Python

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。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社　調査期間：2021年8月12日～8月16日　調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名　調査手法：インターネット調査

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。

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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。

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！

TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプを開催しています。

また、現役エンジニアから学べる無料体験も実施しているのでぜひ参加してみてください。

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1つの理由として例を挙げると、私は以前クライアントにシンプルなビジネスサイトのモックアップを見せたときに、クライアントから「トップページにある「概要」や「サービス」などをクリックしたら別のページに移行するのか？」、「コンタクトフォームでユーザーが「送信」をクリックしたら、私はメールを受信することになるのか？」と聞かれたことがあります。シンプルなタスクでさえ不確実性を伴うことがあり、プロトタイプは当て推量を解消するのに役立ちます。また、簡単なブラウジングの操作さえ、ユーザーやクライアントによってはわかりづらくて大変な作業となりえます。プロトタイプがあればネットワークからサインオフするときにも、当て推量する手間を省くことができます。加えて、プロトタイプはユーザーテストに役立ちます。ユーザーテストを行うときには、初期段階からプロジェクトのシミュレーションを始めるのがベストです。作業がほとんど完了した後に大きな変更をしなければならない事態は避けたいところです。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは4種類のプロトタイププロトタイピングを始める前に、どの種類を使うか決めます。ほとんどのデザイナーたちが実践しているように、どのようなプロジェクトでも複数の種類を組み合わせて使うことができます。 1. 概念的プロトタイプこのプロトタイプは、形の上では完成した製品と全く似ていません。ここでインターフェースのディテールとレイアウトは重要ではありません。インタラクションとプロセスだけに集中します。全てのプロトタイプの目的は製品の動作性を示すことです。その意味で、このプロトタイピングは原始的な形だといえます。機能性だけがテーマであり、形は問題となりません。この段階では、フローチャート、ポストイットのメモ、PowerPointのプレゼンテーション、アイコンでプロセスを説明するビデオを使ったり、身振り手振りを加えてカメラに向かって録音してもいいでしょう。要点を伝えることができれば何でもいいのです。概念的プロトタイプはプロジェクトの初期段階で使われます。プロジェクトにはまだ名前がないかもしれません。アプリやWebサイトもアイデアの段階なので、「こんな感じで作動すると思う。」と話しているかもしれません。 2. ローファイプロトタイプローファイプロトタイプでは、レイアウトやスクリーンのサイズなど具体的な対象を扱うようになります。このプロトタイプは、作られるのも破棄されるのもサイクルが速いです。ローファイプロトタイプの目的は、あなたとクライアントが基本的な部分に満足できるまで、試行錯誤を最速で繰り返すためのものです。だからプロトタイプに愛着を持つべきではありません。ほとんどのプロトタイプは使い捨てであり、それこそが長所です。「ローファイプロトタイプ」は「ワイヤーフレーム」とよく置き換えることができます。この段階では紙に書いて行うこともよくあります。アプリでローファイプロトタイプを作成するときには、他のスクリーンへのリンクやコメントの機能など、基本的なプロトタイピングの機能を備えているものを使うことがおすすめです。ワイヤーフレームのアプリはインターネットとの連携が容易であるというメリットがありますが、やや動きが遅いことも多いです。概念的プロトタイプと同じくプロジェクトの初期段階で使われますが、ビジネスモデルやプロジェクト名はすでに存在している段階でしょう。上手くいくと確信できるものが持てるまで、頭の中で思いつく無数のアイデアをえり分ける時です。 3. ミディアムファイプロトタイプ段階によっては、ローファイプロトタイプでは要点を把握しにくい一方、ハイファイプロトタイプでは十分過ぎることがあります。スタイルガイドを完全には作成していなかったり、まだグラフィカルアセットを全て作り終えていない段階です。ミディアムファイプロトタイプは、このようなデザインの初期～中間の段階で使うことができます。インタラクションのシミュレーション機能を持つプロトタイピング作成アプリによって作られることも多いです。CSSのフレームワークを利用して、HTMLとCSSによって構築することもできます。 BootstrapとFoundationが、現在存在しているプロトタイピングのツールの中ではおそらく主流です。有名ブランドのイメージがあればそれを使うべきですが、ストックイメージでも足りるでしょう。ストックタイプのUIエレメントは、模作のインターフェイスをより速く構築するために使われます。プロトタイピング作成アプリの多くは、これらのUIエレメントのライブラリを持つことが多く、作業の高速化に役立ちます。ミディアムファイプロトタイプは、リテラル思考型(Literal thinker:全体的なイメージよりも、具体的なステップや言葉の定義から考えるような人)で外観や動作の近似を見たいと思うような人に向いています。彼らにとっては、「未完成」のヘッダーの方が、Webサイトのヘッダーに全く見えないようなスケッチ風の代物よりも、まだ耐えられます。リテラル思考のクライアントには、ワイヤーフレームで素早く考えた初期のアイデアを見せる必要はないでしょう。ミディアムファイプロトタイプの段階で見せる方が、彼らに方向性を分かってもらいやすいです。 4. ハイファイプロトタイプこの段階までプロジェクトが進むと、全てのスクリーンのモックアップが完成していて、全てが立派なものになっているでしょう。製品をバックエンドのコードと統合して、人々に製品の動作性を見てもらう時です。ハイファイプロトタイプは通常、デザインに関する最終的な合意をクライアントと結ぶために使われます。ただのPSDファイルを送るだけれはなく、インタラクティブなものを提示しなければなりません。 2つの方法のうちいずれかによって行われます。1つの方法では、静的なHTMLとCSSを利用して、一部をインタラクティブな外観に仕上げます。もう1つの方法では、画像やPSDのファイル形式をインポートできるアプリを利用して、擬似インタラクティブな特性を加えることで完成品のアプリ（製品）の機能を模倣します。アプリによっては、プロトタイプのデモをWeb上(またはモバイルデバイス上)で行うことも可能です。プロトタイピングのメソッドプロトタイプの主な種類を見たところで、次にプロトタイプを実際に作るためのツールをご紹介します。基本的な使い方も含めてすでにほとんどご紹介していますが、さらに詳細を見てみましょう。あなた自身とクライアント双方にとって適合するメソッドを選びましょう。ビデオまたはプレゼンテーションのプロトタイプこれらは具体的な作業がなされる前に、アイデアを売るためによく使われます。そのため通常は、潜在的な投資家を意識したものです。クライアント向けにも使えますが、他の代替手段の方が効率的なコミュニケーションを図るには優れていることも多いです。アドバンテージは人によって異なるでしょう。ビデオとプレゼンテーションのプロトタイプで、利益率を上げるために作られたものは商業型の公式に従います。聴き手が共感できる問題を提示する。あなたの製品によってその問題がどのように解決されるかデモを示す。 (オプションとして)会社のマスコットをデジタル形式で表現して、キャッチフレーズを叫ばせながら楽しそうにダンスさせる。これらのプロトタイプの中にはアイコン、テキスト、イラストレーションを使うだけで完成するものもあります。他にはアニメーションを利用して、要点を説明するのに動きを使うこともあるでしょう。あなたのアイデアを売ることができれば、正しく使いこなせているといえます。ビデオのプロトタイプと紙のプロトタイピングを組み合わせた良い例をご紹介します。Video Prototype for Mobile Cooking App : Youtube動画よりワイヤーフレームワイヤーフレームは紙面上かアプリにおいて作成できます。ワイヤーフレームは通常ローファイプロトタイプと見なされていますが、時間をかければミディアムファイプロトタイプにアップグレードすることも可能です。もっとも労力をかけるだけの価値はほとんどありませんが。ワイヤーフレームは、作成されるのも破棄されるのも速いです。紙面上でワイヤーフレームを作成することが魅力的である理由の1つです。アプリでワイヤーフレームを作ると、より正確なデザインが可能となり、既存のワイヤーフレームから簡単に編集することもできます。しかし、あなた自身以外には誰も見ないであろうスケッチを速く作成できるという点が、やはりワイヤーフレームの長所として一番優れています。しかし、すで述べたようにアプリでワイヤーフレームを作成すると、より簡単にインターフェースの機能を模倣できるというメリットもあります。紙面上に作成したワイヤーフレームをタップしたところでトントン音が鳴るだけですから、面白いかもしれませんが、あなたの意図するところを伝えることはできません。紙のプロトタイプこれはただのスケッチではないという点で、紙面上のワイヤーフレームとは異なります。紙を利用するのは、物理的でフラットな素材でインターフェースのモデルを作るためです。先にご紹介したビデオのプロトタイプにもその例を見ることができます。インターフェースの要素は、紙にスケッチして、カットして作ります。コピーして予備を作ることもあります。そして作ったピースを他の紙の上に集めます。ある要素のサイズが間違っていれば、他の要素の並びを変えたり、新しいサイズの要素を紙をカットして作るなどの方法があります。またワイヤーフレームより「本物」らしいといえます。特に面白さはないとしても、クライアントは紙のモデルを触ることができます。この触覚に訴える方法はクライアントに多くを説明できるので、他のどんな方法より優れていることもあります。誰でも対象をより深く理解するためには、物理的なコンタクトが必要です。UXデザインの半分は、物理的なインタラクションの使い心地を、デジタルのインターフェースで作り直す作業であるといえます。アプリで作成するミディアムファイおよびハイファイプロトタイプこれらは紙のプロトタイプとの共通点が多いです。以下でご紹介するInvisionなどのアプリで作成するプロトタイプは、あらかじめデザインしたインターフェースの要素をもとに作り始め、これらのピースを集めて完成品を模倣します。異なる点は、全ての作業がスクリーン上でなされることです。完成製品のグラフィック作成やブランド化も可能であり、プロトタイプであっても完成製品のように作成することができます。その次はすでに述べたことですが、アプリによって製品のデモをブラウザやモバイルデバイス上で行うこともできます。また手で触れて感じることも可能になります。クライアントの触覚に訴えることで、もし気に入ってもらえれば、最終的な承認を得たも同然です。コードもちろんインタラクションを必要とする場合には、インターフェースのプロトタイプをコードで作るのがいい方法です。その理由もご紹介します。あなたのワークフローによく合う(とにかくブラウザ上でデザインするような場合)。作成するサイトやアプリに、ボタンなどのインタラクティブな要素が多数存在している。製品作成の最終段階でプロトタイプのコードを利用すると、時間の節約になる。インターフェースの機能性のデモを、アプリを使わずにブラウザ上で実行したい。あなたがキーを押すのが好きで、クリックするのは嫌いである。ブラウザ上でプロトタイピングを行うと、特に修正版を作成中はやや時間がかかります。製品の初期段階ではおすすめしません。ミディアム～ハイファイプロトタイプで使うのがベストです。すでにHTMLやCSSで作業を進める方法を好んでいるとしたら、完成間近のプロジェクトを提示するには最良の方法の1つです。フレームワークによるプロトタイピングフレームワークを利用すると、コードを使ったプロトタイピングのスピードを相当上げてくれます。さらに、完成製品用のフレームワークを利用するとしたら、コーディングの量も少なくて済みます。補足として、BootstrapやFoundationのような人気の高いフレームワークを利用して構築された、ドラッグ＆ドロップ形式のWebページ用エディタもあります。これらを使うことで、ローファイプロトタイプからコードを加えた完成製品まで全て作ることができます。または、これらをプロトタイプを速く作る目的だけに使い、プロジェクトの最終段階ではカスタマイズしたコードを使う方法もあります。どちらの方法でも上手くいくでしょう。プロトタイピングのツールとアプリ理論を理解したところで、プロトタイプの作成に進みましょう。紙のプロトタイプやコードだけに限定せず、アプリをどこかで使うと仮定します。良くも悪くも、多数の優良なアプリから選ぶことになります。繰り返しになりますが、結局はあなたに合うものを選ぶことが大切です。モバイルアプリのデモを実行する機能が必要か？Google DriveやDropboxなどのサービスとファイルの同期が必要か？Githubと統合させるか？ローファイ、ミディアムファイ、ハイファイのどのタイプか？アドバンストスクリプト言語(Advanced scripting)か？などから考えましょう。以下にリストアップするアプリは、これらのニーズに対応しています。何に着目すべきか分かりやすいように、アプリごとに最も関連性の高い機能をご紹介します。これらアプリの多くは主にワイヤーフレームのためのツールとして知られています。ワイヤーフレームのソフトウェアは、インタラクティブなプロトタイプに必要な機能を備えていることが一般的です。人によってこれらのアプリを使うことで得られるアドバンテージも異なります。 AdobeのExperience Design CC 現時点では最新のアプリです。このアプリの登場により、今まで飽和状態だった市場に競争を巻き起こすことになりそうです。単にワイヤーフレームのアプリまたはプロトタイピングのアプリというよりも、デザインアプリです。Sketchや開発終了したFireworksと似ていますが、デザインした全てのものからプロトタイプを作り出すことが可能な点が斬新です。今のところMacのプレビューにのみ対応していますが、2016年末までにはWindows版もリリースされる予定です。プレリリース版は無料ですが、完成版のリリース後にはAdobe Creative Cloudのプランに組み込まれます。プレゼンテーションのソフトウェア MicrosoftのPowerPoint、AppleのKeynote、LibreOfficeのImpress、GoogleのSlidesは全てプロトタイプの作成に使えます。プロトタイプについてのコンセプトはそれぞれ異なっています。スライドにリンク機能を加えるだけで、インタラクティビティを模倣できます。コンテンツ中心型のWebサイト用のプロトタイプにも向いています。またこの中のソフトの少なくとも1つは使った経験のある人も多いでしょう。もし使ったことがなければ、ImpressとSlidesは無料で使えます。 InVision InVisionも有名なアプリの1つで、ハイファイプロトタイピング向きです。バージョン管理を特色としていて、リアルタイムの連携機能やフィードバック機能を売りとしています。Marvelのアプリのように、アニメーション、プロトタイプの組込み、デバイス上でのデモ、などの機能もあります。無料プランではプロトタイプ1つまで作成できますが、それ以降は有料プランで月額15USドルかかります。 InVision Justinmind Justinmindはアプリケーションのハイファイプロトタイプを作成するのに向いているように思えます。JustinmindのサイトではレスポンシブデザインのWebサイトのプロトタイプについても言及されています。アプリ上でのデモ機能もあります。今のところ1年間の有料契約(月額換算で19USドル)からスタートできます。 Justinmind Marvel Marvel Appは有名なプロトタイプのアプリです。基本的に無料プランで、アップデートの価格も全てリーズナブルです。注目の機能は、PhotoShipとSketchのサポート、DriveとDropboxとの同期、Webページ上での組込み型プロトタイプです。これらの機能によって、プロトタイプをアニメーション付きのプレゼンテーションに仕上げることもできます。ハイファイプロトタイプの作成に向いています。 Marvel Proto.io Proto.ioはハイファイプロトタイプ向きのアプリです。複合的なインタラクション、アニメーション、ファイル形式のエクスポート、印刷、組込み、デバイスのデモンストレーションなどの機能が全てビルトインされています。15日の無料お試し期間と、月額24USドルのプランから始められます。 Proto.io POP POPが他のアプリと異なっているのは、ワイヤーフレームのスケッチとデジタル形式のプロトタイプのハイブリッドを作成できる点です。 iPhone、Androidフォン、Windowsフォンなどのカメラでスケッチの画像を取り込み、これらをインタラクティブなプロトタイプに変換します。主に紙で作業を進めるタイプの人には、データを共有するのにいいアプリです。プロジェクト2つまでは無料で利用可能で、以降は月額10USドルの有料プランになります。 POP Flairbuilder Flairbuilderはデスクトップアプリですが、プロジェクトにオンラインのビューア(閲覧用ソフトウェア)機能を利用できます。ミディアムファイのワイヤーフレームとプロトタイプに向いています。インタラクションを追加したり、デバイス上でのデモを行うことが可能で、グリッドベースのデザインにも特色があります。ワンタイム料金で99USドルと高額ですが、Axureよりも安いです。 Flairbuilder Flinto Flintoには、Macアプリ版とWeb用ライト版の2つのバージョンがあります。違いはというと、Macのバージョンの方がより複雑なアニメーション、インタラクションなどの機能をテーブル(表)に加えることができます。またSketchからファイル形式をインポートできるのも、Web用ライト版にはない機能です。ワンタイムの購入価格で99USドルかかります。ライト版(月額20USドル)だとデスクトップバージョンのライセンスも含まれるので、両方の良い部分を利用できます。 Flinto [お知らせ]TechAcademyでは初心者でもUI/UXデザインができるようになるUI/UXデザインオンラインブートキャンプを開催しています。現役UI/UXデザイナーのサポートで学びたい場合はご参加ください。

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Pandas、及び必要なライブラリのインポート import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np # サンプルデータセットを取得する from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() 実行結果は特にありません。エラーがでなければ、正しくインポートされています。次に、サンプルデータセットをPandasのDataFrame型に変換しておきます。なお、今回はサンプルデータセットを使いましたが、CSVデータを読み込むread_csvという命令も用意されています。 # PandasのDataFrame型に変換 df = DataFrame(boston.data, columns = boston.feature_names) # 目的変数をDataFrameへ追加 df['MEDV'] = np.array(boston.target) 準備が整いました。それではPandasの命令を幾つか見ていきましょう。データの概要を確認する先頭5行を表形式で表示する df.head() 実行結果は以下のようになります。行列数を表示する df.shape 実行結果は以下のようになります。 (506, 14) 細かい情報を表示する dataset.info() 実行結果は以下のようになります。 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 21613 entries, 0 to 21612 Data

機械学習

JavaScriptのライブラリの作り方を現役エンジニアが解説【初心者向け】

JavaScriptのライブラリの作り方について、テックアカデミーのメンター（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。目次ライブラリとはPython標準ライブラリとはPythonライブラリの主な種類Pythonのおすすめライブラリ執筆してくれたメンターそもそもJavaScriptについてよく分からないという方は、JavaScriptとは何なのかについて解説した記事を読むとさらに理解が深まります。田島悠介今回は、JavaScriptに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 JavaScriptのライブラリの作り方について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！はじめに今回は自作のライブラリに関する記事です。自作のライブラリを作成する際のポイントや注意点など解説します。ライブラリは大規模なWebアプリや複数人での開発などでとても便利なものですので、ぜひ参考にしてください。ライブラリとは平たく言うと機能の集まり、もしくは部品のようなものです。使われることの多い機能や処理は、ライブラリとして提供されていることが多いです。例えば、画像をスライダーとして切り替えて表示してくれるものや、グラフや図形を書いてくれるものなどたくさんのライブラリが存在しています。このようなライブラリを使うことで、自分で処理を作らなくても簡単にやりたいことが実現できます。 HTMLの操作や便利な機能がたくさん入ったjQueryなども有名なライブラリです。ライブラリを探す際は下記のサイトが便利です。ライブラリを探すサイト例えばここで画像のスライダーを探す場合は、sliderと入力して検索することでスライダーのライブラリがたくさん見つかります。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはライブラリの作り方配布されているライブラリでは対応ができないような、独自性の強い処理を個人やチーム内で使いまわすような場合はライブラリを作ることがあります。どのような利用方法をする機能かにもよりますが、基本的には通常通りJavaScriptを記述したファイルを用意して、拡張子をjsにしたJavaScriptファイルを作るだけです。ライブラリを使う側はこのJavaScriptファイルを読み込むことで、処理を呼び出したり使ったりできます。 <script type="text/javascript" src="自作ライブラリパス"></script> 自作ライブラリを作る際のポイント・注意点ライブラリを作る際には以下の内容をメンバー間で認識を合わせておきましょう。ライブラリに実装するか個別のJavaScriptに実装するか基準を決める。 HTMLオブジェクトのクリックイベントなどにひもづける場合は、特定のクラス名などの指定を行う。グローバルスコープ変数を宣言する場合は、変数名などが衝突しないように命名規約を定める。画面オブジェクトを参照する場合は画面ロード完了時などタイミングを決めておく。ライブラリに共通の処理をまとめることで、コーディングの量を減らせるだけでなく、修正などがあった際に修正箇所が少なくなるなどのメリットがあります。一方複数の画面から読み込まれるので、個々の画面でのみ使われるような処理を入れていくとファイルサイズが大きくなったり、複数人での開発の際にファイルの競合が発生し非効率となってしまいます。ライブラリには各画面で呼び出されるような汎用的な処理や共通の処理（ファイルアップロード機能・ヘッダー表示機能など）を実装するようにしましょう。また、非同期処理などでHTMLを作成する場合は、画面オブジェクトを参照する処理は関数化して、各画面の実装時に任意のタイミングで呼べるように工夫する必要もあります。他にもプロジェクトの特性や仕様により制約や取り決めをあらかじめ決めてから、ライブラリの実装を行うようにしましょう。実際に作ってみよう少ない記述で小さなライブラリを作成してみます。アンカータグにマウスを乗せた際に、アラートで遷移先のURLを表示する機能をライブラリにまとめます。まずは以下のようなHTMLを準備します。今回はjQueryも利用していますので、head内で参照しています。 <html> <head> <script src="https://code.jquery.com/jquery-3.6.0.slim.js" crossorigin="anonymous"></script> </head> <body> <div> <a href="https://techacademy.jp/" class="xxxxLink">リンク</a>

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Pythonにおけるlibraryについて現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonにおけるlibrary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。そもそもPythonについて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。田島悠介今回は、Pythonに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 libraryについて詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！目次 libraryとは Pythonにおける標準ライブラリライブラリの確認方法おすすめのライブラリ便利なライブラリをインストールしてみようまとめ libraryとはライブラリ(library)とは、もともと図書、書庫の意味です。特にIT分野では、プログラムの部品のことを指します。プログラミングでは、しばしば似たような操作を繰り返し行う必要があり、そのたびに都度コーディングするのは非効率です。そのような場合に、共通する処理をライブラリにまとめ、他のプログラムからそのライブラリを呼び出せるようにします。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはPythonにおける標準ライブラリ標準ライブラリの充実していることがPythonの長所の一つです。文字列処理、数学の計算、ファイル操作など、プログラミングで必要になる各種操作のかなりの範囲を標準ライブラリのみでカバーしています。標準ライブラリで機能や性能の不足する場合には、PyPIという仕組みでライブラリを追加インストールできます。ライブラリの確認方法標準ライブラリはPython本体と同時にインストールされるので、追加のインストールは不要です。各ライブラリの使い方は、こちらで確認できます。前述のPyPIからライブラリをインストールするには、pipコマンドを使います。例えば以下コマンドでrequestsというライブラリをインストールします。 pip install requests おすすめのライブラリ Tensorflow：機械学習、特にディープラーニングのライブラリ NumPy：科学計算でほぼ標準といってよいライブラリ Matplotlib：グラフ描画でひんぱんに用いられるライブラリ Jupyter：ライブラリというよりも実行環境に近いですが、ノート形式でPythonのコード、テキスト、画像などを保存できる requests：HTTPのライブラリで、HTTPリクエストの送受信を強力にサポートしてくれる便利なライブラリをインストールしてみよう上記で挙げたNumPyをインストールしてみます。 pip install numpy Pythonインタプリタでnumpyライブラリをインポートしてみます。特にエラーが出なければ、インストールは成功しています。 Python 3.8.6 (tags/v3.8.6:db45529, Sep 23 2020, 15:52:53) [MSC v.1927 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import numpy >>> まとめこの記事ではPythonで標準ライブラリ、PyPIライブラリを利用する方法を紹介しました。ライブラリを効果的に活用すると、コーディングの量やバグを減らすことができ、効率的にソフトウェアを開発できます。監修してくれたメンター橋本紘希（はしもとひろき）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。大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！ TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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データ分析を得意とするPythonの特徴を現役エンジニアが解説【初心者向け】

データ分析を得意とするPythonの特徴を取得する方法について、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。田島悠介今回は、Pythonに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介データ分析を得意とするPythonの特徴について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！目次 Pythonには数学的ライブラリが豊富機械学習・ディープラーニングへの活用画像・テキスト・数値への対応一般的に利用される数学的ライブラリ Pythonには数学的ライブラリが豊富近年Pythonは非常に人気の高い言語になっています。その理由としては機械学習、ディープラーニングを実装するときにPythonを使っている事例が多いことが挙げられます。PythonにはNumpyをはじめ、豊富な数学ライブラリが揃っています。また、文法がシンプルであることからエンジニアだけではなく、データサイエンティストも少ない学習コストでいろんな分析を行なうことができることも人気のひとつになっています。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とは機械学習・ディープラーニングへの活用まずは機械学習・ディープラーニングの活用です。人工知能の技術として有名な機械学習とディープラーニングの実装でもPythonのライブラリが大活躍しています。例えば以下のようなものです。 tensorflow keras Pytorch Caffe Dlib scikit-learn TensorflowやPytorchはGPUを使って高速に計算を行なうためのモジュールも入っており、とても便利です。複雑は学習アルゴリズムをPythonのシンプルな文法で実装できてしまうのは魅力的です。 TensorflowやPytorchについては以下の記事で紹介しています。使い方を解説！Googleが開発したTensorflow（テンサーフロー）とは【初心者向け】 https://techacademy.jp/magazine/28272 画像・テキスト・数値への対応ディープラーニングや機械学習もそうですが、データ分析をする上ではデータを適切な形で処理して解析を行なうことが必要です。そこで、次に紹介するのはそのデータを分析するために前処理を行うライブラリをいくつか紹介します。画像系 Pythonでの画像処理で有名なライブラリがOpen CVです。Open CVはC++で書かれたライブラリをPythonでラップ（ある機能を内包させて他の言語で使えるようにすること）したものですが、これにより画像データがNumpy配列として変換されてPythonでの画像処理ができます。また、他の画像処理ライブラリにはPillowというものがあります。PillowはOpenCVほど高度なことができるわけではありませんが、画像の色相変換や合成などの基本的な加工ができます。 OpenCV、Pillowについては以下の記事をご覧ください。 PythonでOpenCVによりカメラの画像を表示する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】 PythonのPillowで画像を保存する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】テキスト系データ分析の中には画像の他にも、テキストの内容を分析するための前処理も存在し、自然言語処理と言われる手法です。日本語の自然言語処理で有名なライブラリとしてはMeCabがあります。 MeCabは日本語を意味のある単語に分割すること（分かち書き）が出来るライブラリです。ここから分割した単語に対してベクトルを付与して分析を行います。このときに使われる代表的なライブラリがword2vecといわれるものです。これで単語に対して、ベクトルを出すことで例えば文章の内容から「お金」に関連する単語は何か？などを検索したり、長い文章の要約ができます。 MeCab、word2vecについては下記の記事をご覧ください。 PythonでMeCabを利用する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】 Pythonによるword2vecの利用方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】数値系数値処理では、CSVなどの表形式のデータを成形するためのライブラリを紹介します。代表的なライブラリにはpandasがあります。ここでは各データの型（int、strなど）を定義できて、分析しやすくできます。 pandasについては、下記の記事をご覧ください。pandasで出来ることをまとめてあります。データ分析のライブラリ！Pandasとは【初心者向け】｜現役エンジニアが解説一般的に利用される数学的ライブラリそれでは、最後に数学的なライブラリを紹介します。一番代表的なライブラリが冒頭でも取り上げたNumPyです。NumPyは配列計算を行うライブラリで、OpenCVをはじめNumpyに依存するライブラリがあるぐらい、Pythonでのデータ分析、機械学習では欠かせない存在です。次に紹介するのがSymPyです。SymPyは高校の数学で勉強するような微分、積分の他にも方程式を解くことができます。 SymPyについては下記の記事で紹介しております。 PythonのSymPyライブラリの使い方を現役エンジニアが解説【初心者向け】監修してくれたメンターメンター三浦モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。 TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はPython, Node.js。大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！ TechAcademyでは、初心者でも、Pythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できる、オンラインブートキャンプを開催しています。また、現役エンジニアから学べる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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Pythonにおけるguiライブラリ（windows）について現役エンジニアが解説【初心者向け】

Pythonにおけるguiライブラリ（windows）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。そもそもPythonについて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。田島悠介今回は、Pythonに関する内容だね！大石ゆかりどういう内容でしょうか？田島悠介 guiライブラリ（windows）について詳しく説明していくね！大石ゆかりお願いします！目次 guiとは windowsで利用できるguiライブラリ guiライブラリをインストールしてみようまとめ guiとは guiとは、グラフィックユーザーインターフェースの略称で、アプリケーションやソフトの操作を簡単に行う為の操作画面のことを指します。身近なもので例えると普段使用しているパソコンやスマホの操作画面やテレビの設定画面等もguiにあたります。 [PR] 未経験からWebエンジニアを目指す方法とはwindowsで利用できるguiライブラリ windows環境でのPython利用できるguiライブラリは下記のようなものが存在します。 Tkinter Tkinterは今回紹介するguiライブラリの中でも唯一のPython標準ライブラリです。標準ライブラリなのでセットアップやインストール等は必要なくPythonの環境があればすぐ使用することができます。 Tkinterは標準ライブラリで導入は簡単ですが、他のguiライブラリと比較すると機能面では少し物足りないかもしれません。 Kivy Kivyはクロスプラットフォーム対応のguiの開発ができるライブラリです。ゲーム制作に強いguiライブラリですが、日本語での情報が少ないのと、guiを開発する時にPythonコードとは別にCSSに似たKivy独自の言語を必要とする為、guiライブラリの入門としては少しハードルが高いライブラリになります。 PyQt PyQtとは、C++言語で開発されたQtというGUIツールをPythonで使用できるようにしたものです。PyQtでは、美しいGUI開発を得意とし、これまでに様々なソフト開発に使用された実績があります。 wxPython wxPythonは、PyQtと同様にC++言語で作成されたwxWidgetsをPythonで使用できるようにしたものです。 Python3でしか動作しませんが、クロスプラットフォームのGUI開発対応で、ライブラリも豊富なことから、より拡張性の高いGUI開発が可能なライブラリになります。 guiライブラリをインストールしてみようここでは先ほど紹介したguiライブラリの中からwxPythonのインストール方法と、簡単なサンプルコードについて紹介します。まずはじめに、wxPythonをインストールしてみましょう。 wxPythonはpipを使用してインストールが可能なので下記コマンドをターミナル/コマンドプロンプトで実行する事でインストールができます。 pip install wxpython サンプルコードを参考にwxpythonを利用して簡単なGUIを作成してみましょう。ここではwxPythonを使用して、ボタンをクリックすると動作する簡単なGUIを作成します。ボタンはサンプルボタンと終了ボタンを作成し、それぞれクリックしたらメッセージを表示する、クリック後10秒経過後GUIを終了する機能を実装します。サンプルコード # -*- coding: utf-8 -*- import wx import sys import time # ボタン1のクリックイベント関数 def click(event): frame.SetStatusText("ボタンがクリックされました。") # ボタン2のクリックイベント関数 def end(event): for i in range(9,-1,-1): frame.SetStatusText('終了ボタンが押されました。' + str(i+1) + "秒後に終了します。") time.sleep(1) sys.exit() app = wx.App() frame = wx.Frame(None, -1, u'GUIサンプル', size=(290, 250)) frame.CreateStatusBar() panel = wx.Panel(frame, -1) # ボタン1/2の設置 button_1 = wx.Button(panel, -1, pos=(60, 40), size=(150, 50) , label = 'サンプルボタン') button_2 = wx.Button(panel, -1, pos=(60, 110), size=(150, 50) , label = '終了ボタン') # ボタン1/2のクリックイベント button_1.Bind(wx.EVT_BUTTON, click) button_2.Bind(wx.EVT_BUTTON, end) frame.Show() app.MainLoop() 実行結果 [サンプルコード実行時] [サンプルボタンクリック時] [終了ボタンクリック時] 解説コード2-4行目では、サンプルコードで使用するモジュールのインポート処理をしています。コード7-8行目では、ボタン1(サンプルボタン)をクリックした時のイベント内容を記述しています。コード11-15行目では、ボタン2(終了ボタン)をクリックした時のイベント内容を記述しています。コード17-29行目では、wxPythonを利用してフォームを作成するコードを記述しています。コード31-32行目では、作成したフォームを表示する処理を記述しています。サンプルコードを実行すると実行結果のようなフォームが起動し、サンプルボタン/終了ボタンをクリックするとそれぞれのイベントが起動する事が確認できます。まとめ今回は、Pythonにおけるguiライブラリ（windows）について紹介しました。作成したプログラムにGUIを実装する事で、より操作のしやすいアプリケーション開発が可能になります。今回は簡単なGUIを作成する方法を紹介しましたが、同様の内容で様々なアプリケーション開発ができるようになるので、是非今回の記事を参考に挑戦してみて下さい。監修してくれたメンター菅繕久現在はフリーランスのエンジニアをしていてプログラミング歴は8年目になります。普段は Python、FileMaker等を使って様々な業務で活用できるIoTプロダクトRPAツールを作成しています。開発実績としては、業務自動化ツール(在庫管理・発注・ファイル操作 etc)、電子カルテシステム、ロボット用プログラムなどがあります。 TechAcademy ではPythonコースを担当しております。大石ゆかり内容分かりやすくて良かったです！田島悠介ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！大石ゆかり分かりました。ありがとうございます！ TechAcademyでは、初心者でもPythonを使った人工知能（AI）や機械学習の基礎を習得できるオンラインブートキャンプPython講座を開催しています。挫折しない学習方法を知れる説明動画や、現役エンジニアとのビデオ通話とチャットサポート、学習用カリキュラムを体験できる無料体験も実施しているので、ぜひ参加してみてください。

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