Pythonってなに？初心者でもわかるPythonの魅力と特徴

「プログラミングを始めたいけど、どのプログラム言語を学べばいいんだろう？」

「Pythonというプログラミング言語を聞いたことがあるけど、なにができるんだろう？」

プログラミングを始めようと思っている初心者によくある悩みですが、プログラム言語の魅力と特徴を知ることができれば最初の一歩を踏み出すきっかけになります

この章では、初心者にも人気のPythonの魅力と特徴を紹介します

学びやすいプログラム言語なので、プログラム言語選びに悩んでいる人は参考にしてみてください

CONTENTS 非表示

Pythonとは
- Pythonとはどんなプログラミング言語か？
- Pythonの特徴は？
Pythonの魅力
- なぜPythonが人気なのか？
- Pythonを使った有名なプロダクトやサービス
Pythonの使い方
- Pythonを実行する方法
- Pythonの文法の基本
Pythonでできること
- データ分析や機械学習など、Pythonでできることの紹介
- Pythonを使って何を作ることができるか？
Pythonの学習方法
- Pythonの学習に必要な前提知識とは？
- Pythonの学習方法
まとめ

目次へ

Pythonとは

Pythonとはどんなプログラミング言語か？

Pythonは、オープンソースのプログラミング言語であり、簡潔かつ読みやすい構文を持ち、多くの場面で使用されています

Pythonは、汎用性が高く、Webアプリケーション、データ解析、機械学習、AI開発など、様々な分野で活躍しています

また、Pythonは多くのライブラリが提供されており、これらのライブラリを利用することで、プログラミングの効率が大幅に向上します

初心者にとっても、学びやすい言語として知られています

Pythonの特徴は？

読みやすい構文　Pythonの構文はシンプルで読みやすいため、初心者でも簡単に理解できます
豊富なライブラリ　Pythonには、さまざまな目的にあわせた豊富なライブラリがあり、開発時間を短縮することができます
クロスプラットフォーム　PythonはWindows、Mac、Linuxなど、さまざまなプラットフォームで動作します
オブジェクト指向　Pythonはオブジェクト指向プログラミングができるため、大規模なアプリケーションの開発にも適しています
インタプリタ型言語　Pythonはコンパイルする必要がなく、ソースコードをそのまま実行することができます

これらの特徴から、Pythonは初心者から上級者まで、幅広いニーズに対応したプログラミング言語と言えます。

Pythonの魅力

なぜPythonが人気なのか？

Pythonが人気な理由は以下のような特徴が挙げられます

読みやすく書きやすい文法　Pythonはシンプルで読みやすい文法が特徴で、初心者でも扱いやすい言語として広く使われています
大規模プロジェクトにも対応可能　Pythonは大規模プロジェクトにも対応できるように設計されており、豊富なライブラリやフレームワークが用意されています
データサイエンスや機械学習の分野で人気　Pythonはデータサイエンスや機械学習の分野で広く使われており、NumPyやPandas、Scikit-learnなどのライブラリが充実しています
オープンソースである　Pythonはオープンソースであり、誰でも無料で使うことができます。また、コミュニティによって開発が進められており、新しいライブラリやフレームワークが次々と開発されています

以上のような特徴があるため、Pythonは幅広い分野で使われており、特にWeb開発やデータサイエンス、機械学習などの分野で人気があります

Pythonを使った有名なプロダクトやサービス

Pythonを使った有名なプロダクトやサービスは多数あります

以下にその一部を紹介します

Instagram　Instagramのバックエンドは、PythonとDjangoで構築されています
YouTube　YouTubeの一部は、Pythonで書かれた内部のアプリケーションによって処理されています
Dropbox　Dropboxは、Pythonで書かれており、サービス内の多くの機能に使用されています
Spotify　Spotifyは、データ解析、機械学習、バックエンドなどにPythonを使用しています
NASA　アメリカ航空宇宙局（NASA）は、科学、数値解析、データ処理、人工知能などの分野でPythonを使用しています

Pythonは、シンプルでわかりやすく、幅広い用途に利用できることから、様々な分野で広く使われています。

Pythonの使い方

Pythonを実行する方法

Pythonを実行するためには、Pythonインタプリタが必要です

Pythonインタプリタは、Pythonのコードを解釈し、コンピュータで実行するためのプログラムです

たまこじ

インタプリタは「通訳者」って意味。プログラムを実行する方法の1つで、ソースコードを1命令ずつ解釈して実行するプログラムなんだって。

WindowsやMacなど、使用しているオペレーティングシステムによってインストール方法が異なりますが、公式サイトからダウンロードしてインストールすることができます

Pythonインタプリタをインストールしたら、ターミナル（コマンドプロンプト）を開き、「python」と入力するとPythonインタプリタが起動します

Pythonコードを記述して実行するには、テキストエディターでコードを書いて、拡張子を「.py」に設定して保存し、ターミナルで「python ファイル名.py」と入力することで実行できます

Pythonの文法の基本

Pythonの文法の基本には、以下のような要素があります

変数とデータ型

Pythonでは、変数に値を代入して利用します

変数には、文字列、整数、浮動小数点数、真偽値など、いくつかのデータ型があります

例えば、次のように変数に文字列や数字を代入できます

message = "Hello, World!"
count = 99
pi = 3.14159265359

条件分岐

プログラム中で条件分岐を使うことができます

if文を使って、条件が真の場合と偽の場合で処理を分けます

例えば、次のように条件分岐を使って、ユーザーが成人かどうかを判定することができます

age = 15
if age >= 18:
    print("成人です")
else:
    print("未成年です")

ループ

Pythonでは、for文やwhile文を使って、繰り返し処理を行うことができます

例えば、次のようにfor文を使って、リストの要素を順番に取り出して表示することができます

fruits = ["りんご", "みかん", "ぶどう"]
for fruit in fruits:
    print(fruit)

関数

Pythonでは、関数を定義して使うことができます

関数を使うことで、同じ処理を何度も書かずに済みます

例えば、次のように関数を定義して、2つの数の和を計算することができます

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 5)
print(result)

これらの要素を組み合わせることで、Pythonで様々な処理を実現することができます

Pythonでできること

データ分析や機械学習など、Pythonでできることの紹介

Pythonはデータ分析や機械学習など、様々な分野で活躍しています

以下に、Pythonでできることの一部を紹介します

データ分析　Pythonには、データ分析に必要なライブラリが豊富にあります。例えば、NumPy、Pandas、Matplotlibなどがあり、これらを組み合わせることで、データの前処理、可視化、統計解析などが簡単にできます。
機会学習　Pythonには、機械学習ライブラリの代表格であるScikit-learnがあります。Scikit-learnには、機械学習のためのさまざまなアルゴリズムが実装されており、分類、回帰、クラスタリングなど、さまざまな問題に対して利用することができます。
Web開発　Pythonには、WebフレームワークのDjangoやFlaskがあります。これらを使うことで、Webアプリケーションの開発が簡単になります。
ゲーム開発　Pythonには、Pygameというライブラリがあり、ゲーム開発に利用することができます。
自動化　Pythonは、自動化スクリプトの開発に向いています。例えば、Webスクレイピングやファイルのバッチ処置など、手動で行うと手間がかかる処理をPythonで自動化することができます。

これらの分野以外にも、Pythonは広い範囲で活躍しており、様々な用途に利用されています。

Pythonを使って何を作ることができるか？

Pythonを使って、様々なプログラムやアプリケーションを作ることができます

例えば、以下のようなものがあります

Webアプリケーションの開発
データ解析・処理
機械学習や人工知能の開発
ゲーム開発
ネットワークプログラミング
自動化ツールの開発

また、Pythonは多くのライブラリやフレームワークが提供されており、これらを利用することで、簡単に様々な機能を実装することができます

例えば、DjangoやFlaskといったWebフレームワークを利用すれば、簡単にWebアプリケーションを開発することができます

また、NumPyやPandasといったデータ解析ライブラリを利用すれば、大量のデータを効率的に扱うことができます

Pythonの学習方法

Pythonの学習に必要な前提知識とは？

Pythonの学習には、特別な前提知識は必要ありません

ただし、プログラミングの基本的な知識があると、Pythonの理解がより深まることがあります

プログラミング初心者の場合は、まずはコンピュータの基本的な仕組みやプログラミングの基礎を学ぶことから始めることをおすすめします

また、Pythonを学習するにあたって、以下のような知識があるとより効率的に学習が進むかもしれません

数学の基礎知識　Pythonは、数学的な計算を行うことができます。数学の基礎的な知識があると、数式を理解することができ、プログラムの書き方についても理解が深まるでしょう。
アルゴリズムとデータ構造　プログラムの中には、特定の問題を解決するためにアルゴリズムを使います。また、データを効率的に扱うために、データ構造を使います。アルゴリズムやデータ構造に関する基礎知識があると、Pythonでのプログラミングがより深く理解できるでしょう。

ただし、これらの知識がすべて必要というわけではありません

Pythonの学習に必要な前提知識は、最低限のプログラミングの基礎知識と、自分が学びたい分野に関する知識だけで十分です