Pythonとはプログラミング言語の一つ

Python（パイソン）とは、学びやすく、実用性も高い、オープンソース（無料で一般公開）で運営されているプログラミング言語です。アプリケーションの開発から人工知能や機械学習の研究、ビッグデータの解析まで、多岐にわたるタスクに対応できるのが特徴です。簡潔で読みやすく、初学者から上級者まで学びやすい言語としても知られています。

Pythonは、1990年代にグイド・ヴァン・ロッサム(Guido van Rossum)によって創設されました。彼がさまざまなプロジェクトに携わるなかで「よりシンプルでわかりやすい言語が必要」と感じたため、Pythonを設計。Python（パイソン）という言葉や読み方に深い意味はなく、テレビ番組に由来しているといわれています。

2020年からは、日本の国家資格である「基本情報技術者試験」のプログラミング言語科目にPythonが追加されました。Pythonはビジネスに欠かせない存在であり、多くのプログラマーや企業がPythonの重要性を認めていることが背景にあります。今後もそのニーズは増え続けるでしょう。

Pythonは、その柔軟性やライブラリの豊富さから、多くの先端技術で採用されています。例えば、機会学習ライブラリのTensorFlowやPyTorchもPythonで書かれており、人工知能（AI）の研究や開発でも広く使われています。

実は、近年話題となっているChatGPTも、Pythonをベースとして開発されています。ChatGPTは、自然言語処理の技術を駆使して、プログラミング言語を書けない方でもコンピュータとのコミュニケーションを実現するシステムです。

このようにPythonは、多岐にわたるビジネスの現場で活用されています。

Pythonの特徴

世界中の多くのプログラマーや企業が愛用するPython。この言語が他のプログラミング言語と比べて持つ特徴とは何か、について解説します。

【Pythonの特徴】

　
• シンプルで簡単に理解できる
• 動作確認が簡単に行える
• 豊富なライブラリ
• 用途が幅広い

これらの特徴をひとつずつ深堀りしていきます。

シンプルで簡単に理解できる

Pythonのコードはシンプルで簡単に理解できることから、初学者にもおすすめできるプログラミング言語です。前述の通り、Pythonは「よりシンプルでわかりやすい言語」として開発されています。

そのため、プログラマーが覚えるべき構文規則が他の言語より少なかったり、1行で多くの処理を記述したりすることが可能です。

こうした点から初学者でもハードルを下げて取り組め、上級者でもスキルアップを楽しめる魅力的なプログラミング言語といえます。

動作確認が簡単に行える

プログラミングにおける重要なステップの一つが、書いたコードが正しく動作するかの確認です。

Pythonは「インタプリンタ型」と呼ばれる言語で、コードを書いた直後に、一行ずつその動作を確認できます。一方で、C言語などの「コンパイラ型」と呼ばれる言語では、コードを書き終えてからコード全体でコンパイルしないと動作確認ができません。

しかし、Pythonの場合はそのような手間が不要です。コードの変更点をその場で確認できます。この差が、特に初心者にとっては大きなメリットとなるでしょう。

コードの書き方や動作の仕組みを学びながら、リアルタイムで結果を確認できるので、学習の効率が上がります。

豊富なライブラリ

Pythonには多岐にわたるライブラリが存在しており、それぞれの用途や特徴が異なります。

以下ではPythonで使える代表的なライブラリと、その特徴を一覧表にまとめました。

ライブラリ名	用途・分野	特徴・説明
NumPy	数値計算・行列計算	高性能な数学的な計算を行うためのライブラリ。配列や行列の操作に特化。
Pandas	データ分析	CSVやExcelなどのデータを読み込み、加工や分析を行うためのライブラリ。
Matplotlib	データの可視化	データをグラフやチャートで描画するためのライブラリ。さまざまなグラフスタイルをサポート。
Scikit-learn	機械学習	いくつも機械学習アルゴリズムを提供。分類、回帰、クラスタリングなどが可能。
TensorFlow	ディープラーニング（深層学習）	Googleが開発したディープラーニングのフレームワーク（ライブラリをまとめたもの）。
Keras	ディープラーニング（深層学習）	TensorFlowやTheano上で動作する高レベルニューラルネットワークAPI。シンプルで使いやすい。
Flask	Webアプリケーション開発	軽量でシンプルなWebアプリケーションフレームワーク。
Django	Webアプリケーション開発	フルスタックなWebアプリケーションフレームワーク。セキュリティやデータベース機能を強化。
Beautiful Soup	Webスクレイピング	HTMLやXMLから情報を抽出するためのライブラリ。
Requests	HTTPリクエスト処理	シンプルなAPIを持ち、HTTPリクエストの作成や処理を簡単に行える。

この一覧にはPythonの代表的なライブラリがピックアップしていますが、実際にはこれ以外にも多くのライブラリが存在し、日々新しいライブラリが開発され続けています。

それぞれのライブラリは特定の目的や用途に特化して設計されているため、具体的なタスクやプロジェクトに応じて適切なライブラリを選択することが重要です。

用途が幅広い

Pythonのもう一つの大きな特徴は、その使用範囲の広さです。簡単なスクリプトから、大規模なWebアプリケーション、データ分析、AIの研究開発まで、Pythonは多岐にわたるプロジェクトで活躍しています。

【Pythonの使用用途】

　
• Webアプリケーションの開発
• 人工知能（AI）の開発
• Webデータの解析
• 大量のデータ処理
• ブロックチェーン技術の開発

具体的な内容を以下で解説します。

webアプリケーションの開発

Webアプリケーションの世界でもPythonは有名です。例えば、InstagramやSpotifyのような大手のサービスもPythonで作られています。

PythonのフレームワークであるDjangoやFlaskは、高い生産性と拡張性を持ち、大規模なサイトから小規模なサイトまで幅広く対応可能です。また、Pythonのシンプルな文法や豊富なライブラリが、素早い開発をサポートしてくれます。

人工知能（AI）の開発

Googleが開発したTensorFlowやFacebookが開発したPyTorchといった、先進的な機械学習ライブラリがPythonで実装されています。

実際のところ、画像認識や音声認識など、私たちの日常に密接に関わる技術の多くがPythonを用いて開発されています。PythonがAIの分野で選ばれる理由は、ライブラリやフレームワークの豊富さ、そしてコミュニティの活発さにあるでしょう。また、データ解析や前処理に便利なライブラリも多数存在し、AIの開発プロセス全体をサポートしています。

webデータの解析

PythonはWebデータのスクレイピング（Webサイトから特定のデータを収集すること）や解析にもよく用いられます。

BeautifulSoupやRequestsといったライブラリを使うことで、効率的にWebページから情報を取得することができます。例えば、eコマースサイトから商品の価格情報を収集したり、ニュースサイトから記事のテキストを取得する際にPythonが使用されます。また、Pandasを組み合わせることで、収集したデータを効率よく分析することも可能です。

大量のデータ処理

近年のビッグデータの時代において、Pythonは大量のデータを効率よく処理するためのツールとして重宝されています。

特に、PandasやNumPyといったライブラリは、複雑なデータの操作や分析をシンプルに、かつ高速に行うことができます。例として、金融の分野での時系列データの分析や、eコマースサイトでのユーザーの行動ログ解析などが挙げられます。

ブロックチェーンの開発

ブロックチェーン技術もまた、Pythonの影響を強く受けています。

例えば、Web3.pyはPythonのライブラリで、Ethereumとのインタラクションを可能にします。DApp（分散アプリケーション）の開発や、Ethereumブロックチェーンへのクエリ、トランザクションの送信などが可能です。ブロックチェーンの特性上、セキュリティや効率性が求められるため、Pythonの簡潔で読みやすいコードがこの分野での開発をサポートしています。

Pythonを活用するときの注意点

Pythonは多くのメリットがある一方で、使用する際にはいくつかの注意点もあります。

【Pythonを使うときの注意点】

　
• 処理速度の速さが求められるものには向いていない
• インデント（空白）がずれると読み込めない
• 日本語のサポートが整っていない

これらの問題点を理解し、適切な対処を行うことで、Pythonをより効果的に活用できます。

処理速度の速さが求められるものには向いていない

Pythonはそのシンプルさや読みやすさから多くの分野で利用されていますが、ゲーム開発やリアルタイムでの大規模データ処理など、処理速度の速さが求められる場面では最適ではありません。

その理由として、Pythonはインタプリンタ型の言語であるため、コンパイル型の言語に比べて実行速度が遅くなる点が挙げられます。

また、多重ループや大量の数値計算を伴う処理では、遅延が顕著になることも。処理速度が特に重要な場合、CやC++、Rustなどのコンパイル型言語の使用が推奨されます。

インデント（空白）がずれると読み込めない

Pythonのコードはインデント（タブやスペースでの空白）によってブロックを形成します。

この仕様はコードの読みやすさを高める反面、インデントがずれた場合にプログラムが正しく動作しなくなるかもしれません。例えば、ループや条件分岐の内部のコードはインデントを一段深くすることで表現されます。

もしインデントが不適切な場合、意図しない動作やエラーが発生する可能性があります。対処法として、統一されたインデントルールを守る、またはIDE（統合開発環境）の使用でインデントの自動整形を利用するなどが挙げられます。

日本語のサポートが整っていない

Pythonは日本国内で非常に人気がありますが、公式ドキュメントなどでは日本語のサポートが整っていません。

このため、特定のトピックや新しいライブラリの情報を得る際には、英語の情報にアクセスする必要があることが多いです。また、プログラマー自身が英語を理解できる必要があります。

一方でPythonの普及に伴い、国内でも多くの書籍やWebサイトでPythonの基礎から応用までの情報が提供されています。特にトラブルシューティングや基本的な使い方に関しては、日本語のリソースも豊富に存在しますので、初学者でも安心して学べるでしょう。

Pythonの将来性と需要性

Pythonは世界的に人気の高いプログラミング言語です。オランダの企業が毎月、人気ランキングを公表している「TIOBE指標」では2023年9月時点で、PythonがNo.1となっています。

2000年代はJavaやJavaScriptがそのトップの座に君臨していましたが、2018年以降、Pythonの人気は急上昇。特に近年では、Pythonがトップに立つことも頻繁にあります。また、PRtimesにおける株式会社SAMURAIの発表によると、国内の現役エンジニアは、将来性が高いプログラミング言語としてPythonをNo.1に挙げています。

Pythonは人工知能やブロックチェーン、ビッグデータといった先端分野で使われることも多く、将来性は明るいので、今後も産業を支えるプログラミング言語として成長していくでしょう。

まとめ

Python（パイソン）とは、学びやすく、実用性も高い、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。

近年話題となっているChatGPTもPythonをベースとして開発されるなど、人工知能やブロックチェーン、ビッグデータといった先端分野でも重宝されています。

その人気は2018年以降に急上昇しており、2023年9月現在は世界で最も人気のあるプログラミング言語となっています。

初学者から上級者まで幅広く愛用されるPythonを学ぶと将来的な需要も期待できるでしょう。