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日本国外を中心に人気があり、近年では日本においても注目度を増しているPython。

[GitHub Octoverse 2017](https://octoverse.github.com)によればGitHub上ではJavaScriptに次いで世界で2番目に人気のあるプログラミング言語として人気を博しており、日本においても人工知能分野を中心に需要が高まっていると言われています。

ここでは、世界で人気のあるプログラミング言語であるPythonについて解説していきましょう。

Pythonとは?

Pythonは、文法を極力簡素化してコードの読みやすさ・書きやすさを高めた、オブジェクト指向プログラミング言語です。

登場は1991年で、ヴァンロッサムがバージョン0.90のソースコードをソースコードを公開したことにより、利用されはじめました。

この段階ですでにオブジェクト指向言語の特徴を有しておりました。

その後、1994年にPython 1.0が配布されましたが、当初は多言語対応に未対応などの問題があり、比較的マイナーなプログラミング言語の位置付けでした。

その後、2000年にPython 2.0が登場、多言語対応をはじめ、Python 1.xでは不足していた機能が追加され、この頃から日本国外ではメジャーな言語として使われ始めるようになりました。

2008年にはPython 3.0が登場しましたが、言語仕様が大幅に変更されたこともあって、互換性の欠如の問題から移行はかなり難航、今日においても多くの場合はPython 2とPython 3を併用するという状態が続いていましたが、2016年以降においてはPython 3への移行がだいぶ進んでいるそうです。

Pythonの特徴

Pythonには、以下のような特徴があります。

極めて簡潔で統一性の言語仕様

Pythonは、簡潔にコードが書けて、なおかつ統一性の高いコードをかけるように工夫がなされています。

例えば、クラスやメソッド、条件分岐のブロックにおいては、インデントがそのブロックの範囲を定義しており、そのインデントが間違っていればエラーが発生、あるいは正常に動かないようになっています。

上記のルールも含めて、Pythonでは基本的に開発者による書き方のばらつきを極力減らすような作られ方が行われており、同じ処理であれば、大体の人が同じコードになるほどであると言われています。

このことにより、エンジニアによってコードのばらつきが比較的小さいということもあり、メンテナンス性の向上に寄与していると言われています。

移植性が高い

Pythonは、ランタイム環境があれば、OSを問わず実行させることができます。今日では主にWindowsやmacOS、UNIXシステム、Linuxシステムなどで使われています。

また、実行環境も、通常使われているCPythonのほか、Javaで実装されたJython、.NET Framework向けに開発されたIronPython、Pythonによる実装のPyPyなど、非常に多数のランタイム環境が登場していることも特色として挙げられます。

開発者にとって便利なツールが豊富

Pythonは、開発の補助として有用なツールが多数備わっており、うまく活用することによって効率よく開発を行うことができるような仕組みができています。

例えば、pipを使うことにより、Pythonを使ったアプリなどの開発で必要となるライブラリー類やツール類をインストール・管理をすることができるようになり、なおかつアプリとライブラリーを分離できるようになります。

また、Pythonは汎用的なプログラミング言語であるため、ウェブやAIに止まらず、非常に広範囲にわたって開発をするためのライブラリーが多数揃っています。

Pythonのメリット

Pythonには以下のようなメリットがあります。

少ない記述でメンテナンス性に優れる

Pythonは動的型付け言語の性質上、変数の型を指定する必要がないということや、スクリプト言語の特性からくる仕組みから、簡潔な記述で処理を実現できるという特徴を持っています。

また、ある処理を書くための書き方が狭められている傾向が強く、その特性により誰が書いても概ね統一されたコードになるということもあり、書きやすさとメンテナンス性の優れたコードになる傾向があるようです。

機械学習や人工知能に強い

近年ニーズが上がっている機械学習や人工知能の分野に強い言語としてはC言語、C++、Java、Pythonが挙げられます。

このうち、C言語とC++はポインターやメモリー管理などの学習しなければならない要素が多いこと(C言語ではさらに言語仕様の制約が強いこと、C++は言語仕様の複雑さを把握する必要があるなどの問題点がある)、Javaではコンパイルを必要とすることもあり、気軽に扱えるプログラミング言語としてはPythonに分があります。

この点から、パフォーマンスの高さでは流石にC/C++やJavaに劣るものの、開発効率の高さが非常に高いこと、ライブラリーを駆使すればパフォーマンスもかなり改善されることもあり、機械学習/AI分野ではPythonが使われる傾向にあるそうです。

平均年収が高い

Pythonは平均年収が高いと言われています。

『[プログラマー年収ランキング2016！言語別、第1位はPythonの651万円](https://jp.stanby.com/media/programming_ranking/)』(みんなのスタンバイ)によれば、プログラミング言語別のエンジニアの平均年収ランキングで、Pythonのエンジニアは651万円と、他の言語と比較して高いと言われています。

これは機械学習やAI分野での要望が高まっているということ、それらの分野への知識が求められることもあり、要求スキルも相応に高いものが求められているということが伺えます。

Pythonのデメリット

一方で、Pythonのデメリットには以下が挙げられます。

エンジニアによっては窮屈に感じられる

Pythonはその方針から、エンジニアによってはかなり窮屈に感じられるものと考えられます。

というのは、ブロックの範囲をインデントで表していること、他にも複数の書き方を許容しない方針もあり、誰が書いても概ね似たようなコードになる傾向があることもそれに影響しているのかもしれません。

もっとも、自由度が高すぎると別の問題を引き起こしてしまう傾向が強く、そっちの方が深刻になりがちであることを考えると、そこまで大きなデメリットではないでしょう。

とはいえ、共同作業を行うときは、配慮すべき事項や作業の作法などの統一性を高めるほど認識齟齬のリスクを図るようにしましょう。

これは統一せいの高いコードを書きやすいPythonでも例外ではありません。

日本語の情報が比較的少ない

PythonはRubyやPerl、Javaなどと比較すると、日本語の情報がやや少ない傾向にあります。

これは、日本においては機械学習やAIなどが注目を浴びてからPythonの知名度が上がったということが影響しており、日本語の情報においてはこれらの分野に偏っている傾向があります。

一方で、日本国外においては知名度が高いプログラミング言語の一つであるということもあり、英語での情報については十分にあるため、ある程度英語の情報を読むのが苦でなければ、このデメリットは問題になることはないでしょう。

バージョン間で互換性がない部分がある

今日において、Pythonは2系と3系が共存していることがしばしばあります。

これは、Python 2からPython 3へと新しいバージョンを提示した時に、言語仕様の互換性が失われるほどの非常に大きな更新を行ったことによるもので、その際の移行が難航していたことによるものです。

この影響は今日まで続いており、多くのプロジェクトにおいてPython 2と3を共存せざるを得ない状況に追いやられていることがしばしばあります。

とはいえ、2018年現在においては、新たなプロジェクトでは、多くの場合Python 3が使われるようになっています。

なお、Python 2系は2020年にはサポートが終了される予定ですが、スムーズに移行が完了するかと言われると、微妙な状態です。

Pythonはどこで使われているのか

日本においては、Pythonは主に機械学習やAIの分野で使われています。

これは、Pythonではこれらの分野を扱うためのライブラリー群が豊富にあり、なおかつ簡潔な記述で書くことができるということもあって、手っ取り早く開発を行えるということが大きなメリットとしてあげられるからです。

日本国外においては、ウェブアプリケーションでも使われています。例えば、Youtube、Instagram、Pinterest、DrobboxなどがPythonで実装されていると言われています。

他にはGNU/Linuxシステムをはじめとしたシステム部分の開発、GUIアプリケーションなどでも使われています。

ちなみに、今日ではC++などで実装されることの多いゲームのフレームワークとして有名なCocos2dは、そのオリジナルバージョンはPythonで実装されていました。

Pythonのライブラリについて

Pythonはライブラリの種類が豊富で、標準ライブラリだけでなく外部ライブラリをインストールすることも可能です。ライブラリを使いこなせば自力で実装せずとも機能を使えるので便利なのですが、最初から使いこなそうとするとかえって非効率になります。

「ここは自分で書かずにライブラリを使用した方が良いのではないか」「使えるライブラリはないか」といった視点はもちろん重要です。また、後から「ここはライブラリに置き換えた方がソースコードがシンプルでなおかつバグのリスクを減らせるな」と思うこともあるでしょう。

このようにライブラリを効率的に利用する視点を持ちつつも、自分で簡単に実装できるなら実装する、という考え方が良いかと思います。Pythonのライブラリは種類が豊富で便利ですが、ハマり出すと逆に開発が非効率になるということです。

次にPythonのライブラリには標準ライブラリと外部ライブラリがありますが、まずは標準ライブラリに慣れることをおすすめします。外部ライブラリもパッケージマネージャーというソフトをインストールすれば簡単に使えるのですが、ライブラリの種類が多すぎて混乱する可能性があるため、先に標準ライブラリの扱いに慣れ、標準ライブラリで足りなくなったら外部ライブラリを利用するイメージになります。

標準ライブラリについては外部ライブラリと違ってもともと環境に組み込まれているため、importの記述で利用できます。外部ライブラリほどではないにせよ標準ライブラリも種類が多いため、何から把握すれば良いか迷うかもしれません。

基本的には自分の書いているコードに合うものをインポートすれば良いのですが、そもそもどういったライブラリがあるのかを知っていないとどのようなコードならライブラリを使えるのか、いつのタイミングで探せば良いのか、という判断が難しいでしょう。

そこで、特に利用頻度が高く便利な標準ライブラリを簡単に紹介しておきます。ただし紹介するライブラリを知っておかなければならないわけではなく、「こういうライブラリがあるならこんなライブラリもあるかな」といった形でなんとなくの粒度を掴むための目安と考えておいてください。

・randomモジュール
乱数の生成ができる関数が含まれています。

・mathモジュール
平方根、円周率、自然対数、三角関数、といった数学の基礎的な計算ができる関数です。

・osモジュール
ディレクトリ表示、操作、といったosの機能をPythonで実現できます。

他にもソート、正規表現、字句解析、といった標準ライブラリがあるので、興味があればぜひ調べてみてください。まずは標準ライブラリと外部ライブラリがあること、どのように使用するのか、ざっとどのようなものがあるのか、といったことを把握し、あまり難しく考えずに使えるものから使っていくとそのうちライブラリの使用に慣れていくかと思います。

Pythonのフレームワークについて

Pythonはイメージとしてシンプルイズベストなプログラミング言語なのですが、その分拡張性が高いです。ライブラリやフレームワークの種類が豊富で、どのツールをどのように活用するか迷ってしまうかもしれません。

ツールに目を向けて効率性を求めるあまり、逆に非効率になってしまうのはエンジニアあるあるなので、気を付けましょう。またフレームワークは後からでも変更が可能で、多少面倒臭さはあるもののそれはそれで勉強になります。

業務で使用する際には慎重に検討する必要があるかもしれませんが、個人開発であればある程度見切り発車でフレームワークを選んで開発に入っていくのも良いかと思います。迷っている時間があるなら手を動かしてどんどん技術を磨いた方が良いので、特にこだわりがないのであればフレームワークは有名どころをささっとインストールしてしまいましょう。

Pythonのおすすめのフレームワーク

Pythonのフレームワークは数多いですが、そのなかでも特に人気かつおすすめのフレームワークを厳選して紹介します。

Django

Djangoは世界でシェアNo.1のフレームワークです。日本国内でも同様にDjangoがもっとも使用されています。なので、他に惹かれるフレームワークがないようであればDjangoを使っておけば間違いないでしょう。

Web開発で万能のフレームワークですが、おそらくPythonで開発を始める方のほとんどはWeb開発かと思います。デメリットをあえて挙げるとするなら、拡張性の高さや利便性の高さがかえって開発の邪魔になるといったことです。

難しければ機能を使いすぎなければ良いだけの話なのですが、どうしてもいろいろやってみたくなる気持ちもわかります。Djangoは最低限の機能のみを搭載したフレームワークではないので、デメリットになることも考えられます。

Flask

FlaskはDjangoに次ぐ人気フレームワークで、Djangoに比べると小規模で軽量です。そのため、個人開発やとりあえずPythonの練習をしてみたい、といった方にはおすすめかもしれません。Djangoほどではないですが、Flaskを使った案件募集はそれなりに出されています。

現状Pythonのフレームワークを選ぶとしたら、DjangoかFlaskで良いかと思います。3番目におすすめを挙げるとすればBottleですが、日本ではあまりシェアが大きくなく、案件も少なめです。

BottleはFlaskよりもさらに機能を最小限に抑えているため扱いやすいのですが、実際のシステム開発で必要な機能まで抑えられている印象です。どうせ勉強するなら実際の開発現場で使えるフレームワークの方が良いので、高機能ならDjango、シンプルイズベストならFlask、という選択が良いのではないでしょうか。

Pythonの在宅案件はある？

PythonはYouTubeやEvernoteの開発に使われたことで有名ですが、アプリケーション開発だけでなく機械学習・人工知能開発・ロボット開発などで使用されることも多いです。むしろWebアプリケーションよりも機械学習などのイメージが強いかもしれません

Pythonは機械学習等に主戦場を移しており、Webアプリケーションでも比較的規模の大きいシステムに使われることが多いです。以上のことから、在宅案件の数はそこまで多くありません。

在宅案件はステップ数が少ない小規模開発が多く、仮にチームで開発するにしてもそこまで大規模になることは少ないでしょう。物理的に離れた位置で作業するフリーランスエンジニアの人数が多くなると、どうしても認識違いなどが発生して開発がスムーズに進みません。

開発現場で毎日顔を合わせていても認識違いが発生するくらいなので、在宅案件で規模の大きいPythonシステムを作ることは難しいのです。ただしPythonの案件がまったくないというわけではなく、発注されていることもあります。

会社でチームを組んで行う開発案件とはシステム内容が異なることが多いですが、イメージとしてはPythonで簡易的なツールを作るような形になります。案件数が少なく単価がそこまで高いわけでもないので、在宅案件中心に食べていくのであればPythonに特化するべきではないでしょう。

在宅案件の多いPHPやRubyなどとセットスキルとしてPythonのスキルを磨くのであればおすすめです。言語構造が似ているので相乗効果があり、またたまたまPython案件を見つけた際に受注することもできます。

在宅案件の中心のフリーランスエンジニアにとっては、Pythonはどちらかというと補助的な言語です。

Pythonの学習方法

Pythonの学習を始めるには、入門書や解説サイトを読みながら、実際にコードを書いて、実際に走らせてみるというステップをベースに進めていくと良いでしょう。

もし初めてPythonの学習を始めるのであれば、[Python3入門](http://ken-science.com/)が参考になるでしょう。

Pythonは、日本語の情報はやや少ない傾向があるようです。したがって、英語への苦手意識がある人にとってはやや辛いかもしれませんが、必要に応じてサポートを得るのも考えてみましょう。

なお、Pythonでは2系と3系の情報が混在しており、混乱する可能性が非常に高いです。互換性が無い部分は、主に文字列の扱いや一部の命令ですが、なかなかそれを判断するのは難しいので、初心者の方は基本的にはPython 3を学習した方が良いでしょう。

Pythonと他の言語の比較

Pythonは、その登場経緯から、RubyやPHPとしばしば比較されています。

ここでは、それらの言語と比較していきましょう。

PythonとRubyの比較

PythonとRubyは、その登場経緯から、特に比較されることの多いプログラミング言語です。ここでは、PythonとRubyの違いについて比較していきましょう。

• 日本においては、Pythonは機械学習やAIなどの制御部分などで使われている。Rubyはウェブアプリを中心に使われている。
• 知名度・普及度でいえば、日本においてはRubyが優勢、日本国外ではPythonが優勢。
• Pythonではインデントでブロックを分けるが、Rubyはendなどのキーワードでブロックを分ける。
• Pythonは一つの方法を重視するが、Rubyは文法面含め多様性を許容する傾向が強い。

PythonとPHPの比較

PHPはウェブ分野で使われることの多いプログラミング言語として知られていますが、以下のような違いがあります。

• Pythonはウェブ以外の分野でも利用可能な汎用プログラミング言語として作られているが、PHPはほぼウェブに特化している。
• Pythonはやや独特の記法だが、PHPはC言語やJavaに近い記法
• 日本においてはPythonはAI、機械学習で使われていて、PHPは主にウェブで使われているということもあり、棲み分けが行われている。

Pythonの将来性

Pythonの将来性については、機械学習やAI分野が発展途上ということもあり、今後も将来性が期待されるプログラミング言語の一つであるといえます。

汎用言語としても、日本国外を中心に広く使われているということもあり、今後も広い範囲にわたって使われ続けることが期待できます。

一方で、日本においては、主に機械学習やAI分野に偏っているということもあり、エンジニアとして活躍していくためには、機械学習やAI方面の基本的な知識は最低限必要であると考えられます。

したがって、Pythonができても、主に使われている分野への知見も求められていることで、要求スキルはそれなりの高いものは求められます。

逆にいえば、これらの分野を得意とするエンジニアであれば、かなりの強みとなることが期待できるでしょう。

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最後に

日本国外においては広範囲にわたって使われ続けてきたPythonは、機械学習/AI分野を中心に日本でもそのニーズが高まってきています。

これは、ある意味では日本を中心に使われ続けてきて、ウェブで知名度が上がったRubyに近いものがあるのかもしれません。

とはいえ、日本においては、主に機械学習/AIで使われているということもあり、それらに対する一定以上のスキルが求められるということもあり、必ずしも参入が容易とは言い難い側面もあります。

とはいえ、最新技術に触れることができるという特徴もあるので、それにチャレンジしてみたい方は、是非ともPythonと機械学習/AIを習得してみてはいかがでしょうか?

Python求人案件の単価相場（単位:万円）

実際Rubyの技術者はどのくらいの単価で現場へ常駐しているのでしょうか？以下、現在のアルマサーチが取り扱う案件の単価相場をまとめてみました。

いかがでしょうか。右肩上がりになっていることが分かると思います。

ちなみに単価を決める一番の要素はスキルなのですが、年数が短くとも高単価の方など、必ずしもこの表に当てはまらない方もいらっしゃいます。

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実務未経験者

25万円程度 /月

実務経験半年

30万円程度 /月

実務経験1年

45万円程度 /月

実務経験2年

60万円程度 /月

実務経験3年

70万円程度 /月

実務経験4年間以上

85万円以上 /月

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1,【PHPのフリーランス求人・案件情報紹介】開発単価や相場がわかる！将来性や基礎知識も！
2,【javaのフリーランス案件情報付き】開発単価やエンジニアの将来性・学習方法
3,【Perlのフリーランス求人・案件情報】需要や将来性は？オワコン？
4,【Rubyのフリーランス求人・案件情報】仕事や単価、ruby on railsの在宅案件まで
5,【Pythonのフリーランス求人・案件情報】エンジニア開発単価は？未経験でもいける？（この記事）
6,【Scalaのフリーランス求人・案件情報】エンジニアの開発単金や年収、将来性は？
7,【C++のフリーランス求人・案件情報】開発単価や仕事内容、需要や将来性までご紹介
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15,【androidのフリーランス求人・案件情報】アプリエンジニアの開発単価や相場は？

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