「Python」 は人工知能やデータ分析、画像処理や機械学習、
Webスクレイピングやテキストマイニング、ゲーム開発など、
多くの応用が可能です。
Python の需要が高まり、Pythonエンジニアの求人も増え、転職を考える方も増えています。
Python を業務で活用していくには、
Python そのもののプログラミングの知識だけでなく、
プログラミングをラクに・スムーズに・サクッと行うには、
- フレームワーク
- ライブラリ
- ツール
- 統合開発環境（IDE）
といった、道具を使いこなすことが必要です。
とはいっても、プログラミング初心者の方などは、
- どんなフレームワークがあるの？
- 開発環境って何？
- ライブラリやツールは、どれがおすすめなの？
といった疑問を持つ方も多いのではないでしょうか。
そこで本記事では、 Python をより効率的に活かしていくための、
おすすめのフレームワーク、ライブラリ、ツール、統合開発環境
などをご紹介します。
本記事の概要
Python のフレームワーク・ライブラリ・ツール・開発環境などを活用し、Pythonで業務効率化をしたいあなたはこちらをどうぞ
とりあえず、Pythonをさわってみたい！というあなたは、
Pythonと、よく使う外部ライブラリが一体となった、
「Anaconda」を入れておけば、とりあえずオッケーです。
Anaconda（アナコンダ）
「Anaconda」をインストールすれば、Python プログラミングを行うことができます。
加えて、データ分析や人工知能・機械学習、画像処理・グラフ描画などを、スムーズに実行させるための外部ライブラリが一緒にインストールできます。
つまり、Anacondaを１つインストールすれば、Pythonの有用なライブラリを１つずつダウンロード・インストールなどする作業を省いてくれる、というわけです。
（Anaconda） = （Python） + （外部ライブラリたち）
Pythonのディストリビューションの１つ、という言い方ができます。
Anacondaの便利なところは、「バージョン管理機能」があるところで、
それぞれのライブラリに新しいバージョンが出た時には、それを更新しやすくなる、といったメリットがあります。
１つずつライブラリをインストールして、管理・アップデートとなると、数が多くなってくると大変です。そのコストを軽くしてくれるわけです。
というわけで、Anaconda は、Pythonで、特にデータ分析や人工知能関係の処理を行いたいときにも重宝するパッケージとなっています。
詳しくはこちらをどうぞ
- 『Python Japan: Anaconda』
こちらもございます↓
- 多くのデータを扱いやすいくしたい！
- サクッとグラフにしたい！
- データ分析を効率的に行いたい！
というあなたはこちらをどうぞ
ライブラリ：Pandas（パンダス）
「Pandas」は、Pythonで、データ操作をより手軽に、扱いやすくするためのライブラリです。
もともと、財務データの分析を手軽に行えうようにと開発したのが始まりのライブラリです。
なので、数値データの扱いや、データの視覚化が得意です。
Pandasを使うメリットは、Pythonによるデータの統計処理や視覚化など、
データ分析をより手軽にできる機能を提供してくれる点にあります。
人工知能の開発などで、機械学習や数値計算などをやりたいあなたにも、
特に重要なライブラリとなっています。
こちらもデータ分析などを、わかりやすくしてくれるツールです。
Pythonの対話型の環境：Jupyter Notebook
「Jupyter Notebook」 は、データ分析を手軽に、わかりやすくしてくれる環境です。
プログラミングコードを対話型で実行でき、
グラフや表などを適宜表示しながら、
データ分析結果を、その都度、確認することができます。
詳しくはこちらにございます
『The Jupyter Notebook: an open-source web application』
こちらもどうぞ
ここまでは、主にデータ分析などの際に、特に有用なものでした。
ここからは、Pythonのプログラミング全般について、
- より快適に
- より便利に
- 負担を軽くしてくる
Pythonプログラムの開発のための環境について、ご紹介します。
Python 統合開発環境（IDE）のおすすめはこちらです
統合開発環境は、業務効率化のために、とても重要です。
Pythonプログラム自体は、メモ帳に書いて実行すれば可能ですが、
大規模なプログラムや、複雑なプログラムを作る場合などでは、メモ帳ではプログラミング以外のところで手間がかかってしまいます。
そこで、開発環境を良くすることで、
プログラミングという本質的な部分に集中することができます。
ここでは、Python用の統合開発環境をご紹介します。
PyCharm（パイチャーム）
有料のIDEですが、無料のもあります。
サクッと動くのが特徴で、プログラミングのスピードを妨げることが少ないかと思います。
詳しくはこちらにございます
『Pycharm: Python IDE for Professional Developers』
- pycharmは日本語化して使えます
なので、英語がちょっとという方も安心です。
PyDev（パイデブ）
Eclipse（イクリスプ）という、様々なプログラミング言語を扱える統合開発環境があるんですが、
Python でも使えるようにするためのライブラリ（プラグイン）が、PyDevになります。
高機能なEclipseをPythonプログラミングで使えるのと、
他のプログラミング言語でEclipseを使っていた方などにもオススメです。
詳しくはこちらです
『PyDev: Python IDE for Eclipse』
![JavaデベロッパーのためのEclipse完全攻略[4.x対応版]](https://m.media-amazon.com/images/I/616I3atMQKL._SL160_.jpg)
Visual Studio Code（ビジュアル スタジオ コード）
Microsoft社が提供しているソースコードエディタです。
- デバッグ
- シンタックスハイライト
- 自動補完
- 短いプログラムの呼び出し（スニペット）
- プログラム内部構造の整理（リファクタリング）
などの機能を備えています。
詳しくはこちら
『Visual Studio Code: Code editing. Redefined.』
Visual Studio Community（ビジュアル スタジオ コミュニティ）
Microsoft社が提供している、無料の拡張可能のIDEです。
Pythonプログラミングを行うことができ、
Webアプリケーションやクラウドサービス、Windows、スマホアプリなどにも対応しており、クロスプラットフォーム開発が可能です。
また、Visual Studio Community 2017は、
Microsoft Azure での開発や、モバイル開発を効率化できる高速なIDEとなっています。
詳しくはこちらにございます
『Microsoft: Visual Studio Community 2017』
こちらもどうぞ
次は、PythonでWebアプリケーション開発などを加速してくれるフレームワークをご紹介します。
Python web framework: Django（ジャンゴ）
「Django」は、Python での Web アプリの開発を助けてくれるフレームワークです。
データベースを使うような、複雑なWebアプリケーションを開発したい場合などに、特に力を発揮します。
部品の再利用がしやすく、素早い開発を可能にするのがメリットの１つです。
ゼロからWebアプリを作る手間やコストを大幅に削減できるフレームワークとなっています。
Django の概要や使うメリット・チュートリアルなどはこちら
Djangoをさわってみたいあなたはこちら
- Djangoのチュートリアル「Django Girls」
こちらもございます
Python web framework：Flask（フラスク）
「Flask」 は、Web アプリケーション開発のためのフレームワークです。
Flask は、軽量なウェブアプリを作りたいときに活躍するフレームワークです。
Django との違いは、データベースを使わないなどの、軽量なアプリを作るのに向いている点です。
機能が最小限のものだけのフレームワークなので、マイクロフレームワークと呼ばれています。
こちらもございます
- 「Flask Tutorial」（英語です）
こちらもどうぞ
アプリの開発では、PCに詳しくない方でも、直感的に操作して目的を達成できるように設計するのが重要です。
GUIは、視覚的に直感的に操作を進めれるので、一般ユーザー向けのアプリには重要なインターフェースとなります。
ここでは、PythonでGUIを扱うアプリケーションを作成したいあなたに、PythonのGUIライブラリをご紹介します。
Python で GUI（グラフィカル・ユーザー・インターフェイス）
GUIとは、普段使っている、WindowsやMacのように、マウスでクリックしながら目的の操作を実行できる環境のことを言います。
Pythonで、GUIアプリケーションを作りたいなら、GUIライブラリを使う必要があります。
そこでここでは、PyhonのGUIライブラリをご紹介します。
ライブラリ・ツール：Tkinter
Python 標準のGUI インターフェイスです。
実際、Python標準の統合開発環境の、IDLEにはTkinterが使われています。
IDLEについてはこちら
『Python 標準ライブラリ: Tk を用いたGUI: Tkinter』
こちらもございます
GUIライブラリ：Kivy
PythonのNUI（Natural User Interface）です。
NUIは、タッチパネルなどの操作も含んだ入力のインターフェースです。
Pythonで、スマホやタブレットなどのタッチパネルによる入力などに対応させるためのライブラリが「Kivy」になります。
Kivyには、Pythonでアプリを開発できることだけでなく、
Windows, MacOS, Linuxだけでなく、iOSやAndroid上のアプリとして使える、
クロスプラットフォームというメリットもございます。
詳しくはこちらです
『kivy公式ドキュメント（英語）』と、その『日本語訳のページ』
こちらもどうぞ
ツール：PyQT（パイキュート）
QTとは、さまざまなプラットフォームに対応しているGUIツールです。
これをPythonから使うときに活躍するのが、PyQTです。
詳しくはこちら
『Riverbank Computing Limited; PyQt: What is PyQT?』
こちらもございます
というわけで、本記事では、 Python をより効率的に活かしていくための、
おすすめのフレームワーク、ライブラリ、ツール、統合開発環境
などをご紹介しました。
こちらもございます↓
![日経ソフトウエア 2017年11月号 [雑誌]](https://m.media-amazon.com/images/I/61cXe2cIp9L._SL160_.jpg)
こちらの記事もございます
『Pythonを学習し、未経験からバイトや転職に結びつけたいあなたにおすすめの入門書はこちらです』
『Python でできることってなに？チャットボットやテキストマイニング、人工知能やスクレイピングなどPythonの使い方をまとめました』
↓こちら無料で読めます
