はじめに
この記事ではPythonを使ってどんなことができるのかをまとめます。
その前に、なぜPythonなのでしょうか。
何かの目的を達成するために、ライブラリを使わずにプログラミングすることは、
効率的ではない上に、バグを生んでしまう可能性を高めます。
つまり、目的を満たすライブラリが存在する言語を選択することが重要となります。
その点で、Pythonは言語そのものが人気であり、多くの領域で活発にライブラリが開発されているため、多くの場合であなたの目的を達成することができるでしょう。
目次
- 機械学習(人工知能)
- 科学計算
- Webスクレイピング
- Webアプリ開発
- 表計算
1. 機械学習(人工知能)
Pythonは機械学習や人工知能のモデルの開発に向いています。
特にDeep Learning向けのライブラリは基本的にPythonに対応しています。
- scikit-learn
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
2. 科学計算
最適化や信号処理といった計算に向いています。
「Pythonは計算が遅い」といった情報を聞いたことがある方もいるかもしれませんが、
Numpyなどのライブラリの内部ではC言語などの高速な言語で実装されているため、通常はあまり気にする必要はありません。
- Scipy
- NumPy
- Sympy
3. Webスクレイピング
WebスクレイピングとはWebからデータを自動で抽出することをさします。
スクリプト言語であるPythonとの相性は非常に良いと思います。
- Beautiful Soup
- Scrapy
- Selenium
4. Webアプリ
Webアプリ開発もできますが、特別理由がない限りあえてPythonでやる必要はないいように思います。
- Flask
- Django
5. 表計算
Numpy
やPandas
は、表計算が可能な上、csvでの入出力も簡単です。エクセルなどの代替手段として、Pythonを真っ先に候補にあげて良いと思います。
Numpy, Pandas
6. データ分析
スクリプト言語であるPython
はEDA(探索的データ解析)との相性が非常によく、Jupyter
などのインタラクティブなツールと組み合わせることで、データを視覚的に確認しながら分析が可能です。
seaborn
はグラフ描画ライブラリmatplotlib
のラッパーで、より綺麗に簡単にグラフを描画できます。
- Numpy
- Pandas
- matplotlib
- seaborn
7. プログラミング教育
Pythonは習得が比較的簡単で、最初のプログラミング言語として推奨されています。
MITなどで実績があります。
その他
セキュリティ、ネットワーク、競技プログラミングなどでも用いられるようです。