「Python（パイソン）」とは一体どんなプログラミング言語でしょうか？実際にPythonについて調べてみると、プログラミング経験者向けの記事やWikipediaには難しい単語が羅列されているため、
Pythonが結局何がなんだか訳がわからない
そんなことを思う方も少なくありません。そこでこの記事では、
- そもそもPythonとはどんなプログラミング言語なのか？
- Pythonにはどんな特徴があってどんな風に使われているのか？
- Pythonを学習するにはどうすればいいのか？
といった内容を、専門用語を超噛み砕いて初心者でも分かるように徹底解説していきます。最後までお読みいただければ、Pythonについて体系的に理解していただけるでしょう。
この記事の目次
Python(パイソン)とは？
Pythonは、いま最も注目を集めていると言っても過言ではない人気言語です。シンプルながら汎用性が高いので、多くのエンジニアに支持され、人工知能を始めとした様々な分野で使われています。
まずはPythonとはどんな言語なのか理解を深めていきましょう。
コードの記述がシンプルな言語
Pythonの最大の特徴は「コードの記述が短くて済む」という点です。たとえば、画面に「Hello World!」を表示する処理をJavaとPythonで比較してみましょう。
【Javaの場合】
import java.util.*;
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
System.out.println("Hello World!");
}
}
【Pythonの場合】
print("Hello World!")
このようにJavaと比べてPythonが少ない記述量で済むことがわかりますね。
ただ単に「コードが短い」というだけで、
- 勉強しやすい
- コードを書く時間が短くなる
- エラー箇所が分かりやすい
- 後から修正しやすい（どこに何を書いたか分かりやすい）
- 複数のエンジニアが同じ記述になるので、引継ぎしやすい
このように様々なメリットがあり、初心者に取っても学びやすい言語となっています。Pythonが様々な分野で利用されているのは、コードのシンプルさが多くのエンジニアに支持されている証拠ともいえるでしょう。
またPythonの強みの一つとして、複数のコードをひとまとめにして使いやすくした「フレームワーク」「ライブラリ」が豊富なのも人気の理由です。
AI開発で注目を集めている言語
Pythonは近年AI（人工知能）の開発で注目を浴びています。
ただしPythonが開発されたのは1990年なので、もともとAIのために作られた言語ではありません。Python=AIのイメージが強いですが、実際は汎用的に様々なシステムを作れます。
今後確実にAIの需要はより一層伸びてくるので、そういう意味ではPythonの学習価値は高いと言えます。AIの開発スキルを身につければ、市場価値の高いプログラマーになれますよ。
AIについて詳しく知りたい方はこちらの記事もぜひごらんください。
Pythonでできることと活用事例
Webアプリケーションの開発
Pythonは「人工知能のための言語」と思われがちですが、そもそもPython自体が1990年に開発されており、長い間Webサービスの開発にも使われてきました。
なかでも大規模なWebサービスに使われることが多く、「YouTube」「Instagram」「Dropbox」など誰もが知るWebサービスも、Pythonで作られています。
また、Webアプリの開発に特化したフレームワークやライブラリもあるので、これらを用いることで初学者でもWebアプリやWebサービスの開発を可能にしています。
人工知能の開発
「人工知能といえばPython」というイメージを持ってる人は多いと思いますが、その認識は正解です。いまや人工知能（AI）は世界の大きなトレンドとなっており、その人工知能を開発する言語はPythonが主流となっています。
「人工知能」と聞くと「未来のもの」と感じるかもしれませんがそんなことはありません。
- Googleの検索結果の表示
- 画像検索
- SNSの顔認識
- SiriやAlexaなどの音声認識
- Uberなどの配車アプリ
- カーナビの最短距離の産出
- SNSのホーム画面の表示順序
などなど、身近なところにも人工知能は利用されています。
「AI開発にPythonは不可欠」という流れが世界中で高まることで、世界中のエンジニアによる研究や学習コミュニティも盛んになり、さらにPythonの重要性が上がる、という理想的なループとなっています。
データ処理や分析の効率化
「人工知能といえばPython」と上で書きましたが、人工知能にとって「大量のデータを処理すること」は非常に大切です。
ここで言う「大量のデータ」はいわゆる「ビックデータ」と呼ばれ、例えば大量の画像、大量のWebページ、大量の人物画像などです。これらのデータを大量に処理するためのフレームワークがPythonには多く用意されています。
データ分析には主に3段階あり「クローリング（クローラーがWeb上を巡回して情報を集める工程）」、「スクレイピング（Web上から抽出したデータを分析、格納可能なデータにすること）」、「データ前処理（収集したデータの扱いやすいように整える一連の工程）」があります。
それぞれの工程でライブラリ（パッケージ化されたプログラム）が用意されており、Pythonでのデータ処理、分析を助けてくれます。
Web上のデータ収集
人工知能技術においては、大量のデータを効率よく集めることが必須です。Web上からデータを取り出す時に、Pythonの特徴である「ほぼなんでも自動化できる」という点を活かすことができます。
必要なデータを自動で抽出するライブラリを使えば、開発のベースとなるビッグデータの収集に苦労することはなくなります。
例えば「楽天」「ぐるなび」など、膨大なユーザーが利用するサイト内でのユーザー情報、ユーザーアクションを抽出し、サイト改善に必要な情報が得られます。
ブロックチェーン技術の開発
ビットコインの知名度上昇とともに、よく聞くようになったブロックチェーン業界でもPythonは活躍しています。ブロックチェーン技術はビットコインなど暗号通貨だけでなく、様々な技術に確信をもたらすと言われています。
以下が一例です。
- スマートコントラクト（より強固で安心できる契約書）
- トレーサビリティ（売買商品の追跡、履歴の保存）
- より手軽な本人確認、身分証明
ブロックチェーン技術は、インターネット社会を根底から変える可能性があります。Pythonはブロックチェーン開発において最重要の言語です。
より詳しく「Pythonでできること」を知りたい人はこちらの記事も合わせてご覧ください。
Pythonが注目される理由
Pythonが注目される理由は以下の4つがあります。
- 専門分野での実績がある
- 便利な機能が充実
- 簡単に動作確認できる
- 開発を効率化できる
それぞれ詳しく解説していきますね。
専門分野での実績がある
Pythonを学ぼうと検討している方の中には、近年注目を集めている「人工知能」、とりわけ「深層学習（Deep learning）」に興味を持っている方もいらっしゃると思います。「人工知能」や「深層学習」を聞いたことはありませんか？これらはロボットが人間のように物事を考える脳を作るものです。
深層学習（機械学習の応用的なもの）を知る前に、基礎知識となる機械学習についても知っておきたいですね。Pythonは機械学習や深層学習の分野で多くの支持を得ていますが、その理由は以下のとおりです。
- シンプルなコードで読みやすい
- 初心者向きで習得しやすい
- 計算・統計処理で使用できるライブラリが豊富
最近話題の深層学習は、ざっくりと言うと脳の仕組みをプログラムで再現したものから始まりました。これがドンドンと進化して、今ブームになっているんですね。
気づけば、この分野でよく使われる言語でもあり「人工知能を学習したい、もしくは人工知能関連の職業に就きたいならPythonは習得必須」と言っても過言ではありません。
人工知能については、以下の記事でも詳しく解説していますので合わせて参考にしてください。
便利な機能が充実
ライブラリは、便利な機能を記述したプログラムを誰でもすぐに使えるようにまとめたものです。Pythonはさまざまな用途で使われるため、このライブラリが非常に充実しているのも大きな特徴です。
例えば、Webスクレイピング（Webページから必要な情報を抽出）、画像認識、暗号化…...など、ゼロからプログラミングしなくても、ライブラリを利用するだけでこのような機能をすぐに実現できるわけです。
主なライブラリは以下の通りです。
| ライブラリ名 | 機能 |
|---|---|
| BeautifulSoup4 | WEBスクレイピング |
| face_recognition | 顔認識 |
| python-fire | CLI（コマンドラインインタフェース）を自動生成 |
| pycrypto | 暗号化 |
こちらの記事では人気の機械学習に活用できるライブラリを厳選してご紹介しているので、合わせて確認をしておくと良いでしょう。
簡単に動作確認ができる
プログラミング言語は大きく分けて「コンパイラ型」と「インタプリタ型」という2つの種類があります。コンパイラ型は、コーディング後にコンパイルをして実行ファイルを作成します。この実行ファイルを読み込むことでプログラムが実行できるのです。
コンパイル作業は、一般的に大量のエラーが発生することが多く時間を要します。そのため、初心者には少しハードルが高い作業と言えるでしょう。
しかし、Pythonはプログラム実行時にソースコードをそのまま読み込むため、コンパイルの必要がなく、すぐにプログラムの動作を確認できます。プログラムを書いてすぐ実行結果を確認できるので、リアルタイムに開発をしている醍醐味を味わうことが出来るのです。
これは初心者にありがちな挫折感を軽減して、プログラミングを楽しいものに変えてくれます。
開発を効率化できる
Pythonは大規模なWebアプリやWebサービスを効率よく開発できるフレームワークも充実しています。フレームワークは、画面遷移、ログイン処理、DOM操作、セキュリティ…...など、Web開発をするうえで必要なプログラムを手軽に構築できる骨組みが提供されています。
これにより誰でも開発に集中でき、また複数人でプログラミングする場合でも同じような書き方に自然となるので共有しやすいメリットも生まれます。
Pythonの需要と将来性
Pythonの需要
レバテックキャリアの統計によると、2019年のプログラミング言語別求人数ランキングではPythonは3位となっています。ちなみに1位はJava、2位はPHPです。Javaは既存のシステムでの需要は大きいですが、新規開発の案件に関しては縮小傾向にあります。
PHPは会社員向けの案件もフリーランス向けの在宅案件も豊富で、今後も有力です。PythonはAIの需要が今後どれだけ伸びるかによって求人数が変動するでしょう。
Pythonの将来性
大手求人サイトのindeedでPythonの求人数を検索したところ、2020年現在12,200件もの求人数が見つかりました。求人数が豊富なことからもPythonが人気言語であることがわかりますね。とくに近年ではPythonでの人工知能（AI）開発で需要が高まっています。
AIが人の仕事を奪う、人間はAIと共生する必要がある、などと言われるくらいに今後の世の中のAI化は必然です。
例えば、ZOZOTOWNがAI人材に最大年収１億円を提示したことは話題になりました。そして現状AIの開発はPythonの独壇場です。つまりPythonの将来性は全プログラミング言語中もっとも有力と言っても過言ではないでしょう。
ただし、もちろんPythonを習得すれば一生安泰というわけではありません。AI化が進めばよりAI開発に適したプログラミング言語が誕生する可能性もあります。とはいえ当面はPythonで開発されるので、Pythonを習得すれば当面はAI化の波に乗れます。
Pythonが使われる仕事
Pythonエンジニアは様々なジャンルで需要が高いですが、特に人気だったり特徴的な仕事をご紹介します。
人工知能の開発を行う「AIエンジニア」
プログラミングを勉強し、仕事につくにあたって、「PHP」や「Ruby」を考える人は多いと思いますが、Pythonを選ぶ理由はやはり「人工知能/AI」のエンジニアになれるという強みが大きいです。
弊社の卒業生である秋元さんは40代未経験でありながら、Pythonを学び無事エンジニアへの転職を成功させています。
単純に1年間PHPとかRubyとか勉強しても、若い人たちが多く活躍する、層の厚い分野に今から参入するのは厳しいのでは？と。
そういう意味でAIとか機械学習は今伸びている分野なので、40代という年齢でも参入しやすいのではないかと。
引用：https://www.sejuku.net/blog/117632
今から完全初心者でプログラミングを学ぶ場合は、今まさに伸びている人工知能関連のエンジニアになるのはおすすめです。
人工知能は少しずつ、多くの企業やシステムで導入されているので、今からPythonを学んでAIエンジニアになることも夢ではありません。
データ分析の専門家「データサイエンティスト」
「データサイエンティスト」とは、「データ」の「サイエンティスト（科学者）」の呼び名の通り、膨大なデータを分析、研究し、企業や団体にとって最適な判断をくだす仕事を言います。
データサイエンティストは今後「最も稼げる職業のひとつ」と言われることもあるくらい人気の仕事ですが、その職業の特性上、データ収集の知識はもちろん、ビジネス、トレンド、人工知能、統計学、行動心理学など様々な分野の深い知識が求められる、ハイレベルな仕事です。
その特性上、ほとんどの人は「データサイエンティストになりたいけど、どう目指せばいいのかわからない」という状態だと思います。
「データサイエンティストになるために、こういう手順を踏んでいけばなれる」と、進路の方向性を具体的に示していただけたことはすごく良かったなと思いました。
引用：https://www.sejuku.net/blog/127931
侍エンジニアでPythonを学習するときに、明確に「データサイエンティストになりたい」という目的を持っていると、そのためのオーダーメイドプログラムを組んでもらえます。
データサイエンティストには人工知能、機械学習の知識は必須なので、Pythonを勉強しながら知識を蓄えていくことができます。
Webアプリ開発を行う「Webエンジニア」
Web系のベンチャー企業で重宝されるのが「Webエンジニア」です。Webページ、WebサービスをPythonで作成できると、様々な企業で活躍できる可能性が広がります。
Pythonに標準で搭載されているはDjangoのフレームワークは、最初からWebページ管理のためのソフトウェアがまとまっており、汎用性が高く人気です。
「ユーザ認証」「管理画面」「サイト案内」「RSSフィード」など基本的な動作はDjangoだけで可能なので、とても便利です。WebサービスだけでなくWebアプリの開発もPythonで行えるようになると、さらに活躍の場は広がるでしょう。
Pythonを学ぶための学習方法
Pythonを学ぶための学習方法には、
- オンライン教材
- 書籍
- プログラミングスクール
などの方法があります。どの方法が最適かはケースバイケースです。それぞれの特徴を紹介するのであなたにあった学習方法をお選びください。
オンライン教材
Pythonに限った話ではありませんが、最近はプログラミング学習のためのオンライン教材が充実しています。基礎的な学習内容が網羅されているだけではなく、オンラインエディタにソースコードを入力することで、簡単な動きなら実際に試しながら勉強できます。
一昔前は書籍を読みながら自分で環境構築して試すしかなかったので、プログラミングを学習するのに便利な時代になりました。
詳しくはこちらの記事で紹介するので、これから学習を始める方はぜひ参考にしてください。
書籍
Pythonはオンラインでも学習できますが、書籍の方が情報がまとまっています。きっちり網羅的に学習したい方は、書籍で学習するのが良いでしょう。また本で勉強する方が性に合っている、隙間時間に勉強しやすい、といった方もいるでしょう。
特に最初の言語はオンラインで動画を見たり実際にコードを書きながら勉強するのが良いかもしれませんが、2つ目以降の言語は書籍でサクッと勉強する人が多いかと思います。
詳しくはこちらの記事で紹介するので、ぜひ参考にしてください。
プログラミングスクール
独学が難しい場合、プログラミングスクールを利用するのも一つの手です。
特に初めてのプログラミング学習では挫折するケースが非常に多く、9割近くの人が挫折するというデータもあるようです。そのため挫折を防いでより確実にスキルを習得するためには、プログラミングスクールで学ぶのが得策かもしれません。
プログラミングスクールと言っても実際に通学するものだけでなく、完全オンラインで学習できるスクールも多いです。
Pythonを本格的に学ぶなら
難しそうだし、挫折したらやだな…。
ここまでPythonについて解説してきましたが、上記のような悩みを持っている方も多いですよね。
そんな方には、弊社が運営するサブスク型のプログラミングスクール「SAMURAI ENGINEER Plus+」がおすすめです。
月額2980円(税別)で、主に4つのサービスを提供させていただきます。
- 現役エンジニアによる月1度の「マンツーマン指導」
- 平均回答時間30分の「Q&Aサービス」
- 作りながら学べる28種類の「教材」
- 学習を記録&仲間と共有できる「学習ログ」
目的にあった教材を選べば、どなたでも効率よく学習できるほか、Q&Aサービスやマンツーマン指導を活用することで、挫折せずにPythonの習得が可能です。
Pythonを本格的に学びたい人はもちろん、何から始めたらよいのかわからない方は、ぜひ「SAMURAI ENGINEER Plus+」をご利用ください。
Pythonを学ぶべきか判断できない場合は？
この記事で紹介したように、Pythonは「学びやすく」「需要が大きい」ので、学習を始めるのにとてもおすすめの言語です。
しかし「まだPythonを学ぶべきか決めかねている」という場合は、最短1分でできる「プログラミング学習診断プラン」がおすすめです。
とても簡単な3つの質問に答えるだけで、自分がどのようにプログラミングを学習すべきかのプランが紹介されます。Pythonを学ぶにしろ学ばないにしろ、この診断の結果を見て判断するのもよいのではないでしょうか？
