これからPython学習を始めるにあたって、回り道せず効率的なプログラミング学習を実施したい人は多いです。
- Python学習ロードマップから学習範囲を見極めたい
- 自身の学習レベルから最適な学習法を選択したい
- 体系的なPython学習教材を無料で手に入れたい
上記の悩みを解決しながら、Pythonロードマップによる学習手順を解説します。
また、各学習手順において必要な参考サイトや記事もまとめています。
▼【無料配布】Python基礎学習教材のプレゼント実施中！▼
本記事をお読み頂いているプログラミング初学者向けに、Python基礎学習教材の無料配布を実施しています。
以下に無料配布するPython資料をご紹介します。
- Python特化の教材配布（学習資料5つ, サンプルアプリ8つ）
- 迷わない学習用ロードマップシート
- プログラミング関連のメルマガ情報
- 定期アンケートによる教材アップデート
また、メルマガ登録の特典も今後増やしていく予定です。
| 特典1 | Pythonに限らずビジネス/その他技術関連の資料配布 |
|---|---|
| 特典2 | メルマガ登録者限定のPython資料配布 |
資料データに関してはアンケートによる不定期更新になりますが、メルマガ登録者へ優先的にお知らせします。
記事ではお伝えできない内容を多分に含むため、メルマガ登録者限定にさせて頂きました。
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Python学習ロードマップの具体的な学習手順
Python学習において、学習手順を示すロードマップ化は必須です。
Python学習範囲の全体像を理解することで、学習期間中の時間配分などに有効だからです。
以下は、学習手順を把握するためのPython学習ロードマップになります。
また、Python学習ロードマップで示した通り、学習の順番を間違えないよう注意しましょう。
いきなりAI活用によるアプリ開発など取り組んでも学習手順を巻き戻す場合が多いからです。
- Pythonの学習環境を整える
- Pythonの基本文法をしっかりマスターする
- 開発を効率化するライブラリ・フレームワークを学ぶ
- Pythonアプリケーション開発でアウトプットする
それぞれの学習手順における注意点も含め、解説していきます。
Pythonの学習環境を整える
実は、Pythonの学習環境といってもいくつか存在します。
- 個人PCに直接Pythonあるいはツールで学習環境を構築する方法
- ネット/オンラインにてPython学習環境を構築する方法
個人PCに直接学習環境を構築する場合、以下の方法を選択できます。
- PythonとVisual Studio Codeをインストール
- Jupyter Notebookをインストール
- Jupyter Labをインストール
それぞれの手法にて個人PCに直接Python学習環境を構築したい人は関連記事を一読ください。
PythonとVisual Studio Codeをインストール
Pythonのダウンロード・インストールと設定・環境構築を解説します。
記事を読み終えると、Pythonのダウンロードとインストール完了、実行環境の構築まで準備できます。
Jupyter Notebookをインストール
Jupyter Notebookのインストールや起動方法、使い方から日本語設定までハンズオン形式で解説してます。
さらに、Jupyter Notebookの操作方法を画像解説をもとにJupyter Labの違いも記載してます。
Jupyter Labをインストール
Jupyter Labのインストールや起動方法、使い方から日本語化の設定までハンズオン形式で解説してます。
さらに、Jupyter Labの操作方法を画像解説をもとにJupyter Notebookの違いも記載してます。
次にネット/オンラインにてPython学習環境を構築する場合、以下の方法を選択できます。
- Google Colaboratoryを設定する
Google Colaboratoryの利点は、ネット/オンライン上であることからスマホでPython学習環境が手に入る点です。
当然、PCによるPython学習であっても構築手順が多いアプリ/ツールのインストールを省くこともできます。
ネット/オンライン上でPython学習環境を構築したい人は関連記事を一読ください。
Google Colaboratoryを設定する
Google Colaboratoryの基本的な使い方とファイル操作を解説してます。
また、グーグルコラボのTipsや定期実行に関する内容も記載してます。
Pythonの基本文法をしっかりマスターする
Python学習環境が整備できたら、Python基礎学習に取り掛かりましょう。
Python基礎学習において、必ず習得しておくべき内容は以下になります。
- Pythonの基本（変数,定数,数値,文字列など）
- データ構造（リスト型,タプル型,辞書型,集合型）
- 条件分岐（if文）
- ループ（for文,while文）
- その他制御フロー（continue文,break文,try-except文など）
- 関数
- クラス
- モジュールとパッケージ
複雑な処理や特殊（ライブラリ/フレームワーク特有）なコード以外は、上記の基本構文を組み合わせて様々な処理が成り立ちます。
合わせて各プログラミング言語特有の基本構造（コーディングルール）も理解する必要があります。
開発を効率化するライブラリ・フレームワークを学ぶ
Pythonの基礎学習を終えたら、Pythonに関連するライブラリあるいはフレームワークの学習に移ります。
Pythonアプリケーション開発において、必ずライブラリ/フレームワークの使用は発生するため、重点的な学習が必須です。
以下は、Pythonにおける代表的なライブラリになります。
- requests（サイトアクセス）
- BeautifulSoup（HTML解析）
- Selenium, WebDriver（ブラウザ制御）
- openpyxl（Excel処理）
- pandas（データ処理）
- matplotlib（データ可視化）
- NumPy（数学関数）
- OpenCV（画像処理）
- tkinter（デスクトップアプリ開発）
Pythonにおける代表的な各ライブラリを学習したい人は関連記事を一読ください。
requests（サイトアクセス）
pythonのrequestsモジュールを中心に解説してます。
また、インストールや使い方、詳細なメソッドによる具体的なコードも記載してます。
BeautifulSoup（HTML解析）
beautifulsoup4に関するメソッドを中心に解説してます。
また、詳細な解析方法や使い方の具体的なコードも記載してます。
Selenium, WebDriver（ブラウザ制御）
自動化やスクレイピングで利用されるseleniumの使い方を解説してます。
また、データ収集方法や待機処理などのコードも記載してます。
openpyxl（Excel処理）
Excelファイルを操作するPythonライブラリであるopenpyxlを解説してます。
また、ファイル/セル操作や詳細な使い方、データ分析コードも記載してます。
pandas（データ処理）
データ処理・データ分析で多用されるPythonライブラリであるpandasについてまとめた記事になります。
pandasの基本的な使い方やデータ分析業務で利用するケースも記載しています。
matplotlib（データ可視化）
データの可視化を行うmatplotlibライブラリについてまとめた記事になります。
どのような可視化が実施できるか画像を用いて記載しています。
NumPy（数学関数）
高度な数学的処理を実装するためのNumPyライブラリについてまとめた記事になります。
専門的な数学メソッドをサンプルコードとともに記載しています。
OpenCV（画像処理）
画像認識や画像処理を実装できるOpenCVライブラリについてまとめた記事になります。
詳細な画像処理メソッドをサンプルコードとともに記載しています。
tkinter（デスクトップアプリ開発）
Pythonに標準装備のデスクトップアプリ開発用であるtkinterライブラリについてまとめた記事になります。
メモアプリやToDoアプリの実装方法も記載しています。
また、Pythonアプリケーション開発を前提にWebフレームワークの学習も必要になります。
以下は、Pythonにおける代表的なWebフレームワークになります。
- Flask
- Django
- FastAPI
Pythonにおける代表的なWebフレームワークを学習したい人は関連記事を一読ください。
Flaskのインストール
フレームワークFlaskのインストール方法から実行開発環境まで解説してます。
また、使い方やできることとしてFlaskアプリの実装も解説してます。
Pythonアプリケーション開発でアウトプットする
Pythonの学習環境/基礎学習/ライブラリ・フレームワーク学習を経て、Pythonアプリケーション開発に移ります。
始めからPythonアプリ開発に取り組む人もいますが、ただサンプルコードを眺め真似事しかできなくなるのでやめておきましょう。
また、AIによるバイブコーディングも実践する人もいますが、プロンプトだけでは思い通りのものは作れないケースがまだまだあります。
であれば基本からPythonを身に付け、エラー対処からリファクタリング（コード改善）ができるように学習しましょう。
以下は、代表的なPythonアプリケーションの開発領域です。
- Web系アプリ開発
- 機械学習系アプリ開発
- データ分析系アプリ開発
- デスクトップアプリ開発
スマホアプリやゲームなども開発できますが、一般的にPythonが利用されやすいのは上記に該当するでしょう。
Pythonアプリケーション開発をハンズオン形式で学習したい人は関連記事を一読ください。
Python製デスクトップアプリ開発
デスクトップアプリ用フレームワークのインストールや起動方法、具体的なデスクトップアプリ開発まで解説してます。
実行ファイルのexe化や配布方法をも記載してます。
FlaskによるWebアプリ開発
flaskの拡張機能であるflask-loginの使い方を解説してます。
また、ユーザーDB作成とログイン認証機能の実装も記載してます。
【目的・レベル別】自分に合ったPython学習方法
一般的にPython学習方法は以下の選択肢があります。
- 本・書籍
- サイト・サービス
- スクール
また、Python学習方法の「どれを選択するか」「何を基準に学習教材を選ぶか」が重要になります。
以下は、筆者が推奨するPython学習方法の基準を記載しています。
- 無料/有料
- 個人開発
- 就職＆転職
- 体系的な学習/局所的な学習
- 情報がアップデートされているか
おそらく最優先されるのは無料/有料であるかになると思います。
また、「個人開発」と「就職＆転職」の違いによって、金額をかけるならスクールやサービスに投資したい人もいます。（サポートの違い）
さらに、現時点の学習状況によって「Pythonを体系的に学びたいのか」「一部学習したい分野なのか」で選択する方法が変わります。
IT分野は常にアップデートされるといった観点から、学習教材の情報鮮度も重要になります。
本・書籍で体系的/局所的に知識をインプットする
ここでは、Python学習に本・書籍を活用するメリットを紹介します。
- 特定のライブラリ/フレームワークといった特化学習がしやすい
- 一冊にまとまっているため学習定着度が高い
- 現時点の学習レベルに見合う書籍が見つけやすい
特に、本・書籍は特定の分野/箇所に対して深堀りした内容まで記載されているため、局所的な学習に向いています。
学習フェーズに合わせて学びたい専門用語や概念を絞り、都度適切な本・書籍を選びましょう。
無料学習サイトやサービスで手軽に実践してみる
ここでは、Python学習におすすめの学習サイト（サービス含む）を紹介します。
オンライン形式でPython特化の無料学習サイトを目的別で比較表作成しています。
以下の目的ごとにサイトを選別しています。
- 一部無料のPython学習サイト
- 完全無料のPython学習サイト
また、それぞれのサイトによる学習範囲も記載しています。
一部/完全無料のPython学習サイトの比較表では、無料で学習できる範囲を確認できます。
| サイト名 | 基礎学習 | ライブラリ学習 | フレームワーク学習 | アプリ開発 |
|---|---|---|---|---|
| Udemy | ||||
| Coursera | ||||
| Codeacademy | ||||
| Tutsplus | ||||
| Progate | ||||
| Paizaラーニング | ||||
| AI Academy |
| サイト名（URL） | 基礎学習 | ライブラリ学習 | フレームワーク学習 | アプリ開発 |
|---|---|---|---|---|
| Cisco Japan「Python入門」 | ||||
| Python-izm | ||||
| Python Japan | ||||
| Let’sプログラミング | ||||
| Pythonプログラミング入門 | ||||
| Python早見帳 | ||||
| Python ゼロからはじめるプログラミング | ||||
| Think Python：コンピュータサイエンティストのように考えてみよう 第二版 | ||||
| プログラミング演習 Python |
結論として、Python基礎学習であれば無料学習サイトで事足ります。
Pythonにおける各無料学習サイトの解説と詳細な学習範囲を個別に確認したい人は「Pythonが無料で学べる学習サイトと学習範囲｜比較表あり」を一読ください。
スクールで挫折せず最短でスキルを習得する
プログラミングスクールを選択する場合は、「エンジニアへの就職＆転職支援サービスが担保されるか」の一点だけ考慮すればよいです。
もはや、数十万円といった高額な金額を払ってまでPython学習をする時代は終わったと考えています。
開発環境・基礎学習・ライブラリ/フレームワーク学習どれにおいても、検索あるいはAIで事足りるからです。
- 学習管理が充実している
- エンジニアへの支援サービスが提供される
- 助成金/補助金が使える可能性がある
- 「知ってる・分かってる」ではなく「使える」ようになる
プログラミングを仕事にする場合は、スクール活用の選択として一考の価値があります。
もう探さなくてOK！Pythonが学べる無料教材
ここでは、無料でPythonが学べる教材をまとめています。
| 教材名 | URL |
|---|---|
| Pythonプログラミング入門 | https://utokyo-ipp.github.io/ |
| Python 0から始めるプログラミング | https://mitani.cs.tsukuba.ac.jp/book_support/python/ |
| プログラミング演習Python | https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/items/3a8f357f-e957-4789-8bb1-45ee06c526aa |
| Python早見帳 | https://chokkan.github.io/python/index.html |
有名大学が講義にて使用している学習教材が無料で利用できます。
以下は、各無料教材の概要を解説しています。
環境構築→ライブラリ→FW→アプリ開発まで学べる無料教材｜JobCode
無料で実施できるPython学習教材は開発環境構築と基礎学習が中心であり、アプリ開発となると無料教材がないことが多いです。
メルマガ登録して頂くと、学習手順である開発環境→基礎学習→ライブラリ/フレームワーク→アプリ開発に至るまでのスプレッドシートを配布しています。
また、本サイトでは「Python学習に特化した網羅的な無料教材」を配布しています。
- Python入門ガイド
- Python基礎知識ガイド
- tkinter基礎知識ガイド
- 【tkinter製】デスクトップアプリフォルダ
Python学習に役立つ基礎知識ガイドを始め、アプリ開発時の基礎学習教材を用意しています。
各資料データに関しては不定期の更新になりますが、メルマガ登録者へ優先的にお知らせします。
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ご興味がある人は以下からメルマガ登録を実施頂けますと幸いです。
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Pythonプログラミング入門｜東京大学
「Pythonプログラミング入門」は、東京大学が公開している無料教材になります。
- Colaboratory (Colab) の使い方
- 数値演算
- 変数と関数の基礎
- 論理・比較演算と条件分岐の基礎
- テストとデバッグ
- 文字列 (string)
- リスト (list)
- 条件分岐
- 辞書 (dictionary)
- 繰り返し
- 関数
- ファイル入出力の基本
- イテラブルとイテレータ
- ディレクトリと木構造
- モジュールの使い方
- モジュールの作り方
- NumPyライブラリ
- 内包表記
- 高階関数
- クラス
- pandasライブラリ
- scikit-learnライブラリ
- Jupyter Notebook の使い方
- セット (set)
- 再帰
- 簡単なデータの可視化
- CSVファイルの入出力
- Bokehライブラリ
- Pythonスクリプトとコマンドライン実行
- Matplotlibライブラリ
- 正規表現
学習環境としてGoogle Colaboratoryを中心に採用しています。
Pythonの基本文法からライブラリ活用まで学習できます。
Python ゼロからはじめるプログラミング｜筑波大学
「Python 0から始めるプログラミング」は、筑波大学が公開している無料教材になります。
- Pythonに触れる
- Pythonの基本
- 条件分岐と繰り返し
- 組み込み型とオブジェクト
- ユーザー定義関数
- クラスの基本
- 発展と応⽤
プログラミング言語に拠らないプログラミング全般の基礎知識を習得できます。
また、Pythonを中心に基本的なプログラミング用語と考え方・活用の基礎を学べます。
プログラミング演習Python｜京都大学
「プログラミング演習Python」は、京都大学が公開している無料教材になります。
- コンピュータとプログラミング
- Pythonの実行環境と使い方
- 変数と演算, 代入
- 例題：平方根を求める
- リスト
- 制御構造
- 京都の交差点を作る
- 力試し課題
- 関数を使った処理のカプセル化
- Turtleで遊ぶ
- Tkinterで作るGUIアプリケーション(1)
- Tkinterで作るGUIアプリケーション(2)
- クラス
- ファイル入出力
- 三目並べで学ぶプログラム開発
- Pythonの学術利用
- 振り返りとこれから
- 付録：IDLE Python 便利帳
- 付録：IDLE/Python でのエラーメッセージの読み方
約260ページにも及ぶ学習教材で、Pythonの基礎文法からTkinterによるGUIアプリケーション開発まで学べます。
Python早見帳｜東京工業大学
「Python早見帳」は、東京工業大学が公開している無料教材になります。
- 基本的な計算
- 変数
- 実行制御
- 関数
- モジュール
- リスト
- タプル
- 文字列
- 辞書
- 集合
- ファイルの入出力
- 可変と不変
- クラス
- 例外
- イテレータとジェネレータ
- NumPy (1): ベクトル
- NumPy (2): 行列・テンソル
- Matplotlib: グラフの描画
- Jupyter Notebook
Python早見帳は、Pythonのプログラムと実行例をさっと確認（早見）できるJupyter Notebook（帳）です。
Jupyter Labで書かれたコンテンツをJupyter Bookで変換することで生成されています。
サンプルアプリが豊富！Pythonが学べる無料教材
無料で実施できるPython学習教材は開発環境構築と基礎学習が中心であり、アプリ開発となると無料教材がないことが多いです。
メルマガ登録して頂くと、学習手順である開発環境→基礎学習→ライブラリ/フレームワーク→アプリ開発に至るまでのスプレッドシートを配布しています。
また、本サイトでは「Python学習に特化した網羅的な無料教材」を配布しています。
- Python入門ガイド
- Python基礎知識ガイド
- tkinter基礎知識ガイド
- 【tkinter製】デスクトップアプリフォルダ
Python学習に役立つ基礎知識ガイドを始め、アプリ開発時の基礎学習教材を用意しています。
各資料データに関しては不定期の更新になりますが、メルマガ登録者へ優先的にお知らせします。
記事ではお伝えできない内容を多分に含むため、メルマガ登録者限定にさせて頂きました。
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Python学習で使えるサンプルコード集
Job Code（本サイト）では、これからPython学習を始める人が利用できるサンプルコード集を記載しています。
Python基礎/代表的なライブラリ/アプリ開発まで事前にサンプルコードを用意しています。
- Pythonの実行方法
- Pythonプログラムの基本構造
- Pythonの基礎｜サンプルコード集
- Pythonの各ライブラリ｜サンプルコード集
- Pythonのフレームワーク｜サンプルコード集
Pythonの基礎｜サンプルコード集
Pythonの勉強において、当然ながら基礎内容は必須になります。
特に、その他プログラミング言語にも共通する基礎内容は、プログラミング思考を養うのにも有益です。
- Pythonの基本（変数,定数,数値,文字列など）
- コレクション（リスト型,タプル型,辞書型）
- 条件分岐（if文）
- ループ（for文,while文）
- 関数
- クラス
- モジュールとパッケージ
プログラミング言語Pythonにおいて、サンプルコードを利用したプログラミングの概念を解説しています。
Pythonの各ライブラリ｜サンプルコード集
ここでは、Pythonで代表的なライブラリを用いたサンプルコード集（参考記事含む）を紹介します。
概要になりますが、詳細なプログラムの解説や部分的説明を求める人は、ぜひ関連記事から一読ください。
以下は、Pythonで代表的なライブラリのサンプルコード集になります。
- Seleniumのサンプルコード｜クローリング＆スクレイピング
- WebDriverのサンプルコード
- openpyxlのサンプルコード
- pandasのサンプルコード
- numpyのサンプルコード
- matplotlibのサンプルコード
- OpenCVのサンプルコード
- tkinterのサンプルコード
- fletのサンプルコード
特にメソッド関連は膨大な解説とサンプルコード集になるため、各ライブラリの記事をお読み頂けると幸いです。
Pythonのフレームワーク｜サンプルコード集
ここでは、Pythonで代表的なフレームワークのサンプルコード集を記載しています。
- Flaskのサンプルコード
以下、サンプルコードにて開発できるサンプルアプリになります。
Python基礎/代表的なライブラリ/アプリ開発まで体系的な学習手順を踏みたい人は「Pythonのサンプルコード集｜入門・初心者講座」を一読ください。
