Pythonは、プログラミング言語の1つで、初心者にも扱いやすく、多くの分野で使われています。
こんな悩みを抱えていませんか？
この記事では、プログラミング言語であるPythonを活用してできることを紹介しています。
プログラミング言語のPython（パイソン）とは？
- Pythonはさまざまな用途で活用されているプログラミング言語
- Pythonは比較的簡単な面白いプログラムである
- Pythonを活用した機械学習でできることがたくさんある
- Pythonは今後も生活に役立つことが期待できる
Pythonとはさまざまな用途で活用されているプログラミング言語
Pythonとは、システムやアプリケーションの開発のみならず、あらゆるデータをまとめたり作業を効率化するなど、あらゆる場面で活用されています。
私たちが日頃から使っている電子機器のなかには、Pythonを活用したものも多くあります。
エンジニア業にとどまらず、さまざまなシーンで活躍しているのがPythonの魅力です。
すべてのプログラミング言語を紹介することは難しいですが、いくつかの主要なプログラミング言語とその特徴を以下の表にまとめました。
| 言語 | 特徴 |
|---|---|
| Python | シンプルで読みやすい構文。初心者にも学びやすく、Web開発、データ分析、AIなど幅広い用途で利用。 |
| Java | プラットフォームに依存しない。企業向けアプリケーションやAndroidアプリ開発で広く使われる。 |
| C | 低レベルな操作が可能。高速で効率的なプログラムが書けるため、OSやハードウェア関連で使用。 |
| C++ | C言語にオブジェクト指向機能を追加した言語。高速で効率的なプログラムが書け、ゲーム開発などで使用 |
| C# | マイクロソフトが開発したオブジェクト指向言語。NETフレームワークを使用し、Windowsアプリケーション開発で主に利用。 |
| JavaScript | Webブラウザで動作するプログラミング言語。主にWebページのインタラクティブ性を向上させるために使用。 |
| PHP | Webサーバーサイドのプログラム開発に特化した言語。CMS（WordPressなど）やWebアプリケーション開発で利用。 |
| Ruby | シンプルで直感的な構文。Ruby on RailsというWebアプリケーションフレームワークを使って、Web開発が主な用途。 |
| Swift | アップルが開発したプログラミング言語。iOSやmacOSアプリ開発で主に使用される。 |
| Kotlin | Javaと互換性のあるプログラミング言語。Androidアプリ開発やサーバーサイド開発に利用される。 |
| Go | Googleが開発したプログラミング言語。シンプルで高速、並行処理が得意。システム開発やサーバーアプリケーション開発に適している。 |
| Rust | 安全性とパフォーマンスに重点を置いたシステムプログラミング言語。メモリ安全性を保証し、高速なプログラムが作成できる。 |
| TypeScript | JavaScriptのスーパーセット。静的型付けを導入し、大規模開発に適した構造を提供。Webアプリケーション開発で利用。 |
| R | データ解析とグラフィックスを扱うためのプログラミング言語。統計解析やデータ可視化、機械学習で利用される。 |
| SQL | データベース管理システムで使用される専用の言語。データの操作や管理、検索が可能。 |
| Scala | 静的型付けと関数型プログラミングをサポートした言語。Javaと互換性があり、並行処理や分散処理が得意。ビッグデータ処理やWebアプリ開発に利用。 |
| Dart | Googleが開発したプログラミング言語。Flutterフレームワークと組み合わせて、iOSやAndroidのクロスプラットフォームアプリ開発に使用。 |
| Julia | 高速で動的なプログラミング言語。科学計算や数値解析、データサイエンス分野での利用が主な目的。 |
| Lua | 軽量で拡張性が高いスクリプト言語。ゲーム開発や組み込みシステム、Webアプリケーション開発で利用されることが多い。 |
| Shell | Unix系OSのコマンドラインインターフェイスで使用されるスクリプト言語。システム管理や自動化タスクに利用。 |
| Groovy | Javaと互換性のある動的プログラミング言語。Javaよりも簡潔な構文が特徴で、スクリプティングやWebアプリ開発に利用される。 |
| MATLAB | 数値計算やデータ解析を行うためのプログラミング言語。主にエンジニアや研究者向けで、信号処理や画像処理などに利用。 |
| Objective-C | C言語をベースにオブジェクト指向機能を追加した言語。かつてはiOSやmacOSアプリ開発で主要な言語だったが、現在はSwiftに取って代わられつつある。 |
| Per | テキスト処理が得意なプログラミング言語。システム管理やWebアプリケーション開発に利用されるが、近年は利用頻度が減少している。 |
| F# | Microsoftが開発した関数型プログラミング言語。.NETフレームワークと統合されており、データ解析や並行処理タスクに利用される。 |
| Clojure | Lispに基づいた関数型プログラミング言語。Javaと互換性があり、並行処理や分散処理に強い。データ処理やWeb開発で使用される。 |
これらの言語は、さまざまな分野で使用されているプログラミング言語の一部です。プログラミング言語は数多く存在し、それぞれの言語には特徴や利点があります。
選ぶプログラミング言語は、開発するアプリケーションの要件や個人の好み、習熟度によって異なるので、言語を学ぶ際には、その言語が解決しようとする問題やターゲットとなる分野を理解することが重要です。
Pythonは比較的簡単な面白いプログラムである
Webデザインなどで用いられることの多いHTMLやCSS、JavaScriptなどのプログラミング言語とは異なり、Pythonは数字を扱う職業で活躍します。
数字を取り扱うだけに難しいイメージを持たれがちですが、Pythonは比較的簡単に学習できるプログラミング言語です。
そのため、プログラミング初心者でも習得しやすいです。
Pythonを活用した機械学習でできることがたくさんある
Pythonを習得することで、機械学習を導入したビジネスに取り組むことができます。
機械学習でできることは、職場のシフト自動作成機能やコスト削減のシュミレーターの作成などです。
あらゆる開発に用いられることの多いPythonは、作業効率化にも大きく貢献できるプログラミング言語なので、ますます需要が拡大しています。
Pythonは今後も生活に役立つことが期待できる
Pythonは、将来的に私たちの生活をより豊かにすることが期待されています。
日常生活のなかで感じる無駄を省くためにPythonを活用したり、新しい製品の開発でもPythonの活躍が見込めます。
Pythonは、プログラミングから直接的に社会貢献ができるとても便利な言語です。
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【実用例】Pythonでできることの例は？
アプリケーションの開発
私たちが日頃から使用しているアプリケーションのなかには、Pythonを活用したものも多く開発されています。
代表的な例は、YouTubeやInstagramです。
Pythonを活用したアプリケーションの多くは、膨大なアクセスやデータを必要とするものです。
Pythonは膨大なデータやアクセスなどにも柔軟に対応できるプログラミング言語なので、アプリケーションの開発において活躍してくれます。
AI（機械学習)を活用した人工知能の開発
多くのデータから規則性を見つけ出すのが得意なPythonは、人工知能の開発においても活躍します。
現代ビジネスにおいて、AIなどの機械学習や人工知能に対する需要は拡大し、人工知能エンジニア市場は飽和状態です。
もしあなたがPythonを習得すれば、人工知能エンジニアになることも夢ではありません。
時代の最前線で活躍したいなら、Pythonを用いた人工知能の開発を目指してみる価値はあります。
データ解析などの業務効率化
Pythonを用いてできることは、システムやアプリケーション、人工知能の開発だけではありません。
具体的な職業として、データアナリストやデータサイエンティストは、Pythonを用いて膨大な数のデータを収集します。
Pythonはデータ解析やデータ収集に強いプログラミング言語なので、データを用いた職業でも活躍できるのが特徴です。
テキストデータの自動収集
データアナリストやデータサイエンティストの業務効率化が期待できるPython は、テキストデータの自動収集もできます。
大量のテキストデータのなかから、あなたが求めている情報を簡単に収集できるため、Pythonは作業効率化を目指す企業に対する需要がますます拡大しています。
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【使い道】Pythonによる自動化で何ができる？
また、自動化により人間が行う作業のミスを減らし、時間を節約することが可能です。
| 機能 | 使用ライブラリ | 自動化の利点 |
|---|---|---|
| ExcelやWordの自動操作 | OpenPyXL | 請求書や納品書の自動作成で作業時間を短縮し、効率を向上。 |
| 画像の自動編集 | PIL | 膨大な量の画像をトリミングや圧縮する際に効率化が期待できる。 |
| メールの自動送受信 | smtplib, imaplib | 定期的なメルマガなどの送信を自動化することで作業効率が向上。 |
| SNSの自動操作 | 専用ライブラリ | 定期的な投稿をテンプレート化し自動投稿することで、手間を省ける。 |
ExcelやWordの自動操作
ExcelやWordを使用する際、あらゆる機能の自動操作ができると作業効率が一段と上がります。
OpenPyXLと呼ばれるPython独自のライブラリを使用すれば、作成に何かと手間がかかる請求書や納品書を自動で作成できます。
自動操作ができるようになれば、これまで請求書や納品書などの作成にかけた時間を、別の作業に使うことができるので一石二鳥です。
画像の自動編集
インターネット上に表示されたり編集および保存ができる画像は、どれもサイズが異なります。
そのため、場合に応じて画像をトリミングや圧縮をしなければいけません。
しかしPythonを活用すれば、PILと呼ばれるライブラリで画像の処理を自動編集できます。
一度に膨大な量の画像を編集する場合、Pythonの自動編集を活用すれば作業効率化が期待できます。
メールの自動送受信
Pythonのsmtplibやimaplibと呼ばれるライブラリは、メールの自動送受信を実現します。
メルマガなどの定期的に送信するメールを自動化できれば、作業効率化が期待できます。
SNSの自動操作
SNSもメールと同様に、ライブラリを活用して自動操作ができます。
定期的に投稿したい内容をあらかじめテンプレート化しておき、ライブラリを活用して自動投稿できるよう設定するのです。
毎回の投稿時に内容を入力する必要がなくなるため、手間が省けます。
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プログラミング言語のPythonで何ができる？できること5選
Pythonのスキルを習得することで、あらゆる趣味において活用できるようになります。
| 活動内容 | 詳細 | 利用ライブラリやツール |
|---|---|---|
| Webサービスの設計・開発 | YouTubeなどのWebサービスをオリジナルで設計し、Pythonの楽しさを学べる。 | Django, Flaskなど |
| ゲーム作成 | 音声や図面を表示させたゲームをPythonで作成し、オリジナルゲームを世界中に配信できる。 | Pygame, Panda3Dなど |
| 機械学習やAIの設計・開発 | シンプルでわかりやすいコードや豊富なライブラリを活用して、効率良く機械学習やAIを開発。 | TensorFlow, Keras, Scikit-learnなど |
| ブロックチェーンの開発 | hashlibライブラリを使ってブロックチェーンを簡単に作成し、暗号を読める。 | hashlib |
| データの処理・分析 | ビッグデータから必要な情報を収集し、データ分析や処理を行う。 | Pandas, NumPy, Matplotlibなど |
Webサービスの設計・開発
Pythonを趣味にするなら、YouTubeをはじめとするさまざまなWebサービスをオリジナルで設計してみると良いでしょう。
世界的に有名なWebサービスのなかには、Pythonを用いて開発されているものも多くあります。
自分でWebサービスを開発できると、よりPythonの楽しさを覚えられます。
ゲーム作成
Pythonを活用すれば、音声や図面を表示させたゲーム作成が可能です。
Pythonのコードだけを駆使して開発できますが、ライブラリやゲームエンジンを活用すればより充実した内容のゲームを作成できます。
自分だけのオリジナルゲームを開発して、世界中に配信してみるのもおすすめです。
機械学習やAIの設計・開発
Python はほかのプログラミング言語とは異なり、シンプルでわかりやすいコードや使用できるライブラリが豊富であることが魅力です。
そのため、機械学習やAIの設計および開発では強い味方になります。
効率良く簡潔に機械学習やAIを開発したいなら、Pythonを活用するのがおすすめです。
ブロックチェーンの開発
一定期間まとめられた多くの取引データが連鎖するかのようにつながれている仕組みを、ブロックチェーンと呼びます。
ブロックチェーンは、Pythonのhashlibと呼ばれるライブラリを活用することで簡単に作成できます。
ブロックチェーンは暗号化されるのが特徴ですが、hashlibを使えば暗号を読めます。
そのため、ブロックチェーンを開発したいなら、Pythonを活用するのがおすすめです。
データの処理・分析
世の中にはビッグデータと呼ばれる、私たちでは整理できない膨大な情報があります。
データ分析や処理を行う際、ビッグデータから情報を収集することもあります。
膨大な情報から必要なデータをまとめるためには、Pythonが必要不可欠です。
データ分析や処理を趣味にしたいなら、Pythonのスキルを高めると良いでしょう。
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【初心者必見】個人でPythonを活用して何をするか悩んでいるときにできること
模写してスキルアップをしてみよう
Pythonが何をすれば良いか悩んでいるなら、まずは参考になるWebサイトやアプリケーションを模写をするのがおすすめです。
模写することで、Pythonを使用したWebサイトやアプリケーションの構造および仕組みが理解できます。
サイトの構造が分かればおのずとスキルアップが期待できるので、Pythonを使用した仕事を探す前にまずはスキルアップから始めましょう。
Pythonに入門できるプログラミング学習サイトで勉強する
Pythonはほかのプログラミング言語と比べて簡単ですが、当然きちんと学習しなければ習得スピードも遅くなってしまいます。
そのため、Pythonに入門できるドットインストールやProgateなどのプログラミング学習サイトを利用してスキルを身につけることが大切です。
まだプログラミング学習サイトを利用していないのであれば、まずは登録から始めましょう。
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Pythonはやめとけと言われる理由
Pythonを身につけてから後悔しないためにも、あらかじめ確認しておきましょう。
大規模システムの構築に向いていないから
Pythonは、言語の習得自体は比較的簡単ではありますが、コーディング内容が複雑であるため、大規模なシステム構築に取り組む際に分かりづらいと感じる人が多いです。
システムの基盤としてプログラムに組み込むことはできますが、Pythonを主体とした大規模なシステムの構築は向いていないため、構築するシステムによっては必要ないことが多いです。
Pythonの習得だけで稼ぐことは難しいから
実際のところPythonに限った話ではなく、1つのプログラミング言語だけに特化して大きな収入を得ることは難しいです。
あくまでPythonは、アプリケーションやシステム開発などの手段であり、ブラウザ上に表示するためにはHTMLやCSS、JavaScriptなどのデザイン系のプログラミング言語が必要です。
またネットワークに接続するための土台に必要なPHPやRubyなどの、サーバー関連のプログラミングスキル取得も視野に入れておかなければいけません。
プログラミングで稼いでいきたいなら、Pythonのみならずさまざまなプログラミング言語に触れておく必要があります。
プログラミング言語Python（パイソン）はWindowsでできることが少ない
Pythonを活用したシステム開発では、OS向けに制作されるものが多いです。
OSを土台とした主な端末は、iPhoneです。
Windowsで開発できるシステムもありますが、GmailやGoogle Mapsといったシステムの基盤を構築するには、限界があります。
そのため、Pythonを使ってシステムを開発するのであれば、Mac OSなどを利用するのがおすすめです。
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pythonできることのまとめ
Pythonは比較的簡単に習得できるプログラミング言語であり、アプリケーションやシステム、ブロックチェーンの開発などあらゆる分野で活躍できるのが特徴です。
しかしPythonだけで大きな収入を得ることは難しいため、Webデザインやサーバー関連のプログラミングスキルを並行して取得することをおすすめします。
Pythonを取得できれば、データ分析に関する職業にも就けます。
