Pythonのおすすめライブラリを現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonのおすすめライブラリについて現役エンジニアが解説しています。ライブラリ(library)とは共通部品のことで使いまわせるように部品化したソースコードです。今回はお勧めライブラリとして、HTTP処理、機械学習、Webアプリケーションなどのライブラリを紹介しています。
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Pythonのおすすめライブラリについて、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。
Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
Pythonのおすすめライブラリについて詳しく説明していくね！
お願いします！
ライブラリとは
ライブラリ(library)は、一般的には図書や蔵書という意味です。
IT、ソフトウェア業界では、凡庸性の高いプログラムの共通部品を指します。
計算、ファイルの入出力、ネットワーク送受信などはプログラムでは頻出の処理です。
これら共通機能を都度コーディングするのは非効率なので、使い回しができるようにライブラリにまとめます。
Python標準ライブラリとは
Python標準ライブラリは、Pythonに標準で付属しているライブラリです。
Pythonをインストールするとこれらのライブラリも自動的にインストールされるので、追加インストールなく利用可能です。
テキスト処理、ファイル処理、ネットワーク処理など、多様なライブラリがあります。
Pythonライブラリの主な種類
標準ライブラリでは機能が不足する場合、Python Package Index（PyPL）からライブラリを入手することが可能です。
ここではPyPIに登録されているライブラリをいくつか紹介していきましょう。
数理処理用ライブラリ
NumPy.
Pythonで行列計算などの数値計算を行うライブラリです。
その他の数値計算ライブラリからも頻繁に利用され、デファクトスタンダードとなっています。
こちらの記事でNumpy.の使用法を解説しています。
SciPy
理数系研究や計算のためのトータルパッケージで、NumPyを含む、複数の数値計算ライブラリをまとめて提供しています。
スクレイピング用ライブラリ
Scrapy
Pythonのスクレイピング用フレームワークです。
Scrapyの使用法はこちらの記事をご覧ください。
Beautiful Soup
XML, HTML等の文書パーサーで、スクレイピング処理と組み合せて多用されます。
Beautiful Soupの使用法はこちらの記事をご覧ください。
マルチメディア用ライブラリ
MoviePy
Pythonの映像、画像編集用ライブラリです。カットや映像の結合、エフェクトの設定まで可能です。
pyglet
Pythonで動作するクロスプラットフォームや複数ウィンドウを制御するために使います。
Pythonのおすすめライブラリ
scikit-learnとTensorFlow
機械学習のライブラリです。標準でも多くの分類器やモデルを扱え、機械学習分野の入門者から専門家まで幅広く使用されています。
scikit-learnとTensorFlowの使用法はこちらの記事で解説しています。
Requests
HTTP処理ライブラリです。標準ライブラリには、http.requestライブラリがあるものの、GET, POST処理やCookieの扱いをより便利に行えるようになっています。
Requestsの使用法はこちらの記事で解説しています。
Bottle, Flask
いずれもWebアプリケーション作成の軽量ライブラリです。PythonにはDjangoというWebアプリケーションフレームワークがあるものの、ちょっとしたWebアプリを作成するには大がかりに感じるでしょう。
BottleやFlaskは中小規模のアプリ作成に向き、少ないコーディング量でWebアプリを作成可能です。
Bottle, Flaskの使用法はこちらの記事で解説しています。
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執筆してくれたメンター
| 橋本紘希
システムインテグレータ企業勤務のシステムエンジニア。 開発実績: Javaプログラムを用いた業務用Webアプリケーションや、基幹システム用バッチアプリケーションなどの設計構築試験。 |
Pythonのおすすめライブラリがわかりやすくて良かったです！
これからも分からないことがあったら質問してね！
分かりました。ありがとうございます！
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