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。
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。
コスパとタイパ、両方結果的に良くなる良くなる学び方とは？
「スクールは高いし時間も縛られて効率が悪い」と考える方は多いと思います。
もちろん、時間も費用もかかることは間違いありません。
ただ
結果的に無駄な学びにお金も時間もかける方がリスクが高いという考えもあります。
コスパ・タイパ最適化の参考として、
テックアカデミー卒業生がスクールを選んだ理由
をご紹介します。
- ・困ったときに、質問や相談できる相手がいるため挫折しなかった
- ・プロとして必要なスキルのみを深く学べたので無駄がなかった
- ・副業案件の提供と納品までのサポートがあったので目的を達成できた
安価・短期間で広く浅く学んでも意味がありません。
本当に自分の目的が達成できるか、それが重要です。
自分にどのスキルや学び方が合っているか、どんな学習方法かなど、お気軽に
無料相談
に参加してみませんか？
カウンセラー・現役のプロへ、何でも気軽に無料相談可能。
30分か60分お好きな時間が選べて、かつ3回まで
すべて無料で
ご利用できます。
無理な勧誘は一切ない
ので、お気軽にご参加ください。
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。
プログラミングを独学で学習していて、このように感じた経験はないでしょうか？
- ・調べてもほしい情報が見つからない
- ・独学のスキルが実際の業務で通用するのか不安
- ・目標への学習プランがわからず、迷子になりそう
テックアカデミーでは、このような
学習に不安を抱えている方へ、マンツーマンで相談できる機会を無料で提供
しています。
30分間、オンラインでどんなことでも質問し放題です。
「受けてよかった」と感じていただけるよう
カウンセラーやエンジニア・デザイナー
があなたの相談に真摯に向き合います。
「自分に合っているか診断してほしい」
「漠然としているが話を聞いてみたい」
こんなささいな悩みでも大丈夫です。
無理な勧誘は一切ありません
ので、まずはお気軽にご参加ください。
※体験用のカリキュラムも無料で配布いたします。（1週間限定）
