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Pythonでできること7つと初心者でも作れるもの3つを具体例付きで紹介!

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こんにちは!
今井(@ima_maru)です。

今回は、近年人気急上昇中のプログラミング言語「Python」について解説します。

Pythonの人気は近年急激に上昇中で、PYPLの人気言語ランキングで1位を獲得したり、日経Xtechの人気言語ランキングではC/C++に次いで2位を獲得したりしています。

このように、Pythonは現代のシステム開発には欠かせない言語と言えます。

ぜひこの機会にPythonについて学んでいきましょう。

この記事を簡単にまとめると?
  • Pythonを学ぶと機械学習というAI技術(コンピュータに人間と同等の学習能力を持たせる技術)を使える
  • Webアプリ開発やデータ分析・Webスクレイピングなどが出来る
  • フレームワーク(頻繁に必要とされる基礎的な機能をまとめて提供してくれるもの)が多く存在するので学びやすい
  • Pythonを学ぶなら本格的なAI技術を学べるAidemyPremiumPlanがおすすめ
もくじ

Pythonでできることを6つ紹介!

AIやデータ分析の分野で使われるイメージが強いPythonですが、実はそれ以外にも幅広く使われています

Pythonでできること
  1. 機械学習
  2. データ分析
  3. Webアプリ開発
  4. 自動化プログラムの作成
  5. 組み込み・IoT開発
  6. ブロックチェーン開発

この記事ではPythonでできること、Pythonの苦手なこと、Pythonを学びたい方におすすめのサービスについて紹介していきます。

いま流行中のPythonについて詳しくなりましょう。

Pythonでできること①:機械学習

機械学習は簡単に言うと、コンピュータに人間と同等の学習能力を持たせる技術です。

これまで人間がプログラム上で定義していたものを、コンピューターが自ら学習するという画期的な技術です。

具体例でいえば、写真が何を表しているかを学習して判別できるようになる「画像認識」や、人間が何を話しているのかを理解できるようになる「音声認識」「自然言語処理」などに機械学習の技術が用いられています。

Pythonでできること②:データ分析

データ分析とは文字通り、データを分析するということです。堅苦しく言えば、ある目的のために必要な数値や文字などを集めて、そのデータを分類・整理・整形・取捨選択した上で解釈することと言えます。

簡単なデータ分析の例としては平均値や分散の算出などがあげられますが、最近注目されているのは「機械学習を用いた高度なデータ分析手法」です。前述のとおり、Pythonは機械学習の技術を扱うのが得意なため、こういった高度なデータ分析もお手の物なのです。

データ分析は、ビジネスマーケティングに絡められることが多いですね。例えば、以下のようなことに活用されます。

  1. 売上向上のための施策
  2. 新店舗の出店場所の分析
  3. 商品の仕入れ数や仕入れ時期の最適化

これ以外にもデータ分析が活躍する場面は多くあります。最近では「ビッグデータ」という言葉も浸透しつつあり、データを分析し活用することの重要性がさらに増してきているでしょう。

Pythonでできること③:Webアプリ開発

Webアプリ開発とは、インターネット(ウェブ)などのネットワークから利用できるアプリケーションソフトウェアを開発することです。

PHPやJavaScriptなどのWebアプリ開発で人気のある言語と比べると、そこまでポピュラーなWebアプリ開発言語とは言えませんが、機械学習やデータ分析などのPythonの強みを活かせるようなWebアプリの開発では好まれて使われている印象です。

実際に「YouTube」「Instagram」をはじめとして、多くのWebアプリの開発にPythonが使われていることも有名です。

Pythonでできること④:自動化プログラムの作成

Pythonを使えば、以下のようなの自動化処理を行うプログラムを作成することができます

  • ファイル名の一括変更
  • Excel作業の自動化
  • Web情報のスクレイピング
  • APIと連携した自動化(Twetterの自動ツイートなど)

例えば「このホームページの情報をまとめておいてくれ」と言われたとき、手作業だとホームページのいろんな場所やページをみながらコピー&ペーストで情報を収集していくことになります。しかし、この作業は時間がかかりますし、なにより退屈な仕事です。

そこでWebスクレイピングを使えば、プログラムによってその情報収集プロセスを自動化し、短時間でデータを取得することを可能にします。

こんなような自動化処理は結構多くのところで活躍します。また、初心者にも簡単に実装できるため、Pythonを勉強する題材として自動化プログラムを作成するというのも良いでしょう。

退屈な仕事はPythonにやらせようという本が有名ですね。まさにこの自動化処理について書かれた初心者向けの良本です。

Pythonでできること⑤:組み込み・IoT開発

組み込みシステム開発とは、携帯電話やスマートフォンをはじめとして、テレビや洗濯機などの家電、自動車や製造ロボットなどに組み込まれているシステムを作ることです。

IoT開発とはPC・スマートフォン・ゲーム機などのインターネットに接続されていたIT機器以外にも、テレビ・冷蔵庫・エアコン・時計・自動車などのあらゆる電子機器をインターネットに接続して活用すること、またはそのためのシステムを開発することです。

Pythonは、組み込み開発やIoT開発に適した小型のコンピュータ「Rasberry Pi」の開発言語でもあります。

このRasberry Piにはセンサやモーターなどの様々な電子部品を組み合わせることができ、それらの電子部品をプログラムによって制御することができるため、さまざまな組み込み機器やIoT機器に使われています。

Pythonでできること⑥:ブロックチェーン開発

ブロックチェーン開発とは、その名の通りブロックチェーン技術を使った開発のことです。

ブロックチェーンとは、簡単に言えばデータの改ざんがほぼ不可能なデータ構造のことで、「仮想通貨のシステム」「NFTゲーム」などに使われています。

詳しくブロックチェーン技術について知りたい方は、以下の記事をご覧ください。少し難しい内容となってはいますが、基本的な仕組みがわかります。

Pythonのできないこと・苦手なこと3つ紹介!

機械学習・Webアプリ開発・Webスクレイピングなど様々なことができるPythonですが、苦手なこともあります。

Pythonの苦手なこと
  • ゲーム開発
  • スマホアプリの開発
  • 実行速度の求められるソフトウェアの開発

それぞれ詳しく見ていきましょう。

Pythonのできないこと・苦手なこと①:ゲーム開発

Pythonでゲーム開発はできないこともないのですが、あまり向いていません。その理由にはいくつかありますが、一番は言語自体の実行速度が高くない点でしょう。

ゲーム開発には高い実行速度と処理能力が求められる場合が多く、それであればC++などの高い実行速度を持った言語のほうがゲーム開発に向いているといえます。

Pythonで作られたゲームはあまり聞きませんね。調べればあるんでしょうけども大体はC++/C#/Javaあたりの言語ですね。

Pythonのできないこと・苦手なこと②:スマホアプリの開発

Pythonはスマホアプリ開発には向いていません。というよりも、スマホアプリ開発をしたいのであれば「Swift」「Kotlin」「Java」「Dart」などのプログラミング言語を使うのがポピュラーであり無難だからです。

それらの言語よりもPythonを使ったほうが良いスマホアプリ開発のケースは稀でしょう。

これからPythonがスマホアプリ開発でも人気になる可能性はありますが、現状はあまり向いていないと言わざるを得ません。

Pythonのできないこと・苦手なこと③:実行速度の求められるソフトウェアの開発

ゲーム開発でも触れましたが、Pythonは実行速度が求められるソフトウェアの開発全般に向いていません。

Pythonは「動的型付け言語」「インタプリタ型言語」といった言語の仕様上、どうしても実行速度が遅くなってしまいます。実際、言語自体で比べれば、JavaやC/C++などと比べて圧倒的にPythonは処理速度が遅いといわれます。

Pythonは裏で様々な処理を行ってくれているので、その処理分、実行速度が犠牲になるイメージです。言語的に劣っているわけではありません。

「でも機械学習って結構実行速度が必要にならない?」と思った方、鋭いです。これについては記事の下のほうで詳しく書くので、興味がある方は見ていってください。

Python初心者でも作れるものを3つ紹介!

プログラミング初心者にとって、いきなりプログラミングで何かを作れと言われても難しいものがあるでしょう。

そんなときに役に立つ、Python初心者やプログラミング初心者でも作れるもの・作りやすいものについて紹介していきます。

Python初心者でも作れるもの①:自動化プログラム

Python初心者でも作れるものとして、自動化プログラムが挙げられます。

中でも「Webスクレイピング」はおすすめです。

Webスクレイピングとは、インターネット上の情報をプログラムによって自動的に収集することです。例えば、このサイトの記事全部のタイトルとリンクを取得して、Excelやスプレッドシートにまとめたりということもできます。

プログラミングの基礎を学ぶのにはちょうど良いでしょう。

また、プログラミングに少し慣れてきたら「API連携の自動化プログラム」をやってみるのがおすすめです。

APIを使うことになるので、ネットワークやHTTP通信についての理解も深まるでしょう。

Python初心者でも作れるもの②:簡単なWebアプリケーション

Python初心者でも作れるものとして、簡単なWebアプリケーションが挙げられます。

ここでの簡単なWebアプリケーションとは、例えばWebブラウザから使える電卓ぐらいのレベルでいいと思います。

重要なのはWebブラウザからアクセスできるということで、そのためには作成したプログラムがWebアプリケーションとしてアクセスを受け付けるようになっていないといけません。このブラウザやアプリケーションサーバーの挙動を理解することが何よりも勉強になります。

まずは、ローカル環境でアクセスできれば良いとおもいます。インターネット上に公開するのは結構難しいので、そのあと考えればいいでしょう。

Pythonの勉強におすすめのWebフレームワークは「Flask」「Django」です。「Flask」は何といってもシンプルで簡単なので初速を出したい方におすすめ、「Django」は少し難しいですが多機能なのでガッツリWeb開発をしてみたい方におすすめって感じですね。

実は僕もWebエンジニアになるための勉強として、Python×FlaskのWebアプリケーションを作りました。ものすごく勉強になったことを覚えています。

Python初心者でも作れるもの③:機械学習を用いたデータ分析プログラム

Python初心者でも作れるものとして、機械学習を用いたデータ分析プログラムが挙げられます。

機械学習と聞くと、いろいろな計算式やロジックをゴリゴリ書かないといけないなど、レベルが高いと感じる方も多いかと思いますが、意外にそこまでハードルは高くないです。

というのも、Pythonはすでに機械学習手法がライブラリとして用意されていて、それらを駆使してデータ分析を行う言語という位置づけだからです。要は、機械学習のロジックをゴリゴリ書くイメージではないわけです。

おすすめの学習方法は、Google Colaboratoryというサービスを使ってデータ分析を行うことです。初心者が躓きやすい環境構築が必要なく、Webブラウザから簡単に利用できるのでおすすめです。

Kaggleなどのデータ分析の問題に挑戦してみるのも良いですが、まずはYouTubeでチュートリアル系の動画をみて一緒に理解していくのがよいでしょう。

Pythonはなぜ機械学習やAI/人工知能分野に強いのか?

Pythonの苦手なこととして「実行速度の求められるソフトウェアの開発」を挙げたのに反して、実行速度が必要そうな機械学習にPythonが使われているのはなぜなのでしょうか?

実際、機械学習における計算処理の量は膨大になることもあり、実行速度が求められることがほとんどですので、そんな計算処理をPythonに任せることは得策ではありません。

この理由は「ライブラリ」にあります。

実は、機械学習に使われるPythonのライブラリの多くは、C言語/C++やアセンブリ言語といった高速に動作するプログラミング言語で書かれています。

つまり、Pythonはほかの高速で動作する言語で書かれたプログラムをライブラリとして利用しているため、機械学習でも高速に動作するのです。

そして、Pythonには多くの機械学習ライブラリやフレームワークがあります。簡単に言えば、機械学習を実装するための便利ツールがめちゃくちゃ多くあるということです。そして非常に使いやすいです。

そのため、Pythonは機械学習に適したプログラミング言語となっているのです。

例えば、下記のような有名なライブラリとフレームワークがあります。

  1. 「numpy」(ナンパイ):機械学習に必要な行列演算などの数値計算に強いライブラリ
  2. 「pandas」(パンダス):csvファイルなどの表の整形に便利なライブラリ
  3. 「TensorFlow」(テンソルフロー):Googleが開発した機械学習用のフレームワーク

Pythonでできることのまとめ

Pythonでできること
  • 機械学習
  • データ分析
  • Webアプリ開発
  • 自動化プログラム作成
  • 組み込み開発、IoT開発
  • ブロックチェーン開発

Pythonは機械学習用のライブラリやフレームワークが豊富に提供されているのでAI開発に向いている言語です。数値計算にも強いのでデータ分析にも活用できます。

またWebアプリ開発からIoT開発まで、さまざまなこともできる汎用性の高いプログラミング言語です。

Pythonの苦手なこと
  • ゲーム開発
  • スマホアプリ開発
  • 実行速度の求められるソフトウェアの開発

広い用途に活用できるPythonですが、適していないものもあります。

とはいえ、近年人気が高まっている人工知能やデータ分析の分野で広く使われるPythonは、学ぶ価値のある言語と言えます。興味を持った方は、ぜひPythonの学習を始めてみてください。

最後に、機械学習に興味を持った方に、Pythonを使ってAIプログラミングを学べる「Aidemy Premium Plan」を紹介しておきます。

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私も気になったので、実際にインタビューしてきました。(以下の記事)

最後までご覧いただきありがとうございます。

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もくじ