Pythonでできることを初心者向けに解説

Pythonを学習しようと思っています。

Pythonは人気プログラミング言語ランキングの上位に入っていて、 AIなどいろいろなことが出来そうなのですが、 具体的にできることを知りたいです。

今回はこのような疑問に答えていきます。

Pythonはとても人気があり、 これからのAI時代にぴったりのプログラミング言語です。 そして機械学習やディープラーニング、スクレイピング、ゲーム開発など 思っている以上にたくさんのことができます。

そこでこの記事ではPythonでできることを初心者にもわかるように具体的に解説していきます。

Pythonでできることは?

Webサービス・Webアプリ開発

Webアプリ

WebサービスやWebアプリと言えば、 Ruby、PHP、Javaといったプログラミング言語がよく使われています。 ですがPythonもWebサービスやWebアプリの開発ができます。

Pythonには「Django」や「Flask」といったフレームワークがあり、 これらのフレームワークを利用することで、 効率よくWebサービスやWebアプリを開発することができます。

例えば写真共有アプリのInstagram、 オンラインストレージサービスのDropbox、 オンラインプログラミング学習サービスのPyQなど、 多くのサイトがPythonを使って開発されています。

スクレイピングによるWebデータ自動収集

スクレイピング

スクレイピングとはWebサイトから必要な情報を取得することです。 Pythonには「BeautifulSoup」や「Selenium」といったライブラリがあり、 これらを使うことでスクレイピングが容易にできます。

例えば、Webサイトの記事更新情報を取得したり、 商品の価格データを取得したり、画像データをまとめて取得したりといった 作業を自動化できます。

これにより今まで一つずつ手作業で取得していたデータを自動で取得できるようになり、 その結果かなりの作業時間を削減できます。

(但しスクレイピングをする際は、 対象サイトの利用規約を確認したうえで、迷惑をかけない範囲で行うことが大事です)

Excel作業の自動化

Excel

「openpyxl」や「pandas」といったライブラリを使えば、 PythonでExcelのデータを操作することもできます。

これまでExcelを起動して行っていたデータの集計・分析作業を Pythonで行うことにより、作業を自動化することができます。

Excelでの集計・分析作業の自動化ならVBAでも可能です。 でもPythonを使うことでExcelの枠を超えた操作が可能となります。

例えば、「Webサイトから情報を取得したデータをExcelに書き込んで、 集計・分析。その結果をPDFファイルへと保存する」このような ことも可能になります。

機械学習・ディープラーニング

機械学習

Pythonは機械学習やディープラーニングといった人工知能(AI)分野で 一番使われているプログラミング言語です。

「Tensolflow」「Keras」のようなフレームワークが充実しているため、 機械学習やディープラーニングに必要ないろいろな分類・回帰手法を実装することが可能です。

さらに、Pythonを使っている人が多く新しい手法がすぐに実装されるので、 新しいトレンドをいち早く利用することができます。
もし将来的に人工知能(AI)分野に進みたいならPythonは外せない言語です。

IoT(組み込み系アプリ)開発

組み込み系アプリ

IoTと聞くと、何やら難しいイメージがあるかもしれません。 でもPythonなら個人でも簡単にIoT(組み込み系アプリ)開発ができます。

個人でIoT開発する場合によく使われるのが超小型のコンピュータ「Raspberry Pi」です。 Pythonで記述したプログラムをRaspberry Piで動かすことでIoTが実現できます。
例えば、水温センサーを作って水槽の温度を管理したり、 監視カメラを作って定期的に部屋の画像を送ったり、 ラジオを作ったりなどアイデア次第でいろんなIoT開発ができます。

組み込み系というとC言語やC++が使われることが多く、 C言語やC++は初心者にとって難易度の高い言語です。 ですからこれまでは個人でのIoT開発は限られた人しかできませんでしたが、 Pythonの普及によってIoTの開発の敷居がだいぶ下がりました。

ゲーム開発

ゲーム

Pythonでゲームを開発することもできます。 Pythonでゲームを開発するためのライブラリとしては「Pygame」、 Pythonが使えるゲームエンジンとしては「Panda3D」や「cocos2d」などがあります。 これらのライブラリやゲームエンジンを使うことで効率よくゲーム開発ができます。

ただし個人が作るような規模のゲームならPythonでも十分ですが、 企業が作るような本格的なゲーム開発にはあまり向いていません。
処理スピードが要求されるゲームだと、 どうしてもPythonの処理の遅さがネックになってしまいます。 やはりゲーム開発ならC++、C#などの言語に軍配が上がります。

スマホアプリ開発

スマホアプリ

「kivy」というフレームワークを使えば、 iOS/Androidに対応したスマホアプリを作ることができます。

ただし本格的なアプリを作りたい場合、 iPhoneアプリならSwift、AndroidアプリならJavaかKotlinで開発する方が良いでしょう。

デスクトップアプリ開発

デスクトップアプリ

デスクトップアプリを作成するためのライブラリもあります。 「Tkinter」はPythonの標準ライブラリなので追加でインストールする必要がありません。

「PyQt」というライブラリは「Qt」のPython版です。 「Qt」はクロスプラットフォーム対応なので、Windows、mac、Linuxなどの環境を選ばずに 動作するデスクトップアプリを開発することができます。

Pythonの学習方法

タイトルとURLをコピーしました