目次
Pythonの概要
Pythonは、シンプルで読みやすい文法を持つ汎用プログラミング言語です。
Web開発、データ分析、AI、機械学習、科学技術計算など幅広い分野で利用されています。
豊富なライブラリやフレームワークに支えられており、初心者からプロまで幅広く使われています。
Pythonの特徴
特に5つ挙げるとすれば
| シンプルで読みやすい文法 | インデントでコードブロックを表現するため、見やすく可読性が高いです。 |
| 豊富なライブラリとフレームワーク | NumPy, Pandas, TensorFlow, Django, Flask など多様な分野で利用可能。 |
| 汎用性の高さ | Web開発、データ分析、機械学習、IoT、業務自動化、スクレイピングなど幅広い用途に対応。 |
| インタプリタ型言語 | コンパイル不要で、対話的にすぐコードを実行できる（REPLが使える）。 |
| マルチプラットフォーム対応 | Windows, macOS, Linuxなど主要OSで動作可能。ライブラリ移植性も高いです。 |
Pythonのソフトを動かす
動かすためには、Pythonをインストールする必要があります。
インストールされているかは、コマンドの python --version で確認します。
Windows/macOSの場合、https://www.python.org からダウンロードできます。
Linuxの場合、 たいてい入っています。
Pythonでよく使われるライブラリ/フレームワーク
| 分野 | ライブラリ | 主な用途・特徴 |
|---|---|---|
| データ処理 | NumPy | 数値計算の基盤ライブラリ。多次元配列、線形代数、乱数生成など |
| Pandas | 表形式データの処理。CSV/Excel/SQLの読み書きやデータ分析 | |
| OpenPyXL | Excelファイル（.xlsx）の読み書き | |
| 機械学習 / AI | scikit-learn | 機械学習（分類・回帰・クラスタリング・前処理） |
| TensorFlow | Google製の深層学習ライブラリ | |
| PyTorch | Facebook製の深層学習ライブラリ。研究で人気 | |
| データ可視化 | Matplotlib | グラフ描画の基本ライブラリ |
| Seaborn | 統計的なデータ可視化。Matplotlibを簡単に拡張 | |
| Plotly | インタラクティブなグラフ描画（Web対応） | |
| Web開発 | Django | フルスタックWebフレームワーク。大規模開発向け |
| Flask | 軽量Webフレームワーク。小規模から中規模向け | |
| FastAPI | 高速なWeb API開発。型ヒント活用、モダンな設計 | |
| スクレイピング / 自動化 | Requests | HTTP通信。APIやWebページの取得 |
| BeautifulSoup4 | HTML/XML解析。スクレイピングで定番 | |
| Selenium | ブラウザ操作の自動化。テストや動的ページ取得 | |
| 画像 / 音声処理 | Pillow (PIL) | 画像の読み書き・加工 |
| OpenCV | コンピュータビジョン。画像処理や顔認識 | |
| Librosa | 音声処理。音楽解析や特徴量抽出 | |
| 科学技術 / 数値計算 | SciPy | 数値解析、統計、最適化、信号処理 |
| SymPy | 数式処理。代数計算や微分積分をシンボリックに実行 | |
| 開発支援 | pytest | テスト自動化フレームワーク |
| Black | コード自動整形ツール | |
| mypy | 型チェック（静的解析） |
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