AI開発に欠かせない言語のPython。AIの注目度の高まりに合わせ、Python人気は高まりTiobeIndexの人気のプログラミング言語ランキングでも、2位を大きく引き離しての1位をキープしています。
Pythonとはどのような特徴があるか、何ができるのか、基本的な使い方まで詳しく確認していきましょう。初心者の方向けに、まず押さえておきたい基本的な文法も解説しています。
これからPythonを学ぼうかな、と検討されている方に役立つ情報満載ですので是非ご覧ください。
Pythonとは
Pythonとは、主にAI開発に使用されることが多いプログラミング言語です。
1991年に、オランダ出身のプログラマー、グイド・ヴァン・ロッサムによって開発されました。オープンソース型の言語なので、誰でも簡単に使うことができます。
Pythonの特徴は、大きく分けて以下の3つです。
- コンパイルが不要
- シンプルなプログラミングコードが書ける
- ライブラリとフレームワークが豊富
①コンパイルが不要
そして、コンパイルが不要という大きな特徴があります。プログラミングでは、プログラミング言語で書いたコードを実行するのが基本です。実行のためには、コードを一度機械が認識できる形に翻訳しなければなりません。その際にコードをまとめて翻訳する作業がコンパイルです。
Pythonには、コードをまとめるのではなく、1行ずつ翻訳するという特徴があります。そのため、コンパイルが必要ありません。よって、もしコードにエラーが発生したとしても、そのエラーが発生した部分がわかりやすいです。
②シンプルなプログラミングコードが書ける
Pythonには、他のプログラミング言語と比べて、シンプルなコードを書けるという強みもあります。少ない文字数でコードを書けるため、効率的なプログラミングができます。
また、コードがシンプルということは、どのような構造になっているのかがわかりやすいということでもあります。そのため、初心者がプログラミング言語を学ぶ際に、Pythonが選ばれることも珍しくありません。
Pythonプログラミングを短期間で初歩からマスターするなら、以下のような実践的な課題を通して学べるセミナーがおすすめです。Python3エンジニア認定データ分析試験の基礎的な学びとしても活用できる、充実したカリキュラムで利用者満足度も高いのも特徴です。
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③ライブラリとフレームワークが豊富
Pythonは、プログラミングの部品として使うことができる、ライブラリが非常に豊富です。プログラムに特定の機能を持たせる際に、ライブラリを使用すれば、一からコードを打ち込む必要がありません。ライブラリは、Python公式が提供しているものだけでなく、有志が開発したものも数多くあります。そのため、特殊な機能であっても、ライブラリで賄える可能性が高いです。
また、プログラムの骨組みとなる、フレームワークも豊富です。あらゆる目的で使用することを考えたフレームワークが用意されています。プログラムを用意する際に、フレームワークを使えば、骨組みに手を加える形でスムーズに作成を進められるでしょう。
Pythonでできること
Pythonは汎用性の高いプログラミング言語で、色々なことができます。その中でも、Pythonの強みを活かせるものを、紹介します。
- AI開発
- データの収集
- データの解析
- ブロックチェーンの開発
- Webアプリケーションの開発
Pythonで何ができるか、さらに詳しく掘り下げた記事はこちらです。併せてご覧ください。
①AI開発
Pythonは、AI開発に使うことができます。Pythonは、ライブラリが豊富であることが大きな強みです。そのライブラリの中には、AI開発に欠かせない機械学習に関するものも数多くあります。
さらに、高度な機械学習である、ディープラーニングに関するライブラリも豊富です。したがって、Pythonを使えば、ライブラリによって高度なAI開発も効率的に進められます。そのため、AI開発の現場ではPythonが選ばれることが多いです。
AIエンジニアは今まさに需要が拡大している職種の1つ。もしあなたがこれからPythonを習得して、需要の多いエンジニアとして活躍することを目指しているなら、Pythonは習得すべきスキルと言えます。
ニーズのあるAIエンジニアとなるなら、実践的な課題を通して、網羅的に基礎を習得できるセミナーで学び、現場での実践力を身に着けるのが最短距離でしょう。
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②データの収集
Pythonを使用すれば、インターネット上にある様々なデータの情報を自動で収集するツールを作れます。
代表的なデータ収集としては、HTMLの情報を取得するクローリングと、HTMLの中から特定の情報を集めるスクレイピングが挙げられます。
AI開発では、機械学習用に様々なデータを大量に使わなければなりません。Pythonであれば、データ収集から機械学習まで、一貫して行なえます。
③データの解析
Pythonは、数値計算にも使えるプログラミング言語です。その数値計算機能を使って、膨大なデータを自動で解析することもできます。膨大な市場データを解析した、マーケティングへの活用も不可能ではありません。
AIが収集してきたデータを、専門家であるデータサイエンティストがPythonを用いて解析し、ビジネスに活用している例もあります。
④ブロックチェーンの開発
Pythonを使用すれば、主に金融分野で使われる、ブロックチェーンの開発も可能です。ブロックチェーンは、機密情報を暗号化し、複数の端末に分けて保護する技術です。
ブロックチェーンの暗号化には、ハッシュ関数というものが必要です。Pythonには、ハッシュ関数のライブラリもあるため、ブロックチェーンの開発にも積極的に用いられています。
⑤Webアプリケーションの開発
動画配信やSNSなど、Web上で活用されるアプリケーションの開発も、Pythonを使えば可能です。Pythonで用意されているフレームワークには、Webアプリケーションの開発を想定してあるものも数多くあります。よって、効率的な開発を実現可能です。
Webアプリケーションでは、膨大なデータのやり取りが行われることもあるため、データの解析を得意とするPythonの強みを活かせます。そのような特徴があるため、実際に世界中のWebアプリケーションで、Pythonが使われています。
Pythonの基本的な使い方
それでは、Pythonの基本的な使い方を紹介します。
- Pythonの開始と終了をする方法
- Pythonの基本的なコードの書き方
- Pythonでコメントを入力する方法
入門としてダウンロードから基本的な操作を知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
Pythonの開始と終了をする方法
WindowsのパソコンでPythonを使用する場合、コマンドプロンプトを使用します。
Pythonがインストールされている状態でコマンドプロンプトを開き「Python」と入力すると、Pythonが使用可能です。試しに「3+4」などの計算式を入力すれば、「7」という風に答えを返してくれるでしょう。
終了する場合は、「quit()」と入力してください。
Pythonの基本的なコードの書き方
Pythonの基本的なコードの書き方は、1行ごとに行っていく形です。Pythonでは、1行ずつで命令が独立しています。
プログラミング言語の中には、「;」を使用しないと命令が区切られないものもありますが、Pythonはそうではありません。よって、不必要な改行を挟むと、エラーが発生してしまうので注意をしましょう。
Pythonの基本的な使い方を学ぶ際には、「print」関数が使用されます。試しに「print(“Hello World”)」と入力してみましょう。そうすると、「Hello World」と表示されるはずです。
Pythonでコメントを入力する方法
また、Pythonで、コードとは関係のないコメントを入力する方法も知っておきましょう。
基本的には、「＃」と入力したら、それより後の文字列はコメントとして認識されます。説明分など、コードの内容とは関係のない文字を入力したい場合に使用可能です。
また、「”””」と「”””」で挟まれた文字列も、コメントとして認識されます。「”””」を2つ、それぞれ異なる行に配置した場合、挟まれている文字列は全てコメントとなるので、「＃」と使い分けると良いでしょう。
初心者向け基本的なPython文法一覧
初心者の方に初歩的な知識として、知っておきたいPythonの文法を一覧にまとめました。
| やりたいこと | コード | 文例 | 概要 |
|---|---|---|---|
| 文字列出力 | print(“Hello World”) | Hello Worldと出力される | |
| 変数の型を調べる | type | type(“あいう”) | <class ‘str’>（テキスト）と取得される |
| 変数の初期値を定義 | = | num1 = 100 | num1という変数の初期値を100とする |
| 複数の変数の初期値を定義 | = | num1,num2 ＝ 100,200 | num1、num2の初期値をそれぞれ100,200とする |
| 足し算をする | + | num + 100 | numに100を足す |
| 引き算をする | – | num – 100 | numから100を引く |
| 掛け算をする | * | num * 2 | numに2を掛ける |
| 割り算をする | / | num / 3 | numを3で割る |
| 余りを算出する | % | num % 30 | numを30で割った余りを出力する |
| 条件分岐 | if | if num < 30： 処理1 |
numが30未満であれば処理1を実行する |
| 決めた回数だけ繰り返し処理 | for | for num in インテラブル(5) | インテラブル内の要素を先頭から5個、順番にnumに取り出す ※インテラブル：for文で順番に取り出せるオブジェクト |
| 条件達成まで繰り返し処理 | while | while i < 3: 処理1 i = i + 1 |
iが3を超えるまでインクリメント（加算）しながら処理1を実行する |
Pythonのおすすめライブラリ
Pythonで使用することができるライブラリは、標準搭載されているものと外部のものを問わず、数が非常に多いです。
その中でも特におすすめできるライブラリを2つご紹介します。
- Numpy
- OpenPyXL
Numpy
Pythonを使用したAI開発で、用いられることが多いライブラリです。
簡単な数式計算を行う「math」関数を発展させたようなライブラリで、高度な計算に使えます。特に行列計算ができる点が大きな強みです。
AI開発で必要になる機械学習では、膨大な数式データを取り扱います。そのため、行列計算がほぼ必須です。したがって、行列計算を行えるNumpyは、AI開発に必須と言っても過言ではありません。もちろん、機械学習だけでなく、単純に高度な数式の結果を求めるために使用することも可能です。
OpenPyXL
表計算ソフトであるExcelと、Pythonを連携させられるライブラリです。
Pythonを使用して、Excelの機能を拡張させることができます。普段からExcelを使っている人は、OpenPyXLを用いて、より自分好みの設定に変えると良いでしょう。
Excelには、機能拡張のためのマクロが備わっています。しかし、Pythonを使いこなせるのであれば、OpenPyXLを使用すると、マクロを用いることなくExcelの機能拡張が可能です。また、Pythonで収集したデータを、Excelに自動で入力させるということもできます。
Pythonを覚えてAI開発をしよう
Pythonを学ぶとAIの開発が可能となります。ライブラリやフレームワークを使いこなせるようになっていれば、AI開発で役立つ人材になれるはずです。
また、プログラミングに関して何もわからないという人も、比較的学びやすいPythonを入門用として使ってみると良いでしょう。
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