Python（パイソン）は、オープンソースのプログラミング言語のひとつで、そのシンプルで読みやすい構文から、様々なWebアプリやAIの開発で使われています。
そして、このPythonを使う上で必要不可欠なのがフレームワークです。
Pythonのフレームワークを使うことで、Web開発の負担を大幅に削減することができます。
しかし、Pythonフレームワークは複数あるため、それぞれの特徴を理解し、開発に適したものを選択することが重要です。
そこで本記事では、これからPythonのフレームワークを学ぶ方に向けて、その特徴と初心者におすすめのフレームワークを解説します。
Pythonフレームワークとは
Pythonフレームワークとは、Pythonの言語でアプリケーションやAIを開発するための土台となるソフトウェアのことです。
Pythonのフレームワークには、Webアプリケーション開発・デスクトップアプリケーション開発・機械学習など様々な種類があり、それぞれのフレームワークにはアプリケーションに特化した機能が用意されています。
Web開発には膨大な量のプログラムコードを入力する必要がありますが、フレームワークを使うことで、開発者はゼロからプログラムコードを入力する必要がなく、効率的に開発を進めることができるのです。
Pythonが活用される開発は？
Pythonはそのシンプルで読みやすい構文や凡用性の高さから、様々な分野で活用されるプログラミング言語であり、Pythonが活用される開発は主に3つの用途で利用されます。
- Webアプリケーション開発
- 機械学習
- データ分析
Webアプリケーション開発
Webアプリケーション開発ではJavaやPHPが有名ですが、最近はPythonでの開発も増えてきました。
Pythonを使ったWebアプリケーション開発では、大規模なWebアプリケーション開発に適したDjangoや、拡張性の高いFlaskといったフレームワークが広く利用されています。
Pythonを活用したWebアプリケーション開発は主に以下のようなものです。
- Googleが提供する検索エンジンや動画配信サービス「YouTube」
- Meta社が運営する「Instagram」
- 音楽配信サービス「Spotify」
Pythonのフレームワークを使用することで、開発者はWebアプリケーションの基本的な構造の構築・セキュリティやデータベースの管理・ユーザー認証などの複雑な機能を容易に統合できます。
機械学習
機械学習とは、サーバーなどの蓄積されたデータを学習し、未知のデータに対して予測する技術のことで、活用されるのはAIの分野です。
機械学習を活用した事例としては以下のようなものがあります。
- ソフトバンクの機械学習ロボット「Pepper」
- タクシーアプリ「Uber」
- AI搭載のロボット製造サービス「KUKA」
データ解析
Pythonにおけるデータ解析は、Pythonの機能やライブラリを使って、データの特徴や傾向を探り、データから意味や価値を引き出すことです。
Pythonはデータ分析に適したプログラミング言語であり、以下のメリットがあります。
- シンプルなコードで読みやすい
- データ読み込み・加工・数値計算などの分析に必要なライブラリが豊富
- 大規模なデータも高速処理できる
- AIの開発にも応用できる
Pythonでデータ解析することで、ビジネスや研究などの分野において、データに基づいた意思決定や問題解決ができるようになります。
Pythonフレームワークの需要は？
Pythonフレームワークの需要は今後もますます高まっていくでしょう。
特に、AI（人工知能）の発展に伴い、これらを支えるITエンジニアの需要が2030年までに最大で79万人不足すると言われています（経済産業省「第一回デジタル人材育成推進協議会」）。
機械学習やディープラーニングを扱うフレームワーク（TensorFlow・ PyTorchなど）の重要性は一層増すでしょう。
また、Pythonフレームワークは、開発の標準化とバグ減少に貢献し、セキュリティ強化にも役立つため、その利用価値は引き続き高く評価されると考えられます。
しかし、Pythonフレームワークの選択によっては学習に時間がかかるため、継続的な学習と最新の市場動向の把握が必要になります。
Pythonフレームワークを使用するときの注意点
Pythonフレームワークを使う際は、そのフレームワーク特有のルールやベストプラクティスに慣れることが重要です。
これには、フレームワークのドキュメントを注意深く学習し、フレームワークの利点を最大限に活用することが含まれます。
さらに、プロジェクトに必要な新しいフレームワークを学ぶ可能性もあり、これには時間がかかる場合もあるでしょう。
開発スケジュールに影響を与えないように、学習のための計画と時間を確保することが重要です。
Pythonフレームワークを利用するメリット
日経クロステックの「プログラミング言語利用実態調査2023」によると、Pythonはもっとも使われているプログラミング言語であり、フレームワークの機能も充実しています。
そのため、Pythonを使うメリットは大きいといえるでしょう。
Pythonフレームワークを利用するメリットは主に以下の4つです。
- 開発効率の向上
- セキュリティの向上
- バグ発生率の低下
- 案件を受注しやすくなる
開発効率の向上
Pythonフレームワークを利用するメリットの1つ目は、開発効率の向上です。
フレームワークには開発に必要な基本機能があらかじめ組み込まれているため、ゼロからコードを書く手間を省き、より迅速にアプリケーションの開発に取り組むことができます。
これにより、プロジェクトの開発に拍車がかかり、生産性の向上が可能になるのです。
さらに、フレームワークは一般的にドキュメントが充実しており、学習リソースが豊富であるため、新しい技術を効率的に習得することができます。
セキュリティの向上
Pythonフレームワークを利用するメリットの2つ目は、セキュリティの向上です。
フレームワークは開発者が一般的なセキュリティ問題を防ぐためのツールとガイドラインを提供しているため、開発者がフレームワークを使用しないで書くソースよりも安全性が高いといえます。
例えば、Webサイトの脆弱性やアプリケーションのセキュリティ上の不備を利用した攻撃から守ってくれるための機能が組み込まれています。
これにより、仮に開発者が気を配らなくても自動で対策するため、安全なアプリケーションを迅速に開発できるようになります。
バグ発生率の低下
Pythonフレームワークを利用するメリットの3つ目は、バグ発生率の低下です。
開発者がゼロからコードを書く場合、文字の入力ミスが起こることも十分考えられるでしょう。
フレームワークは事前にテストされ、信頼性の高いコードを提供するため、基本的なエラーを減らせるのがメリットです。
これにより、開発プロセスがよりスムーズになり、バグ修正に費やす時間が削減されて全体の開発効率が向上します。
Pythonフレームワークを利用することで、安全性が高く、保守が容易なアプリケーションの開発が可能になるのです。
案件を受注しやすくなる
Pythonフレームワークを利用するメリットの4つ目は、案件を受注しやすくなることです。
Pythonには多様なフレームワークが存在し、それぞれが特定の開発ニーズに応える能力を持っています。そのため、求人や案件で特定のフレームワーク経験が求められることがあるのです。
Pythonフレームワークの案件は非常に多く、1000件を超える求人があります。
フレームワークに精通していると、開発プロジェクトでの高単価の仕事を獲得しやすくなり、フリーランスとしての市場価値を高めることができます。
さらに、フレームワークを使うことで開発効率が上がり、セキュリティ面での保証が得られることも、案件を受注しやすいメリットです。
Pythonフレームワークのデメリット
求人が多く開発者に人気のPythonフレームワークにも、下記のようなデメリットがあります。
- 学習コストがかかる
- カスタマイズの自由度が下がる
学習コストがかかる
Pythonフレームワークのデメリットの1つ目は、学習コストがかかることです。
最初はPythonを学習し、その後フレームワークを学ぶことになりますが、Pythonの基本を習得するだけでも、およそ200時間〜300時間かかります。
さらにフレームワークの学習に数ヶ月かかるため、現場で実践するには1年程度かかることがあるでしょう。
また、特定のフレームワークに深く依存することで、そのフレームワークが更新されなくなったり、サポートが終了したりするリスクも考慮しなくてはいけません。
理想は複数のフレームワークを習得することですが、そのためには多大な時間が必要になります。
しかし習得すれば、さまざまな開発に対応できるため、自身にとっても有利です。
フレームワークの学習は、その利便性や効率性を享受するための先行投資と言えるでしょう。
カスタマイズの自由度が下がる
Pythonフレームワークのデメリットの2つ目は、カスタマイズの自由度が下がることです。
Pythonフレームワークは開発の効率化や安全性を提供できますが、その一方で独自のコードに縛られるため、開発者がカスタマイズできないことがデメリットになることがあるでしょう。
この制約は、プロジェクトの特定の要件に合わせて細かな調整をする場合に、特に顕著になります。
より柔軟性を求める開発者にとっては、フレームワークの選択はプロジェクトの自由度に影響を与える重要な要素でしょう。
Webアプリケーション開発向け｜初心者におすすめのフレームワーク
フレームワークは、コーディングの基礎から応用まで段階的に学べるよう設計されており、初心者でも効率的に開発スキルを身につけることができます。
そして、Webアプリケーション開発を始めたい初心者にとって、フレームワークの選択は重要です。
ここでは、初心者におすすめのWebアプリケーション開発フレームワークを5つ紹介します。
- Django
- Flask
- Tornado
- Bottle
- web2Py
Django
Django（ジャンゴ）は、PythonでWeb開発するための機能が揃っているため、初心者におすすめのフレームワークで、しかも無料で使えます。
導入されている機能としては、「ユーザー認証」「サイト案内」「管理画面」などです。
Djangoの特徴としては以下のようなものがあります。
- 全体的なWeb開発フローを網羅する豊富な機能を提供している
- セキュリティ対策が充実している
- 柔軟性が高く、ソーシャルネットワークにも活用できる
Djangoは、その全面的な機能セットにより、初心者がWeb開発の基礎から応用まで学ぶのに適した環境を提供します。
また、セキュリティが初めから組み込まれているため、安全なWebアプリケーションの開発を学びながら、一般的なセキュリティの落とし穴を避けることができます。
日本ではDjangoを学習するためのテキストや情報が充実しているため、初心者が学習しやすいフレームワークです。
Flask
Flask（フラスクまたはフラスコ）は、必要最小限の機能を備えたフレームワークで、その特徴は以下の通りです。
- シンプルで軽量なフレームワークで処理速度が速い
- 拡張可能で、必要なコンポーネントを追加していくことができる
- 豊富なドキュメンテーションとコミュニティのサポート
Flaskは、そのシンプルさと拡張性の高さから、初心者にとって学習しやすく、小規模から中規模のプロジェクトに適しています。
基本的なWebアプリケーションの構築からスタートし、徐々に機能を追加することで、より複雑なアプリケーションへとステップアップできます。
そのため、初心者がWeb開発の基本から学び、徐々にスキルアップしていくのに理想的なフレームワークといえるでしょう。
Djangoほどではないですが、学習するための書籍や情報は十分揃っています。
また、開発コードがシンプルなので、初心者でも学習難易度は低めです。
Tornado
Tornado（トルネード）は、非同期通信を使用して高性能なWebアプリケーションを構築するためのPythonフレームワークで、その特徴は以下の通りです。
- 非同期プログラミングをサポート
- リアルタイムWebサービスに適している
- シンプルなWebフレームワークとしても機能
Tornadoの最大の特徴は、非同期通信ができるということです。
非同期通信とは、サーバーとアプリケーション間の通信を同期的に行わないことを指します。
サーバーがリクエストのレスポンスを返すのを待たずにその他の処理を行うことが可能で、LINEなどのチャットアプリなどに利用されています。
また、多数の接続を効率的に処理できるため、初心者が拡張性があるWebアプリケーションの開発に挑戦するのに最適な選択肢の一つです。
シンプルながらも強力な機能を提供されているので、初心者がWeb開発の基本を学びながら、現代のWeb開発のトレンドにも対応できるスキルを身につけることができます。
日本語に対応しているドキュメントが少ないため、他のフレームワークよりも学習コストは高くなるのがデメリットです。
Bottle
Bottle（ボトル）は、以下の特徴を持つフレームワークです。
- シンプルで軽量、単一ファイルのフレームワーク
- 簡単なWebアプリケーションの迅速な開発をサポート
- ミニマリスト設計で、学習コストが低い
- 必要最小限の依存性で動作する
BottleはPythonのなかで1番小規模なフレームワークであり、その単純さと軽量さから初心者にとって取りかかりやすいといえます。
Bottleは単一ファイルで構成されており、複雑な設定や多数の依存性に悩まされることなく、Web開発の基本を素早く学べることがメリットです。
日本語対応のドキュメントは少ないですが、シンプルなフレームワークなため、比較的学習コストは低いです。
web2py
web2py（ウェブツーピーワイ）は、元々、Web開発機能を学習するために作られたツールで、以下の特徴があります。
- セキュリティに強い
- すぐに使用可能な多数の便利なツールと機能
- 設定が少なく、簡単に開始できる
- Windows・Mac・Linuxに対応
web2pyは、その使いやすさと包括的な機能セットで初心者に特に推奨されています。
設定作業が少なく、初めてのWeb開発者でも直感的に利用開始できる点がメリットです。
また、セキュリティが強化されており、初心者も安心してアプリケーション開発に取り組めます。
元々、使いやすさに重点をおいたフレームワークのため、比較的学習コストは低いです。
Pythonで利用できるフレームワークは3種類
フレームワークはWeb開発の基本的な機能や構造があらかじめ揃っているため必要不可欠です。
Pythonで利用できるフレームワークは3種類ですが、ここではそれぞれの特徴を紹介します。
フルスタックフレームワーク
フルスタックフレームワークとは、Web開発に必要な機能をほぼ全て備えたフレームワークのことです。
これにはデータベース・フォーム・認証・テンプレートなどが含まれます。
開発者にとっては、フレームワークの規約に従ってコードを書くことで、高機能なWebアプリケーションを効率的に作成できるのがメリットです。
Pythonの主なフルスタックフレームワークは以下の3つです。
- Django：最も有名なフレームワーク。開発に必要な機能が実装されており、主に中規模以上のWebアプリの構築に使用される。
- web2py：Pythonで書かれたオープンソースのフレームワーク。データベースやセキュリティなどの機能が統合されており、Web開発が容易になるメリットがある。
- Pylons：Pythonで作られた軽量なフルスタックフレームワーク。柔軟性と拡張性に優れており、開発者が自由にカスタマイズできる。
Pythonのフルスタックフレームワークは、開発に必要な機能が揃っているため、環境構築が簡単でコーディングに集中できる反面、動作が重くなるというデメリットもあります。
マイクロフレームワーク
マイクロフレームワークとは、Webアプリケーションの最低限の機能だけを提供するフレームワークで、
ルーティング・リクエスト・レスポンスなどが含まれます。
開発者は必要なライブラリを自由に選択して追加することができるため、シンプルで柔軟なWebアプリケーションを作ることが可能です。
Pythonの主なマイクロフレームワークは以下の3つがあります。
- Flask：シンプルで使いやすく、RESTfulなAPIや小規模なWebアプリケーションに向いている。
- Bottle：Flaskよりもさらに軽量なフレームワーク。単一のファイルで構成されており、プロトタイピングや学習用に適している。
- CherryPy：オブジェクト指向のフレームワーク。高速で拡張性のあるWebアプリケーションを作ることができる。
マイクロフレームワークのメリットは、軽量で高速に動作することや、自分の好みに合わせてカスタマイズできることです。
また、覚えることが少ないため、初心者にも取り掛かりやすいといえます。
一方、機能が少ないため、自分で実装する必要があることがデメリットです。
非同期フレームワーク
非同期フレームワークとは、非同期通信ができるフレームワークのことです。
Pythonの非同期フレームワークには主に以下の3つがあります。
- Tornado：高性能な非同期WebサーバーとWebフレームワーク。リアルタイムのWebアプリケーションに向いている。
- Sanic：Flaskに似たシンプルな非同期フレームワーク。高速で拡張性があるWebアプリケーションを作ることができる。
- Growler：Python3.4の標準ライブラリにある非同期ライブラリのasyncioを基に構築したWebフレームワーク。
非同期フレームワークのメリットは、レスポンスが早く、効率的に作業できることですが、実行順序が予測不可能で、コントロールが効かないというデメリットがあります。
機械学習・ディープラーニング向け｜初心者におすすめのフレームワーク
機械学習やディープラーニングの世界に足を踏み入れる初心者にとって、適切なフレームワークを選ぶことは重要ですが、ではどのようなフレームワークがいいのでしょうか。
ここでは、初心者におすすめのフレームワークとして、以下の4つを紹介します。
- TensorFlow
- Pytorch
- Keras
- NumPy
TensorFlow
TensorFlow（テンサーフロー）は、Googleによって開発されたオープンソースの機械学習ライブラリです。
個人や商用利用も可能で、ディープラーニングを含む幅広い機械学習タスクに対応しており、柔軟性とスケーラビリティを兼ね備えています。
TensorFlowは、CPU、GPUの他、Googleの開発したTPU（Tensor Processing Unit）上でも高速に動作し、大規模なモデルのトレーニングと推論を高速化します。
モバイルではGoogle製のスマートフォンpixelシリーズにも搭載されていますが、iPhoneのiOSでも利用できるなど、デバイスを問わず利用が可能です。
初心者から研究者まで幅広く使われており、豊富なドキュメントとコミュニティのサポートが利用可能です。
また、TensorFlowには多くのコミュニティが存在するため、学習に困った時でも参考になる情報が豊富にあるというメリットがあります。
Pytorch
PyTorch（パイトーチ）は、FacebookのAI Research labによって2016年に開発されたオープンソースの機械学習ライブラリです。
オープンソースなので、誰でも全てのコードが閲覧でき、ディープラーニング研究やプロトタイプ作成において、その直感的なAPIと柔軟性で高く評価されています。
また、Pythonの標準ライブラリと簡単に統合できるため、学習曲線が比較的低く、研究者や開発者に好まれています。
Pytorchは実装の流れを簡略化せず記述するため、ディープラーニング処理の流れが把握しやすいのがメリットです。
Keras
Keras（ケラス）は、TensorFlowやPytorchなどのフレームワーク上で構築されるニュートラルネットワークライブラリです。
ニュートラルネットワークライブラリとは、機械学習ディープラーニングをサポートするソフトウェアのことを指します。
これにより、コード量を大幅に減らすことができるため、小規模なプロジェクトから大規模なデプロイメントまで、様々なシーンで利用されています。
また、初心者にも扱いやすく、複雑なディープラーニングモデルを数行のコードで構築できるため、幅広いユーザーに支持されています。
Kerasの主な利用先としては、NetflixやUberなどが有名です。
NumPy
NumPy（ナムパイ）は、Pythonでの数値計算ライブラリの一種です。
2006年にリリースされて以降、その使いやすさから多くの開発者に利用されています。
NumPyはPython標準のリストや配列よりも高速で効率的な数値計算ができるフレームワークです。
また、機械学習以外にも多言語配列・画像処理・音声処理にも活用可能なライブラリでもあります。
NumPyの主な用途としては、化学計算・金融データ分析・医療施設での画像診断・AI開発などです。
初心者が学習しやすいように公式ドキュメント・書籍・情報が豊富にあり、専用のコミュニティもあるため、分からないことがあっても解決しやすいというメリットがあります。
Pythonのフレームワークを習得することは将来に役立つ
Pythonフレームワークを習得することは、将来のキャリアに大きな価値を見出します。
Web開発・機械学習・AI・システムの自動化など、Pythonが活躍する領域は幅広く、フレームワークの習得は、それらの分野での効率的かつ効果的な開発を可能にするのです。
そのため、Pythonは今後もますます需要が高まっていくでしょう。
そして、市場の需要は高まる一方で、Pythonのスキルは高く評価されています。
Pythonのフレームワークを習得することで、最新技術のトレンドに対応し、将来性のある多様なプロジェクトに取り組むことができるエンジニアを目指しましょう。
