「今人気のあるプログラミング言語はPython」
そんなフレーズを聞いたことがある人も多いのではないでしょうか？
Pythonは今後のAIやビッグデータの活用で注目されているプログラミング言語です。
本記事ではPythonがどのようなプログラミング言語か、そしてその活用メリットについて解説します。
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目次
Pythonとは
Pythonはシンプルな文法と高い汎用性で、初心者から上級者まで幅広いユーザーに支持されています。
この言語は、プログラムの記述を簡潔かつ直感的に行えることが特徴であり、様々な分野で活用されています。
Pythonの歴史
Pythonの誕生は1991年で、オランダのプログラマーであるグイド・ヴァンロッサムによって開発されました。
開発当初から、ユーザーが直感的に理解しやすいシンプルな文法を重視し、また、広範囲にわたるライブラリを提供することで、多様なプログラミングニーズに応える設計がなされています。
当初、Pythonの知名度はそれほど高くありませんでした。
しかし、2000年にリリースされたPython 2.0は、多くの新機能と改善が加えられ、プログラマーたちからの評価が高まりました。
さらに、2008年に公開されたPython 3.0では、さらに多くの新機能が導入され、Pythonの使いやすさが向上。
Pythonの人気が高まった背景には、データ分析や機械学習、ウェブ開発など、現代社会での需要増に応える活用が挙げられます。
Pythonの特徴
次にPythonの特徴について解説します。
シンプルでわかりやすい文法
Pythonの1つ目の特徴は非常にシンプルな文法を持っていることです。
例えば、他の言語では複雑な記述が必要な場合でも、Pythonでは数行で明快に記述できることが多いです。
さらに、インデントを使ってコードのブロックを区切ることで、プログラムの階層構造が明確になり、可読性が向上しています。
充実したライブラリ
次にPythonには豊富なライブラリとフレームワークがあることも特徴の一つです。
数値計算やデータ分析、機械学習、Web開発、画像処理といった多岐にわたる用途に特化したライブラリが充実しており、これらを利用することで複雑な機能も簡単に実装できます。
多彩な用途での活用が可能
Pythonはその汎用性の高さから、Web開発、データ分析、機械学習、AI開発、科学計算、自動化スクリプトなど、幅広い分野で活用されています。
また、教育や研究分野でもよく使われており、Pythonを学ぶことで多様なキャリアパスを開くことができます。
豊富な動作環境
Pythonは多様なプラットフォームに対応しており、Windows、MacOS、Linuxなどの主要なオペレーティングシステムで利用することができます。
また、クラウド環境や組み込みシステムなど、さまざまな実行環境での使用が可能です。
この柔軟性により、開発者は自分の好みやプロジェクトの要件に合わせて、最適な開発環境を選択できます。
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Pythonが使われている仕事
以下では、Pythonスキルが求められる3つの職種を解説します。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、ビッグデータを分析し、得られた有益な情報でビジネスの意思決定を支援する重要な役割を担います。
Pythonは、データ分析や統計処理を行うためのライブラリ（PandasやNumPy、SciPyなど）が豊富に提供しており、この分野で広く活用されています。
AI・機械学習エンジニア
AIや機械学習の分野でも、Pythonは中心的な役割を担っています。
TensorFlowやPyTorchなどの機械学習フレームワークはPythonで書かれており、機械学習モデルの訓練や評価を行います。
Webエンジニア
PythonはWebエンジニアリングの分野でも高く評価されています。
Python製のWebフレームワーク、特にDjangoやFlaskを活用することで、迅速かつ効率的なWebアプリケーション開発が可能です。
これらのフレームワークを利用することで、データベース操作、ユーザー認証、コンテンツ管理などの複雑な機能も容易に実装できます。
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Pythonのメリット
次にPythonを活用するメリットを解説します。
開発効率が良い
Pythonはその直感的な構文と簡潔さから、開発効率の良さが特徴です。
プログラミングにおいて、コードの記述量が少ないということは、それだけ開発時間の短縮に繋がります。
Pythonは他の言語と比較してもコードがシンプルであり、同じ機能を実装する場合にも書くべきコードの量が少なくて済みます。
プロジェクトのスピードアップに繋がるため、小規模なプロジェクトから大規模な開発まで幅広い用途で利用されています。
習得が容易
Pythonのシンプルな文法は、プログラミングを始めたばかりの人々にも理解しやすいものです。
英語に近い構文を採用しているため、プログラミングの基礎知識がない方でも直感的に理解しやすく、学習のハードルが低いのが魅力です。
オープンソースで無料
Pythonはオープンソースのプログラミング言語であり、無償で利用することができます。
そのため、学習や開発をする際の初期コストを気にすることなくプロジェクトを始めることができます。
Pythonのデメリット
メリットがあればデメリットもあるものです。
次はPythonのデメリットを解説します。
日本語サポートが少ない
Pythonは世界的に広く利用されているプログラミング言語であり、サポートに関する情報は増えてきているものの、国内でのサポートや情報源はまだ心もとない部分があります。
英語の文法に近い構文のため英語が不慣れな初心者がPythonを学ぶ際には、学習のハードルを高める原因となっています。
しかし、近年では日本語の学習リソースも増えつつあり、コミュニティも活発化してきていますので、今後は改善されることが期待されます。
実行速度が遅い
Pythonはその書きやすさや柔軟性から多くの開発者に支持されていますが、実行速度は他のプログラミング言語と比較して遅いというデメリットがあります。
多くのプログラミング言語で「人が読みやすい≠コンピュータも読みやすい」が成り立ちます。
Cなどの機械語に近いプログラミング言語は処理速度が早いです。
一方で人にとって読みやすいコードはコンピュータが読める様にするために、翻訳（コンパイル）をする必要があります。
その手間がかかるためPythonの実行速度は遅いと言われています。
記述時に「インデント」が必要
Pythonの特徴の一つに、インデント（字下げ）を用いてコードブロックを示すという文法があります。
これはプログラムの可読性を向上させるという利点がありますが、インデントが不正確だとエラーが発生するリスクも増えます。
ゲームなどスマホアプリの開発に向かない
Pythonは、リアルタイムでの高速処理やリソースの限られた環境での実行は得意ではありません。
特にゲームやスマートフォンアプリの開発には、C++やC# (Unity)、Java、Kotlin、Swiftなどの他の言語が推奨されます。
これは、これらの言語が高度なグラフィック処理や効率的なメモリ管理、低遅延の要求に適しているためです。
Webデザインに向かない
Pythonは、FlaskやDjangoといったフレームワークを通してWebアプリケーションのバックエンドの開発で活躍します。
しかし、フロントエンドのデザインに関しては、苦手分野と言えます。
Pythonの書き方
Pythonの書き方については以下の記事をご覧ください。
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Pythonを学ぶべき4つの理由
Pythonは初学者にも熟練のエンジニアにも扱いやすいプログラミング言語です。
次にPythonを学ぶべき理由を解説します。
初学者でも学習しやすい
Pythonは直感的な構文により、プログラミングの初学者でも容易に理解しやすい言語です。
他のプログラミング言語と比較しても、Pythonのコードは読みやすく、書きやすいことが特徴です。
例えば、“Hello, World!”を出力するプログラムをPythonで書くと、単にprint(“Hello, World!”)という一行で済みます。
このシンプルさが、初心者がプログラミングの基本概念を学ぶハードルを低くしています。
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、TensorFlowやKeras、PyTorchなどの機械学習や深層学習のフレームワーク、ライブラリが豊富です。
ライブラリを使うことで、複雑なアルゴリズムや数学的操作を抽象化し、開発者がより高度なAIモデルを容易に構築できるように設計されています。
汎用性が高い
PythonはWeb開発からデータ分析、科学計算、自動化スクリプトまで、多岐にわたるアプリケーションで使用されています。
高い汎用性により、Pythonは幅広い業界で採用されており、学んだスキルを様々な分野で活用することが可能です。
さらに、クロスプラットフォーム対応であるため、Windows、Mac、Linuxなど、ほとんどのオペレーティングシステムで動作します。
人工知能や機械学習の開発に適している
先述の通り、PythonはAIや機械学習の開発に必要なライブラリが豊富にありますが、これ以外にも、データの前処理や分析、可視化に関するライブラリ（Pandas、NumPy、Matplotlib等）も充実しています。
Pythonの習得に必要な時間
Pythonの習得にかかる時間は、個人の学習スピードや目標によって大きく異なります。
ただし、基本的な文法を理解し、簡単なプログラムを作成できるようになるには、おおよそ200時間から300時間の学習が必要とされています。
Pythonのシンプルな設計と豊富なリソースによって学習が進めやすいため、他のプログラミング言語と比較して短い傾向にあります。
一方で、より高度なプログラミングスキルや特定の分野での専門知識を身につけるには、それ以上の時間が必要です。
例えば、機械学習やデータサイエンスの分野では、基礎学習に加えて、数百時間の実践的な学習が求められることもあります。
また、プログラミングスクールやオンラインコースを利用することで、より効率的に、また短期間で深い知識を得ることも可能です。
まとめ
Pythonは、初心者からプロフェッショナルまで幅広いユーザーに支持されるプログラミング言語です。
シンプルでわかりやすい文法、豊富なライブラリ、そして様々な用途での活用可能性はPythonの大きな魅力です。
多岐にわたる仕事でPythonが使われており、開発効率の良さ、習得の容易さ、オープンソースであることがメリットとして挙げられます。
学習方法にはオンライン講座、書籍、プログラミングスクールがあり、習得に必要な時間は個人の努力や方法により異なりますが、基本的な理解から応用までしっかりと身につけることが重要です。
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