Pythonで何ができるの？実用例&言語習得のために必要なことを解説

• 1. Pythonとは
• 2. Pythonで何ができるのか？
• 3. Pythonは何が苦手？
• 4. Pythonで実際に何ができる？サービスの実用例
• 5. Pythonができると就活に有利？目指せる職種とは
• 6. Pythonができるようになるためには何が必要？
• 7. まとめ

1. Pythonとは

Pythonは、1990年代前半にオランダ人のグイド・ヴァン・ロッサム氏によって開発され、オープンソースで運営されているプログラミング言語です。Webアプリケーション開発やシステム管理のほか、人工知能、データサイエンスなど、幅広い分野で利用できるPythonは、多くのエンジニアから支持されており、AI・機械学習技術が急速に進化・普及している近年、その人気はますます高まっています。

Pythonの特徴

Pythonには、以下のような特徴があります。
 

• ・汎用性が高い

  ・コードがシンプル

  ・ライブラリが豊富

Pythonの汎用性の高さは上述したとおり。広く使用できる言語のため、ニーズが高く求人数が多いという特徴があります。就活前にPythonができるようになっておけば、応募先の選択肢が広がり、内定の可能性を高めることができるでしょう。

コードがシンプルなこともPythonの特徴の一つです。この特徴により、簡単に、そして効率良くプログラミングを行えるほか、エラーが発生しても何が原因なのかがわかりやすいので、すぐに修正することができます。また何よりも、勉強をしやすいという点は学生にとっては大きなメリットでしょう。

さらに、ライブラリが豊富ということもPythonの特徴として挙げられます。ライブラリとは、アプリを開発するための道具セットです。あらかじめ用意されたライブラリを使えば、難しい機能も簡単に実装できます。

ライブラリは標準で用意されているもののほかに、開発元以外の企業・個人によって作成されたサードパーティー製のものも多数存在しています。Pythonは人気が高いゆえに多くのユーザーが集まり、多くのユーザーが集まるからサードパーティー製ライブラリが作られ、サードパーティー製ライブラリの便利さからさらに多くのユーザーが集まり…といった好循環が生まれ、結果として数万個以上のライブラリが作成されているのです。

2. Pythonで何ができるのか？

次に、「Pythonで何ができるのか」について具体的に解説します。

AIの開発

Pythonが世界的に有名になった理由の1つが、AI開発のデファクトスタンダード（事実上の標準）になったことでしょう。つまり、多くの人が「AIの開発ならPython」と思っているような、業界の標準として認められたということです。

もともとPythonにはAI開発に便利なライブラリが多数用意されていましたが、デファクトスタンダードとなったことで、「TensorFlow」などの機械学習向けライブラリがますます充実しました。それを求めて、さらに多くのAI開発者がPythonを利用するようになったのです。

ちなみに、Python以外のプログラミング言語を用いてもAI開発は可能です。しかしその場合はPythonのライブラリが使えず、場合によってはすべてをいちから開発しなくてはなりません。そのため、AI開発をするのであれば、なにか特別な理由がない限りPythonを使用するのが一般的です。

Webサービスの開発

PythonにはWebサービスの開発に使えるライブラリやフレームワークが豊富に用意されています。そのため、初心者でも簡単にWebサービスを作成することが可能です。たとえば、Webサービスに欠かせないログイン・ログアウトも、フレームワークに用意されている機能を使うだけで実装できます。

Webサービス開発用フレームワークの中でも、特に有名なのが「Django」です。一般的に必要な機能が一通り揃っており、それらの組み合わせによって本格的なWebサービスが実装できます。
また、「入門としてシンプルなサービスを開発してみたい」という方には「Flask」がおすすめです。あえて機能を絞っているので、特に初心者には使いやすいでしょう。

データ処理・分析

ビッグデータの処理・分析といった作業も、Pythonが得意としている分野です。具体的には、Ｗebクローリング（プログラムがインターネット上のWebサイトを巡回し情報を収集すること）やスクレイピング（Web上のデータを自動で抽出し、分析・格納が可能な状態に加工すること）を行ったり、それらを自動化したりすることができます。

Pythonでのデータ処理・分析を助けてくれるライブラリも多数あります。たとえば、データ処理に利用されるライブラリとしては「NumPy」が有名です。NumPyには豊富な関数が用意されており、データの分析には欠かせない標準偏差や分散も、関数によって簡単に求めることが可能で、機械学習の分野でも利用されています。
もし数値などのデータをExcelで処理・分析しているのであれば、Python＋NumPyを使ってみるのがおすすめです。手動で行っているデータの集計・分類といった作業をPythonが実行してくれます。さらにPythonのライブラリの1つである「Matplotlib」を利用すれば、データを図示することが可能で、Excelでは簡単に書けないような複雑な図も思いのままに描写できます。

データの自動収集

Pythonには「Scrapy」などスクレイピング用のライブラリも豊富に用意されています。先述したとおり、スクレイピングとはWeb上のデータを自動で抽出し、分析・格納が可能な状態に加工する技術のことです。

たとえば、「東京駅周辺で最近オープンしたラーメン店」に興味がある場合、「東京駅 ラーメン 新規オープン」といったワードで検索し、表示されたWebサイトをそれぞれチェックするはずです。このときデータスクレイピングを用いれば、各Webサイトから「東京駅周辺のラーメン店オープン」に関する情報を自動で集めてくることが可能となり、一つひとつを自分でチェックしていく必要がなくなります。あらかじめ抽出された情報をチェックすれば良いので、効率的に目的のお店を見つけ出せるはずです。このように、Pythonのデータ処理・分析機能と、スクレイピング用のライブラリとを組み合わせれば、世の中のトレンドも見えてくるでしょう。

ただし、下手にスクレイピングを用いると、データ収集元のサイトに余計な負荷がかかることになります。試しにデータの自動収集プログラムを動かしてみるといった場合には、データ収集元を自分のブログにするなどの配慮をしましょう。

ゲームの開発

Pythonでは、ゲームを開発することも可能です。ゲーム開発用の「Pygame」というライブラリなどがあり、それらを活用することで、簡単なゲームであればわずか数百行程度のコードで作ることができます。

ただし、Pythonはインタープリタ言語であるため、3Dゲームの開発には向きません。インタープリタとは、ソースコードを逐次解釈しながら実行するプログラムのことです。処理が遅いというデメリットがあるため、開発できるのはあくまで2Dのレトロゲームが中心となります。

ブロックチェーンの開発

Pythonはブロックチェーンの領域でも使用されています。ブロックチェーンとは、暗号技術によって一つひとつの取引を塊にし、時系列で鎖のように繋げて正確な履歴を維持する技術のことです。
暗号資産の普及とともに注目が高まったブロックチェーンは、膨大かつ複雑な計算により成り立っています。Pythonには数値の扱いが得意という特徴があるだけでなく、ハッシュ関数（入力データを不可逆変換し暗号化する際に使われる関数）を作成する「hashlib」やHTTPリクエストの操作、数値計算のためのライブラリも豊富。そのため、ブロックチェーンの開発においても重要な言語の一つとして用いられています。

APIの連携

Pythonを使うことで、「Slack」や「Twitter」、「Google」などさまざまなサービスのAPIを利用することができます。APIとは、異なるソフトウェア同士やアプリを繋げる仕組みのことです。APIを利用することで、一部のデータや機能の共有が可能になり、データの取得や入力の自動化処理が簡単に行えるようになります。

たとえば、「Twitter」の過去の投稿を保存しブログ風に閲覧できるようにした「Twilog」はPythonとAPIの連携により開発されたサービスの一つ。また、Google MapのAPIを使えば位置情報や航空写真を取得することができ、配送業者向けにより効率的なルートを提供するサービスなどを作ることができます。

Excelのデータ操作の自動化

PythonとExcelを連携させ、「Pandas」や「xlwings」「OpenPyXL」といったライブラリを使うことで、Excelのさまざまな操作を自動化したり、便利な機能を追加したりすることができます。たとえば、フォーマットの自動生成や複数のExcelファイルをまとめてレポートする作業の自動化、メールの自動送信などを簡単に行うことが可能です。

これまで、Excelの操作といえばVBAが有名でした。しかし、VBAはあくまでExcelのために開発された言語のため、限定的にしか使用できなかったり、OSが違うと通常動作しなかったりするというデメリットも。Pythonにはそういったデメリットがなく、汎用的に使用することができます。

3. Pythonは何が苦手？

汎用性が高く幅広い領域で使用できるPythonですが、苦手なこと（ほかのプログラミング言語の方が有利なこと）も存在します。ここでは、Pythonは何が苦手なのかについて解説します。

基幹システムの開発

ある程度の事業規模を誇る企業では「基幹システム」と呼ばれる、大規模なITシステムを利用しています。それら基幹システムの開発で、Pythonが利用されることはほとんどありません。なぜなら、Pythonは高速の処理には不向きだからです。

大企業の基幹システムには、世界中の事業所から大量のアクセスが集まります。また基幹システムを通して、巨大で重要なデータをやり取りするといったことも少なくありません。

そういったなかで、「何か大きなデータを移動させるたびにシステムの処理速度が遅くなる…」「アクセスが集中してシステムがダウンしてしまい、大切なデータがなくなった…」といったことが起こ
ると、仕事を効率的に進めることができず、業務全体に支障をきたしてしまいます。

そのため、基幹システムの開発ではPythonではなく、JavaやC++などの処理速度が早い言語を用いるのが一般的です。昔からある基幹システムでは、COBOLが使われていることもあります。

ネイティブアプリの開発

ネイティブアプリの開発も、Pythonがあまり用いられないジャンルの1つです。ネイティブアプリとは、GoogleやAppleのアプリケーションストアから、スマートフォン・タブレットなどの端末へインストールして使用するアプリのことをいいます。

Pythonでもアプリの開発は可能です。しかし、アプリの開発であれば、ほかのプログラミング言語の方が有利なため、あえてメリットの少ないPythonが使われることはほとんどありません。たとえば、MacやiPhone用のアプリ開発であればSwiftが有名です。また、JavaならOSを気にせずにアプリ開発ができます。

このように、ネイティブアプリ開発の分野においてはSwift・Javaなどにはかなわないというのが現状です。もしアプリ開発に興味を持っているのなら、これらのプログラミング言語を学ぶことをおすすめします。

Windows系デスクトップアプリの開発

上述したネイティブアプリの開発と同じく、Windows系のデスクトップアプリの開発にもPythonはあまり使用されません。Windows系であればマイクロソフト者が開発したプログラミング言語であるC#の方が親和性が高く、スムーズに開発を行えるからです。Pythonでも開発が不可能なわけではありませんが、一般的には利便性が高いC#の方が多く使用されています。

4. Pythonで実際に何ができる？サービスの実用例

ここでは、「Pythonでできることはわかったけれど、実際に何のサービスに使用されているの？」という疑問に対して、具体的な実用例を紹介します。

Instagram

全世界に約10億人ものユーザーがいる人気の写真・動画共有SNS「Instagram」は、Pythonのフレームワークである「Django」を用いて開発されました。
画像・動画の分類やタグ付けなどの認識システムとPythonのディープラーニング技術は相性が良く、また、高負荷に耐えることができるシステムも、シンプルかつ高速処理をスムーズに行えるPythonだからこそ実現できたといえます。

YouTube

「YouTube」は世界でトップクラスのユーザー数を誇る動画共有サイトです。このYouTubeの主要な機能の開発にもPythonが用いられています。具体的には、「OpenSearch」というライブラリを使って検索機能が開発されているほか、アカウントの管理には、前述したフレームワーク「Django」が使用されています。

Dropbox

「Dropbox」はあらゆる環境からアクセスできるオンラインストレージサービスで、すべてがPythonで作られています。シンプルながら拡張性が高く、エラーの発生率が低いといったメリットがあり、ストレージサービスの代表格として多くの人に支持されています。

Pepper

Webアプリケーションだけでなく機械学習の分野の開発でもPythonが使用されています。その一つが感情を認識する人型ロボット「Pepper」です。具体的にはPepperの感情生成エンジンにPythonが使われています。

5. Pythonができると就活に有利？目指せる職種とは

「就活で有利になるスキルは何か」と考え、Pythonに興味を持った方もいるでしょう。求人数だけを見ると、現状ではPythonよりもJavaなどの方が多いですが、AI開発のようにPythonが大前提という業界があることに加え、Pythonができるエンジニアへのニーズは急激に増加しています。したがって、Pythonを習得していれば就活で有利になる可能性は大いにあるでしょう。
ここでは、具体的に、Pythonができるようになるとどのような職種を目指せるのかについて解説します。

AIの研究・開発職

先述のとおり、AIの研究・開発においてはPythonがデファクトスタンダードです。したがって、AIの研究・開発の仕事を目指したい場合はPythonが使えると有利になります。
Pythonだけでなく、AI開発に用いられることの多いTensorFlowやNumPyといったライブラリについても理解しておくと、採用選考でプラスαの評価を得やすくなるでしょう。

データサイエンティスト

データ解析に強いPythonは、ビッグデータの解析などにも用いられています。そのため、データサイエンス系の仕事に就きたい方にも、Pythonの習得がおすすめです。この場合、NumPyなどのライブラリについても一緒に学んでおく必要があります。

なお、データサイエンスの分野ではR言語もよく用いられています。Pythonの勉強とともに、R言語についても学び、できるようにしておきましょう。R言語は統計学に特化したプログラミング言語で、Pythonよりも複雑で高度な計算に対応できます。

関連記事：新卒でデータサイエンティストになるには？役立つスキルと就活の進め方

広告・マーケティング職

広告・マーケティング業界では、トレンドをおさえるためにビッグデータ解析が盛んに行われています。そこではPythonのスクレイピングやデータ解析のライブラリがよく使用されているため、広告・マーケティング職を目指す方にとっても、Pythonの習得が有用です。

ただし、すべての広告・マーケティング会社がPythonを利用しているわけではないので注意が必要です。

Webサービス系企業のエンジニア職

Pythonは大手SNSの開発などでも用いられているプログラミング言語です。Webサービスを提供している企業への就職の際も、Pythonのスキルを役立てることができるでしょう。

なお、多くのWeb系企業では「一定レベル以上のプログラミングができる」ことが募集の必須要件となっています。そのため、Webサービス系への就職を目指してPythonを学ぶ場合には、自分でサービスを実装できるレベルのスキルを身に付けておくことが必要でしょう。

関連記事：新卒からWeb系エンジニアへ！代表的な企業の一覧と必要な就活準備を解説

6. Pythonができるようになるためには何が必要？

最後に、Pythonができるようになるためには何が必要なのかについて解説します。

Python習得の向き・不向きを知る

Pythonの習得には向き・不向きがあります。不向きに当てはまるからといって、決して習得できないというわけではありません。しかし、学習前に自分の適性を知っておけば、学ぶ過程でつまずいた際に対処しやすくなります。

「何かしらのプログラミング言語ができるようになりたいけれど、どれが向いているのかわからない」「Pythonの学習を始めたけれど思うように進められない」と悩んでいる方はぜひ参考にしてみてください。

Pythonが向いているタイプ

AI・データサイエンスなどの分野への興味・関心が高く、仕事で携わりたいという方はPythonが向いています。「好きこそものの上手なれ」ということわざ通り、好きなことを学ぶのが、プログラミング言語習得の王道です。

また、業務効率化や作業の簡略化を重視するタイプの方もPythonに向いているといえるでしょう。先述したとおり、Pythonを利用すれば、データの分析や図示といった作業が簡単に行えます。「Pythonを利用して作業を簡略化したい」というような明確な目標・目的があると、モチベーションを維持しながら学習できるはずです。

Pythonが向いていないタイプ

やりたいことや学びたいプログラミング言語が曖昧な方には、Pythonはあまりおすすめできません。
前述したとおり、Pythonには文法がシンプルで、プログラムを簡潔に書けるという特徴があります。これはプログラミング初心者にとっては大きなメリットです。一方で、Pythonのシンプルさに慣れてしまうと、ほかのプログラミング言語を学習しようとする際に文法が複雑で難しく感じるようになってしまいます。
「何でも良いから言語を学び、プログラミングができるようになりたい」という方は、まずはより一般的に用いられているJavaScriptやPHPなどの言語から始めるのがおすすめです。

また、希望する分野や企業がとくに決まっておらず、就職先の選択肢を増やすためにとりあえずプログラミング言語を身に付けたいという方にも、Pythonはおすすめできません。
レバテックキャリア の「【2020年7月発表】プログラミング言語別求人案件ランキング」によると、求人数ではJavaがほかの言語を圧倒しており、全体の34.98％を占めています。2位はPHPで16.43％です。Pythonは3位とそれなりに人気は高いのですが、求人の割合は9.43%でJavaの約3分の1以下となっています。現状では、就職活動のためだけに何かしらのプログラミング言語ができるようになりたいと考えるのであれば、求人の多いJavaやPHPを学習した方が良いでしょう。

Pythonの効果的な習得方法を知る

「Pythonができるようになるには何をするのが効果的なのか」と悩む方向けに、以下でおすすめの学習法を紹介します。

学習サイト・アプリを利用する

Pythonを学べるWebサイトやアプリは数多くあります。特に初心者で、まずはPythonの基礎的な部分を学びたいという方には、これらを活用した学習がおすすめです。

たとえば、ProgateはPythonに関する基本的な知識やスキルを無料で学習することができるオンライン学習サイトとして有名です。

また、ドットインストールは、1本あたり3分程度の動画を見ながら無料でPythonの基礎を学ぶことができます。発展的な内容を学びたい場合は有料となりますが、短い動画で隙間時間に学習を進めることができるのは学生にとってはメリットでしょう。

そのほか、有料にはなりますが、python学習に特化したオンライン学習サービスのPyQでは、豊富なサンプルと課題で、Webアプリ開発やスクレイピング、機械学習といったPythonの主要な機能をすべて学習することができます。

「AIエンジニアになりたい」と、将来の方向性をはっきりと定めている方には、Aidemyもおすすめです。AI・機械学習に特化した実務よりの内容の講義が公開されており、無料部分のみでも発展的な知識・スキルを身に付けることができます。

Pythonを触ってみる

Pythonができるようになるには、とにかく触って、慣れることが大切です。Pythonはオープンソースのプログラミング言語なので、WindowsでもMacでも無料でインストールすることができます。また、インターネット上にはサンプルのプログラムも多数公開されているので、まずはそれらを実行してみると良いでしょう。手を動かすうちに、Pythonの使い方が理解できてくるはずです。

実行できるようになったら、独学用の参考書も学習に取り入れてみましょう。手を動かしながら何となくで理解していた部分も、解説を読むことでより論理的に理解することができます。1冊通して学べば、必要最低限の知識を身に付けることができるでしょう。

ライブラリを利用してみる

Pythonを学習する際には、ライブラリも利用してみましょう。先述したように、Pygameを利用すれば、簡単なゲーム開発が行えます。あるいはNumPyを使ってデータ解析をするのも良いでしょう。ライブラリを使ってみると、Pythonの便利さを肌で感じられるはずです。

関連記事：ライブラリとは？利用するメリットや注意点をわかりやすく解説

資格取得を目指して学ぶ

「Python3エンジニア認定基礎試験」や「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」といった資格の取得を目指して学習するのも、Pythonを習得するには効果的です。資格取得のための勉強では、基礎から体系的にスキルや知識を学べる点がメリットです。また、採用選考においては、資格を取得していることで「Pythonができる」と客観的に証明することもできます。

関連記事：ITエンジニアを目指す大学生におすすめのプログラミング資格

プログラミングスクールに通う

「Pythonができるようになりたいけれど、独学では不安…」「基礎だけでなく実務で役立つレベルのスキルを身に付けたい」という方にはプログラミングスクールに通う方法がおすすめです。
Pythonに限らず、どのプログラミング言語でも、できるようになるまでには時間と根気が必要です。簡単に習得できるわけではないため、挫折してしまう方も少なくありません。プログラミングスクールでは、効率的に学習を進められるようカリキュラムが組まれており、わからないこともすぐに講師に質問できるので、挫折しづらく着実にスキルを身に付けることができます。

7. まとめ

PythonはAI開発やデータ解析などには欠かせないプログラミング言語です。シンプルなコードでさまざまなことを行えるため、幅広い領域で利用されていますが、基幹システムの開発やネイティブアプリの開発にはあまり使われないという特徴もあります。就活に向けてPythonを習得しようと考えている方は、学びをスタートさせる前に、「何ができるのか」「何が苦手なのか」をしっかりと把握しておきましょう。

また、Pythonを身に付けるには、向き・不向きを知ることや効果的な学習方法を知ることが大切です。自分の特性やなぜPythonができるようになりたいのかを見極めたうえで、最適な学習方法を選び習得を目指しましょう。

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