Python（パイソン）とは？Pythonの特徴や何ができるかなどご紹介！

こんにちは。データサイエンス課のTKです。
今回はプログラミング言語の「Python（パイソン）」についてご紹介します！

Pythonとは？

Python（パイソン）は、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムが作ったプログラミング言語です。
Pythonという名前はグイド氏が好んで見ていたイギリスのコメディ番組「Monty Python’s Flying Circus（空飛ぶモンティ・パイソン）」から取ったとされています。

Pythonは汎用的なプログラミング言語であり、特にコードがシンプルで覚えやすいという理由から、最近では世界中のプログラマーから高い人気を集めています。

Pythonの特徴

Pythonの特徴を２つご紹介します。「Pythonってどういったもの？」と聞かれた場合、下記２点がPythonを代表する大きなポイントになるかと思います。

シンプルなプログラムコード

冒頭の「Pythonとは」でも述べましたが、Pythonのプログラムコードは他のコードと比べてシンプルで見やすく、文法も他のコードと比べてかなり簡単にマスターすることができます。

その為、プログラム初心者にとっては学習のハードルが低いため参入しやすく、プログラム上級者にとっても長いコードを管理しやすいというメリットがあます。こういったメリットが世界中のプログラマーから愛用されている理由のひとつとなっています。

専門的な「ライブラリ」が豊富

Pythonでは、非常に多くの種類ライブラリ（※1）が公開されています。

Pythonでは、ライブラリを活用することで、近年注目を集めている、AI（人工知能）や複雑な統計処理などのデータ分析、Webアプリケーションなどの開発ができます。実際に、AI（人工知能）やデータ分析に関するライブラリの開発の多くがPythonでも行われています。

その為、AIを扱う理系の研究機関やビッグデータを扱うIT企業でPythonを使うことが非常に多くなって生きています。弊社ブルームテクノロジーでも日常的にビッグデータやAIを扱うためにPythonを活用しております。

（※1）ライブラリ：複雑な計算や分析などの機能ができるよう設計された外部ファイルのこと

Pythonで出来ることや事例

★Webアプリケーションの開発

近年ではPythonを使ったWebアプリケーションの開発がとても盛んです。

PythonではWebアプリケーションの開発を行う為の便利なライブラリが用意されています。代表的なライブラリは以下のようなものがあります。

• Flask
• Django
• streamlit

例えば上記「streamlit」というライブラリを使えば、下記のようにPythonのみを使って動くWebアプリケーション（チャットボット）を作るなんてこともできちゃいます！

Pythonではライブラリを利用することで、動的なWebサイトを作るなんてことが簡単にでき、Webアプリケーションとしてのメイン機能であるユーザー認証やセッション管理、データベースへの格納やアクセスなどがPythonのみで可能になります！

これらの特徴も、近年Web開発でPythonが選ばれている理由のひとつです。

★AI開発

AI開発でも大半でPythonが活用されていると言っても過言ではないかもしれません。その理由としては、AI開発を行うライブラリがPythonに集中している為です。

代表的なライブラリとして、深層学習（ディープラーニング）では、Googleが開発しているTensorFlow（テンソルフロー）や、Facebookが開発しているPyTorch（パイトーチ）などがあげられます。

深層学習やAIは複雑な数学的処理の塊なので、これらをいちから製作するとなると、膨大な時間とコストがかかりまが、そんなときに「TensorFlow」や「PyTorch」などの無料で公開されているライブラリを活用するだけで、エンジニアは深層学習を手軽に行うことができます。

これはつまり、AI開発を行いたいエンジニアならその所属を問わずに、最先端の技術である深層学習などを扱えるということです。

これが近年のAIブームの火種となっているのは間違いありませんね。

★データ分析（データ処理）

データ分析（データ処理）でもPythonの活用が盛んです。理由として、Pythonにはデータ分析・処理を行う為の便利なライブラリが豊富に用意されています。

その中でも代表的と言えるライブラリを3つ紹介します！

１．Pandas（パンダス）

Pandas（パンダス）は、データ分析の代表的なライブラリです。CSVファイルやExcelなどの表データの加工や抽出に特化しており、データの数値計算も行うことができます。

操作方法に多少癖があることでも有名ですが、データ分析者にとっては必ず使うライブラリですので、是非マスターしたいライブラリのひとつです。

２．NumPy（ナンパイ）

Numpy（ナンパイ）は、数値計算を効率的に行うライブラリです。Numpyはデータ分析というよりは、データ処理で使われることがほとんどです。特にAI開発では、複雑な数学的計算を大量に行う必要ありますが、その計算の処理を高速化してくれるのがこのNumpyです。深層学習のライブラリもNumpyに合わせて設計されているものが多く、AI開発ではデータ処理として重宝されるライブラリです。

３．Matplotlib（マットプロットリブ）

Matplotlib（マットプロットリブ）は、データを可視化する為のライブラリで、「散布図」「棒グラフ」「円グラフ」「3Dグラフ」などの作成ができます。

さらに最近では、seaborn（シーボーン）というMatplotlibを拡張させたライブラリが出てきており、こちらでかなりきれいで洗練されたグラフが書けるようになっています。

データ分析では、視覚的に説明することが不可欠であるため、Matplotlibもデータ分析のエンジニアには愛用されていて開発も盛んに行われています。

終わりに

今回は「Pythonとは何か？」などPythonに関する基本的なところをご紹介しました。

冒頭でも述べましたが、Pythonというプログラミング言語は汎用性が高く、Windowsやスマホアプリの開発、Webサイトのスクレイピング（データ収集）など様々なことがPythonを使うことによりできます。

ただ、今回紹介した「Webアプリケーション」や「AI（人工知能）」や「データ分析」の3つにおいては近年間違いなくPythonが主役で開発が進んでいます。

私が所属する課でも、チャットボットやその他の分析業務でPythonを頻繁に使っているので、Pythonの便利さについても日々実感しております。

この記事を読んでくださった方が少しでもPythonについて興味を持っていただけたら幸いです！