「プログラミング言語『Python』とは、一体どんな言語だろう？」
「Pythonに興味があるから、特徴や何ができるのかを教えて！」

数あるプログラミング言語の中で、「Python」は特に人気・需要ともに高い言語です。

そのため、これからプログラミング学習を始める上で、Pythonを勉強したいと考えている方も多いでしょう。

そこで本記事では、初心者向けにPythonの概要・特徴・できること・文法の基礎などを分かりやすく紹介します。

ぜひ、Python入門としてご参考ください。

この記事は現役エンジニアによって監修済みです。

Pythonとは？

「Python(パイソン)」とは、おもにアプリ開発や機械学習分野で採用されている、サーバーサイドのプログラミング言語です。

Pythonの由来は英語の「ニシキヘビ」であり、言語のロゴもニシキヘビをモチーフとして作られています。

Pythonはコードが書きやすく、プログラミング初心者にも理解しやすい文法が特徴。

使用用途としては、Python用のフレームワークを用いたアプリ開発や豊富なライブラリを活用したデータ分析や機械学習、ディープラーニングなどがあります。

Pythonの歴史

Pythonは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏によって作成された言語です。

またその言語の語源は、イギリスのテレビ局BBCのコメディ番組「空飛ぶモンティ・パイソン」が語源であると言われています。

Pythonの歴史を時系列で簡易的に振り返ると、以下の通りです。

• 1991年：Python 0.9x 公開
• 1994年：Python 1.0 公開
• 2000年：Python 2.0 公開
• 2008年：Python 3.0 公開

Python 3.X版は、ほぼ毎年バージョンアップが実施されており、現在の最新バージョンは「Python 3.10」です（2021年11月時点）。

Pythonのシェアは？

出典元：IEEE Spectrum

IEEE Spectrumが発表した『Top Programming Languages 2021』によると、2021年度の人気プログラミング言語として、Pythonは1位を獲得しました。

Pythonを使用する職種としては、機械学習エンジニアやデータサイエンティスト、そして機械学習の中でも特に近年流行しているディープラーニングのエンジニアなどです。

また、組み込み型プログラムの開発やWebアプリ開発にも採用されています。

このように、システム開発におけるあらゆる分野でPythonはシェアを伸ばしており、今後も楽しみな言語だといえるでしょう。

Pythonの特徴

Pythonのおもな特徴は、以下の3つです。

• 誰が書いてもコードが同じになる言語
• 汎用プログラミング言語
• 豊富なライブラリ

これらの中身について解説します。

誰が書いてもコードが同じになる言語

Pythonは、誰が書いてもコードが同じようになる言語を意識して作られています。

そのため、コードを読むときはその意図を汲み取りやすく、コードを書くときもどのように書けばいいのか迷うことは少ないでしょう。

そして、読みやすい言語ということは、学習がしやすいということでもあり、比較的低い学習コストで熟練することが可能です。

また、Pythonは構造をわかりやすくするためにプログラムの書き出し位置を調整する「インデント」を導入しており、読みやすいプログラムを実現しています。

さらに、オブジェクト指向により、複雑な処理においてもクラスやオブジェクトを用いてプログラムを組むことが可能です。

Pythonは初心者向けの言語かつ、今話題のAIプログラミングも可能であるため、ITエンジニアならばぜひともおさえておきたい言語といえるでしょう。

汎用プログラミング言語

Pythonは汎用プログラミング言語とも呼ばれています。

これは、特定の用途に特化していない言語を表しており、Pythonを使用することで実現できることは多岐に渡ります。

例えば、パソコン上の書類整理やフォルダ管理などをPythonプログラミングで自動化したり、研究開発における科学技術計算をPythonで行ったりと、使い方は多種多様。

Pythonでできることについては、後述の「Pythonで何ができる？」をご覧ください。

豊富なライブラリ

AI開発においては、Python以外にもJavaやC++などのプログラミング言語でも可能です。

しかし、そのような事例はまれで、特別な理由がない限りは「AI開発するならPython」といっても過言ではありません。

その理由は、AI開発を強力にサポートする便利なライブラリが豊富にそろっているからです。

例えば、数値計算ライブラリである「Numpy」を活用すると、AI（特にディープラーニングを用いるもの）を作成する際に必須となる行列の計算などが簡単に実装できます。

あるいは、統計処理やデータ分析に役立つ「Pandas」というライブラリ、機械学習の様々なモデルが利用可能となっている「scikit-learn」などのライブラリも存在します。

そして、このようなライブラリは使用方法のまとめブログやネット記事などが多くウェブに存在しており、学習も容易。

AI関連以外にも、アプリ開発に役立つ「Flask」や「Django」などもそろっています。

Pythonで何ができる？

Pythonでできることをざっくりまとめると、以下の4つです。

• アプリケーション作成
• データ分析
• 機械学習
• Webスクレイピング

これらの内容について解説します。

アプリケーション作成

Pythonはアプリ開発に適したプログラミング言語であり、有名なWebサービスではYouTubeやInstagramなどに使われています。

Pythonには、Webアプリ開発に便利なフレームワークがあり、特に有名なものは「django」と「Flask」です。

djangoでAIを使ったWebアプリの作成

出典元：django

djangoはPythonを用いてWebアプリケーションを作成できるフレームワークです。

高速に開発できることや強固なセキュリティ、そして多くの人に利用されていることを特徴としています。

djangoを使用することでの利点は、Pythonを用いたデータ分析のプログラムや人工知能プログラムをWebアプリケーションに搭載しやすいということです。

そのため、データ分析のプログラムをWebアプリで使いたい場合にはPythonとdjangoを学習するのがもっとも学習効率の高い勉強方法であると言えます。

FlaskでシンプルなWebアプリの作成

出典元：Pallets

djangoと同様にFlaskもwebアプリケーションのフレームワークです。

Flaskはとてもシンプルな作りをしており、簡単なアプリケーションを実装して実行するような場合にはとても便利なフレームワークとなっております。

フレームワークの使用方法もとても単純で、初心者でもわかりやすいように作成されています。初心者で簡単なアプリから試したような場合にはFlaskを使用するのがおすすめです。

Flaskはとても実行が簡単なフレームワークですが、その反面複雑な機能を実装することにはあまり向いていません。

そのため、自分がどの程度複雑なアプリケーションを作成したいかによって選択するフレームワークを変えるのが良いでしょう。

データ分析

Pythonは、データ分析にも適したプログラミング言語です。

企業が保有するビッグデータを解析することで、ビジネス課題の発見や売り上げアップの施策などを合理的に立てられます。

また、Pythonプログラミングや解析ツールを用いてデータ分析を行い、企業の経営課題や収益改善などの提案を行う職種を「データサイエンティスト」といいます。

機械学習

機械学習とは、AIにおける研究分野の1つで、人間が学習するのと同じようにコンピュータ自身が学習し、データパターンやルールを導き出す仕組みのことです。

機械学習の活用事例としては、自動運転技術・チャットボット・画像認識アプリ・需要予測システムなどがあります。

Webスクレイピング

Webスクレイピングとは、Webサイトから特定のデータを抽出する手段の1つです。

Webスクレイピングを活用することで、複数のウェブサイトから特定のデータを抽出して比較したり、表やグラフにして保存しマーケティングなどに活用できます。

Pythonには、「BeautifulSoup」や「Selenium」といったWebスクレイピングに役立つライブラリがそろっています。

Pythonの文法

本章では、Pythonの基本的な文法を4つ紹介します。

• 文章の出力
• 四則演算
• 繰り返し
• 条件分岐

紹介するコードについては、その場でプログラムの実行を試すことが可能な「Welcome to Python.org」にて実行しています。

文章の出力

「Hello World!」と出力するプログラムを作成します。

文章の出力は、「print()」のカッコの中に「”Hello World!”」と入れることで可能。

四則演算

足し算は「+」、引き算は「-」、掛け算は「*」、割り算は「/」、を用いて記述。

また、割った余りを取得することも可能で、「%」を使用します。

繰り返し

例えば、「Hello World!」を10回表示したい場合、「print()」を10回繰り返し自分で書くことでも実現は可能です。

しかし、繰り返し回数が100回・1000回となると、とても現実的ではありません。

そのような場合に便利なのが、繰り返しに使用する「for文」です。

for文を使用することで、繰り返される処理を一度記述して、繰り返す回数を指示することで繰り返しを実行することが可能となります。

上記の画像は「Hello World!」を10回表示するプログラムで、「range」の中の数値が繰り返しの回数を示しています。

ここで、forのある行が意味するのは、「iを0から9まで10回処理を実行する」です。

ここで注意するべきなのはiは「1から10」ではなく「0から9」であること。

試しに、同じ繰り返しでiを表示させてみましょう。

上記を確認すると、iを10回分表示していますが、表示は「0から9」となっています。

このように、プログラミングでは数字のスタートが0であることがよくありますので、覚えておくと良いでしょう。

条件分岐

上記の画像は、ある数字aが9より大きいかどうかを判定して、大きい場合には「”a is bigger than 9”」と出力するプログラムです。

Pythonにおける条件分岐の基本形は、「if 条件式 : 条件式が真（true）の場合の処理」という形です。

また、条件式が偽（false）の場合の処理を書くときは、「else : 条件式が偽（false）の場合の処理」を追加します。

Pythonのインストール方法

Pythonは、Windows/Mac/Linuxに関わらず、インストール可能です。

Pythonのダウンロードは公式サイトから行います。

公式サイトに進み、最新版のPythonをダウンロードしましょう。

ダウンロードが終了しパッケージを開くと上記のような画面が出るので、続けるを押し続けるとインストールが完了します。

過去バージョンもありますが、特別な理由がある場合を除いて、基本的には最新版をインストールするのが無難です。

Python初心者におすすめな学習本

本章では、Python初心者におすすめな学習本を厳選して4冊紹介します。

• スッキリわかるPython入門
• Python実践データ分析100本ノック
• スッキリわかるPythonによる機械学習入門
• Python2年生 スクレイピングのしくみ

スッキリわかるPython入門

 

プログラミングを経験したことがない人にもわかりやすいように、Pythonの文法を丁寧にわかりやすく説明しています。

プログラミング全般としておさえておきたい引数や戻り値などの仕組みも学べます。

初めてPythonを学習する方は、まずは本書から始めるのがおすすめです。

Python実践データ分析100本ノック

 

本書は、実際のビジネス現場を想定したデータ分析の例題100問をまとめた一冊。

Pythonの文法をひととおり理解し、「実用的なプログラムを組んでみたい」と思ったら、本書を参考にしながらデータ分析を体験してみてください。

スッキリわかるPythonによる機械学習入門

 

スッキリわかる入門シリーズの機械学習編です。

本格的な機械学習プログラムを組むとなると、高度な数学知識や統計学の知識が求められるため、初心者にはハードルが高いでしょう。

しかし、本書は丁寧な解説とイラストを用いて、実際に手を動かしながら学習できます。

Python2年生 スクレイピングのしくみ

 

本書は、PythonによるWebスクレイピングの基礎を学べる一冊です。

かわいい動物キャラクターと会話形式による解説で、非常に読みやすい構成。

本書では、HTML解析・データ加工・オープンデータの分析・Web APIによるデータ収集などを紹介しています。

Pythonで簡単なアプリ開発に挑戦してみよう

初心者向けにPythonの概要・特徴・できること・文法の基礎などを紹介しました。

Pythonは、汎用性が高くWebアプリ開発・機械学習・データ分析など、あらゆる場面で活用が期待されています。

人気・需要ともに高い言語なので、これからプログラミングを始めたい方はPythonを勉強してみるとよいでしょう。

ひととおり文法を理解したら、簡単な自動化ツールやアプリ開発に挑戦してみてください。

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