Pythonとは？特徴やできることを初心者向けにわかりやすく解説

プログラミングを学び始める人が増えるなか「Python（パイソン）」に注目が集まっています。Pythonは人気の高いプログラミング言語ですが、特徴やできることなど、詳細のイメージが湧かない人は多いですよね。

そこで、本記事ではそもそもPythonとはどんなプログラミング言語なのか、その特徴をできることや将来性も交えわかりやすく解説します。Pythonを使うITエンジニアの職種も紹介するので、ぜひ参考にしてください。

なお、次の動画でも「Pythonとは何か」を解説しているので、良ければご覧ください。

この記事の監修者

Python(パイソン)とは？

Pythonとは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏が開発したプログラミング言語です。その使いやすさから、欧米を中心に人気が高まっていきました。1991年リリースの言語ながら、今でも世界中で広く利用されています。

PythonはWeb開発やデータ分析など、さまざまな分野に使える汎用性の高い言語です。なかでも、「人工知能(AI)」をはじめとした先端技術の開発で人気が高く、話題の「ChatGPT」もPythonで開発されています。

Pythonの具体的な特徴やできることに関しては、次章以降で詳しく見ていきましょう。

Pythonの特徴4つ

Pythonが今もなお世界中で人気を集める理由は、多くの優れた特徴にあります。Pythonの主な特徴として、次の4つを把握しておきましょう。

シンプルかつ短いコードで記述できる

Pythonの最大の特徴は「シンプルかつ短いコードで記述できる」という点です。たとえば、画面に「Hello World!」と表示するプログラムのコードを、同じく人気のプログラミング言語「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Pythonのコードはとてもシンプルで、少ない記述量で済むことがわかりますね。単純に「コードが短い」というだけで、

のように多くのメリットがあります。コードがシンプルなため初心者にとって学びやすく、開発現場でも使いやすい言語です。Pythonが多くのエンジニアに支持されているのは、コードのシンプルさが大きな理由でしょう。

簡単に動作を確認できる

プログラムの主な実行方法は「コンパイラ型」と「インタプリタ型」の2種類ですが、言語によって異なります。Pythonは、プログラム実行前の事前作業が不要なインタプリタ型言語のため、簡単に動作を確認できます。

プログラムのコードは、人間が理解できる英単語などを組み合わせて表現するのが一般的です。しかし、プログラムを実行するコンピューターは「0」と「1」を組み合わせた「機械語」しか理解できません。

よって、自分が書いたコードを機械語に変換する工程が必要です。コンパイラ型言語だと、事前にプログラム全体を変換する必要があります。コードに問題があるとエラーで変換が失敗し、問題を解決しないと実行できません。

一方でインタプリタ型言語のPythonだと、コードはプログラム実行時に1行ずつ機械語に変換されます。そのため事前の変換作業が必要なく、コードに問題があっても問題箇所まではプログラムを実行できるのです。

書いたコードをすぐに実行できるため、プログラムの動きを確認しながらリアルタイムな実践学習が可能です。プログラムが全く動かせないことによる挫折感を軽減してくれるため、初心者でも楽しく学べるでしょう。

幅広い用途に活用できる

PythonはAI（人工知能）の開発で注目を浴びていますが、もともとAIのために作られた言語ではありません。汎用性が高く、幅広い用途に活用できるのもPythonの強みです。詳しくは後述しますが、次のような用途もあります。

AI開発だけでなく、こうした用途でもPythonの需要は高いです。Pythonのプログラミングスキルを身につければ、さまざまな分野で活躍するチャンスが増え、市場価値の高いプログラマーになれますよ。

開発を効率化するフレームワーク・ライブラリが豊富

Pythonには、開発を効率化する「フレームワーク」や「ライブラリ」が豊富にあります。フレームワークは作りたい機能の土台にできる骨組み、ライブラリは便利なコードをまとめて使いやすくした部品です。

フレームワークやライブラリを活用すれば、大規模なプログラムでも少ない負担で開発できます。代表的なフレームワークやライブラリは以下のとおりです。

名前	概要
Django	Webアプリケーションの開発で人気の高いフレームワーク。主要なWeb機能を簡単に作れる。
Flask	Webアプリケーション開発向けのフレームワーク。軽量で使いやすい。
BeautifulSoup4	Webデータを取得するのに役立つライブラリ。後述のスクレイピングによく使われる。
TensorFlow	AIに自ら学習させる「機械学習」に特化したライブラリ。Google社が開発・提供している。

Pythonで使えるフレームワークやライブラリは、上記以外にも数多く存在します。フレームワークやライブラリを用いて効率的に開発できるのも、Pythonがさまざまな用途で使われている大きな理由です。

なお、次の記事では入門者におすすめのPythonライブラリを厳選して紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

→ Python入門者に是非使ってほしい！便利なライブラリ10選

Pythonでできること

ここから、活用事例を交えPythonでできることを、5つにまとめて紹介します。

Webアプリケーションの開発

AIが普及する以前から、PythonはWebアプリケーションの開発によく使われてきました。「YouTube」「Instagram」「Dropbox」など、誰もが知るWebアプリケーションの開発にもPythonが使われています。

先ほど紹介したDjangoやFlaskのように、PythonはWebアプリケーション開発に使えるフレームワークが豊富です。これらを用いることで効率的に開発できるメリットが大きく、Pythonがよく採用されます。

なお、下の記事ではPythonを使ったWebアプリケーションの開発手順を、開発例やPythonを活用するメリットも交え詳しく紹介しているのであわせて参考にしてください。

→ PythonでWebアプリ開発！手順からサービス例、メリットも紹介

AI（人工知能）の開発

いまやビジネスでの活用も広がっているAIの開発言語は、Pythonが主流です。AIの活用シーンは次のように幅広く、これらの開発にもPythonがよく使われています。

話題となっているChatGPTの開発にも使われるほど、AI開発におけるPythonの需要は高いです。前述のTensorFlow以外にも、AI開発に使えるフレームワークやライブラリが多いため、今後もPythonが使われていくでしょう。

AI分野のトレンドは、人間の脳をコンピューターで再現する「機械学習」や「深層学習」です。機械学習では学ぶ方向性を人間が「特徴量」で示しますが、深層学習では「何を学ぶべきか」さえもコンピューター自身が見つけます。

なお、次の記事では、Pythonを用いたAI開発の方法やおすすめライブラリを詳しく紹介しているので、良ければ参考にしてください。

→ AI開発に必須のPython！おすすめライブラリと学習法も徹底解説

スクレイピング(Webデータの収集・解析)

Web上のデータをプログラムにより収集・解析する「スクレイピング」にもPythonがよく使われます。たとえば、ショッピングサイトの商品データを収集してマーケティングに活用する、といったスクレイピングも可能です。

膨大に存在するWebサイトからデータを収集するとき、1つひとつ手作業でアクセスするのでは、膨大な時間がかかります。その点、スクレイピングによりデータ収集を自動化すれば、飛躍的な業務効率化につながります。

また、機械学習や深層学習を取り入れたAIの開発にあたっては、膨大な学習データの収集が欠かせません。Pythonだと、前述したBeautifulSoup4などのライブラリで容易にスクレイピングが行えるため、AI開発とも相性がよいです。

なお、下の記事ではPythonでスクレイピングする手順を詳しく紹介しているので、あわせて参考にしてください。

→ 【初心者向け】PythonでWebスクレイピングをしてみよう!手順まとめ

大量のデータ処理・分析

近年では、ビジネスにおけるビッグデータ(大量のデータ)の活用が注目されています。Pythonにはデータの処理・分析に役立つライブラリが豊富にあるため、ビッグデータの活用で使われることも多いです。

データ分析のエキスパートである「データサイエンティスト」の多くも、Pythonを実務で活用しています。データを高速処理できる「pandas」や、高度な数値計算が行える「Numpy」など、豊富なPythonライブラリが強みです。

また、経営に関するビッグデータを可視化・分析できる「BIツール」を使うときにもPythonは役立ちます。たとえば、BIツールの「Tableau(タブロー)」にはPythonとの連携機能があり、Pythonで高度なデータ分析が可能です。

なお、次の記事ではPythonを用いたデータ解析の方法を詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

→ Pythonでデータ解析をするには！初心者向けにすっきり解説

ブロックチェーン技術の開発

「ビットコイン」に活用されていることで有名な「ブロックチェーン」の開発でもPythonが活躍しています。ブロックチェーン技術とは、データを複数のブロックに分散し、チェーン(鎖)のように連携させて管理する技術です。

ブロックチェーン技術には、高度な暗号化や改ざん検知などの仕組みがあるため、非常にセキュリティ性が高いといえます。そのため、ビットコインなどの暗号通貨だけでなく、次のようにさまざまなシーンに使われています。

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。優れたフレームワークやライブラリの多いPythonは、ブロックチェーン技術の開発においても役立つ言語です。

なお、Pythonを用いたブロックチェーン技術の開発を疑似体験したい人は、次の記事を参考にしてください。

→ 【Python実践】ブロックチェーン入門！Pythonで実装して基礎を学ぼう

また、次の記事ではPythonでできることを事例も交えて詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

→ 【初心者向け】Pythonでできることとは何か？事例を用いて解説

Pythonの需要・将来性

Pythonは、高い需要・将来性を有するプログラミング言語です。ここからはデータを交え、Pythonの需要や将来性を解説します。

2023年時点のPython需要は非常に高い

プログラミングの国際的な人気指標である「TIOBE Index」において、2023年4月時点でPythonは第1位です。Pythonは世界的に見ても人気が高い言語であり、需要の高さも容易にうかがえますね。

また、ITエンジニア向けコミュニティ「Stack Overflow」が世界の開発者・学習者約7.1万人に対して行ったアンケートだと、Pythonは全言語中4位です。これは「Pythonを過去1年間で使った」「次の1年間もPythonを使いたい」という人が世界中に多くいることを意味します。

続いて、日本におけるPythonの需要を見ていきましょう。求人検索エンジン「indeed」で「Python」と検索すると、2023年5月時点で1万2,000件を超える求人がヒットします。これは他言語と比べてもトップクラスに多いです。

また、弊社が現役エンジニア100人に対して行ったアンケート調査でも、Pythonは「業務で使用しているプログラミング言語」の第2位でした。Pythonは国内でも多くのITエンジニアが使用しており、需要が高いとわかります。

調査概要：プログラミング言語に関するアンケート
調査期間：2021/9/20~2021/10/1
調査対象：クラウドワークスに登録している現役エンジニア100名
調査媒体：クラウドワークス
掲載元：PR TIMES

このように、Pythonは国内外で需要が高いプログラミング言語です。

なお、なぜPythonは人気のプログラミング言語なのか、その理由を需要の観点で詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

→ 「なぜPythonが人気なのか」を機能性・転職市場・将来性の3視点で調査

今後も高い将来性が見込まれる

Pythonの需要は今後も続くと考えられ、高い将来性が見込まれます。

前述したTIOBE Indexでは、Pythonはここ20年でほぼトップ3をキープしています。新しい言語が増えていく中でこれだけの人気を獲得する言語が、すぐに廃れるとは考えにくいでしょう。

そればかりか、2015年頃からPythonの人気度はさらに上昇しています。

Pythonの人気を押し上げているのは、やはりAIをはじめとする先端技術の発展・普及でしょう。テクノロジーが社会に浸透するにつれて、先端技術開発の需要も高まっています。

そして、優れたフレームワークやライブラリが豊富なPythonは、先端技術開発における最重要言語といっても過言ではありません。Pythonは、話題となっているChatGPTの開発にも使われるほどです。

また総務省によると、AI関連ソフトウェアの市場規模は次のように右肩上がりと予測されています。

IT開発を始めるとき、多くの現場はITエンジニアが多い言語や、開発実績の豊富な言語を採用します。多くのITエンジニアに利用され、先端技術の開発実績も多いPythonが、今後も選ばれる可能性は高いでしょう。

このようにPythonの将来性はとても高く、今後さらなる需要の拡大が期待できます。

ただ、将来性の高いPythonにもデメリットがある点には注意が必要です。下の記事ではPythonのメリット・デメリットを詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。

→ Pythonのメリット・デメリットを簡潔にまとめてみた【初心者必見】

また、次の記事では現在の需要からPythonの将来性を詳しく解説しているので、よければ参考にしてください。

→ Pythonは時代遅れ？現在の需要から今後の将来性を徹底予測

Pythonを使う主なITエンジニアの職種

汎用性の高いPythonを扱うITエンジニアには、さまざまな種類があります。ここでは、なかでもポピュラーなPythonエンジニアの種類を3つにまとめて紹介します。

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。企業や個人の要望を落とし込み、Webアプリケーションに必要なプログラムの開発を行います。

Webアプリケーションのプログラムは、大まかにフロントエンド(目に見える部分)・バックエンド(裏方部分)の2種類で構成されます。Pythonが使われるのは、基本的にバックエンドのプログラム開発です。

Webエンジニアとひと言でいっても、どちらの開発を担当するかで仕事内容は変わってきます。下表で確認しておきましょう。

種類	仕事	主な開発言語
フロントエンド 開発	Webブラウザを通してユーザーから見える部分のプログラムを開発する。	HTML/CSS、JavaScript
バックエンド開発 (サーバーサイド開発)	Webサーバー上で動作する裏方部分のプログラムを開発する。Webデータを管理したり、各ユーザーからの要求を処理したりするために不可欠。	Python、PHP、Ruby、Java

バックエンドの開発言語は複数ありますが、優れたWebフレームワークを使えるPythonが採用されることも多いです。特にDjangoは、最初からWebページ管理用のソフトウェアがまとまっており、汎用性が高く人気があります。

Webアプリケーション開発の需要は安定して高く、Pythonを使えるWebエンジニアはさまざまな企業で活躍するチャンスのある職種です。

AI(人工知能)の開発を行う「AIエンジニア」

Pythonを扱う仕事のなかでも、やはりAIの開発を行う「AIエンジニア」は高い需要があります。

たとえば「犬と猫の顔を見分ける」のように、ある課題を解決するために構築されたAIのプログラムを「モデル」と呼びます。AIエンジニアの仕事内容は、顧客がサービスやシステムに求めるAIのモデルを構築するのがメインです。

具体的には、モデルのアルゴリズム(課題の解決方法)の作成や、学習に必要なデータの収集や加工、学習させたモデルの評価などを行います。アルゴリズムを作るうえでは前述したTensorFlowや、「scikit-learn(サイキットラーン)」といったPythonライブラリがよく使われます。

また、AIエンジニアはトレンドである機械学習を扱うことも多いです。機械学習を取り入れたAIを開発するAIエンジニアを、特に「機械学習エンジニア」と呼びます。

ビジネスでAIを活用する企業は増えており、AIエンジニアもさらに需要の拡大が期待できる職種です。

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」は文字どおり「データ」の「サイエンティスト（科学者）」です。ビッグデータを活用することで企業の課題解決をサポートする職種で、データ分析の専門家ともいえます。

企業の課題に関連したデータを収集・可視化・分析し、データにもとづき戦略や解決策を提示する仕事がメインです。ときには課題の解決につながるモデルの構築や、企業がデータ分析できる環境の構築を行うこともあります。

データを収集するためのスクレイピングやモデルの構築など、データサイエンティストがPythonを活用するシーンは多いです。また、ビッグデータを効率よく扱うために「データベース(データの集まり)」の知識も求められます。

さらに、ビジネスや統計学、行動心理学など幅広い知識が要求されるため、ハードルはかなり高いといえます。しかし、データサイエンティストは「稼げる職業」として注目されており、Pythonを学ぶなら将来的に目指す価値のある職種の1つです。

Pythonの学習方法

ここからは、Pythonの主な学習方法を3つにまとめて紹介します。

なお、簡単に各方法の特徴が知りたい人は、次の一覧表を参考にしてください。

	メリット	デメリット	こんな人におすすめ
学習 サイト	・パソコンで効率よく実践学習できる ・最新の情報に更新されていることが多い	・パソコンがないと勉強できない ・月額料金がかかることが多い	・オンラインで効率よく学びたい ・インターネット環境が整っている
本 書籍	・1冊で幅広い知識をカバーできる ・パソコンを使わずに知識を得られる	・パソコンを用いる実践学習には不向き ・書籍によっては内容が古い場合がある	・オフラインでじっくり学びたい ・本を読むのが好き
スクール	・講師のサポートがあるため挫折しにくい ・最適なカリキュラムで効率よく学べる ・仲間がいるためモチベーションが続く	・通学型だと通う手間が発生する ・独学よりも多くの受講料金がかかる	・独学で学べるか不安がある ・コストよりも確実性を重視したい

学習サイト

オンラインで効率よくプログラミングを学びたい人には、学習サイトがおすすめです。インターネット環境さえあれば手軽に学べる上に、「知識の取り込み」と「プログラミング実践」を1つのパソコンでスムーズに行えます。

学べる言語はさまざまですが、人気の高いPythonは多くの学習サイトで学ぶことが可能です。ここでは、Pythonを学べるおすすめの学習サイトを2つ紹介します。

「SAMURAI TERAKOYA(侍テラコヤ)」は、Pythonをはじめとする人気のプログラミング言語を無料から学び始められる学習サイトです。月額2,980円(税込)の有料プランなら、50種類以上の教材がすべて学び放題となります(2023年5月時点)。

有料プランだと、現役エンジニアのマンツーマンレッスンが月1回受けられる上に「Q&A掲示板」でいつでも質問し放題です。また、無料プランでも「学習ログ」で進捗を管理したり、成果を学習仲間と共有したりできます。

Q&A掲示板の例
Google検索等で解決できなかった抽象度の高い質問も解決可能

なお、侍テラコヤは入会金不要・いつでも退会OKに加え、利用から1ヵ月の間は「全額返金保証制度」が適用されるので「他のサービスを選べばよかった」と後悔する心配もありません。まずは無料プランから試してみてはいかがでしょうか。

→ 公式サイトで侍テラコヤの詳細を見る

「キカガク」はデータ分析やAI開発など、データサイエンス分野に特化した学習サイトです。PythonのプログラムをWebブラウザ上で書いて動かせるのが魅力で、スムーズに実践しながら学びたい人に向いています。

→ 公式サイトでキカガクの詳細を見る

また学習サイトの一種として、基礎固めがしやすいチュートリアルサイトもおすすめです。下の記事では、Pythonの基礎から学べるおすすめのチュートリアルサイトを紹介しているので、良ければ参考にしてください。

→ 【決定版】Pythonの基礎を1から学べるチュートリアル20選

本/書籍

オフラインでじっくり学びたい人には、本/書籍がおすすめです。一冊だけでも幅広い知識を体系的に取り込める上に、インターネットが使えない移動中などでも学べます。

Pythonの入門書や参考書は数多く存在しますが、本/書籍によって難易度や学べる内容はさまざまです。ここでは、プログラミング初心者におすすめの2冊を紹介します。

名前のとおり、Pythonを初めて使う人でも体験しながら学べる入門書です。イラストが充実しておりわかりやすく、サンプルプログラム作りを通して実践的に学べます。

こちらは、Pythonどころかプログラミングをまったく学んだことがない人向けの一冊です。Pythonの環境構築から基本的な文法まで丁寧に解説されており、プログラミング超初心者でも挫折せずに学びやすくなっています。

なお、下の記事ではPython学習におすすめの本・書籍を紹介しているので、あわせて参考にしてください。

→ 2023年版！Pythonのおすすめ学習本ランキング【全26冊・目的別】

また、次の記事では効率的なPythonの学習方法を詳しく紹介しています。これからPythonの学習を始める人はぜひ参考にしてください。

→ Python学習の全て｜効率的な勉強方法とオススメ無料学習サイト6選

プログラミングスクール

独学でPythonが習得できるか不安な人は、プログラミングスクールを利用するのも一つの手です。

実のところ、Pythonといったプログラミング言語の学習途中で挫折する独学者は多くいます。事実、弊社の調査では

などの理由から87.5%がプログラミング学習で挫折や行き詰まりを経験したと回答しています。

調査概要：プログラミング学習の挫折に関するアンケート
調査対象：10代〜80代の男女298名
調査期間：2019年8月13日~8月20日
調査方法：インターネット調査
掲載元：PR TIMES

上記の調査から、自力で不明点やエラーを解決できないために、独学者の多くがプログラミング学習で挫折しているとわかります。

いざ独学でプログラミングを学び始めても、勉強の最中に挫折しまっては学習にかけた時間を悔やむだけでなく「プログラミングスキルを身につけるのって思っていたよりも難しいんだな…」とスキルの習得自体を諦めかねません。

仮にわからないことを飛ばしながら勉強を進めたとしても、ITエンジニアへの転職や副業での収入獲得を実現できる実践的なスキルが身につかなければ、結局後悔することになります。

そのため、初学者が挫折せずにPython言語の目指すなら、プロの講師に質問できるプログラミングスクールを活用するのが得策といえます。

そこで、おすすめしたいのが「SAMURAI ENGINEER（侍エンジニア）」です。

料金	月分割4.098円~
実績	・累計指導実績4万5,000名以上 ・受講生の学習完了率98% ・受講生の転職成功率99% ・転職成功後の平均年収65万円UP ・転職成功後の離職率3%

侍エンジニアをおすすめする最大の理由は「挫折しづらい学習環境」にあります。

冒頭で述べたとおり、独学者の多くは自力で不明点やエラーを解決できないためにプログラミング学習を挫折しています。そのため、初学者が現役エンジニアのようなプロに質問・相談できない状況でPython言語を習得するのは非常に難易度が高いといえます。

しかし、侍エンジニアでは

といったサポート体制を整えているため、学習中に出てきたわからないことや不明点をいつでも相談できます。「受講生の学習完了率98%」「転職成功率99％」という実績からも、侍エンジニアなら挫折しづらい環境でPython言語の学習を進められるといえます。

また、侍エンジニアでは受講生一人ひとりの目的をヒアリングしたうえでカリキュラムを作成するため、限られた受講期間でも転職や副業での収入獲得に必要なプログラミングスキルだけを効率的に習得可能です。

なお、ITエンジニアへの転職を見据えPythonを学びたい人は受講料の最大70%が給付される「Webエンジニア転職保証コース」や「AIアプリコース」がおすすめです。金銭面での支援を受けつつ、Pythonの習得から転職活動・就業後のフォローアップ(※1)までを一貫してサポートしてもらえます。

※1：転職後の1年間、転職先での継続的な就業や転職に伴う賃金上昇などのフォローアップ

学習と金銭面をどちらもサポートしてくれる侍エンジニアなら、未経験からでも安心してPythonを習得できますよ。

公式サイトで詳細を見る

PythonにまつわるFAQ

ここからは、Pythonにまつわる「よくある質問」に回答します。

Pythonに特化したITエンジニアっているの？

Pythonに特化したITエンジニアは存在します。

開発現場では開発を分担することが一般的です。Pythonでの開発がメイン担当の仕事なら、Python以外の言語スキルがなくても支障はないでしょう。

たとえばWebアプリケーションの開発では、フロントエンド・バックエンドの開発を分担することが一般的です。バックエンド開発の担当者なら、フロントエンドの開発言語を扱えなくても仕事は進められます。

もちろん、Pythonに加えて別のプログラミング言語スキルもあったほうが、仕事の幅は広がります。データベースを扱える「SQL」や、Webアプリの表示を制御できる「JavaScript」なども学ぶとよいでしょう。

なお次の記事では、未経験からPythonエンジニアとして転職するために必要な情報を網羅的に解説しています。Pythonに特化したITエンジニアを目指す人は、ぜひ参考にしてください。

→ Pythonエンジニアへの転職は未経験から可能？必要なレベルと資格も解説

未経験からいきなりPythonを習得するのは難しい？

難しいと感じるかは人それぞれですが、Pythonは文法がシンプルで習得難易度の低い言語といわれています。そのため、未経験からでもPythonを習得することは十分可能です。

ただし、まったくプログラミングを経験したことのない人だと、Pythonの学習で挫折するケースも少なくありません。独学で挫折しないか不安な人は、プログラミングスクールの利用を考えるとよいでしょう。

なお、下の記事では他のプログラミング言語と比べつつ、Pythonの難易度を詳しく解説しています。Pythonが難しいのか気になる人は、ぜひお読みください。

→ Pythonの難易度は高い？初心者向けに人気言語5つと徹底比較

Pythonを学ぶのに準備すべきものってある？

最低限、Pythonの学習前にパソコンとインターネット環境は整えておきましょう。Pythonのプログラミングを実践するうえで、やはりパソコンは欠かせません。

また、Pythonの開発環境を構築するにあたって、Web上からインストーラをダウンロードする必要があります。学習サイトを利用しない場合でも、パソコンからインターネットに接続できるよう準備しておきましょう。

なお、次の記事ではPythonの開発環境を構築する方法を詳しく解説しているので、良ければ参考にしてください。

→ Pythonの開発環境を構築するには？初心者向けにわかりやすく解説

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方もいますよね。そんな方は弊社が提供している「プログラミング学習プラン診断」をご活用ください。

診断にかかる時間は1分ほど。4つの質問に答えるだけで、次のようなあなたにあうプログラミング言語やおすすめの学習プランを診断してもらえます。

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。気になる方はぜひ一度お試しください。

自分にあうプログラミング言語を診断してみる

まとめ

今回は、プログラミング言語のPythonとは何かについて、次の7点を解説しました。

Pythonは需要・将来性が高く、プログラミング初心者でも習得しやすい魅力的なプログラミング言語です。「これからプログラミングを始めたい」と考えている人は、Pythonの学習を前向きに検討してみましょう。

ただし、Pythonは学びやすい言語とはいえ、挫折する人も少なくありません。挫折しないか不安な人は、プロの講師に悩みを相談できるプログラミングスクールの利用を考えることをおすすめします。