Pythonの魅力とは？おすすめな理由と学習のポイントを徹底解説

2023.08.12

Pythonの魅力とは？おすすめな理由と学習のポイントを徹底解説します。

Pythonの主な特徴

Pythonは、統計処理や機械学習、ディープラーニングといった数値計算分野を中心に幅広い用途で利用されているプログラミング言語です。主な特徴は以下のとおりです。

  1. コードがシンプルかつ可読性が高い
    • スクリプト言語であるため、実装したい処理をシンプルで短いコードで記述できます。
    • ブロックを「インデント」で表すため、コードの流れを追いやすいです。
    • 基本的な文法もシンプルで記述の自由度が低いです。そのため、個人差が出にくく、他人が作成したコードを読みやすいです。
  2. 幅広い分野で活用できる
    • データ解析、機械学習、自然言語処理、デスクトップアプリ、Webアプリ・ゲームアプリの製作など、多分野で優れた外部ライブラリが充実しています。
    • 特にデータ解析や機械学習といった数値計算の分野では、高速に計算処理できるライブラリが揃っており、人気を博しています。
    • 自動運転技術や生成AI、DX推進など、需要が高まっているデータ解析や機械学習のエンジニアとしてのキャリアを目指すのにも役立ちます。
  3. 情報量が多く学びやすい
    • Pythonのコミュニティは非常に活発で、基礎的な内容から専門的なものまで、Webサイトや書籍、動画等で豊富な情報が提供されています。そのため、問題解決やスキル向上を効率的に行うことができます。
  4. Pythonの標準機能だけでは処理速度が遅いため、工夫が必要
    • C言語やC++などと比較して、Pythonの標準機能だけで処理を書くと、処理速度が遅いです。
    • 高速に処理をする必要がある場合、NumPyなどの外部ライブラリを用いるなど、工夫が必要です。逆にいうと、自分でアルゴリズムをゴリゴリ書くより、外部ライブラリに任せてサクッと処理を実装した方が良いです。

以上のことから、プログラミング初心者から上級者にもおすすめできるプログラミング言語です。これら上記の特徴について詳しくみてきましょう。

解説動画

本ページの内容は以下動画でも解説していますので、併せてご活用ください。

特徴① コードがシンプルかつ可読性が高い

Pythonの特徴である「コードの可読性の高さ」について、サンプルコードを交えて見ていきましょう。

サンプルコード① 「Hello, World!」を表示

例えば、「Hello, World!」を表示するコードをPythonとC言語で比較してみます。

【C言語】

#include <stdio.h>

int main(void) {
    printf("Hello, World!\n");
    return 0;
}

C言語では、ヘッダファイルのインクルード、メイン関数の定義、戻り値の指定など、単純な処理を実装するにもある程度の記述量が必要です。

【Python】

print("Hello, World!")

一方、Pythonのコードは1行で非常にシンプルです。

サンプルコード② 配列の計算（各要素を2乗）

もう一つの例として、配列の平方を計算するコードを見てみましょう。

【C言語】

#include <stdio.h>

int main() {
    int numbers[] = {1, 2, 3, 4, 5};
    int squares[5];
    int i;

    for(i = 0; i < 5; i++) {
        squares[i] = numbers[i] * numbers[i];
    }

    for(i = 0; i < 5; i++) {
        printf("%d ", squares[i]);
    }

    return 0;
}

C言語では、ループを使って要素を一つずつ処理する必要があり、コードが冗長になります。

【Python】

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = [n**2 for n in numbers]
print(squares)

実行結果:[ 1 4 9 16 25]

一方、Pythonでは、リスト内包表記という機能を使用しすることで非常にコンパクトになっています。
また、Pythonでは、外部ライブラリ「NumPy」を使用すると以下コードのようになり、配列計算をシンプルで高速化することができます。

【Python】

import numpy as np

numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
squares = np.square(numbers)
print(squares)

もしくは

import numpy as np

numbers = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
squares = numbers * numbers
print(squares)

このように外部ライブラリを使えば、何をしようとしているのかが直感的に理解できます。
そのため、初心者にも取り組みやすいです。このような特徴が、Pythonが人気である理由の一つです。

特徴② 幅広い分野で活用できる

Pythonには、データ解析、機械学習、自然言語処理、デスクトップアプリ、Webアプリ・ゲームアプリの製作など、多分野で優れた外部ライブラリが充実していいます。
特にデータ解析や機械学習といった数値計算の分野では、高速に計算処理できるライブラリが揃っています。
例えば、以下のような「画像から顔を探索して赤い四角で囲む」というプログラムもPythonであれば10行程度の短いコードで書けてしまいます。

■入力画像（左）、出力画像（右）
→顔を探索→

詳細:Cascade型識別器で顔検出

【ソースコード】



OpenCVという有名な画像解析用の外部ライブラリを用いています。画像処理の仕組みを知らない人でも、上記のようなサンプルコードをネットや書籍からコピペすれば簡単に実装することができてしまいます。そのため、エンジニアとして産業に応用したり、研究で利活用する場合、コードの実装に掛ける時間を大幅に削減し、アルゴリズムの開発に集中することができます。


本サイトでは、Pythonによるデータ解析や機械学習などの実装方法を解説する際、単にコードの実装方法を解説するのではなく、その仕組みやアルゴリズムについてもできるだけ解説していきます。


特徴③ 情報量が多く学びやすい


Pythonのコミュニティは非常に活発で、基礎的な内容から専門的なものまで、オンラインドキュメントや書籍、動画等で豊富な情報が提供されています。そのため、問題解決やスキル向上を効率的に行うことができます。


    

  • Pythonの公式ドキュメント

      

    • 公式ドキュメントは多言語対応しており、日本語版もあります。
      • 

    • 非常にわかりやすくまとまっていて、初心者も学習しやすいです。
      • 

    

    • 

  • Github

      

    • 2024年のGitHub Octoverseレポートによると、PythonはJavaScriptを追い越して最も人気のあるプログラミング言語となりました。
      • 

    

    • 

  • コミュニティサイト

      

    • 「Stack Overflow」という有名なQ&AサイトにはPythonに関する質問が数10万件も投稿されています。
      • 

    • 「Qiita」というフォーラムだと、Pythonに関する質問が15万件以上も投稿されています。
      • 

    

    • 



特徴④ Pythonの標準機能だけでは処理速度が低いため、工夫が必要


C言語やC++などと比較して、Pythonの標準機能だけで処理を書くと、処理速度が遅いです。高速に処理をする必要がある場合、NumPyなどの外部ライブラリを用いるなど、工夫が必要です。逆にいうと、自分でアルゴリズムをゴリゴリ書くより、外部ライブラリに任せてサクッと処理を実装した方が良いです。

以下は、天体写真（M42、オリオン大星雲）にメディアンフィルタを掛けてノイズを除去する例です。


■入力画像（左）と出力画像（右）




サンプルコード① 自分でアルゴリズムをゴリゴリ書いた場合


以下は、メディアンフィルタのアルゴリズムをゴリゴリ書いた場合のコードです。実行したときの処理時間は16.600747秒でした。




サンプルコード 外部ライブラリに任せた場合


以下は、メディアンフィルタのアルゴリズムを外部ライブラリOpenCVの「cv2.medianBlur」に任せた場合のサンプルコードです。実行したときの処理時間は0.013000秒と圧倒的な速さです。




画像のような大きなデータに対してPythonの標準機能(for文など)でアクセスすると速度が大幅に低下します。

そのため、Pythonで大量のデータを高速に処理する場合、専門の外部ライブラリに処理を任せるか、NumPyの機能などをうまく活用する必要があります。


Pythonを学習するときの方向性


Pythonの学習方法は大別すると、以下2つの方向性があると考えています。


    

  1. プログラマーを目指す場合の学び方

      

    • Pythonプログラマーを目指す場合、Pythonの基本的な文法や構造、そして良いコーディング方法を学ぶことが重要です。
      • 

    • コードの可読性を高めるためのコーディングスタイルや、エラーハンドリング、デバッグ方法などは、Pythonプログラマーとしての実務に役立つスキルとなります。
      • 

    

    2. 

  2. データサイエンティストを目指す場合の学び方

      

    • データ解析や機械学習のアルゴリズムや、データの前処理、可視化、モデルの構築と評価といった一連のプロセスを理解することが重要です。
      • 

    • 上記を理解したうえで、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnといった外部ライブラリを活用し、効率的にデータを処理する方法を習得する必要があります。
      • 

    

    3. 



Pythonを学習する人は、「プログラミングしたことないけど、プログラマになりたい！」「プログラマ兼データサイエンティストになりたい」「仕事の効率化・DXをしたい！」「開発や研究でデータ分析に活用したい！」など様々かと思います。

本サイトでは、Pythonの基礎からデータ分析等の応用まで、幅広く学習コンテンツを準備していますので、ご活用ください。


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