Webシステム開発

pythonとは?できること・メリット・デメリットのご紹介

人気のプログラミング言語pythonは、YouTubeやInstagramなど人気のサービスで利用されています。さらにはAI開発など今注目の技術でも活用されているのです。

本日はそんなpythonについて、特徴やメリット、デメリットなど徹底解説していきます。

  • pythonが気になる方
  • バックエンドの開発を行いたい方
  • AI関連のシステム開発を行いたい方
  • 社内のIT人材が不足している方

これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば今注目の言語pythonについて丸わかりですよ。

pythonとは?

1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサムによって開発されたオープンソースで運営されているプログラミング言語です。pythonという名前は、BBC が製作したコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』にちなんで付けられそうです。

組み込み開発や、Webアプリケーション、デスクトップアプリケーション、人工知能開発、ビッグデータ解析など様々なものに活用されています。

pythonは広く利用されているので、学習コストが低くサイトや本などで気軽に勉強することができます。プログラミング初心者でも学びやすい簡潔な言語仕様で、少ないコードで書けるのも魅力です。

pythonのメリット

初心者でも学びやすい

そもそもpythonは、コードを書きやすくするために誕生したプログラミング言語です。誰が書いても同じようなコードになるように工夫されています。また少ないコードで簡潔に記述できるので、読み間違えや書き間違えが起こりづらくなっています。

またpythonは初心者が学ぶ際に役立つ書籍や情報が多く出ています。多くの人が学習している言語だからこそ、学習もしやすいのですね。

ライブラリの数も豊富で、その数は数万種類にも及びます。ライブラリを利用すれば、1からコードを記述する必要がありません。自分の作りたいプログラムを簡単に構築していくことが可能なのです。

WebサービスやAI関連のビジネスで利用されている

pythonは今注目のWebサービスやAI関連のビジネスで多く利用されています。

例えば人気の動画サイトYouTubeでもPythonが使用されています。バックエンドのプログラムで利用されていて、動画処理やデータの読み込みなどを担っています。

また、クラウド環境の構築に利用されているオープンソースのソフトウェアOpenStackもPythonで大部分を開発しています。

オンラインストレージサービスDropboxもPythonで開発されています。Pythonでの開発でOSを選ばないポータビリティ性、動作の高速性、などの高い利便性を実現しているのです。

AI関連のシステム、機械学習を用いたソフトウェア分野でも多く利用されているのも大きな特徴です。

Pythonはコードが簡潔にもかかわらず、統計処理や数値計算を得意としています。それが、データ解析の処理によく用いられる理由の1つです。AI分野のライブラリも豊富にあるので、それらを利用して開発することもできますよ。

フレームワークがある

フレームワークとはWebアプリケーションのひな型のようなもの。

Webサービス開発においてフレームワークを活用することで、開発スピードの向上や、管理修正がしやすくなるといったメリットがあります。

pythonでは「Django」や「Flask」などといったフレームワークがよく利用されています。

Djangoは一般的なWebアプリを作るのに必要な機能が揃っているフレームワークで、Python特有の豊富な機械学習関連のライブラリを使えるということで人気となっています。

管理画面が組み込まれているため、データベースの閲覧・編集の管理画面を簡単に作ることが可能です。Instagramの開発などでも利用されていますよ。

Flaskは最低限の機能を備えており、必要に応じて機能を拡張するという作りになっており、コードの管理がしやすいのが特徴です。Google App Engineと互換性があるので、開発者へのサポートも充実しています。Uberなどで利用されています。

合わせて読みたい>>2021年版 Web開発フレームワーク 5選(バックエンド編)

pythonのデメリット

実行速度が遅い

Pythonはインタプリタ型の言語、かつ動的型付き言語であるため実行速度が遅いといったことがデメリットとして挙げられます。そのため基幹システムなどの重要なシステムには向いていません。

インデントが必要

Pythonはインデントが必要なので、記述の際は気をつけましょう。

インデントとは行頭に空白を入れてから、文字を入れて字下げを行うこと。pythonでは同じ数の空白でインデントされたまとまりを一つのブロックと認識するので、インデントが合わないとエラーが起こってしまいます。

まとめ

いかがでしたか。本日は今注目のプログラミング言語pythonについて徹底解説していきました。

pythonはYouTubeやInstagramなど人気のサービスで利用されています。さらにAI開発など今注目の技術に活用されているのです。

世界中で多くの人が利用している言語なので、学習コストが低くライブラリも豊富にあります。コードもシンプルなので、初心者が学びやすい言語と言えるでしょう。

dehaは本日紹介したPythonを利用した開発実績が豊富な技術者集団です。

ラボ型開発(「お客様専属の開発チーム」を準委任契約にて提供する開発形態)で外注先というよりは社員らしくプロジェクトに関わることで、高いパフォーマンスを発揮します。

Pythonのスキル・実績を持ったIT人材をお探しの方は、外注と採用の良いとこ取りをした人材調達サービス「チョータツをご覧下さい。

makka

Recent Posts

2034年に向け急拡大するベトナム企業AI市場:最新の市場規模・シェアと未来予測

生成AIの急速な普及を背景に、世界各国で企業のAI活用が加速しています。 その中でもベトナムは、政府による積極的なAI政策やデジタル化の推進、海外企業による投資拡大を追い風に、東南アジア有数の成長市場として注目を集めています。 この記事では、最新の市場規模や市場シェア、成長を支える要因、主要企業の動向をもとに、2034年に向けたベトナム企業AI市場の将来性と日本企業に広がるビジネスチャンスについて詳しく解説します。 AI市場に興味がある方 ベトナムのIT市場に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばベトナム企業のAI市場規模がわかるのはもちろん将来の予測もわかりますよ。 ベトナム企業AI市場は2034年までに約11倍へ――東南アジア有数の成長市場へ躍進 近年、世界各国でAI(人工知能)の導入が急速に進む中、東南アジアでも特に高い成長が期待されているのがベトナムです。 これまでベトナムは製造業やITアウトソーシングの拠点として注目されてきましたが、現在ではAIを活用したデジタルトランスフォーメーション(DX)の推進国としても存在感を高めています。 市場調査会社IMARC Groupによると、ベトナム企業AI市場は2025年の1億6,141万米ドルから2034年には18億3,485万米ドルへ拡大し、2026~2034年の年平均成長率(CAGR)は31.01%に達すると予測されています。 約10年間で市場規模が約11倍に成長する計算となり、世界的に見ても非常に高い成長率です。 これは単なるAIブームではなく、企業活動そのものを変革する基盤技術としてAIが定着し始めていることを示しています。 市場を構成するセグメントを見ると、AIソリューションが市場全体の65%を占めています。…

6 days ago

アジャイル・ウォーターフォール・ハイブリッド:企業価値を最大化する開発戦略の選び方

近年、システム開発で代表的な手法として長年利用されてきたのが「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」を組み合わせた「ハイブリッド開発」が新たな選択肢として注目されています。 この記事ではそんな「ハイブリッド開発」について、どう言った特徴があるのかや、企業価値を最大化するためにはどのような視点で開発戦略を選択すべきかについて見ていきます。 アジャイル開発に興味がある方 DX化を進めたい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「ウォーターフォール開発」と「アジャイル開発」のそれぞれの特徴と、それを掛け合わせた「ハイブリッド開発」の特徴が丸わかりですよ。 アジャイル開発の特徴とメリット アジャイル開発とは、「素早い」「俊敏な」という意味を持つ言葉の通り、変化に柔軟に対応しながらシステムを開発する手法です。 従来のウォーターフォール開発では、要件定義、設計、開発、テスト、リリースという工程を順番に進め、最後に完成したシステムを利用者へ提供します。 一方、アジャイル開発では短期間の開発サイクル(スプリント)を繰り返します。一般的には1〜4週間程度の期間で、優先度の高い機能を開発し、動作する状態で提供します。 その後、利用者から意見をもらい、次の開発に反映します。 この流れを繰り返すことで、利用者の本当のニーズに近いシステムを作りやすくなります。 例えばECサイトの決済機能を開発する場合、最初からすべての決済方法を実装するのではなく、まずクレジットカード決済だけを提供し、その後電子マネーやQR決済などを追加していくことが可能です。 この方法では、早い段階でサービスを市場へ投入でき、利用状況を確認しながら改善できます。 アジャイル開発の主なメリットは以下の通りです。…

1 week ago

7Rフレームワークとは?生成AI活用で加速するレガシーシステムマイグレーション

企業の基幹システムの多くは、10年、20年、あるいは30年以上にわたって運用され続けています。 しかし近年、こうしたレガシーシステムを取り巻く環境は大きく変化しています。 近年、注目されているのが「7Rフレームワーク」です。 7Rフレームワークは既存システムをクラウド環境へ移行する際に採用される代表的な意思決定モデルであり、システムごとに最適な移行戦略を選択するための考え方です。 この記事ではそんな7Rフレームワークについて、特徴を紹介していきます。 7Rフレームワークに興味がある方 生成AIを活用したい方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば7Rフレームワークの特徴がわかるのはもちろん、AI時代での7Rフレームワークについて丸わかりですよ。 (more…)

2 weeks ago

構造変化に直面するオフショア開発:「量」の補完から「AI Native」への転換期

オフショア開発は従来の「量」の補完から、しかし、生成AIの急速な進化によってその前提が大きく変わろうとしています。 今後は「どれだけ高い生産性を実現できるか」が重要です。 この記事ではそのようなオフショア開発のあり方の変化について見ていきます。 オフショア開発に興味がある方 社内のIT人材が不足している方 AIを使った開発に興味がある方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばオフショア開発の変化についてわかるのはもちろん、AI Nativeについても丸わかりですよ。 (more…)

2 weeks ago

生成AI時代における「2030年に79万人IT人材不足」の再定義と構造変化

近年、日本のIT業界では「2030年に最大79万人のIT人材が不足する」という予測が繰り返し語られています。 この数字は、日本社会のDX推進や企業のシステム開発を支える人材の不足を警告する象徴的な指標として広く認知されています。 しかし、2022年末以降の生成AIの急速な発展により、この予測の前提条件は大きく変化しています。 かつては人間が手作業で行っていたプログラミング、設計書作成、テストケース生成、ドキュメント作成、データ分析などの業務が、AIによって大幅に自動化され始めているためです。 その結果、「79万人不足」という予測を単純に受け入れるのではなく、「どのような人材が不足し、どのような人材の需要が減少するのか」という質的な観点から再検討する必要が生じています。 この記事では、生成AI時代におけるIT人材不足の構造変化を分析し、2030年に向けて求められる人材像について考察をしていきます。 生成AI時代が気になる方 IT業界の方 社内のIT人材が不足している方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めば「2030年79万人IT人材不足」問題について、新しい見解とその対策がわかりますよ。 (more…)

4 weeks ago

AIレガシーマイグレーション|従来の課題をDXへ導くDEHAの解決策

長年運用されてきた基幹システムは、企業活動を支える重要な存在である一方で、技術的負債の蓄積、保守人材不足、クラウド対応の遅れ、ブラックボックス化など、さまざまな問題を引き起こしています。 従来のマイグレーションでは、既存システムの解析からコード変換、データ移行、テスト、カットオーバーまで、多くの工程を人手に依存していました。 こうした背景の中、注目を集めているのが「AIレガシーマイグレーション」です。 この記事ではAIレガシーマイグレーションについて、どんな特徴があるのかやその強みに着目をしていきたいと思います。 AIレガシーマイグレーションが気になる方 製造業の方 DXをすすめたい企業の方 これらに当てはまる方におすすめの記事となっています。これを読めばAIレガシーマイグレーションがどう言ったものかがわかるのはもちろん、DEHAのAIレガシーマイグレーションについてもわかりますよ。 (more…)

1 month ago