Pythonの特徴と習得するメリット 学習する際のポイントなどを解説

Pythonの特徴として、以下が挙げられます。

・構文が簡潔で読みやすい
・ライブラリとフレームワークが豊富
・クロスプラットフォーム開発に適している
・サポートコミュニティが大規模
・拡張性、統合性に優れている

それぞれ見ていきましょう。

構文が簡潔で読みやすい

Pythonの構文は非常にシンプルで読みやすいです。コードブロックをインデントで表現するため、見た目が整っています。簡潔な構文のおかげで初心者でも学習しやすく、別の人が書いたコードも読みやすいため複数人でのプロジェクトを進めやすいといった特徴もあります。

ライブラリとフレームワークが豊富

Pythonには豊富なライブラリとフレームワークが存在します。Web開発にはDjangoやFlaskといったフレームワークがよく利用されます。Pythonの強みであるデータサイエンスや機械学習にはNumPyやPandas、SciPy、機械学習ライブラリのScikit-learnやTensorFlow、PyTorchなどが人気です。

クロスプラットフォーム開発に適している

Pythonはクロスプラットフォーム言語です。Windows、macOS、Linuxなど主要OSすべてで動作します。そのため、Pythonで開発されたアプリケーションやツールは、異なるプラットフォーム上で実行可能です。開発者は特定のプラットフォームに依存せず、幅広いユーザーに向けたソフトウェアを作成できます。

サポートコミュニティが大規模

Pythonは大規模なサポートコミュニティを持っています。オンラインフォーラムやコミュニティイベントなど、さまざまな場でPythonに関する質問や情報交換が行われています。初心者が助けを求めることができるだけでなく、経験豊富な開発者たちによる新たな情報の共有も盛んに行われています。

拡張性、統合性に優れている

Pythonは他の言語との統合が容易であり、CやC++などで書かれたモジュールを利用することができます。また、Pythonは多くの言語との間でデータをやり取りすることも可能です。

Pythonから他の言語の関数を呼び出すことや、他の言語で生成されたデータを効果的に処理して結果を他のシステムやプログラムと共有することもできます。

Pythonを習得することで以下のようなメリットを得られます。

市場価値アップとキャリア拡充

Pythonの案件は豊富でニーズも幅広く、習得することでさまざまな分野でのキャリア拡充が見込めます。Webやソフトウェアの開発に限らず、データサイエンティストや機械学習エンジニアといった、注目度の高い職種や役割への参画も可能になります。

生産性向上

Pythonのシンプルな構文と豊富なライブラリにより、エンジニアは開発を効率化できます。既存のライブラリやモジュールの活用、他の言語との統合性によって、開発時間を短縮できるからです。また、Pythonの読みやすさによって、チーム内のコード共有やメンテナンスも容易になります。

初心者がPythonを習得する際のポイントとして、以下が挙げられます。

・オンラインコンテンツを活用する
・コミュニティに参加する
・デバッグとエラーハンドリングの学習
・人が書いたコードを読む

それぞれ解説します。

オンラインコンテンツの活用

ネット上にはPythonの学習に役立つ数多くのオンラインリソースがあります。公式ドキュメントやチュートリアル、オンライン学習サイト、動画コンテンツなどを活用すると良いでしょう。初心者にはPython.orgやw3schoolsなどがおすすめです。もちろんYouTubeも活用できます。

どのようなコンテンツでも、継続的に学習すれば一定のスキルは身に付きますので、コンテンツを選ぶ際は、継続のしやすさを重視すると良いでしょう。独学で継続するのが難しい場合は、コストはかかっても対人式のスクールの受講が近道です。

コミュニティに参加する

Pythonのコミュニティに参加することで、他の開発者と交流し、知識や経験を共有できます。質問を投稿したり、他の人の質問に回答したりすることで勉強になり、またモチベーションアップにもなるでしょう。

デバッグとエラーハンドリングの学習

プログラミングをしていると、エラーが発生することがよくあります。エラーメッセージを読み解き、デバッグ技術やエラーハンドリングの方法を学ぶことは重要です。案件に参画すると、そうした想定外の事態への対応力が問われます。エラーに対処する中でプログラミングスキルも向上します。

人が書いたコードを読む

人が書いたコードを読むことも非常に勉強になります。コードの読解に向いた閲覧場所としては、GitHubやBitbucketなどのオープンソースがあります。有名なプロジェクトや高評価のプロジェクトを読むことで、コードの構造や設計について学ぶことができます。オンラインコミュニティで他人のコードをレビューしたり、自分のコードをアップしてレビューしてもらうのもおすすめです。

Pythonの学習方法は、書籍や動画コンテンツで独学するか、プログラミングスクールや外部講座を受講する方法があります。独学でも習得可能ですが、近年人気のデータ分析やAI開発に関するものは情報が少なく、学習方法が見つかりにくいです。

Pythonを基礎から学習し、データ分析に活用したいという人は、データサイエンスに特化したビジネススクールを受講して、Pythonをデータ分析に実践的に活用する方法を身につけるのが効果的です。

さまざまなデータ分析の手法の中でも特にデータサイエンスは、ビッグデータなどの大規模なデータをPythonなどのプログラミング言語を使って分析する機会が多く、注目度の高い職種です。

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公式HP：Python入門 – datamix