【初心者入門】Pythonで何ができるか、ライブラリとは？

Pythonは比較的わかりやすい文法で理解しやすい言語であること、また、データ分析、機械学習、ウェブ開発など幅広い用途に利用されていることから、初心者が学習するのに適したプログラミング言語と言われています。

【初心者向け】おすすめのプログラミング言語は？何ができるの？

Pythonの特徴は、ライブラリが非常に多いということです。Pythonが強いと言われている以下のそれぞれの分野においてどのようなものがあるか見ていきましょう。

AI・機械学習

機械学習

Keras(ケラス)、TensorFlow(テンソルフロー)、PyTorch(パイトーチ)、scikit-learn(スキットラーン)は、機械学習を行うためのライブラリです。

Kerasはニューラルネットワークを構築するためのライブラリで、使いやすさを重視しており、シンプルなインターフェースを提供することで、初心者から上級者まで幅広いユーザーに利用されています。また、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、畳み込み自己符号化器（Convolutional Autoencoder）など、さまざまなニューラルネットワークアーキテクチャの実装が容易に行える特徴があります。つまり機械学習より一歩進んだ深層学習（ディープラーニング）のライブラリと言えます。

TensorFlowはGoogleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。数値計算を効率的に行うためのライブラリであり、ニューラルネットワークの設計、トレーニング、推論など、機械学習のあらゆる側面をサポートしています。TensorFlowはグラフベースの計算モデルを採用しており、ディープラーニングのための高度な数学的演算や大規模なデータ処理を行うことができます。また、TensorFlowは柔軟性があり、様々なプラットフォームで動作することができます。

PyTorchは、Facebookが開発したオープンソースの機械学習ライブラリです。動的な計算グラフを採用しており、モデルの構築やトレーニングが柔軟かつ直感的に行える特徴があります。

scikit-learnは、機械学習のためのオープンソースライブラリです。scikit-learnは、機械学習のさまざまなタスク、例えば分類、回帰、クラスタリング、次元削減などをサポートしています。このライブラリは、簡単なインターフェースと豊富な機能を備えており、初心者から上級者まで広く利用されています。

画像処理

Pythonは、画像処理のための優れたツールとして広く使われています。

OpenCVは画像処理ライブラリです。

画像の読み込みや表示、リサイズ、フィルタリング、エッジ検出などの基本的な処理、顔検出や物体検出といった応用技術、さらに、機械学習を活用した画像認識やセグメンテーションを行なうことができます。

時系列解析

Pandasは、時系列データの解析や予測を行なう際に使用される、データ分析ライブラリです。時系列データの読み込み、データの加工・集計、欠損値の処理、そしてグラフ化といった操作を行ない、時系列データのトレンドや季節性の分析、予測モデルの構築と評価を行なう際に使用されます。

自然言語処理

Pythonの主要な自然言語処理ライブラリには、NLTK（Natural Language Toolkit）、spaCy( スペーシー)などがあります。テキストデータのクレンジング、トークン化、ストップワードの除去、品詞タグ付け、文法解析などの前処理、テキストデータの類似度計算や感情分析といった分析手法を使って、テキストデータを効果的に処理し、テキストデータの解析や意味の抽出を行なうことができます。

データ分析

データ分析

データ分析は、現代のビジネスにおいて重要な要素となっています。Pythonで利用できる主要なデータ分析ライブラリを以下の表に示します。これらのデータ分析ツールを駆使して、データを解析し、意思決定に結び付けることが可能となります。

表　データ分析ライブラリ

ライブラリ名	目的	特徴	用途
NumPy (ナムパイ)	数値計算	高性能な配列データ構造と関数を備える	機械学習、統計、データサイエンスなど
Pandas (パンダス)	データ分析	データフレームとシリーズのデータ構造とデータ操作関数を備える	データの読み取り、クリーニング、分析など
scikit-learn (スキット・ラーン)	機械学習	機械学習アルゴリズムとユーティリティを備える	分類、回帰、クラスタリングなど
seaborn (シーボーン)	データ視覚化	matplotlib上に構築されており、美しくプロフェッショナルな図を作成するためのさまざまな機能を備える	統計グラフ、散布図、ヒストグラムなど
Matplotlib (マットプロットリブ)	データ視覚化	2Dおよび3Dグラフを作成するためのさまざまな機能を備える	統計グラフ、散布図、ヒストグラムなど

業務効率化・自動化

Pythonのライブラリを利用することにより、業務の効率化や自動化を行わせることができます。

Excel業務の自動化

Excelは、多くのビジネス業務において頻繁に使用されるツールですが、大量のデータ処理や繰り返し作業、コピペ作業など、時間がかかり、ミスが起きやすい作業を、PythonのライブラリであるOpenPyXLを使って自動化させることができます。

• Excelファイルの読み込み、書き込み、セルの操作などの基本的な操作
• Excelファイルの自動作成やデータの抽出・加工、グラフの作成などの自動化
• テキストファイルやクリップボードの内容を自動的に読み込み、加工、書き込みする
• 特定のパターンにマッチするテキストを抽出・置換する

Webブラウザの自動操作

Selenium (セレニウム)は、Pythonのライブラリであり、ウェブアプリケーションのテストや自動化に使用されます。以下に、Seleniumを使用することで実現できる主なことを説明します。

• ウェブページの操作: Seleniumを使用すると、ウェブブラウザを制御し、クリック、テキストの入力、リンクのクリックなどの操作を自動化することができます。これにより、ユーザーが行う操作を再現し、ウェブページの動作をテストしたり、タスクを自動化したりすることができます。
• フォームの自動入力: Seleniumを使用すると、ウェブフォームに自動的にデータを入力することができます。ユーザー名やパスワードの入力、チェックボックスの選択、ラジオボタンの選択など、さまざまなフォーム操作を自動化できます。

Webスクレイピング

Pythonを使ったWebスクレイピングは、ライブラリであるBeautiful SoupとRequestsを使用して、行なうことができます。

Beautiful SoupとRequestsは、PythonでWebページからデータをスクレイピングするための2つの人気のあるライブラリです。Beautiful SoupはHTMLとXMLを解析するために使用され、RequestsはHTTPリクエストを行うために使用されます。

以下のような目的でWebスクレイピングが行なうことができます。

• 営業リスト収集：複数のページや複数のサイトからのデータ収集、自動化したデータの保存と処理
• 競合商品のリサーチ：競合サイトから商品の価格情報や特徴、レビューなどを収集し、分析することでビジネス戦略を立てる
• 検索結果リサーチ：検索順位やキーワードの関連性などの情報を収集し、分析する

まとめ

Pythonが得意とする、AI・機械学習、データ分析、業務効率化・自動化、Webスクレイピングの４つの分類で、よく利用されるライブラリはどのようなものがあるか調べました。

ライブラリを利用して、どのようなプログラミングをするのか、実際に作成していきたいと思います。