機会学習やWebサービス開発など様々な用途で利用できるプログラミング言語の「Python(パイソン)」。
Pythonは「ライブラリ」や「フレームワーク」が多く、効率的に開発を行えます。
ライブラリとフレームワークって何？
違いがよくわからない？
どんなライブラリやフレームワークがあるの？
この記事を読むことで、上記のような疑問が解決します。
プログラミング初心者にとって、ライブラリとフレームワークは、調べても理解しづらいよね。
こんにちは、シントビ管理人のアキラです。
IT初心者の頃、知らない用語が多すぎて、ググってもググっても分からなすぎて苦労しました…。
今回も文系目線でわかりやすく解説していきます。
Pythonで何かを開発する際には、ライブラリとフレームワークは避けて通れません。（というか、避けていくと圧倒的遠回りをしてしまいます。）
この記事では、ライブラリとフレームワークをわかりやすく説明し、具体的にどんな種類があるかを解説します。
ぜひPython学習の参考にしてください。
ライブラリ・フレームワークとは何か？
プログラミングにおいて、「ライブラリ」と「フレームワーク」は、両方とも開発を効率化するための重要なツールです。
しかし、目的は同じでも全くの別物です。そこでライブラリとフレームワークについて、わかりやすく解説します。
まず自動車の製造をイメージしてください。自動車はプログラミングにおけるアプリケーションに該当します。
一つひとつのプログラミングコードは、鉄やアルミ、ゴムなどの材料に当たります。様々な材料（コード）が集まって自動車（アプリなど）ができるわけですね。
「ライブラリ」は自動車で例えると、エンジンやシャーシなどの特定の機能を持つ大きな部品です。これらの部品は自動車に特定の機能を提供し、自動車の性能を向上させます。
そして「フレームワーク」とは、自動車製造における工場そのものです。工場は自動車の組み立てに必要な設備、工具、製造プロセスを提供し、自動車の各部品が組み立てられる方法と順序を定義しています。
「エンジン」と「工場」、両方とも自動車の開発に必要という点は共通ですが、全くの別物ですよね。
改めてプログラミングに戻ってみましょう。
動画視聴アプリを作るとします。この動画アプリを作るための構造やプロセスなどを提供するのが、フレームワークです。そして、動画再生の機能やログイン機能、決済機能などを手軽に実装するのがライブラリです。
先ほどよりも、少し理解がしやすくなったのではないでしょうか。
あくまでイメージとして自動車の例えを出しました。
コードを集めたら、ライブラリに自動的になるものでありません。そしてライブラリやフレームワークを使わなくてもアプリは作れます。
またライブラリを提供するフレームワークも多く存在しますので、両方に該当するものもあります。
知っておきたいPythonで人気のライブラリとフレームワーク
Pythonには数多くのライブラリやフレームワークがあります。それらは基本的に無料で使えるため、開発に使わない手はありません。
この記事の読者はPythonの勉強を始めようとしている方や、始めたての方が多いでしょう。すぐに活用することはないと思いますので、ライブラリの詳細は割愛します。
自分が興味ある分野には、こんなライブラリやフレームワークがあるんだな、くらいに感じていただければと思います。
人気のPythonライブラリ５選
人気のPythonライブラリを紹介します。
参考までに「JetBrains」が2020年に実施した人気のライブラリを紹介します。4年経ちましたので、ランキングに若干の変動はありそうですが、大きくは外れていないでしょう。
以下の図はタイトルの通り、データ分析に限定されており、フレームワークも含まれています。
ピックアップした５つのライブラリは、以下の通りです。
| ライブラリ名 | ジャンル | 特徴 | 用途例 |
|---|---|---|---|
| Numpy | 数値計算 | 高性能な多次元配列オブジェクトとそれを操作するためのツールを提供。 科学計算の基礎となるライブラリで、 配列操作、数学関数の適用、データの形式変換などが可能。 | 科学研究 データ分析 工学設計など |
| Pandas | データ解析 | 表形式のデータを効率的に操作するためのデータフレームを提供。 データの読み込み、変換、操作、分析、可視化のための豊富な機能を持つ。 | 金融データ分析 統計データの処理 データクレンジング 機械学習データの前処理など |
| Matplotlib | グラフ描画 | グラフやチャートを描画するための強力なツール。 線グラフ、ヒストグラム、散布図など、さまざまな種類のプロットが可能。 | 科学的なグラフ作成 統計データの視覚化 アニメーションの作成など |
| Pytorch | 機会学習 | 動的な計算グラフを利用するため、モデルの構造を柔軟に変更でき、 GPUを用いた高速な計算が可能。 | 自然言語処理 画像認識 強化学習など。 |
| Scikit-learn | 機会学習 | 分類、回帰、クラスタリングなどの 様々な機械学習アルゴリズムを網羅的に提供。 | スパムメールの識別 顧客セグメンテーション 商品の価格予測など |
用途例をみていただくと、ライブラリで様々な機能を実装することができるのがわかりますね。今後これらのジャンルに興味がある場合には、お世話になることでしょう。
昨今のAIブームで、機会学習のニーズも増えていますね。
ビッグデータを活用したデータ分析も重宝されています。
人気のPythonフレームワーク５選
次に人気のフレームワークを紹介します。
こちらもライブラリ同様に「JetBrains」の調査を引用します。以下はWebフレームワークに限定されていますので、機械学習のフレームワークなどを追加しています。
ピックアップした５つのフレームワークは、以下の通りです。
| フレームワーク名 | ジャンル | 特徴 | 用途例 |
|---|---|---|---|
| Flask | 軽量Web開発 | 「マイクロフレームワーク」として知られ、最小限の核となる機能のみを提供し、 追加機能は拡張を通じて提供。 基本的にはルーティング、リクエスト処理、テンプレートが提供され、 その他の機能は必要に応じてプラグインで追加。 | 小規模アプリケーション マイクロサービス APIの開発など |
| Django | フルスタックWeb開発 | 「バッテリー同梱」と称されるほど多くの標準機能を提供するフレームワーク。 管理インターフェース、ユーザー認証、セッション管理、メッセージング、 フォーム処理、セキュリティ対策などを含む。 | ソーシャルネットワークサイト ニュースサイト 機能豊富なウェブアプリケーションの開発など |
| TensorFlow | 深層学習と数値計算 | Googleによって開発されたフレームワーク。 データフローグラフを使用して複雑な数値計算を行える。 深層学習モデルの設計、トレーニング、デプロイを容易に行うことが可能。 | 画像認識 音声認識 自然言語処理など |
| Tornado | 非同期プログラミング | 非常に高性能な非同期フレームワークであり、数千の同時接続を扱う能力を持つ。 リアルタイムWebサービスに適しており、非ブロッキングネットワークI/Oをサポート。 | リアルタイムWebサービス 高トラフィックのWebアプリケーション 長時間接続を必要とするアプリケーションなど |
| FastAPI | 高速Web開発 | WebアプリケーションやAPIを簡単に作れるフレームワーク。 コードが短く、簡潔なため初心者にも理解しやすい。 APIの使い方を自動で説明するドキュメント生成機能あり。 | モバイルアプリのバックエンド データ管理システム API作成など |
Webアプリケーションを作る際には、どのようなアプリを作るかで、利用するフレームワークが異なってきます。それぞれの特徴に合わせて使い分けましょう。
YoutubeやSpotify、InstagramなどもPythonで作られています。このようなWebアプリケーションを作る際には、フレームワークを使用するといいでしょう。
Pythonのライブラリやフレームワークを活用しよう
今回の記事では、初心者向けにライブラリやフレームワークについて、わかりやすく解説をしました。また人気のライブラリとフレームワークをそれぞれ５個づつ、厳選して紹介しています。
今後、それぞれのライブラリやフレームワークについても取り上げていきたいと思いますので、お待ちください。
Pythonに興味を持って、もっと知りたいという方は以下の記事も確認してください。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！！
