Python（パイソン）とは？人気プログラミング言語の特徴・活用事例を解説！

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。プログラミング言語Pythonに興味はあるけれど、

・どういうことができるのかいまいち理解できていない…。
・どのようにPythonを学習すればいいかわからない…。

と悩まれている方も多いのではないでしょうか。そこでこの記事では、

・Pythonの特徴やメリット、活用事例
・Pythonの将来性や学習方法

についてわかりやすく解説します。

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。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。

この記事では、Pythonの概要を解説しますが「Pythonの導入方法が知りたい」「開発環境の構築方法が知りたい」という方は、こちらの記事で解説しているので併せてご覧ください。

• Python入門！導入方法や基本的な使い方を分かりやすく解説
• Pythonの開発環境の構築方法！最適な統合開発環境（IDE）を解説
• AnacondaでPythonの環境構築！概要～インストール方法まで解説

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分野で積極的に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です 。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くなっています 。

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。

開発されてから30年以上の歴史がある

Pythonは、1991年にオランダ出身でアメリカ人エンジニアである「グイド・ヴァン・ロッサム」によって開発されました。その後、1994年にPython 1.0がリリースされ、2000年にPython 2.0、現在主流のPython 3.0は2008年の公開となっています。

第3次AIブームの到来と併せて、2018年頃からPythonは一躍注目を集めるようになりました。実際にプログラミング言語の人気調査結果を公表する「TIOBE Index」では、2018年頃から人気を伸ばして2021年に1位を獲得しています。この人気は今も続いており、2023年12月時点でもC言語をおさえて1位に挙げられるほどです。

Pythonは、比較的新しいプログラミング言語のひとつですが、それでも開発からは30年以上が経過しており、今では代表的なプログラミング言語のひとつとなりました。

Pythonの4つの特徴

Pythonには、ほかの言語には少ない優れた特徴が 4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。

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、実行が容易になる点は 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

無料で利用できる：コスト効率が良い

Pythonは、オープンソースであり誰でも無料で利用できます。お金をかけずともPythonの開発環境を構築でき、作成したプログラムも自由に公開できます。もちろん、商用利用も可能です。小規模開発から大規模開発まで対応しているPythonは、個人や企業を問わずそのコストパフォーマンスの良さが人気の理由のひとつになっているといえるでしょう。

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用意されています 。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。

AIの開発やデータ分析については、こちらの記事でも詳しく解説していますので併せてご覧ください。

• Pythonでできること一覧！AI・データ分析など事例をふまえて解説
• 【Streamlit入門】Pythonのフレームワークで気軽にデータ分析アプリを作ろう！

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。

データ分析の際にはグラフを描画することも多いでしょう。Excelを使ってグラフを描画しているという方も多いと思いますが、Pythonでもグラフを描画できます。Pythonを用いれば、取得したデータから直接グラフを描画することも可能です。その際には「Matplotlib」と呼ばれるライブラリを利用します。より詳しくは、こちらの記事で解説しているため、併せてご覧ください。

• Pythonでグラフを描画する方法を解説。Matplotlibを使えば簡単！

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、 全体のアクティブアカウント数は20億人以上(※1)国内のアクティブアカウントが約3,300万人(※2)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。

※1 Meta 2022年第4四半期（10月-12月）業績ハイライト（2022年12月時点）※2 Instagramの国内月間アクティブアカウント数が3300万を突破（2019年3月時点）

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。

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 が採用されています。

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。

OpenPyXL（作業の自動化）

より身近な事例としては、OpenPyXLを用いた作業の自動化が挙げられます。OpenPyXLは、Pythonを使ってExcelファイルを操作する事務作業向けのライブラリです。具体的には、Excelファイル内のシートやセルからデータを取り出したり、書き出したりできます。

事務作業の一貫でExcelファイルを利用する機会は多いと思いますが、煩雑なExcel操作でもOpenPyXLを用いることで自動化できるというわけです。そのほかにも、Webスクレイピングのライブラリと併せて、データの取得から書類の作成（書き出し）までを自動化することもできます。

Pythonの苦手分野

ここまで読み進めた方は「Pythonは万能なプログラミング言語」という印象を持ったかもしれません。しかし、Pythonにも苦手とする分野が存在します。これから紹介する苦手分野は、Pythonを用いてできないこともありませんが、Pythonよりも得意とする存在がいる、と理解してください。

スマホアプリ・デスクトップアプリの開発

PythonはWebアプリやAI開発には向いていますが、スマホアプリやデスクトップアプリの開発は苦手としています。これらの分野は、Java・C#・Swift・Kotlinなどが得意としている分野であり、Pythonが用いられることはあまり多くありません。同様に、ゲームの開発や非常に高速な処理が求められるアプリの開発も苦手としています。

Webデザイン

Pythonは、Web開発は得意としていますが、Webデザインは苦手分野です。Pythonが用いられるのは、Webアプリなどの機能的な部分（バックエンド）となります。ユーザーが目にするデザインや見た目部分（フロントエンド）はJavaScriptやCSSを使って整えることが一般的です。Pythonを用いたWeb開発は、バックエンドとフロントエンドに分けて考え、役割分担をしながら構築することが多くなっています。

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は将来性あります。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といえます。

Pythonの学習方法

Pythonの学習方法は、主に次の4つの方法が挙げられます。それぞれの特徴を理解した上で、自身にあった方法を選択しましょう。

オンライン動画学習

オンライン動画学習は、インターネットを通じて講義を聞き演習を行いながら、Pythonの技術習得を目指す学習方法です。インターネットに繋がってさえいれば、パソコンだけでなくスマートフォンでも受講できます。体系的に用意されたコンテンツで学習を進められ、通勤時間のスキマ時間などを使って学習を進めることが可能です。

例えば、Udemyでは初心者向けのコースから特定のトピックや高度な概念に焦点を当てたコースまで用意しています。プログラミング言語に触れたことがない初心者の方から、上級者の方まで広くおすすめできる学習方法です。

学習サイト

学習サイトもオンライン講座同様に、インターネットを使って専用のWebサイトで学習を進める学習方法です。学習サイトは無料で利用できるものも多く、気軽に始められる点は大きなメリットのひとつです。オンライン講座のように幅広い層におすすめできるわけではありませんが、基礎を学びたい初心者の方におすすめできます。

学習サイトのなかには、Pythonの学習時間や震度をログとして表示されることができるサイトも存在します。また、Q&A掲示板などを使って質問をすることもでき、Pythonを学習する人同士で交流することも可能です。

本

オフラインで学習を進めたい方におすすめの学習方法は、本を使った学習方法です。Pythonに関する本は数多く出版されており、初心者向けの本から上級者向けの本まで豊富に存在します。入門書であれば基本的な概念を網羅的に詳しく解説しており、1冊だけでも幅広い知識を身につけることができるでしょう。

一方で、完全な独学となるため、不明な点などについて他者に質問したり相談したりすることができない、という点はデメリットとなります。

プログラミングスクール

プログラミングスクールは、その名の通りプログラミングの授業をする学校です。プログラミングスクールはプロの講師から直接学べるため不明点なども即座に解決でき、体系的に学べるため効率よくPythonの習得ができるでしょう。また、独学ではモチベーションが維持しづらい、という点もデメリットになりますが、プログラミングスクールであれば同じ志を持った仲間と共に学ぶことができるため、モチベーションも維持しやすくなります。

プログラミングスクールのデメリットとしては、他の学習方法に比べて費用が掛かる点です。また、常に自身の都合の良い日時・時間で学べるとは限りません。このあたりのデメリットも考慮した上で、他の学習方法と比較して選択することが重要です。

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。

このプログラムは、Pythonを用いたほんの一例です。Pythonの学習をしたい方は、まずは環境構築から始めましょう。こちらの記事で、導入方法から基本的な使い方まで解説しているため、併せてご覧ください。

• Python入門！導入方法から基本的な使い方を分かりやすく解説

まとめ

今回は、Pythonの概要や特徴、活用事例、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、 需要が高く将来性もあります。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や機械学習エンジニア、Webエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。

Udemy講座では、Pythonを基礎からハンズオンでわかりやすく学ぶことができます。

レビューの一部をご紹介

評価：★★★★★
Pythonのことを全く知らない状態で受講しましたが、受講終了時点で初歩的なコードが書けることが出来る様になりました！

評価：★★★★★
Pythonプログラミングの基礎的な部分は元より、プログラマーとして知っておくと良いトレンドを踏まえた講義がふんだんに収録されていて、とても有り難かったです。

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