初心者向けPython入門 – 特徴やできること、学習法まで徹底解説

プログラミング言語の中でも人気の高いPythonは、その人気から気になっている方やこれから学習しよう検討されている方も多い言語です。

そこで、本記事ではPythonの基本的な情報に加えて、実際にどういった場面で利用できるのか、始め方や学習方法までご紹介します。

Pythonの基本的な理解を深めるとともに、実践的なプロジェクトを通じてその有用性を実感していただければと思います。

Pythonとは？

Pythonとは、1991年に開発されたオープンソースのプログラミング言語であり、そのシンプルな構文と高い汎用性により、幅広い分野で利用されています。

だからといって、誰もがすぐに使いこなし研究や業務などに活用できるわけではありません。やはり、ある程度の時間をかけて準備と練習を繰り返す必要があります。

名前の由来

1990年代初めにPythonの開発者グイド・ヴァンロッサム氏は、この新しいプログラミング言語に短く独特で、神秘的な名前を探していました。ちょうどその頃に読んでいた書物にPythonという文字が含まれていて、そこから命名したと公式サイトに紹介されています。その書物とはイギリスのBBC が製作したコメディ番組の脚本で、「Monty Python’s Flying Circus」 (「空飛ぶモンティ・パイソン」)です。

Pythonという言葉にはもともとニシキヘビの意味があり、ここからロゴのデザインが生まれたと推測されます。

人気の理由

毎月プログラミング言語の人気度を公開している TIOBE Programming Community index によれば、2024年6月では変わらずPythonが1位です。

単に使いやすいからというわけではなく、これまで発展してきた状況も理由にあると考えます。教育や科学の分野で進化してきたこと、そして企業からの資金援助により活動が維持できたことが挙げられます。

Pythonの言語としての特徴

続いてはPythonのプログラミング言語としての特徴について解説していきます。

シンプルな構文と汎用性

Pythonはシンプルな構文と高い可読性を特徴としており、初心者にとって学びやすい言語です。このシンプルな構文により、コードの記述が直感的で理解しやすく、プログラミングの基礎を迅速に習得することが可能です。

また、Pythonはウェブ開発、データ分析、AI開発など幅広い分野で活用されています。

初心者でも学びやすく、幅広い分野で活用できるプログラミング言語と、この辺りが人気の秘訣となっています。

Pythonでできること

Pythonが人気な言語である要因の一つに、できることが多い点があげられます。

実際、その幅広い対応範囲から「まずはPythonから勉強しよう」という方も多いです。

そんなPythonは以下の様な分野で活用されています。

これらは一見無関係にみえますが、それぞれの研究や業務のやり方を進化させる目的は共通と考えます。

Pythonでできることについて詳細を知りたいという場合には、以下の記事で詳しくご紹介しておりますので、是非ご覧ください。

Pythonの開発での利点

Pythonを使用することで、開発の生産性が向上し、デバッグやメンテナンスが容易になります。また、AIやデータ分析などの最新技術トレンドにも適応できるため、幅広いプロジェクトで選ばれています。以下のセクションでは、これらの利点についてさらに詳しく解説します。

Webサービス開発とデータ分析

Pythonは、その豊富なWebフレームワークとデータ分析ライブラリにより、Webサービス開発とデータ分析の分野で高い効果を発揮します。以下に、これらの利点について詳しく解説します。

PythonのWebフレームワークとしては、以下のものが代表的です。

Webフレームワーク	フレームワークの特徴
Django	包括的な機能を持ち、大規模なWebアプリケーションの開発に適しています。
Flask	シンプルかつ柔軟性が高く、小規模から中規模のアプリケーションに最適です。

これらのフレームワークを利用することで、迅速な開発と高い拡張性が実現できます。

次に、データ分析におけるPythonの強みについてです。Pythonは以下のライブラリを活用することで、効率的なデータ処理が可能です：

ライブラリ	ライブラリの特徴
Pandas	データの操作や分析を容易にする強力なデータ構造を提供します。
NumPy	高速な数値計算と多次元配列の操作をサポートします。

これらのライブラリを用いることで、大量のデータを効率的に処理し、有用な洞察を抽出することが可能です。

実際のプロジェクトでは、PythonのWebフレームワークとデータ分析ライブラリを組み合わせて活用する事例が多数存在します。

例えば、Djangoで構築したWebアプリケーションにPandasを組み込むことで、ユーザーから収集したデータをリアルタイムで分析し、結果を可視化する機能を提供することができます。

このように、PythonはWeb開発とデータ分析の両方に強みを持つため、さまざまなプロジェクトでの活用が期待されています。

AI開発とブロックチェーン技術

PythonはAI開発とブロックチェーン技術の分野で広く活用されています。まず、AI開発においてPythonは主要なライブラリを提供しており、その使いやすさと機能の豊富さから多くのエンジニアに支持されています。
例えば、TensorFlowやPyTorchといったライブラリは、複雑なニューラルネットワークの構築やトレーニングを容易にし、AIモデルの開発を効率化します。

次に、ブロックチェーン技術においてもPythonは重要な役割を果たしています。Pythonのシンプルな構文と高い可読性は、ブロックチェーンの複雑なロジックを実装する際に非常に有利です。
例えば、スマートコントラクトの開発や分散型アプリケーション（DApps）の構築において、Pythonはその柔軟性と強力なライブラリ群により、効率的な開発を支援します。

AI開発とブロックチェーン技術の両分野でPythonが選ばれる理由としては、まずPythonの豊富なライブラリとフレームワーク、次にその汎用性の高さが挙げられます。
さらに、Pythonコミュニティの活発さや継続的なアップデートによって、最新の技術トレンドにも迅速に対応できる点も大きな魅力です。

これらの特長が、Pythonをこれらの先端技術分野での主要な選択肢としている要因となっています。

統計分野での人気と読みやすさ

Pythonは統計分析において高い人気を誇っており、その読みやすいコードが多くのデータサイエンティストや統計学者に支持されています。

Pythonが統計分析に適している主な理由の一つに、主要な統計ライブラリであるSciPyやStatsModelsの充実があります。これらのライブラリは、多様な統計手法やモデルを簡単に実装できる機能を提供しており、データの前処理から高度な解析まで幅広く対応しています。

さらに、Pythonの読みやすいコードは統計解析において大きな利点となります。例えば、明瞭なコード構造により、複雑な統計モデルの理解や修正が容易になり、チームでの共同作業やコードのメンテナンスが効率的に行えます。

具体的な使用事例としては、データサイエンスプロジェクトや医療統計解析、経済データのモデリングなど、多くの分野でPythonが活用されています。

機械学習や深層学習のライブラリ充実

Pythonには機械学習や深層学習に特化した豊富なライブラリが揃っており、これらの分野での開発を効率的にサポートします。特に、scikit-learnやTensorFlowなどの機械学習ライブラリは、多様なアルゴリズムやツールを提供し、データの前処理からモデルの評価まで幅広く活用されています。

深層学習の分野では、KerasやPyTorchといったフレームワークが人気です。これらのフレームワークは、直感的なAPIと柔軟なモデル構築機能を備えており、研究開発から実装までのプロセスを大幅に簡素化します。例えば、PyTorchは動的計算グラフを採用しており、実験的なモデルの迅速なプロトタイピングが可能です。

これらのライブラリは、実際のプロジェクトにおいても高度なデータ分析や予測モデルの構築に活用されています。例えば、scikit-learnを使用してビジネスデータの分類モデルを構築したり、TensorFlowを用いて画像認識システムを開発したりすることで、Pythonのライブラリが持つ高い汎用性と強力な機能性を最大限に引き出すことができます。

Python学習の方法

Python学習には、プログラミングスクールや独学などさまざまな方法がありますので、それぞれの特徴を理解し、自分に最適な学習スタイルを選ぶことが重要です。

プログラミングスクールの選び方

Pythonの基本的な部分は独学でも十分に学習できるレベルではありますが、自分ひとりでは不安だったり誰かに手伝ってもらわないと取り組めないという場合にはプログラミングスクールがオススメです。

プログラミングスクールを選ぶ際には、Python学習に適したスクールの特徴を理解することが重要です。まず、スクールのカリキュラムが初心者向けに構築されているか、実践的なプロジェクトを通じてPythonの基礎から応用まで学べる内容であるかを確認しましょう。

その上で、スクール選びの際に考慮すべき要素としては以下の通りです。

要素	確認内容
カリキュラム	学習内容が自分の目標に合致しているか、最新のPython技術やトレンドを取り入れているか。
講師陣	経験豊富でサポート体制が整っているかどうか。
サポート体制	質問に迅速に対応してくれるサポートがあるか、コミュニティやメンターが存在するか。
料金	予算に合っており、費用対効果が高いかどうか。
学習スタイル	オンラインか対面か、自分のライフスタイルに合っているか。

さらに、口コミや評価を参考にすることで、実際の受講生の経験や満足度を把握できます。

信頼性の高いレビューサイトやフォーラムでスクールの評判を調べ、自分に最適なスクールを選ぶための情報を収集しましょう。

具体的には以下のようなスクールがありますので、自分に合うかどうか確認してみましょう。

スクール名	コース名	特徴
Udemy	Pythonコース	・幅広い分野で、レベル毎に豊富なコースが提供されている ・有料、キャンペーン実施時には破格の料金になる
Progate	Python	・基礎を5段階で「プログラミングに触れる」（無料会員） ・より実践的なコースあり（有料会員、月千円程度）
ドットインストール	はじめてのPython	・一部は無料で公開されている ・プレミアム会員（月千円程度）で多くのサービスが受けられる
Schoo（スクー）	Python（プログラミング）の全授業	・学校のような雰囲気や機能あり ・プレミアム会員（月千円程度）で「全録画授業が見放題」
PyQ （パイキュー）	–	・Pythonに特化した「独学プラットフォーム」 ・より専門的なコースが用意されている ・「個人ライトプラン」は月3千円程度

独学での学習方法とおすすめリソース

独学でPythonを学習することには、自分のペースで学べるや時間の自由度が高いといった多くのメリットがあります。しかし、モチベーションの維持や体系的な理解を深めることが難しいという一面も存在します。

効果的な学習方法としては、オンラインチュートリアル、書籍、プロジェクトベースの学習などがあります。これらの方法を組み合わせることで、理解を深めやすくなります。

さらに最近ではYouTubeで解説動画を定期的にアップロードしているチャンネルもありますので、やる気さえあれば教材となりうる情報は容易に取得が可能です。

プログラミング環境の整備と学習計画

実際にPythonの学習を始める際には、環境の整備と計画が必要になります。

プログラミング環境の整備

Pythonを効果的に学習するためには、まず適切なプログラミング環境の整備が不可欠です。
初心者向けの統合開発環境（IDE）としては、PyCharmやVisual Studio Codeがおすすめです。これらのIDEは、コードの自動補完やデバッグ機能が充実しており、学習の効率を大幅に向上させます。

実際の開発環境と同じ環境で触ってみたいという場合には、コストを可能な限り抑えられる日額利用が可能なVPSがおすすめです。

また、Jupyter Notebookはデータ分析や機械学習の学習に最適で、インタラクティブなコード実行が可能です。これらのツールをインストールし、設定方法を理解することで、快適なコーディング環境を構築できます。

学習計画の立て方と進め方

次に、学習計画の立て方と進め方について考えましょう。

効果的な学習計画を立てるためには、まず具体的な目標を設定することが重要です。例えば、1ヶ月以内に基本的な文法を習得し、次の2ヶ月で簡単なプロジェクトを完成させるといった段階的な目標を設けます。

また、毎日の学習時間を確保し、継続的に取り組むことで学習の習慣化を図ります。さらに、学習内容を定期的に見直し、必要に応じて計画を修正する柔軟性も持つことが大切です。

効率化のためのツールなど

最後に、効率的な学習を支援するツールやプラクティスを活用しましょう。

オンラインチュートリアルやインタラクティブなコーディングサイト（例：Codecademy、LeetCode）を利用することで、実践的なスキルを身につけることができます。

また、バージョン管理ツールのGitを学ぶことも推奨します。Gitを使用することで、コードの履歴管理やチーム開発がスムーズに行えるようになります。さらに、定期的に学習の進捗を確認し、わからない点はフォーラムやコミュニティで質問することで、理解を深めることができます。

まとめ

Pythonは非常に人気のあるプログラミング言語となっているため、他の言語と比べても情報収集が容易です。
独学で勉強する場合であっても情報の入手先には基本的に困ることはなく、詰まってしまった場合であってもほとんどの場合はネット上から解決策を拾うことができます。

Python自体、歴史の長い言語ですので時代遅れなど色々と言われてしまうことはありますが、この言語が必要となる職種はまだまだ多い状況にあります。

とはいえ、Pythonが使われなくなる状況というのは現状考えにくい状況ですので、今後も活躍できる言語と言えるでしょう。