフレームワークが多く開発されたこともその人気を後押ししました。

現在主流とされるPython3シリーズの公開は2008年のため、ほかのプログラミング言語に比べて新しい言語といえます。GoogleやInstagram、YouTubeなどの名だたる世界的なWebサービスの開発言語としても採用されており、近年ではAI開発でも標準的に用いられています。

Pythonの活用事例

Pythonは多くの企業で活用されているため、信頼性が高い言語の一つとして知られています。本項では、有名な企業やサービスの身近な例をいくつか紹介します。

Google

Googleは初期の頃からPythonを使用しており、現在は社内標準言語の一つとして設定されています。Pythonは、コードレビューやログ解析などのツール開発や検索アルゴリズムの記述に使われています。また、Googleの機械学習プロジェクトの多くはPythonによって実装されているものです。
Pythonの開発者であるGuido van Rossum氏はかつてGoogleで働いていたこともあり、Pythonの普及に大きく寄与しています。

Instagram

世界で最も人気のある写真共有アプリであるInstagramは、そのバックエンドシステムにPythonを使用して構築されています。DjangoというPythonで実装されたWebフレームワークを使用しており、短期間で安定性とパフォーマンスの高いWebアプリケーションを開発することに成功しました。

Dropbox

Dropboxは、クラウドストレージとファイル共有サービスの先駆者です。プロトタイプの開発時にはすべてのシステムの構築にPythonを使用しており、現在もPythonで多くのサービス開発を行っています。デスクトップクライアントの開発ではOSへの非依存性や動作の軽快さ、メモリリソースの適切な管理などが必要になりますが、Pythonに用意されたさまざまなライブラリを用いることで、これらの要求に答えることができます。
またPython開発者のGuido van Rossum氏は、のちにGoogleからDropboxに移籍しています。

Spotify

Spotifyは、音楽ストリーミングサービスであり、Pythonを広範囲に使用しています。データ解析や機械学習にPythonが活用されており、ユーザにパーソナライズされた音楽体験を提供することなどに役立てています。また、バックエンドサービスやAPIの開発にもPythonが使用されています。

Pythonを学ぶべき5つの理由

ここでは、Pythonを学ぶべき理由を5つ紹介します。

• 初学者でも学習しやすい
• 機械学習・深層学習の実装に便利なライブラリが充実している
• 汎用性が高い
• 人工知能や機械学習の開発に適している
• 無償で利用可能

1. 初学者でも学習しやすい

Pythonはシンプルかつ理解しやすい文法のため、直感的にコードを書くことができます。そのためプログラミング初心者にとっても学習を進めやすく、入門言語として最適です。

また、日本語で書かれたドキュメントや解説記事が豊富に存在するため、学習中に出てきた疑問点を解消しやすいです。解説記事だけでは疑問点の解消に至らなかった場合でも、Pythonの利用者数は非常に多く、コミュニティが活発なため、利用者間での質問や意見交換を通して解消に導きやすいというメリットもあります。

2. 機械学習・深層学習の実装に便利なライブラリが充実している

Pythonは、数値解析や、機械学習・深層学習向けの優れたライブラリが充実しています。例えば、数値計算が得意なNumPy、データ分析が得意なPandas、データの可視化に必須のMatplotlibなどがあります。
また、機械学習の各種手法が実装されたライブラリとしてscikit-learnがあり、 ニューラルネットワークの計算に特化したライブラリとしてTensorFlowやPyTorchなどがあります。これらは、機械学習・深層学習を行う際の必須ライブラリです。

上記で挙げたライブラリは無料で利用でき、これらを用いることで簡単に機械学習・深層学習の実装を行えます。

3. 汎用性が高い

Pythonは、Webアプリケーション開発、データ分析、自然言語処理、GUIアプリケーション開発、データベース操作など、多くの分野で利用されています。前述した多様なライブラリの提供によって幅広い用途への対応が可能です。

またPythonは「オブジェクト指向型」や「手続き型」など、多様なプログラミングのスタイルに対応しているマルチパラダイムなプログラミング言語のため、さまざまな場面で柔軟に扱うことができます。Pythonを習得することで、データ分析や数値解析の結果をそのままシステムに組み込んで管理することが可能になります。

4. 人工知能や機械学習の開発に適している

Pythonは人工知能や機械学習の開発に適している言語として有名です。前述の通り、Pythonにはデータの前処理からモデルの構築、評価まで機械学習の開発のすべてのステップを支援するライブラリやフレームワークが充実しています。そのため、機械学習の開発に利用されることが非常に多い言語です。

人工知能や機械学習に関する技術は、ハイスピードで進化し続けているため、Pythonを使って機械学習を実装できることは重要視されています。

機械学習に必須の「Python」が最短で身につく学習手順とコンテンツの紹介

5. 無償で利用可能

Pythonはオープンソースであり誰でも無料で利用できます。開発・研究活動において利用時のコスト削減はもちろん、 導入までのハードルの低さが大きなポイントとなります。
無償で利用できるからこそ、 他者に薦める際の心理的抵抗も軽減され、自分と同じ環境を相手に用意してもらうことも容易にできます。これはコミュニティの拡大を広げる要因の一つとなり、 開発がより活発化することの手助けにもなります。
Pythonはコスト効率が高く、企業や個人開発者にとっても利用しやすい言語として広く普及しているのです。

Pythonでできることの例

Pythonでできることは多岐に渡ります。ここではPythonが得意なことを4つピックアップして紹介します。

Webサービス・アプリケーションの開発

PythonにはWebアプリの開発向けのフレームワークが充実しています。代表的なサービスとしては、DjangoやFlaskなどがあり、Webアプリ開発の迅速な処理や機能追加・変更への柔軟な対応を可能にします。
有名なサービスの例として、NetflixがFlaskを利用してWebアプリケーションを開発したことや、InstagramやPinterestがDjangoを利用して開発を行ったことが挙げられます。

データ収集・分析・処理の自動化

Pythonにはデータ分析用ライブラリもたくさんあります。データ収集やデータ分析、データ処理を自動化することができます。
代表的なサービスには、RequestsやPandasなどがあります。また、機械学習や深層学習のライブラリと組み合わせることで高度なデータ分析を行うことも可能です。

人工知能（AI）の開発

PythonはAI分野で広く使用されており、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）などさまざまなAI技術の開発に利用されています。Pythonの簡潔で読みやすい文法はアルゴリズムの開発やデータの操作に適しています。
また、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどのAI・機械学習に特化したライブラリが豊富に存在し、これらを活用することで効率的にAIアプリケーションを開発できます。

ブロックチェーン技術の開発

ブロックチェーンは、取引情報などのデータを暗号化して分散型のデータベースに格納する技術で、金融、物流、医療など多岐にわたる分野での応用が期待されています。

Pythonの柔軟性や、豊富なライブラリがブロックチェーン技術開発にも役立っています。例えば、Ethereumのスマートコントラクト開発にPythonを使うことができるライブラリ「web3.py」があります。これにより、Pythonでブロックチェーンアプリケーションやスマートコントラクトを開発することが可能です。

Pythonが苦手なこと

Pythonは非常に汎用性の高い言語ですが、万能というわけではありません。中には苦手としている分野もあり、他の言語を利用したほうがいい場合もあります。

Webデザイン

PythonはWebアプリケーションの開発に適していますが、Webデザインには不向きな場合があります。Pythonは主にバックエンドの処理に使われるため、フロントエンドのデザインやアニメーションなどを行う場合、JavaScriptやCSSなどの技術と組み合わせる必要があります。

ゲームなどスマホアプリの開発

Pythonは、CPUの処理速度が比較的遅く、メモリ使用量が大きいため、高速処理や高度な3Dグラフィックスを要求される場合、開発には向いていないとされています。ゲームやスマホアプリ開発では、C++やUnityなどの開発言語がよく使われます。

Pythonの需要・将来性

ここまで述べてきた通り、Pythonはコードのシンプルさと汎用性や信頼性の高さなどから、近年非常に人気の高いプログラミング言語となっています。また、下記のようにさまざまなランキングで上位を獲得しています。

TIOBE Indexの各プログラミング言語の人気を示す指標では、Pythonは2023年5月時点で1位となっています。
GitHubの利用動向などを集計したGitHub Octoverseでは2019年以降、JavaScriptに次いで2位をキープしています。
世界最大のプログラマー向けQ&AサイトであるStack Overflowが2022年にプログラマーに向けて行った調査では「需要のある言語」としてPythonは2位にランクインしています。

近年、AI・機械学習分野は急速に成長しています。Pythonはさまざまな分野で利用できる汎用性の高い言語ですが、このAI・機械学習分野での人気が特に高いため、Pythonの需要は今後より一層高まっていくと予想されます。

Pythonが使われている仕事

Pythonスキルが活用されている3つの仕事を紹介します。

• データサイエンティスト
• AI・機械学習エンジニア
• Webエンジニア

データサイエンティスト

データサイエンティストは、大量のデータから価値ある情報を抽出し、ビジネス上の意思決定や戦略策定に役立てて企業の問題を解決する専門家です。
令和4年賃金構造基本統計調査によると、東京都の平均年収は645.7万円（全国だと557.5万円）となっており、専門的な知識が要求されるデータサイエンティストは高い収入が見込まれます。

参考：職業情報提供サイト「job tag」| データサイエンティスト

AI・機械学習エンジニア

AI・機械学習エンジニアは、人工知能や機械学習のアルゴリズムを開発・実装し、自動化や予測モデルなど最適なAIを構築する専門家です。機械学習やディープラーニングのライブラリの活用や、機械学習に特化した開発スキルが必要になります。
令和4年賃金構造基本統計調査によると、東京都のAI・機械学習エンジニアの平均年収は530万円（全国だと534.6万円）となっており、高年収を狙える職種のひとつです。

参考：職業情報提供サイト「job tag」| AIエンジニア

Webエンジニア

Webエンジニアは、WebアプリケーションやWebサイトの開発・運用を担当する専門家です。Web開発のフレームワーク（Django、Flaskなど）を利用したWebアプリケーションの開発や、サーバなどバックエンド側の開発を担います。
令和4年賃金構造基本統計調査によると、東京都のWebエンジニアの平均年収は、600.3万円（全国だと550.2万円）となっており、高年収を狙える職種のひとつといえます。

参考：職業情報提供サイト「job tag」| システムエンジニア（Webサイト開発）

Pythonの学習方法

本項では、おすすめのPython学習方法をいくつかご紹介します。

オンライン講座

Pythonに精通した講師から体系的に学ぶことができるオンライン講座の活用がおすすめです。オンライン講座では、自分の都合に合わせて受講することが可能なため、忙しくても継続的に学ぶことができます。また、繰り返し動画を視聴するなど自分の理解度に合わせて学習を進めることができたり、学習の穴をいち早く埋めることができたりすることも利点といえます。

おすすめ講座：機械学習のためのPython入門講座

スキルアップAIでは「機械学習のためのPython入門講座」を開講しています。

この講座では環境設定、Pythonの基礎文法、データ整理のためNumpy/Pandasなどの入門スキルから、データ可視化、前処理、モデル構築の基礎スキルまでを学習可能です。前提知識は不要なため、初学者でも段階的に学べます。
豊富な演習が用意されているため、学んだ知識を実践しながら実装力も身につけることができます。

書籍

次は参考書で勉強する方法です。Pythonに関する参考書は豊富にあるため、独学で勉強する場合でも基礎的なスキルを学ぶことが可能です。

書籍で学ぶメリットは以下です。

• 自分の理解度に応じて進めることができる
• 著名な著者による質の高い教材が揃っている

一方で、書籍による学習には以下のようなデメリットもあります。

• 相談や質問ができない
• 自分にあったレベルのものを探すことが難しい

以下はPythonを学びたい方におすすめの書籍です。ぜひ参考にしてみてください。

• 伊藤真,「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版」,翔泳社,2019

Pythonの文法にも触れながら解説してくれるので、Python初学者でも読み進めることができ、基礎固めに最適な書籍です。

• 下山輝昌,松田 雄馬,三木 孝行,「Python実践データ分析100本ノック」,秀和システム,2019

ビジネス現場を想定したデータ分析の問題集で、機械学習を行うにあたって重要なデータの前処理を実践的な演習を通して学ぶことができます。Pythonの初学者が、データ分析・データ可視化の経験値を上げるための書籍です。

• 下山輝昌,三木 孝行,伊藤淳二,「Python実践機械学習システム100本ノック」,秀和システム,2020

ビジネス現場を想定した、データ分析と機械学習システム構築の問題集です。可視化などのデータ分析から機械学習システムの構築までを実践的な演習を通して学ぶことができます。

• 斎藤康毅,「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」,オライリージャパン,2016

ゼロベースで深層学習について学べる難易度で、Pythonの説明も多い書籍です。フレームワークを使わずにNumpyのみでディープラーニングを実装するので仕組みをより深く理解できます。

プログラミングスクール

最後は、プログラミングスクールで学習する方法です。

プログラミングスクールで学習するメリットとして、以下のようなことが挙げられます。

• その場ですぐに疑問点を解消しやすい
• 実践的なスキルを身につけることができる

一方で、以下のようなデメリットには注意が必要です。

• オンライン講座や書籍と比べて費用が高くなる場合が多い
• 時間や場所的な制約がある

Pythonの基本文法

ここでは、Pythonの代表的な基本文法をいくつか紹介します。

変数

変数は、データを格納するための箱のようなものです。Pythonでは、変数名に値を代入することで変数を作成できます。例えば、以下のコードでは、変数ageに整数の25を代入しています。

age = 25 

データ型

Pythonには、さまざまなデータ型（型）があります。主なデータ型には以下のようなものがあります。

number = 42            # 整数型 (int)
pi = 3.141592          # 浮動小数点数型 (float)
greeting = 'Hello'     # 文字列型 (str)
is_happy = True        # ブール型 (bool)
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']  # リスト型 (list)
colors = ('red', 'green', 'blue')       # タプル型 (tuple)
user = {'name': 'John', 'age': 30}      # 辞書型 (dict)

制御構文（if, for, while）

制御構文は、プログラムの実行フローを制御する構文です。主に以下の3つの制御構文があります。
条件分岐（if文）: 条件に応じて、特定の処理を行います。
繰り返し（for文）: 一定の回数や範囲内で繰り返し処理を行います。
繰り返し（while文）: 条件が満たされている間、繰り返し処理を行います。

# if文
age = 18
if age >= 20:
    print("You are an adult.")
else:
    print("You are not an adult.")
# for文
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for fruit in fruits:
    print(fruit)
# while文
count = 0
while count 5:
    print(count)
    count += 1

Pythonに関するよくある質問

最後に、Pythonに関するよくある質問とその回答を紹介します。

まとめ

Pythonはシンプルな文法や汎用性の高さから初学者が学びやすく、需要も大きいプログラミング言語です。また、AIや機械学習に関する技術は、ハイスピードで進化を続けています。そのため、Pythonなど関連領域の知識を身につける重要性はますます高まると予想されます。

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