「Python」は、特にAI（人工知能）分野で注目されている、プログラミング言語の1つです。

その名を聞いたことがある方もいるでしょうが、次のような疑問を抱えている方も多いのではないでしょうか？

「Pythonの特徴は？」
「Pythonでできることや活用事例は？」
「Pythonの基本構文は？」

これらの疑問を解消するため、本記事ではPythonについて徹底解説します！

Pythonの利用を検討している方は、ぜひ参考にしてみてください。

Pythonとは

Python（パイソン）とは、プログラマーのグイド・ヴァン・ロッサム氏が1991年に公開したプログラミング言語です。同氏が当時開発に用いていたABC言語を拡張して作られた言語でもあります。

ちなみにPythonという名前は、同氏が好きだったイギリスBBCのコメディ番組「空飛ぶモンティ・パイソン」が由来。

開発当初はそこまで人気が出ず、その知名度が高まったのは2018年以降です。

Pythonの人気が出た理由として、GoogleやInstagramなどの開発にPythonが採用されたこと、Webアプリやデータサイエンスなどの分野でPythonを用いたツールやフレームワークが多く開発されたことなどが挙げられるでしょう。

Pythonの需要と将来性

開発から30年以上の歴史を持つPythonですが、今でも代表的なプログラミング言語として、その名が挙げられます。

さらに近年は、AI技術の発展や普及に注目が集まっていることもあり、AI分野の開発によく使われるPythonは今後も高い需要が見込まれるでしょう。

Pythonの知識・経験を活かした職種

ここからはPythonの知識・経験を活かせる職種を紹介します。

Pythonの習得後、どの職種に就くか迷っている方は参考にしてみてくださいね。

Pythonの特徴

Pythonについてさらに詳しく知りたい方のために、ここからはPythonの特徴を説明していきます！

初心者でも学習しやすい

Pythonのコードは短くシンプルなのが特徴です。そのため、初心者でも比較的学びやすい言語と言えるでしょう。

また、読みやすさを重視して設計されたこともあり、記号がたくさん出てくる他の言語に比べ、英文に近い感覚で読めます。

コード量も他の言語より少ないため、読み書きのミスも起こりにくく、簡単なプログラミングならすぐに完了するところも魅力でしょう。

それから、Pythonはユーザーも多いためコミュニティが活発です。勉強会・セミナー・オンラインフォーラムなどに参加すれば、Pythonへの理解をより深めることができます。

さらに、Web上にはPythonの日本語学習サイトもたくさんあるので、独学でも習得しやすい環境が整っていますよ。

ライブラリやフレームワークが豊富

Pythonはライブラリやフレームワークが充実しています。

ライブラリとは、幅広い用途でひんぱんに使われるコードをまとめて使いやすくしたものです。

Pythonのライブラリは、特に機械学習や深層学習の実装に使えるものが多く提供されており、全部で数万以上あります。ここではよく使われるものをご紹介！

一方、フレームワークとは雛形のようなもので、作りたい・必要な機能の土台にできるソフトウェアのことです。

プログラミングでは多くのコードを記述する必要がありますが、目的に合ったライブラリやフレームワークを活用すれば、一からすべて作らなくても効率的にプログラミングを進められるでしょう。

汎用性が高い

Pythonはライブラリやフレームワークが充実しており機能も豊富です。そのため、幅広い分野・用途で使われています。

また、Pythonがマルチパラダイム言語であることも、汎用性が高いと言われる理由でしょう。事実、Pythonは「オブジェクト指向」「手続き型」「関数型」など、さまざまなプログラミングスタイルに対応しています。

無料で利用できる

Pythonはオープンソースで運営されているプログラミング言語なので、ネット環境とPCさえあれば誰でも無料で利用できます。

ちなみにオープンソースとは、ソフトウェアのソースコードを一般公開し、誰でも自由に利用・変更（修正や拡張）・再配布できるソフトウェアのこと。

さらに、作成したプログラムは商用利用を含め、自由に公開・共有することが可能です！

動作の確認や修正が簡単

簡単に動作が確認できるのも、Pythonの特徴です。

そもそも、プログラム実行時には記載したコード（コンピューターへの命令）を機械語に変換する必要があります。

プログラムの実行方法は大きく分けて、「コンパイラ型」と「インタプリタ型」の2種類があります。Pythonはインタプリタ型です。

インタプリタ型であるPythonは、表の通り、プログラムの実行結果をすぐに確認できます。動作を確認しながらプログラミングを進められるということは、エラーを見つけやすく、コードの修正も最小限で済むというメリットもあるのです！

Pythonでできること

Pythonでできることは多岐に渡ります。ここではPythonが得意なことをピックアップしてご紹介！

AI分野（機械学習や深層学習）などの開発

Pythonは人工知能・機械学習・深層学習といった、AI分野の開発に適しています！

AI分野のプログラム処理には高度な計算や統計処理が必須。Pythonはそういったことが得意なライブラリやフレームワークが充実しているため、AI開発に使われる機会も多いのです。

データの収集（Webスクレイピング）・解析・処理

Pythonを活用すれば、Web上にある大量のデータ（テキストや画像など）を自動で収集・解析・処理できます。

なお、Web上のデータを収集する技術を「Webスクレイピング」と呼びます。PythonにはRequestsやBeautiful SoupといったWebスクレイピング専用のライブラリがあり、それらを使うのが一般的。

スクレイピング作業を自動化すれば、必要なデータを探して資料を作成する手間を軽減できます！

さらに、専用のライブラリやフレームワークを活用すれば、データ分析やデータ可視化などの作業も効率化できるでしょう。

ただし、一部のWebサイトではWebスクレイピングが禁止されているので要注意です。

単純作業の自動化

Pythonを使えばアプリケーション操作を自動化できます。

例えば、Excel操作の自動化が可能です。具体的には、Excelファイル内のシートやセルからデータを取り出したり、書き出したりできます。なお、Excel操作自動化のライブラリとしてOpenPyXLが使われることが多いです。

さらに、Webスクレイピングのライブラリと併せれば、ExcelやWordファイルからデータを抽出し、データを新しくまとめるといった作業を自動化することもできます。

何度も繰り返すルーティンタスク、大量のデータ分析、膨大なファイル整理といった単調で面倒な作業も、Pythonを活用して自動化すれば、人手不足の解消やヒューマンエラーの防止、業務の効率化や生産性の向上などが期待できるでしょう！

Webアプリの開発

PythonはWebアプリ開発にもよく使われます。Webアプリのデータやプログラムはサーバーで管理しますが、Pythonはそのサーバー上の制御を担うバックエンド開発に用いられるのです。

Webアプリ開発向けのフレームワークであるDjangoやFlaskを使えば、認証やデータベース操作などの機能を効率よく作れます。

また、シンプルなコードでプログラミングできる点や、Widows・Mac・LinuxなどのOSを問わず、異なるデバイスでも同じように動作する点も、Webアプリ開発にPythonが採用される理由の1つでしょう。

ブロックチェーン技術の開発

暗号資産や新しい金融サービスで注目されるブロックチェーン開発でも、Pythonはよく使われます。

というのも、Pythonはhashlibというライブラリを持っており、ブロックチェーンに欠かせないハッシュ化を標準機能で実現できるからです。

ブロックチェーンには高度な暗号化や改ざん検知などの仕組みがあるため、従来のデータベースよりもセキュリティ性に優れています。

Pythonが苦手なこと

幅広い用途で使われるPythonですが、苦手なことも存在します。Pythonの利用を検討している方は、ここで苦手なことも確認しておきましょう。

高速処理が必要なシステム開発

インタプリタ型であるPythonは機械語への変換処理とプログラム実行を同時に行います。そのため、コンパイラ型の言語と比べて、プログラムの実行速度が遅いです。

よって、複雑で高速な処理が求められるゲーム開発や基幹システム開発、コード量が多くなりがちな大規模開発には向きません。

Pythonは、中規模システムや処理速度が求められない開発に適した言語と言えるでしょう。

スマホアプリ・デスクトップアプリの開発

PythonはWebアプリ開発には向いていますが、スマホアプリやデスクトップアプリの開発には不向き。

というのも、Pythonにはスマホアプリやデスクトップアプリの開発に使えるライブラリが少ないのです。

そのため、Pythonのみでスマホアプリやデスクトップアプリの開発をスムーズに進めるのは難しいでしょう。

Pythonの活用事例

ここからは、実際にPythonが使われている事例を見ていきましょう！

上記はあくまで一例です。Pythonは他にもさまざまなサービスや企業で使われています。

Pythonに必要な開発環境は？

Pythonは異なるOSやデバイスで同じ動作が可能な、クロスプラットフォームに対応しています。

Windows・Mac・Linuxと主要なOSで動かせるため、共通言語としてPythonを選べば、開発チームのメンバーがそれぞれ好きな端末・環境で開発することが可能です。

開発環境を構築する方法には、「ローカル環境」と「クラウド環境（クラウドIDE）」の2種類があります。

なお、Python公式サイトのパッケージは必要最低限の機能しか持たないため、高度で専門的な開発を行うならクラウドIDEを活用するのが一般的です。

Pythonの基本構文

ここからはPythonの基本構文とコードの書き方を説明します。

記述のルール

Pythonにはコードの書き方を統一するためのスタイルガイドである、「PEP8」が存在します。内容をすべて覚える必要はありませんが、軽く目を通しておけばPythonのコードが読みやすくなるでしょう。

また、Pythonコードの書き方の規則として、「オフサイドルール」初稿があります。これは、行頭をインデント（字下げや空白）することで、文のまとまり（ブロック）を定義するものです。

インデントの位置（＝左側の空白の数）によって、その文がどのブロック（関数の本体、条件文など）に属するか区別されます。

ただし、インデントがずれると、コンピューターが正しくブロックを把握できず、エラーになってしまうので要注意。

それから、Pythonのコードは1行ずつ独立しており、1行に1命令が基本です。

長い文字列を複数行にわたり記述する場合は、改行したい位置に「 \ 」を置いて行の継続を示すか、文字列を「 () 」で囲ってその中で改行すればOK！

long_string = "長文の1行目で、" \
"長文の2行目です。"

long_string = ("長文の1行目で、"
"長文の2行目です")

コメント

コメント部分はプログラミング実行時に無視される（出力されない）ため、コードに関するメモとして使うことができます。

1行をコメント扱いにする場合は、行頭に「#」を置けばOK。

# この部分がコメントになります。

複数行にわたりコメントする場合は、「’’’　’’’」または「”””　”””」で該当部分を囲みます。

「”””　”””」を使う場合

"""
この行と下の行がコメントです。
複数行にわたるメモ（説明や注釈）を追加できます。
"""

ただし、行継続を指示する「 \ 」の後にはコメントを記載できません。

変数

変数とは、数値や文字列などのさまざまな種類の値（データ）を一時的に保存しておく場所。また、変数に付ける名前を｢変数名」と呼びます。

言語によっては、変数を使う際に「型宣言（この変数にはこの型を格納するという宣言）」をしてから、値を代入するのが基本です。

しかしPythonは、代入された値によって型が自動的に判断される仕組みを持つ「動的型付け」なので、型宣言をしなくてもOK！

「変数名 = 値」

なお、変数名は「 ’ 」や「 ” ｣で囲む必要はありません。ちなみに、プログラミングの「=」は等しいという意味ではなく、「右辺を左辺に代入する」という意味で、「=」は代入を指します。

年齢を格納する変数なら「age」、名前を格納する変数なら「name」といったように、変数名はわかりやすい名前にするのがおすすめ！

それから、変数名や関数名に使えない単語を｢予約語｣と呼びます。予約語を使うとエラーが起きてしまうので注意。

さらに、Python以外の言語には、値が変えられない｢定数｣というものがあります。

Pythonには定数を定義する構文がないため、定数として扱う場合は、変数名をすべて大文字で名付けましょう。

データ型

Pythonのデータ型とは、変数に代入する値の種類のことです。

1つずつ見ていきましょう。

数値型（int、float）

Pythonの数値には複数の型があり、主に｢整数型（int）｣と｢浮動小数点型（float）｣の2つを使います。

num = 1
num = 0
num = -1

num = 1.23
num = 1.0
num = -0.5

なお、数値を記述する際は文字列と違いクォーテーションなどで囲む必要がありません。

また、以下の記号を使えば計算も可能です。

print(10 + 5)
print(10 - 5)
print(10 * 5)
print(10 / 5)

文字列型（str）

文字列を定義する場合は、該当部分を「 ‘ 」または「 ” 」で囲みます。どちらでも出力結果は同じなので、好きな方で囲えばOKです。

print('文字列')

また、｢ + ｣で文字列同士を結合すれば、複数の文字列を1つの文字列として表現できます。そして、「 * 」を使うと文字列を反復することが可能です。

"文字列1" + "文字列2"

"文字列" * 回数

リスト型（list）

リストとは、順序付けられた複数の値（要素）を1つにまとめたもの。

変数では1つのデータ型しか管理できませんでしたが、Pythonのリストではさまざまなデータ型を一緒に格納できます。

Pythonのリストは「 [] 」を使って定義し、リスト内の要素は「 , 」で区切ります。

配列名 = ["要素1","要素2","要素3"]

タプル型（tuple）

タプルもリストと同じく、順序付けられた複数の値（要素）を1つにまとめたもの。リストと違うのは、後から要素を自由に変更できない点です。

タプルを定義するときは、「 , 」で区切られた要素を「 () 」で囲んで定義します。また、丸括弧なしで要素をカンマで区切るだけでもタプルと定義することが可能。

配列名 = ("要素1","要素2","要素3")

辞書型（dict）

辞書とは、キーと値のペアを保持するデータのまとまりです。

辞書を定義するときは「 {} 」を使用し、キーと値は「 : 」で、各キーと値のペアは「 , 」で区切ります。

辞書名 = {"キー" : "値", ・・・} 

なお、辞書とリストは似ている部分もありますが、リストはインデックス（添え字）で要素にアクセスできるのに対し、辞書型では任意のキー（文字列や数値）で要素にアクセスが可能です。

制御構文（if、for、while）

制御構文は、プログラムの実行フローを制御する構文です。

1つずつ見ていきましょう。

条件分岐（if文）

条件分岐（if文）とは、特定の条件を満たすときに、特定の処理を実行するプログラムです。

つまり、「もし●●ならば××を行う」といった処理をしたいときは、条件分岐によって表現します。

条件式がTrue（真）の場合にのみ、インデントされたブロック内の処理が実行されます。

if 条件式:
    処理①

また、if文では、elif（else ifの略）とelseを使って、複数の条件を設定することも可能です。

if 条件式A:
    処理①
elif 条件式B:
    処理②
else:
    処理③

なお、elifは何個でも追加できます。

繰り返し（for文、while文）

多くのプログラミング言語における制御構文の基本は繰り返し（ループ）です。ループ処理とは、指定した数だけ同じ処理をするプログラムのこと。

そして、このループ処理を行うときは、「for文」と「while文」を使います。

for文とは一定の回数や範囲内で繰り返し処理を行うプログラムで、while文とは条件が満たされている間、繰り返し処理を行うプログラムのことです。

for ループ内変数 in オブジェクト:
    実行する処理

while 条件式:
    条件式が真である間実行されるコード

関数（def）

関数とは、受け取ったデータ（値）をもとに定められた独自の処理を実行し、その結果を返す命令のこと。

関数を定義するときは「def」キーワードを使い、関数名と括弧内に引数を記述します。そして、関数本体（関数が実行する処理）は、インデントを用いて記載するのが基本です。

def 関数名(引数1, 引数2):
    処理
    return 戻り値

そんな関数には｢独自関数（ユーザー定義関数）｣と｢標準関数（組み込み関数）｣の2種類があります。

独自関数（ユーザー定義関数）とは、変数と同じく自由に名前と処理を考え、プログラマーが自身のニーズに合わせて作成するカスタム関数のこと。

標準関数（組み込み関数）とは、print()、int()、str()といった、Pythonですでに用意してある関数のことです。

Pythonの学習方法と習得のコツ

学習方法は大きく分けて、「独学（書籍や学習サイトでの勉強）」か「スクール（オンライ型または通学型）」の2つがあります。どちらを選ぶにせよ、以下の点を意識して勉強するといいでしょう。

プログラミング未経験なら、Pythonをスムーズに習得できるよう、HTMLやCSSを先に学ぶのもおすすめですよ！

まとめ

最後にPythonについておさらいしてみましょう。

Pythonが人気な理由は、シンプルで分かりやすいコードで、さまざまな機能を実現できることにあります。また、AIやデータ分析、Web開発、業務の自動化など、幅広い分野で活用できることも大きな特徴です。

このように、Pythonは初心者から専門的な開発を行う人まで、幅広く活用できるプログラミング言語です。これからプログラミングを学びたい方は、まずPythonから始めてみるのもよいでしょう。

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