Python(パイソン)とは?人気プログラミング言語の特徴・用途を説明!

Python(パイソン)とは?人気プログラミング言語の特徴・用途を説明!

IT分野において、機械学習やAIに注目が集まっていますが、その大部分はPythonによって実装されています。Pythonはインタプリタ型(ソースを随時解釈して実行可能な言語に変換する)プログラミング言語で、可読性の高さなどがメリットです。今回は、Pythonの概要や特徴、学習するメリットについて解説します。

Pythonとは?機能が豊富な汎用プログラミング言語

Pythonとは、AIやアプリ開発など、さまざまな開発に対応できる高水準インタプリタ型汎用プログラミング言語です。1991年にオランダ出身でアメリカ人エンジニア、グイド・ヴァン・ロッサムによって開発されました。

Pythonは小規模~大規模プログラムまで開発が可能で、それぞれの開発用途で効率化につながる機能が搭載されているライブラリやフレームワークが充実しています。特に、数値計算や機械学習の開発に適しており、現在のITを支えるプログラミング言語のひとつです。

AI分野の開発で最も利用されている

Pythonは人口知能や機械学習など、近年注目されているAI分野で利用されているプログラミング言語です。AI開発には、数値計算やディープラーニングに特化したライブラリが必須になります。Pythonには、科学計算分野のライブラリが非常に充実しているため、AI開発に用いられることが多いです。

従来では、R言語のほうが科学計算分野のライブラリが豊富な状態でした。しかし、現在はPythonとR言語の差が縮まり、機械学習・AI開発ならPythonかR言語といわれるまでに飛躍しました。

AI技術は私たちの身近なところまで浸透しています。例えば、ネット検索や顔認証機能、Siriなどの音声認証などです。将来的にもAI技術の需要はさらに増し、さまざまな場面で活用されるようになるでしょう。

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Pythonの3つの特徴

Pythonには、ほかの言語には少ない優れた特徴が3つあります。

コンパイル作業が必要ない:コードの修正が簡単

コンパイルとは、プログラミング言語をコンピュータが理解できる機械語に翻訳してプログラムを実行することです。全体のソースコードを機械語に翻訳する必要があるため、時間がかかる作業です。

Asian programmer checking the operation of the code

Pythonは、インタプリタ型言語のため、JavaやC言語のように、全体のソースコードを機械語に変換して実行するというコンパイル作業が必要ありません。

Pythonはインタプリタを使用して一つ一つの命令をその都度解釈しながらプログラムを実行します。これにより、コードの修正や確認、実行が容易になるため、Pythonを使うメリットのひとつです。

文法がシンプル:コードが読みやすい

Pythonは、可読性の高いプログラミング言語です。

基本的にほかの言語に比べてシンプルな文法が採用されています。また、インデントが強制されるため、スコープなどを一目で理解することが可能です。そのほか、変数宣言の際、JavaのようにintやStringを変数の前に宣言する必要がありません。switch文においてもケースごとでbreak文の記述は不要です。行数を短縮することができるため、可読性が高く初心者でも文法が覚えやすくなっています。

ライブラリが豊富:数値計算や機械学習が簡単

Pythonは、科学計算分野のライブラリが豊富で機械学習・AI開発に最適なプログラミング言語といわれています。ライブラリは、頻繁に使用される処理がまとめられているパッケージです。また、フレームワークはアプリケーションの雛形で機能などがまとめられていると考えるとわかりやすいでしょう。

Pythonの代表的なライブラリやフレームワークは下記の通りです。

【ライブラリ】

  • Numpy:数値計算
  • Scikit-learn:機械学習
  • OpenCV:画像処理
  • Matplotlib:データ可視化”
  • deteutil:時間計算
  • Pillow:画像処理
  • openpyxl:Excel操作

【フレームワーク】

  • Flask:Webフレームワーク
  • Bottle:Webフレームワーク
  • Django:Webフレームワーク
  • Tornado:非同期フレームワーク
  • web2Py:フルスタックフレームワーク

Pythonを学習するメリット

Pythonは、文法がシンプルなため、海外では学習言語として採用されるプログラミング言語です。実際に学習することで得られるメリットについて解説します。

AIの開発に便利な機能が活用できる

PythonはAI開発に必要なライブラリなどが豊富にあります。ライブラリに内蔵される機能群を使うことでAI開発の実現が可能です。

AI開発には、データ加工や解析、ディープラーニングなど複雑な計算が必要になります。しかし、豊富なライブラリによりPythonはこのような複雑な計算をシンプルなコードで実装可能です。

例えば、OpenCVには人物画像や動物画像が学習されたモデルが用意されているため、画像認証アプリの実装が容易です。また、Tensorflowにはディープラーニングが実装されているため、高精度のAIを開発することもできます。

このように、Pythonは機械学習・AI開発に特化したライブラリが豊富であり、学習することでAI開発等に携われるエンジニアを目指すことができます。

Webアプリケーションを効率的に開発できる

Pythonには、Webアプリケーション開発をサポートするフレームワークが豊富です。例えば、大規模Webアプリケーション開発向けのDjangoや小規模開発に向いているFlaskなどがあります。両者は非常に人気のフレームワークになるため、日本語によるドキュメントも豊富です。

また、グラフィカルなWebアプリ開発に用いられるStreamlitも有名です。グラフの表示や簡単なコードでウィジェットを追加できるため、データ分析アプリに最適なフレームワークになります。

フレームワークが豊富なため、Pythonを学習すれば機械学習だけでなく、Webアプリケーション開発にも携われるようになります。幅広い種類のシステム構築が可能になるため、Pythonを学習するメリットのひとつです。

データ分析や処理の自動化ができる

Pythonを用いることでデータ分析やアプリケーション操作の自動化を実現できます。

PythonはWebスクレイピングを得意とする言語です。Webスクレイピングとは、Webサイトにある情報を自動で収集するプログラムを意味します。例えば、特定のWebサイトに公開されている文章をすべて取得するというようなことが可能です。Pythonには、RequestsやBeautiful SoupなどのWebスクレイピングライブラリがあるため、容易に実装できます。

また、PythonはブラウザやExcel操作の自動化も実現できます。Excel操作のライブラリとしては、OpenPyXLなどが有名です。Pythonを使ってアプリケーション操作を自動化することで、データ処理や日常業務をオートメーション化できます。最終的に人手不足の解消やヒューマンエラーの防止につながるので大きなメリットです。

Pythonの活用事例を解説

Pythonの活用事例は下記の通りです。

Instagram(Web開発)

Instagramは、画像・動画の投稿に特化し、国内のアクティブアカウントが約3,300万人に達するSNSです (2019年3月時点) ※ 。 Instagramは、PythonのWebフレームワーク「Django」を使用して開発されました。小規模開発はもちろんのこと、Instagramのような大規模Webアプリケーション開発においてもPythonなら構築できることがわかります。

Instagramの国内月間アクティブアカウント数が3300万を突破

Googleの画像検索(AI)

AIの開発用途で利用された例としてGoogleの画像検索が挙げられます。Pythonには、OpenCVなどの顔認証処理ライブラリがあります。また、PillowやNumPyなどのライブラリも存在するため、画像認識や画像処理が得意です。

グーグル画像検索の画面

Googleの画像検索にもPythonが利用されており、高機能な画像処理AIの作成が可能です。また、GoogleはYouTubeなどのWeb開発や音声認識など、さまざまな場面でPythonを採用しています。

Netflix(Web開発・データ分析)

Netflixは、映画やドラマなど動画配信を行うプラットフォームサービスです。Netflixは、Web開発やデータ分析でPythonを利用しています。また、保守運用に必要な数値分析は、NumPyやSciPyを使用し、統計分析はこれらに加えてrupturesやPandasを活用しています。Pythonはデータ収集や整形、分析、可視化など幅広く対応することができるので、Web開発、データ分析に最適な言語です。

Pythonの将来性・キャリア

現在、データサイエンスやAI分野の需要が高く、それらの構築に必要なPythonは将来性が高いです。そのため、これからプログラミングを覚えるなら、検討したい言語のひとつになるでしょう。

Pythonを習得すれば、データサイエンティストや機械学習エンジニア、Webエンジニアなどを目指すことができます。しかし、その道のりは簡単ではありません。AIやデータサイエンスの領域は、数学や統計などの知識も求められるため、キャリア形成の難易度は高いです。

Pythonで実際にコードを書いてみよう

最後に、Numpyを用いた数値計算プログラムをご紹介します。

【コード】

【結果】

上記のプログラムは、2つの配列を用意し、配列の要素を乗じた計算プログラムです。配列同士を掛けるとそれぞれの要素が掛け合わされます。また、配列と整数を乗じると、配列の各要素に整数が掛け合わされます。

まとめ

今回は、Pythonの概要や特徴、学習することで獲得できるメリットなどについて解説しました。PythonはAI技術を支えるプログラミング言語であり、将来性も高いです。そのため、この機会にPythonを習得してデータサイエンティストを目指してみてはいかがでしょうか。