Pythonとは？主な特徴や子どもに習得させるメリットを知っておこう

Pythonには便利で豊富なライブラリが実装されています。ライブラリとは、特殊な機能を持った関数やクラスをまとめたものです。上手に使えば、細かな機能に関して一から開発する必要がなくなります。このライブラリがあるおかげで、Pythonはさまざまな用途で使うことができるというわけです。ライブラリにはPythonにデフォルトで実装されている標準ライブラリと、pipというライブラリ管理ソフトを使ってインストールする外部ライブラリの2種類があります。

たとえば、標準ライブラリはOSの機能を強化するためのものや計算力を高めるためのもの、日付や時刻を管理するためのものなどがあります。ライブラリを使えば、これらのプログラムをわざわざ書く必要はありません。外部ライブラリにはさらにさまざまな用途のものがあります。標準と外部を足したライブラリの数は数万に昇るのです。中でも特に充実しているのはAI分野のライブラリです。そのため、Pythonは機械学習を行う際にもってこいのプログラミング言語だといわれています。そのほか、Webスクレイピングや顔認識、暗号化等のライブラリが代表的です。

Pythonにはライブラリだけでなく、フレームワークも多く用意されています。フレームワークとは、開発を行うためのひな型のようなものです。開発者は自身の目的に合ったフレームワークをインストールし、その細かい部分をチューニングすることでより効率的にシステムを構築できるというわけです。画面遷移やログイン処理、セキュリティ等さまざまなフレームワークがあります。Pythonで利用できるフレームワークは「フルスタックフレームワーク」「マイクロフレームワーク」「非同期フレームワーク」の3つに分けられます。

フルスタックフレームワークはWeb開発を行うためのフレームワークです。有名なものにDjangoがあります。Djangoにはユーザー認証や管理画面、RSSフィードといった機能などがあらかじめ用意されています。これらのフルスタックフレームワークは小規模なシステム開発はもちろんのこと、中規模から大規模のシステムを構築する際にも使える汎用性の高さが特徴です。その一方、覚えることが多くて学習コストが高くなりやすいというデメリットもあります。

マイクロフレームワークは必要最低限に機能がまとめられたフレームワークです。機能は少ないものの、シンプルなので自由度が高いという特徴があります。代表的なものとしてはFlaskが挙げられます。小規模開発を行うのであれば、このマイクロフレームの方がより使いやすいでしょう。非同期フレームワークは開発の際にデータの送信者と受信者がタイミングを合わせなくても処理できるフレームワークです。レスポンスを早めて効率的に作業できるというメリットがあります。TornadやSanicが有名です。

これらのフレームワークがあるおかげで、開発者は重要なシステム開発に集中することができます。また、複数人でプログラム開発をする場合には、共通したフレームワークを使用していることでコーディングが自然と同じになります。そのため、作業の共有が容易になるというのも大きなメリットです。

プログラミング言語には「コンパイラ型」と「インプリンタ型」があります。「コンパイラ型」とは、プログラムを実行する際に一度すべてをコーディングし、実行ファイルを作成（コンパイル）することで動作するタイプの言語で、C言語やJavaはコンパイラ型です。コンパイラ型はプログラムの実行速度が高速になるというメリットがあるものの、コンパイルという作業をしなければならないためにプログラムの実行に手間と時間がかかります。また、大量のエラーが出やすく、エラー解読に時間を要するというのも大きなデメリットです。

一方、Pythonは「インプリンタ型」のプログラム言語です。インプリンタ型はプログラム実行時にソースコードを直接読み込みます。コンパイルの作業は必要ありません。プログラムを書いてすぐに動作を確認できるため、画面デザインを確認しながらプログラミングを進めることができます。また、エラーがどこで起きたのかを把握しやすいため、コンパイラ型よりもデバッグを行いやすいです。処理速度が求められるシステムには向いていないものの、プログラミング作業を行う上ではコンパイラ型よりも扱いやすい言語だといえるでしょう。

Pythonの特徴としてまず挙げられるのは、シンプルな言語だということです。Pythonではわずか1行で処理を記述することができます。C言語やJavaのように、単純な処理でも多くのコードを記述する必要はありません。そのため、子どもやプログラミング初心者にとってはとっつきやすい言語だといえるでしょう。Pythonは少ない記述で済むだけでなく、記述する際に覚えなければならない文法も他の言語と比べるとシンプルです。そのため、子どもでも直感的に理解しやすいというメリットがあります。

また、Pythonは文法がシンプルなため、誰が書いても似たようなコードになるという特徴があります。学習を進めていけば、子どもでも大人の作成したプログラミングを理解できるようになるのです。さらに、Pythonは他のプログラミング言語よりも挫折しにくいというメリットもあります。プログラミングのコードというものは、自分で作成したものでも途中で混乱して分からなくなってしまう場合が少なくありません。しかし、記述や文法がシンプルなPythonではそういった状態になることがあまりありません。そのため、途中で投げ出したくなるようなこともないでしょう。

プログラミング言語としての将来性の高さもPythonを子どもに習得させたい人が多い理由のひとつです。一般的に人気のあるプログラミング言語といえばJavaが代表的です。しかし、Javaの新規開発用件は減りつつあります。一方、その代わりに増加傾向にあるのがpythonなのです。Pythonの案件が増加している理由として挙げられるのは、人工知能や機械学習の開発言語がほぼPythonの独壇場になっていることです。AI分野の発展は著しく、今後はあらゆる分野に波及していくことが予想されます。

そのことを考えると、それを支えるPythonを子どものうちから勉強しておいて損をすることはありません。もちろん、AI化が進むことによってよりAIに特化した言語が生まれる可能性もあります。しかし、現状はPythonで開発がされているため、その有用性がなくなることはないでしょう。Pythonに注目しているのは日本企業だけではありません。世界中のIT企業やエンジニアの中でも、Pythonは大きな注目を集めているプログラミング言語です。たとえば、ソフトウェア品質会社のTIOBEが行った調査でも、2023年1月現在のプログラミング言語別注目度ランキングでPythonが1位となっています。

Pythonといえば人工知能開発という印象が強い人も多いでしょう。その認識は決して間違いではありません。Pythonが人工知能の開発に適している理由は、人工知能の開発には複雑で大規模なデータ演算処理が必要だからです。この作業を行う上で、Pythonの豊富なデータライブラリやフレームワークは欠かすことができません。そうした理由から、実際に数多くの人工知能の開発プロジェクトでPythonが利用されています。

たとえば、代表的な事例として挙げられるのは、ソフトバンクの開発した機械学習ロボット「Pepper」です。Pepperでは感情生成アプリの開発Pythonが使われています。タクシー配車アプリの「Uber」のシステムにもPythonが活用されていることは有名です。また、人工知能開発の技術は必ずしも最先端技術の場面でのみ使われているわけではありません。Googleの検索結果の表示やSNSの顔認識といった身近なところにも使われており、そのベースとなっているがPythonです。

PythonはWebアプリケーションの開発にも強い言語です。特に大規模なWebサービスにおいて使われることが多く、誰しもが知っている有名サービスでPythonが活用されていることも珍しいことではありません。たとえば、動画配信サービスのYouTubeでは、サーバー処置等にPythonが用いられています。また、InstagramがPythonのフレームワークであるDjangoによって構築されていることは有名です。Instagramは元々2人の経営者によって設立された写真共有サービスですが、そのサービスが世界中で10億人ものユーザー数を抱える人気写真共有サイトへ成長した理由のひとつとして、Pythonのフレームワークの汎用性が挙げられるでしょう。そのほか、音楽配信サービスのSpotfyでもデータ解析などにPythonの数値解析ライブラリが使用されています。

大量の画像、Webページといったビッグデータの処理や分析の効率化においてもPythonは多くの現場で使われています。こうしたデータの処理や分析を手動でやろうとすると、途方もない時間がかかるものです。しかし、Pythonにはこれらの作業を効率的にするライブラリやフレームワークが揃っています。たとえば、大規模なデータ処理に優れたNumpyや、科学技術計算に役立つSciPyなどです。

実際、Pythonが人工知能の開発において多く使われているのも、Pythonであればこのビッグデータの処理を効率的に行えるからです。一般的にデータ分析というと「クローリング」「スクレイピング」「データ前処理」の3段階に分けられますが、Pythonにはこれらすべての工程に対するライブラリが用意されています。そのほか、データ加工や集計がしやすいこと、利用者が多いため業務を推進するうえで融通が利きやすいといったこともPythonがデータ処理や分析に向いている理由だといえるでしょう。