Pythonとは？特徴やできること・フレームワークや学習方法を徹底解説！

2022年7月13日2024年9月8日

本記事では、AI（機械学習）やサーバーサイド/バックエンド言語として活躍しているプログラミング言語「Python」について解説します。

「Python」を扱うサーバーサイド/バックエンドエンジニアあるいはデータサイエンティストなどの新卒・中途採用が増え、市場に合わせ雇用状況も変化が著しいです。

PYPL（プログラミング言語ランキング）などで急上昇から1位を獲得した「Python」ですが、これまで普及した要素を含め、特徴やできることをまとめています。

本記事のまとめ

Pythonは記述性・可読性に優れたプログラミング言語
Pythonの特徴は、「シンプルコード設計」「オブジェクト指向言語」「スクリプト言語」「ライブラリの豊富さ」
Pythonにできることは、「Webアプリ開発」「データ分析・解析」「機械学習・AI」「組み込み・IoT開発」「ブロックチェーン開発」
おすすめのPythonフレームワークは、「Django」「Flask」「Bottle」「Tornado」「web2Py」
需要が高く求人増加中のため、将来性と安定が見込める
Pythonを習得するおすすめのプログラミング学習方法は「Udemy」

筆者の経歴

SIer/Web系企業での実務経験があるフリーランスエンジニア
プログラミングスクールでの講師実績あり
HR領域によるエンジニア特化の採用代行を業務委託で兼務

Pythonとは？

Pythonは、1991年に開発されたプログラミング言語です。

誰が書いても同じ書き方にできるようコード設計されており、記述性・可読性に優れた言語です。

また、専門的なライブラリが豊富なことから、現在ではAI領域までカバーするプログラミング言語として有名になりました。

Pythonの特徴とは？

Pythonの特徴は、主に以下の４つです。

プログラミング言語Pythonの特徴

シンプルなコード設計
オブジェクト指向言語
スクリプト言語
ライブラリの豊富さ

シンプルなコード設計

記述性・可読性の高いコードがPythonの魅力！

「Python」が開発現場で選ばれる理由は、シンプルがゆえにコードの記述性と可読性が高い点です。

最も簡単な「Hello, World!」の出力結果をC言語とRubyで比較します。

▼C言語の場合

#include <stdio.h>

main()
{
  printf("Hello World");
}

▼Pythonの場合

print("Hello World")

上記のように、最も簡単な出力内容であってもプログラミング言語の選択によって学習難易度や、コード行数が変化します。

Pythonはプログラミング言語の中でも習得しやすく書きやすさ・読みやすさに特化しています。

オブジェクト指向言語

Pythonはオブジェクト単位でプログラムできる！

プログラムにおいてオブジェクト指向言語のメリットは、アプリ開発時に分業しやすい点です。

オブジェクト単位で開発するため、機能ごとにチームメンバーと分担作業ができます。

また、オブジェクト指向言語はコードの修正箇所が減ります。

これもオブジェクト単位で開発するため、バグ/エラー発生時に特定箇所のみを修正すれば回収できます。

特に大規模システム/アプリ開発で効果を発揮します。

スクリプト言語

実行プロセス短縮がスクリプト言語のメリット！

differences-between-scripting-and-compiling

Pythonはコンパイルせずに実行する「スクリプト言語」です。

コンパイルはPC（機械）が読む機械語に翻訳する工程です。

Pythonは、プログラム実行と同時にコードを翻訳するため、すぐに動作確認できます。

また、スクリプト言語は比較的に習得難易度が低い言語になります。

同じスクリプト言語であれば、Ruby/PHPなどが相当します。

ライブラリの豊富さ

特に数学的ライブラリの豊富さが魅力！

現在、公開されているWebアプリやネイティブアプリでアルゴリズムを持たない機能はほぼありません。

そのため、機械学習モデルを実装した機能や数学的なアルゴリズムによって表示結果を変化させる機能が必要になります。

Pythonは、データ分析/解析に特化したライブラリが豊富であるため、ライブラリ活用すればWebアプリに対してデータ算出が必要な機能を簡単に実装できます。

Pythonにできること・作れるもの

AI（機械学習）やデータ分析・解析系で注目を集めるプログラミング言語Pythonでできること・作れるものは、主に以下の4つです。

Pythonにできること・作れるもの

Webアプリケーション開発
データ分析・解析
機械学習・AI開発
組み込み・IoT開発
ブロックチェーン開発

Webアプリケーション開発

Pythonは、サーバーサイド/バックエンド言語と呼ばれ、Webアプリケーション開発における機能の根幹を構築するために利用されます。

上述した通り、開発で使用される様々な特徴やメリットを考慮して採用されるため、IT業界でもトップクラスの人気度・認知度です。

また、Webアプリ開発でもAI・機械学習モデル搭載の機能を実装する機会が頻繁に増えているため、データサイエンティストに就職＆転職希望の人はPythonによるWebアプリケーション開発の学習をお勧めします。

データ分析・解析

データ分析・解析とは、「収集したビッグデータからビジネス活用する」目的で実施する業務です。

顧客データ分析、アンケート・FAQ分析、画像検出・検知、数値データ解析など、あらゆるビジネスシーンで活用されるデータをPythonで有益な情報として抽出します。

Pythonは、pandas、Numpy、SciPy、scikit-learnなどデータ解析用ライブラリが豊富なため、データ分析・解析の領域で最も活躍するプログラミング言語の一つです。

機械学習・AI開発

Pythonは、機械学習・AIシステム開発で頻繁に採用されています。

機械学習・AIモデルによってサービス/アプリケーションのデータベースから学習し、自動的に成長することで精度の高い結果をもたらすよう設計されています。

研究・医学・製造・IT・マーケティング領域など、あらゆるシーンで機械学習・AIシステムは実装されており、データサイエンティストあるいはAIエンジニアを目指す人にとって重要な技術です。

組み込み・IoT開発

Pythonは、組み込み系・IoT・ロボティクスの分野でも活用されています。

特に、機械学習モデルを要する人型ロボットやシステムと相性が良く、組み込み・IoT・ロボティクス分野の企画段階から技術選定でまず挙げられるのがPythonです。

言語コミュニティも活発で、個人開発/チーム開発ともに有益な情報がネット上に多数存在します。

初学者であれば、Raspberry Piからロボット開発を体験するのがおすすめです。

ブロックチェーン開発

ブロックチェーンとは、データの改ざん・盗聴などセキュリティ面で利用される技術です。

Pythonはセキュリティ面に関するコーディングも得意であり、ブロックチェーン技術で利用されています。

FinTech（Finance:金融, Technology:技術）に関わる決済システムや仮想通貨トレードシステム、NFT、メタバース等のセキュリティ関連などにPythonが利用されています。

Pythonの需要と将来性を考える

求人専門サイトであるdodaで「Python」を検索すると、2022年7月現在で4200件以上（同じサーバーサイド言語Rubyの約2倍）を超える求人であり、求人ボックスでは12,300件以上の結果です。

平均求人数も2021年から2022年にかけて2倍近く上昇しており、注目を集めるプログラミング言語の一つです。

求人ボックスにおける30日以内の求人数から平均年収を割り出すと、「586万円」です。

Pythonは今後も需要が伸びる中で、安定した将来性を担保できるプログラミング言語と言えます。

Pythonの求人数

様々な求人サイトにて、Pythonに関する求人数を確認すると現在の需要と将来性が可視化できます。

スクロールできます

	Python	Django
indeed	73,870件	5,611件
求人ボックス	49,822件	2,903件
doda	5,054件	279件
マイナビ転職	2,832件	104件
リクナビNEXT	1,386件	63件
Green	4,651件	543件

各転職サイトによるPythonの求人数表

2022年7月現在の各転職サイトにおける求人数は「Python全体」で合計135,000件以上あり、「Django」で9,000件以上の結果になりました。

別のサーバサイド言語に比べるとフレームワーク関連の求人数は低い状況ですが、Pythonはデータサイエンス分野である機械学習/DL（ディープラーニング）関連で利用されます。

そのため、フレームワーク関連の活用よりもPythonそのものの活用が多いため、求人数全体は増加傾向にあります。

Pythonの年収レンジ

各転職サイトにて年収レンジにおける求人数を調べました。（2022/07執筆時点）

調査対象と注意点

転職サイトは5社を対象とする
年収レンジを300, 400, 500, 600, 700~とする
年収レンジ299万円以下は除外
年収レンジが重複の場合でも各レンジでカウントする

スクロールできます

Python	300~399万円	400~499万円	500~599万円	600~699万円	700万円以上
indeed	13,689件	18,755件	14,394件	11,314件	9,501件
求人ボックス	4,513件	3,413件	3,164件	8,772件	23,488件
doda	2,030件	3,803件	4,501件	4,531件	3,913件
マイナビ転職	16件	78件	238件	402件	1850件
Green	17件	83件	233件	916件	3,399件

各転職サイトの年収レンジによる求人件数比較表

300~399万円、400~499万円、500~599万円、600~699万円の4つの年収レンジでindeedの求人数が最も多いことが分かります。

700万円以上の年収レンジでは求人ボックスが最も多く、登録企業の豊富さで選ぶならindeed、ハイクラス転職を目指すなら求人ボックスといった選択が無難でしょう。

次に、求人総数から各年収レンジ件数の割合を算出し、最適な転職サイトと最も割合が多い年収レンジを導いてみました。

スクロールできます

Python	求人総数	300~399万円	400~499万円	500~599万円	600~699万円	700万円以上
indeed	67,653件	20%	28%	21%	17%	14%
求人ボックス	43,350件	10%	8%	7%	20%	55%
doda	18,778件	11%	20%	24%	24%	21%
マイナビ転職	2,584件	1%	3%	9%	16%	71%
Green	4,648件	1%未満	2%	5%	20%	72%
全サイト	137,013件	15%	19%	16%	19%	31%