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人気プログラミング言語Pythonでできること7選を徹底解説!!

python独学のイメージ

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最近プログラミングのPythonに興味があるんだけど、
Pythonを学ぶと何ができるようになるの??

今回はこうした疑問にお応えして、人気プログラミング言語Pythonでできることを7つ厳選してご紹介します。

この記事でわかること
  • プログラミング言語のなかでPythonが人気な理由
  • Pythonでできること7選

この記事を書いた人
じゅんぺー
  • 学習プラットフォーム Udemy講師
  • 東証一部上場メーカーでバイタル推定の技術開発に従事
  • Pythonを使った業務効率化ツール開発の請負
  • Webアプリケーションの個人開発

私自身、プログラミング学習を本格的に学び始めたのもPythonに興味を持ったことがきっかけでした。

はじめは『AIや機械学習を実装できる言語』というイメージしかなかったのですが、

「え!?そんなこともできちゃうの!?」という衝撃を受けてからますますPythonにハマってしまいました…笑

それでは、さっそくPythonの『魅力』と『できること』を紹介していきます。


目次

Pythonが人気プログラミング言語である理由

出典 : TIOBE

上表のように、数あるプログラミング言語のなかでもPythonは人気ランキング堂々の一位に輝いています。

なぜPythonが人気なのでしょうか、ポイントは3つあります。

Pythonが人気な理由
  1. 直感的でシンプルなプログラミングコード
  2. 便利機能(ライブラリ)の開発が盛ん
  3. 有益なサンプルコードなどの情報が豊富

それでは、ひとつずつ確認していきましょう。


人気の理由① | 直感的でシンプルなプログラムコード

直感的なプログラムコードってどういうこと??

わかりやすい例として、人気ランキング3位のJavaという別のプログラミング言語と比較してみましょう。

例えば、『コンピュータに59+322という足し算を計算させる』場合、Javaでコードを書くと以下のようになります。

Javaの場合

public calss Main{
    public static void main(String[] args){
        System.out.println(59+322);
    }
}

では、Pythonで書いた場合はどうなるでしょうか。

Pythonの場合

print(59+322)

たった『59+322という足し算の計算』だけで、これだけ必要な文字数が異なるんです。

Pythonの方が圧倒的に少ないコードで、しかもパッと見てわかりやすくコーディングできます。

そのため、プログラミング初心者にとっても学習ハードルが低く、上達スピードも速くなりやすい言語なんです。

じゅんぺー

Pythonは初心者にもやさしいプログラミング言語です!


人気の理由② | 便利機能(ライブラリ)の開発が盛ん

Pythonでは、アルゴリズムやプログラムコードを汎用的に誰でも使いやすい形にした『ライブラリ』が豊富に存在します。

オープンソースライブラリ(OSS)とも言われますが、ゼロから構築すると数ヶ月以上かかるような大規模なツールを、ダウンロードするだけで誰でも簡単に利用することができます。

Pythonの代表的なライブラリ

Pythonの標準ライブラリ
  • datetime
  • os
  • random
  • time
  • math
  • sys
  • re
  • json など

(参考:Python公式ドキュメント)

標準ライブラリは特にダウンロードを必要とせず、PythonをPCにインストールしたらすぐに使える便利機能です。

初心者の方でも、すぐに使えて理解しやすいライブラリばかりです。

Pythonの外部ライブラリ
  • pandas
  • numpy
  • matplotlib
  • opencv-python
  • openpyxl
  • django
  • selenium など

(参考:PyPI公式)

外部ライブラリは、適宜PCにインストールして利用する便利機能です。『拡張機能』のようなものですね。

後述の『Pythonでできること』は、この豊富な外部ライブラリがどんどんアップデートされて進化しているおかげと言っていいでしょう。

天才的な先人のエンジニアが開発してきたアルゴリズム(ライブラリ)を初心者でも簡単にすぐ利用できるのは、Pythonが発展し続ける大きな要因の一つでしょう。


人気の理由③ | 有益なサンプルコードなどの情報が豊富

Pythonは国内だけでも数多くのユーザがいて、過去にその人たちが作ってきた大量のプログラムコードがネット上に公開されています。

GitHub』や『Qiita』などのエンジニア情報共有サイトでは、有益なサンプルコードやタメになる知識を調べることができます。

githubのイメージ
出典 : GitHub公式
Qiitaのイメージ
出典 : Qiita公式

Python学習時にわからないことは、ネットで調べたら大体のことが解決してしまいます。

プログラミング関連のことで悩んだら、とにかく調べる癖をつけると良いですよ。

GithubやQiitaは現役プログラマーも日々当たり前のように仕事で利用しています!!

過去にエンジニアたちがつまづいた内容、エラーの解決方法や魅力的なアイデアがたくさん詰まった、価値のある情報源なんです。


プログラミング言語Pythonが人気の理由、これらだけでも十分なメリットばかりですが、実際に学ぶとまだまだPythonの面白さ・魅力にたくさん気づくことがあるでしょう。

少しでも興味が湧いたという方はぜひPythonを学んでみてください!!


それでは、前置きが長くなってしまいましたが、本題 『Pythonでできること7選』を見ていきましょう!!


Pythonでできること7選!!

まず初めにPythonでできること7つをまとめてご紹介しておきます。

さっそく一つずつ見ていきましょう!!


機械学習・データサイエンス

Pythonといえば『機械学習・データサイエンスのAI技術』というイメージの方も多いことでしょう。

実際、Pythonはどのプログラミング言語よりはるかに機械学習と相性が良いです。

機械学習の分野では、物事のさまざまな特徴(特徴量)を数値化して複合的に計算します。

Pythonは多変数要素を持つもの同士の複雑な幾何学演算を得意としているのです。

他にも機械学習のモデル構築に欠かせないデータ収集・処理に必要なライブラリを利用できるので、何年も専門知識を学ぶことなく、手軽に機械学習を実装できます。

機械学習でよく使われるライブラリ

scikit-learn, keras, tensorflow, chainer, pytorch など

データサイエンスでよく使われるライブラリ

pandas, numpy, scipy, mapltolib, seaborn など

機械学習ライブラリはここ数年間で普及し始めた、まだまだ新しい技術ばかりです。

では、Pythonの機械学習やデータサイエンスはどんな場面で利用されているのでしょうか?

Pythonの機械学習・データサイエンスの実用例をいくつかご紹介します。


実用例① | 株価予測

過去の膨大な株価変動データをPythonに学習させ、今後の動向を数値的に予測するというものです。

もちろん確実に勝ち続けることはできませんが、機械学習によって確率論的に勝率を可能な限り高めることができます。

この分野は、今も世界中の著名な大学・研究機関で高精度アルゴリズムの研究が続けられているようです。


実用例② | 広告配信最適化

最近、『パーソナライズ広告』という言葉よく見かけませんか? これは『個人にとって最適な広告』という意味です。

この広告配信最適化にも機械学習の技術が利用されています。

過去の検索・購買データを活用して、ユーザに最適な広告を選び出して無駄な広告をなくしています。

ユーザのストレスを減らし、企業も効率的に売り上げを上げられるためビジネスでは欠かせない技術となっています。


Pythonの機械学習・データサイエンス技術を集中的に学びたい!!という方はAidemyスタアカ(スタビジアカデミー)などの学習サービスを活用してみるのがおすすめですよ!!

Webサービス・アプリケーション開発

PythonではWebサービスやWebアプリケーションを開発することができます。

Pythonで作られたWebサービス6選

Pythonで作られたWebサービス

YouTubeアイコン YouTube Dropboxアイコン Dropbox Instagramアイコン Instagram EvernoteアイコンEvernote Pinterestアイコン Pinterest Spotifyアイコン Spotify

これらはすべてPythonで作られたWebサービスです。

じゅんぺー

どれも一度は目にしたことのある有名なサービスばかり!

Pythonにはとても拡張性の高いDjangoというWeb開発に特化したフレームワークが存在します。

個人でも簡単にECサイトやブログサイトなどの本格的なWebサービスを開発することができるんです。

他にもさまざまなWeb開発ライブラリが存在し、PythonのWeb開発はいろいろな場面で利用されています。

Pythonの代表的なWeb開発フレームワーク

Django, Flask, Bottle, Tornado, Plone, web2Py など

スマホ・デスクトップアプリ開発

アプリ開発のイメージ
出典 : Fullvector – jp.freepik.com

PythonではスマートフォンアプリやPCデスクトップアプリを開発することができます。

しかしながら、Pythonのアプリ開発ライブラリはまだまだ拡張性が低く、クオリティの高いアプリを作ることができません。

UI・UX設計に限界がある

SwiftやKotlinなどといったアプリ開発に特化したプログラミング言語に比べてUI・UX1User Interface・User Experienceの略。
アプリ画面の見た目や操作性のことを表します。
のレベルが下がってしまう傾向があります。

Pythonのスマホ・デスクトップアプリ開発は個人利用向き

✔︎ 高品質なアプリケーション開発には向いていない

✔︎ アプリ公開手順がやや煩雑

本格的なスマホアプリを開発したい方はiOSアプリ開発に特化したSwift、Androidアプリ開発に特化したKotlinなどを学んでみると良いでしょう。

自分のスマホ・PC内だけで利用するものでしたら、Pythonで簡単に作ることができるのでぜひ挑戦してみてください。

Pythonの代表的なアプリ開発ライブラリ

kivy, tkinter, pyqt, wxpython, pyside など

Webスクレイピング(データ収集)

Webスクレピングのイメージ

Webスクレイピングとは、Webサイトに公開されている情報の中から特定の情報(画像やテキストなど)を抽出するコンピュータソフトウェア技術を表します。

Webスクレイピングが利用される例としては以下のようなものがあります。

Webスクレイピングでできること

Webスクレイピングの利用例

✔︎ Google検索順位を定期的に調査

✔︎ ショッピングサイトの商品価格・商品レビューを自動収集

✔︎ オークションサイトの価格変動を監視

✔︎ 宿泊サイトの空室情報を監視

✔︎ 株価の変動データを自動集計

これらすべて、Pythonで簡単に実装することができてしまいます。

じゅんぺー

私も当サイト運営に関する情報のため、
積極的にWebスクレイピングを活用していますよ!

PythonのWebスクレイピングを使えば、あらゆるWeb上の情報をかき集めることができます。

しかしながら、Webスクレイピングを実装する際にはいくつか注意が必要です。

Webスクレピングの注意点

Webスクレイピングにおける注意点

⚠️ スクレイピング先のWebサイト利用規約をよく確認する

⚠️ 短時間でのサーバーへの連続リクエストは控える

⚠️ クローラー2Web上を巡回するロボットのようなものを開発する際は連絡先を明示する

インターネット利用上のマナーとも言えますが、他のWebサイト情報を抽出する際はきちんとルールを守りましょう。

また、アクセス先のサーバに負荷をかけないようリクエスト送信の間隔は1秒以上空けるという通例もあります。

Webスクレイピングで使用する代表的なライブラリ

selenium, BeautifulSoup など


私が作成したPythonのWebスクレイピングサンプルコードがありますので、よければ参考にしてみてくださいね!!

SNSの自動操作

出典 : Rawpixel.com – jp.freepik.com

Pythonでは、SNSの自動投稿や投稿分析・ユーザ分析などを実装できます。

各SNSサービスが公開しているWeb APIを利用して、PythonのプログラムからSNSを操作するという仕組みになっています。

プログラム処理の定期実行と組み合わせることで、ビジネスの現場でも幅広く活用されているようです。

SNS自動操作の活用事例

SNS自動操作の活用例

Twitterアイコン Twitterの人気投稿データを解析するバズりツイート分析

LINEアイコン LINEチャットボットによる受付相談窓口の人的コスト削減

YouTubeアイコン YouTubeの動画タイトル分析・チャンネル動向調査

Twitterの人気投稿やインフルエンサーの投稿分析はビジネスとしても価値のある技術として期待されています。

LINEチャットボットシステムは予約管理システムや相談受付窓口などで人間の労働コスト削減に貢献しています。

YouTubeでは競合チャンネルの動向調査やタイトルのキーワード分析としても活用されているようです。

じゅんぺー

近年はSNSマーケティングが集客方法としても当たり前となっています。
個人でこうした技術を開発できるとチャンスがあるかも…?笑

画像認識・音声認識

出典 : Pch.vector – jp.freepik.com

Pythonでは、容易に画像認識・音声認識を実装することができます。

画像に写っている人物の顔を認識したり、音声データを読み込ませてテキストデータに変換したりできます。

Pythonの代表的な画像処理・音声処理ライブラリ

opnecv-python, pillow, pyaudio, pydub など

私が作成したPythonの画像処理技術のサンプルコードがありますので、ぜひ参考にしてみてください。

こうした技術がどんな場面で利用されているか見てみましょう。

実用例① | 自動運転のセンシング技術

出典 : MIT Tech Review

自動運転技術において、車載カメラから取得されるデータを解析して周りの状況を認識する技術として活用されています。

世界中の自動車メーカーが総力を上げて開発を進める、自動運転技術にもこうした画像認識技術は大きく役立っているんです。

実用例② | 電話詐欺の予防技術

出典 : Pch.vector – jp.freepik.com

電話通信システムにおける音声データから、詐欺に使われる特徴的なフレーズを分析して未然に被害を防ぐ技術として活用されています。

音声処理に加えて、自然言語処理を用いて言葉の意味や特徴を学習させることで会話の内容をシステムが理解できるようにしています。

組み込みアプリ開発

出典 : Macrovector – jp.freepik.com

Pythonではロボットやドローンなどを制御するための組み込みアプリを開発することができます。

ロボットに搭載される超小型コンピュータ(Raspberry Pi)にPythonのプログラムを書き込むことでさまざまな制御を実現できるんです。

ロボット開発や電子機器を制作するのが好きな方におすすめです。

まとめ

今回は『Pythonでできること7選』をご紹介しました。

本記事を読んでPythonに興味が湧いてきたという方はぜひPython学習をスタートしてみてくださいね!!

独学でPythonを学んでみたいという方はこちら!!

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