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Python入門完全攻略ガイド【基礎学習からアプリ開発まで】


Pythonってどこから入門すればいいの?
Pythonを基礎から体系的に学習するにはどうすればいいの?
AIやアプリの開発ってどうやればできるの?

これからPythonを入門しようと考えている入門者の方で、このような悩みを持っている人は少なくありません。

Pythonを習得すれば、Pepperを代表するような人工知能やYoutubeのような動画サービス、InstagramのようなSNSアプリ、ビッグデータ分析といったデータ解析ツールなど幅広いものが作れます。

insta_pepper_youtube
画像:Pythonで作られたモノ

しかし、そのようなアプリやサービスを作るために、どこから手を付けて、どうやって学習していけば効率が良いのか、1人で答えにたどり着ける人はほとんどいません。

そこで、本記事ではPython入門者のために基礎知識を体系的かつ網羅的に学習できるように構成しました。記事を読み進めることで、Pythonの基礎を勉強して最終的にWebアプリやAI(人工知能)開発するための知識が得られるようになっています。

ぜひ本記事を有効活用して頂いて、Pythonの基礎をマスターしてください。

python入門記事改善用_この記事を読むメリット

Python入門記事改善用_オススメの読み方

Pythonを入門する前に


Pythonはシンプルな文法を備えたプログラミング言語のため、少ないコード量で読みやすいソースコードを書くことができます。また、近年はAI(人工知能)やビッグデータの解析などにも広く利用されるようになり、今後もPythonの需要は高まっていくことになります。

しかし、このような素晴らしいPythonという言語を使って開発を行うには、どうしても基礎知識の習得は必要不可欠なのです。

基礎をしっかり身につけておけば、さまざまな用途に応用が効きます。本記事で体系的にご紹介する記事を読みながら網羅的に学習を進めるようにしましょう。

ちなみに、Pythonの特徴やできることなどについては以下の記事で詳しく解説しているので、合わせてぜひ参考にしてみてください。

Pythonとは?特徴やメリット・勉強法を解説【初心者向け】
更新日 : 2020年8月27日

サクッと概要を理解したい方は、以下の動画を御覧ください。

Pythonを入門する手順〜基礎を理解しよう


Pythonの基礎知識をしっかりと身につけるため、カテゴリ別に記事を構成しています。

以下の手順に沿って、順番に学習を進めていくことで初心者の方でも無理なくPythonの基礎を勉強できるのでぜひ参考にしてみてください。

環境構築

まず最初はPythonでプログラミングができるように開発環境を整えましょう。

自分のパソコンにPythonをインストールして「ローカル開発環境」を準備する一般的な方法や、ブラウザがあればすぐに開発環境を準備できる「クラウドIDE」の導入手順などを解説しています。

どちらの方法でもPythonを使ったプログラミングは可能なので、自分の環境に合わせて開発環境を準備できるようになりましょう。

文法、コーディング規約

Pythonはもともと他の言語に比べてソースコードが読みやすいのですが、その特徴をさらに際立たせるために気をつけるべきポイントをまとめたのが「コーディング規約」です。

誰が読んでも分かりやすい変数名の決め方や、Pythonのプログラムにおいて重要なインデントによるスペースの挿入方法など、あらかじめ知っておくと便利なルールがいくつかあります。このような基本的なルールを解説した記事を以下にご紹介しますので参考にしてみてください。

型・変数

プログラミングの第一歩としては「変数」の概念・使い方を徹底的にマスターすることです。

変数を使わないプログラムは無いと言っても過言ではないくらい、日常的に利用する概念なのでまずはPythonによる変数の作り方や活用方法を以下にご紹介する記事で学習しましょう。

また、変数にはどのようなデータを格納するのかを決める「型」の概念もあるので、合わせてその種類も把握できるようにしておいてください。

リスト

変数は1つのデータ型を格納するのには便利ですが、100個や200個という大量のデータを格納する用途には向きません。そこでPythonではリスト(配列)という概念を利用することで、複数のデータを1つのデータであるかのように効率よく扱うことが出来ます。

リストをプログラム内で活用できるかどうかで、ソースコードのパフォーマンスや読みやすさなどが大きく変わってきます。以下にご紹介する記事を参考にして、しっかりと身に付けられるようにしましょう。

辞書(dictionary)型

リストは番号で大量のデータを順番に管理するのに対して、辞書(dictionary)型は意味のあるキーワードとデータを紐付けて管理できるようになります。

そのため、複雑なデータを管理するのに最適で、キーワードを利用してプログラムを書くのでソースコードが読みやすくなるというメリットもあります。効率的なプログラムを書くうえでもぜひマスターしておきたいテクニックなので、以下にご紹介する記事を参考にしてみてください。

タプル

タプルはリストと同じような概念であり、複数のデータを格納できます。

ただし、リストと違って変更・追加・削除などが一切できないのがタプルの大きな特徴になります。そのため、プログラム内で誤って変更したりしないように定数としてリストを作りたい場合に使われるわけです。

リストとの使い分けや活用のポイントを以下の記事から学習するようにしましょう。

数値・演算

Pythonでは簡単な四則演算から高度な数式を応用した計算処理まで、非常に幅広い演算をプログラミングできるように設計されています。

実際の開発現場においてもプログラム内で計算するケースは多いので、Pythonで提供されている便利な関数を利用した演算処理の方法などは、しっかりと学習するようにしておきましょう。

以下にご紹介する記事には、簡単なサンプルプログラムを作成する手順についても触れていますので参考にしてみてください。


 

文字列操作

プログラムで文字列を操作・制御するケースは多く、特にWeb開発においては必ず覚えて置くべきプログラミングスキルの1つでもあります。

例えば、Webページに設置されているフォームのデータをプログラムから取得したり、データベースにあるユーザー情報なども文字列なのでプログラムから制御することはよくあります。このような文字列データを適切に処理できるプログラムを書けるように以下にご紹介する記事を参考にしてみてください。

Pythonは効率よく文字列処理ができる便利な関数もたくさん提供されているので、それらを活用できるテクニックも身に付けられるように意識しておいてください。

条件分岐

プログラムは基本的に上から順番に実行されるのですが、とある条件に合致した場合に異なるプログラムを実行したいケースでは条件分岐が有効です。

例えば、フォームの入力で意図と異なる内容が入力されたらエラーメッセージを表示するなど、特にWeb開発においては重要な処理となります。ただし、条件分岐は初心者の方が間違いやすいポイントもいくつかあるので、以下に紹介する解説記事を読みながら実際に条件分岐を自分でも作れるようにしておきましょう。

繰り返し

特定のプログラムを事前に設定した条件になるまで何度も実行するプログラムを「繰り返し処理」と呼びます。

例えば、リストに格納されている大量のデータを最初から最後まですべて処理する場合や、データベースに格納されているデータを順番に取得するケースなど、さまざまな用途で利用されます。

また、繰り返し処理は前述した条件分岐に使う「条件式」と一緒に利用することになるので、一緒に合わせて学習するようにすると効率がいいです。

クラスの使い方

大規模な開発をするようになると、複数のプログラマーがさまざまなデータを操作・制御するプログラムを同時に作っていきます。このような時に、それぞれの担当するデータの構造や制御するための関数などを1つにまとめて再利用できるようにする仕組みがクラスになります。

プログラマーはクラスの基本的な使い方を知っているだけで、自分のプログラムへ簡単に組み込めるので効率よく作業が行えるわけです。

分かってしまえば簡単なクラスも最初は概念を理解するのに時間が掛かると思うので、以下の記事を参考に1つずつコードを書きながら学習を進めるようにしてください。

関数の使い方、ユーザー定義関数

プログラムを読みやすくして効率よく記述するうえで欠かせない概念が関数です。

プログラムを書いていると、よく似た処理を何度も記述するようなケースは決して少なくありません。このような時に、一連のプログラムを1つの関数にまとめるわけです。

作成した関数はプログラムのどこからでも利用できるため、毎回同じような記述をしなくても関数を1回実行するだけでよくなるわけです。関数の使い方だけでなく、「引数」や「戻り値」などのキーワードも一緒に理解できるように学習をするのがポイントです。

日付・時刻

Pythonで日付や時刻を扱うのに必要なのが「datetime」モジュールです。

日付・時刻の制御だけでなく、日数計算や実行時間などの演算処理にもよく利用されます。カレンダーや予約システムなどの開発においても必要となる処理なので、日時の扱いには慣れておくようにしましょう。

以下に紹介する記事を読みながら、実際にコードを記述してどのような結果が出力されるのかを確認しておきましょう。

ファイル・ディレクトリ操作

Pythonにはテキストファイルなど一般的なファイルを読み込んで制御することもできます。

例えばユーザーが送付したファイルを解析するなど、その活用方法はとても広いわけです。また、フォルダを作成したりディレクトリを構築するなどの一般的な操作もプログラムから行えます。

このような基本的なファイルシステムをPythonで扱えるようになると、開発できるアプリやサービスの幅も広がるためぜひ以下の記事を参考に学習を進めてみてください。

正規表現

文字列の任意の部分を抽出したり検索するなど、高度なテキスト処理を実現するのが「正規表現」です。任意のキーワードが含まれる文字列だけを抽出したり、フォームに入力する文字列が意図した通りの内容かを瞬時に判断するために使われます。

例えば、郵便番号であれば「3桁の数字」「ハイフン」「4桁の数字」というパターンで表現できます。これを特殊文字や記号などを組み合わせながらプログラムで制御できるのが正規表現の特徴なのです。使い方に少しクセがあるので、以下の記事を参考に何度も繰り返し学習するようにしましょう。

分析・解析

Pythonはビッグデータの解析などにもよく使われている関係で、さまざまなデータ分析・解析向けのプログラムを作成するのに向いています。

そのため、便利に活用できるライブラリなども豊富に提供されており、データの解析結果を可視化して分かりやすくまとめることもできます。Webサービスなどのダッシュボードやアナリティクスの結果をユーザーに表示する用途などにも活用できるはずです。

これらの分析・解析についてのノウハウは以下の記事で詳しく解説しているので、順番に学習を進めるようにしましょう。

例外処理

プログラムを書いていると、単純なタイプミスによる構文エラーがよく起きます。しかし、もっと注意が必要なのが例外処理です。

例外は、構文などが正しいにも関わらず予期せぬエラーが発生するのです。例えば、存在しない変数や関数などを指定していたり、計算式を誤っていたりなど、どのようなエラーが発生するのか想定するのが難しいケースがほとんどです。

そのため、プログラムを書く時にあらかじめ例外が発生しても意図した処理が実行できるように準備しておくのが例外処理のポイントです。このようなノウハウを以下の記事で詳しくご紹介しているので参考にしながら勉強をしてみてください。

その他

Pythonはこれまで紹介してきた基本的な機能以外にも、さまざまな便利機能が提供されているのでこれらの使い方についても理解を深めておくとPythonスキルがより一層高まります。

例えば、普段Excelで行っている作業をPythonで自動化してみたり、さまざまな便利機能を持ったライブラリを活用してPythonプログラムをパワーアップしてみたり、Webの情報を自動的に取得できるスクレイピングに活用するなどができます。

このような内容を自分で実践しながらプログラミングスキルを向上できる記事を以下にまとめておきました。ぜひ、基礎学習の最終段階として1つずつ試しながら勉強するようにしてみましょう。

Pythonを使ったアプリ開発の手順



Python基礎学習を終えたら、アプリ開発をしていきましょう。入門者がいきなりオリジナルのアプリ開発をするのは得策ではありません。まずは作りたい「モノ」から、学ぶべきことを逆算し、サンプルアプリ作成をしていきましょう。

「作りたいもの」で学習内容を決める

Pythonで作れるアプリは大きく分けて

  • WEBアプリ
  • データ解析/分析ツール
  • 人工知能

の3つがあります。とはいっても、具体的な例を見なければイメージは湧かないでしょう。そこで、こちらの記事で具体的な事例に触れながら、Pythonで作れるアプリをまとめておきました。こちらの記事を参考に、自分の作りたいモノから逆算して、学ぶべきことを決めていきましょう。

Pythonで作れるモノとその事例まとめ【WEBアプリ/データ解析/人工知能】
更新日 : 2020年8月18日

アプリ開発学習を進める6つのアプローチ

作りたいものが決まれば、あとは逆算して、自分に必要な学習を進めていけば良いだけです。そこで、Webアプリ開発に関する学習を進めていく際、最も効率的に学習を進めていくために必要な6つのアプローチについて解説していきます。

1.「WEBフレームワーク」について理解する

Webアプリ・サービス開発に関して学習をする際にはWEBフレームワークという言葉をよく目にするようになります。そのため、まずはこちらの記事でWEBフレームワークに関する理解を深めて下さい。

基礎知識が入っていなければ、そもそもプログラミング学習のスタートを切ることはできません。この記事は必ず読んでおいて下さい。

おすすめフレームワークを言語別に解説!Webアプリを開発しよう
更新日 : 2020年5月8日

2.ゼロから「モノ」を作れるようになる5ステップを理解する

WEBフレームワークに関する理解を深めたら、実際にWEBアプリ開発者がモノを作れるようになるためのステップを理解しましょう。そもそもWEBとは何か?という所から解説しているので、初心者でも苦なく読み進められるはずです。

Webアプリ開発とは?入門者がゼロから開発するための知識と学習手順まとめ
更新日 : 2020年8月18日

3.Python学習の下地を作る(良記事3選)

実際にPythonに関する学習を進めていく際、まずはこの記事で紹介されている「良記事3選」でPythonに関する理解の下地を作っておきましょう。この3記事を読むだけでも、Pythonに関するおおよその要点は掴むことができるはずです。

Python入門者がWEBアプリ開発を学習する前に読みたい記事3選
更新日 : 2019年9月11日

4.Python学習の下地を作る(オススメ書籍5選)

Python学習を進めていく際、やはり書籍による学習は欠かせることができません。とはいえ、様々な参考書が出回っているため、「結局どの本が良いのか?」ということが分かりにくいことでしょう。

そこで、以下の記事でPython学習のオススメ参考書をまとめました。編集部からのコメントを参考に、今のあなたにとって最適な1冊を選んで下さいね。

【Python入門】Webアプリ開発に必要な入門書おすすめ5選
更新日 : 2020年7月30日

5.自分に最適なワイヤーフレームツールを見つける

アプリやWEBサイトを作る際、「ワイヤーフレーム」が必要になります。そもそもワイヤーフレームとは何か?ということからオススメのワイヤーフレームまでこちらの記事で解説してあります。あなたに最適なワイヤーフレームを選び、作業効率を上げていきましょう。

【保存版】WEBアプリ開発に最適なワイヤーフレームツール厳選5選
更新日 : 2020年3月9日

6.自分に合ったPythonフレームワークを選ぶ

1.「WEBフレームワーク」について理解するの項目でフレームワークに関して理解をしてもらったと思いますが、Pythonのフレームワークの種類は非常に多く、なかなか選ぶのに時間がかかってしまいます。

そこで、以下の記事で3つのPythonフレームワークに関して比較し、解説を行いました。こちらの記事を参考に、あなたにあったPythonフレームワークを選んでみて下さい。

【2020年版】Pythonのフレームワークとは?人気の4種を徹底比較!
更新日 : 2020年7月15日

またこの記事でも解説されているBottleとDjangoに関して、更に詳しくこちらの記事でも解説してあります。

これらの記事を参考に、あなたに最も合うPythonフレームワークを選んでおきましょう。

Pythonを使ったAI(人工知能)開発の手順


この章では機械学習・深層学習の効率的な学習方法について解説していきます。

人工知能学習について

機械学習・深層学習の勉強を進めていけば、自分で人工知能を作ることができるようになっていきます。とはいえ、プログラミング学習を始めた当初は、なかなか人工知能を作るまでの流れが分かりにくいでしょう。

そこで、以下の記事で人工知能とプログラミングの関係をまとめておきました。そもそも人工知能とは何なのか?というところから、実際の人工知能の作り方までを解説してあります。

これからの時代、人工知能との関わりは、人類にとって切っても切り離せない関係になることでしょう。プログラミングの学習を進めることは、そんな人工知能との関わりが深くなることなんだということを理解しておいて下さい。

「作りたいもの」で学習内容を決める

アプリ開発編と同じように「作りたいもの」をイメージしておくとプログラミング学習は効率的になります。

作りたいものがイメージできたら、その作りたいものを作るために何が必要なのかを考えなければいけません。作る前提で学習しないと決して意味がないので、その意識は絶対に忘れずにいましょう。

Pythonで作れるモノとその事例まとめ【WEBアプリ/データ解析/人工知能】
更新日 : 2020年8月18日

機械学習・深層学習を進める4つのアプローチ

1. 機械学習ライブラリについて理解する

機械学習には、様々なライブラリと呼ばれるものがあります。

ライブラリとは?
ライブラリは他のプログラムに何らかの機能を提供するコードの集まりと言える。つまり、コードが集まりをパッケージにしたものなので、コードを無駄に書かずにすむため開発が効率的になるもの/ 詳細はこちら

これらの機械学習ライブラリは、開発や分析を楽にしてくれるものでとても重宝されています。特にPythonの機械学習ライブラリは特に豊富で様々な分析で用いられており、柔軟性や応用性に優れています。

現役エンジニアがよく使う!Python機械学習ライブラリ厳選9選
更新日 : 2020年8月18日

2.統計学(数学)について理解する

機械学習を扱うには最低限、高校数学くらいの知識はなければいけません。

とはいえ、「どのくらいのレベルの数学できればOKなのか」について知っておく必要があります。

まずは以下の記事で確認しつつ、数学の知識を補填しましょう。

機械学習をやる上で必要な数学とは、どの分野のどのレベルの話なのか(数学が大の苦手な人間バージョン)

3.機械学習の下地を作る(オススメ書籍5選)

機械学習を行う場合には、下地となる知識を入れる必要があります。それが土台となり、今後学ぶ機械学習がより理解しやすくなってきます。

まずは侍エンジニア塾編集部が厳選した機械学習の下地となるおすすめ書籍をご覧ください。

機械学習が理解できるおすすめ本厳選5冊!基礎から深層学習まで
更新日 : 2020年7月29日

4.アルゴリズムについて理解する

プログラムを書く際にアルゴリズムの型を知っておくとプログラミングがとても楽になります。コーディングが早いプログラマーは、このアルゴリズムの型を頭に入れて仕事をしています。

ここでは、機械学習のプログラムを作る際に参考になるアルゴリズムを10個見ていきましょう。まずこの10個を覚えるだけでスムーズな開発のコツがつかめてきます。必ずチェックしておきましょう。

機械学習に知るべき10のアルゴリズム - Qiita

Pythonの学習につまづいたら・・・


Pythonの基礎をマスターするために、本記事を参考にしながら学習していけば独学でも勉強は可能です。

ただし、どうしても途中で挫折しそうになることもあります。例えば、以下のような要因が挙げられるでしょう。

・モチベーションが続かなくなってしまう
・勉強する時間が思うように取れない
・どうしても解決できないエラーが起きた

このような悩みを解決できないまま時間だけが過ぎてしまい、ついには学習を挫折してプログラミングをあきらめてしまう人は少なくありません。

しかし、将来的にも大きな可能性を秘めたPythonという素晴らしい言語に出会ったのに、途中で挫折してしまうのは非常に大きな機会損失となりもったいないです。

一人ずつ個別の悩みを解決するためにも、ぜひ弊社の「無料体験レッスン」に参加されることをオススメしています。

無料体験といっても、弊社の専属スタッフがあなたにピッタリ合った学習プランやPythonプログラムのアドバイスなどを受けることが可能です。オンラインでも気軽に参加可能なので、ぜひ以下のリンクからチェックしてみてください。

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まとめ

Pythonの基礎をマスターするのは簡単ではありませんが、本記事を参考にしながらどこからどこまでを勉強すればいいのかを明確にすることは重要です。

ゴールを目指して勉強するとモチベーションの持続にも効果があるので、1日で全部やろうとせずにじっくりと時間を掛けて学習を進めていくようにしましょう。Pythonはこれからも需要が高まってくる言語なので、今のうちからぜひ基礎をマスターしてプログラミングができるように頑張ってください。

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