Pythonでできることは？特徴と合わせてわかりやすく解説
目次
Pythonは非常に人気の高いプログラミング言語のひとつで、世界中で多くの人に使用されています。
シンプルな文法と豊富なライブラリを備えており、データ分析や人工知能、Web開発など幅広い分野における開発で使用できます。Pythonは現代のソフトウェア開発における重要な役割を果たしていると言えるでしょう。
本記事ではPythonでできること・できないこと（苦手なこと）について、プログラミング言語としての特徴と合わせて解説します。初心者でも分かりやすい内容となっておりますので、Pythonを利用しているという方だけでなく、Pythonでの開発に少しでも興味のある方はぜひご一読ください。
Pythonの特徴
冒頭でもお伝えした通り、Pythonの特徴は柔軟性と多様性です。シンプルかつ直感的な文法と豊富なライブラリによって開発効率を高めることができ、さまざまなプロジェクトに対応できるでしょう。オープンソースのコミュニティが支えるPythonは初心者でも学習ハードルが低い一方で、プロのエンジニアのニーズもしっかり満たせる能力を持っています。
Pythonの特徴について、さらに詳しく解説していきます。
コードがシンプルでわかりやすい
Pythonのコードはシンプルでわかりやすいため、初心者にも扱いやすい言語として知られています。
例えば、他のプログラミング言語では複雑な構文を必要とする操作も、Pythonでは数行のコードで簡潔な記述が可能です。このシンプルさは、プログラミングを学ぶ際の障壁を大きく下げてくれるでしょう。また、Pythonは字下げを利用してコードブロックを区切るため、他の言語よりも読み書きが容易なのも特徴です。コードのデバッグが容易になり、プログラミング初心者がつまづきがちなポイントをクリアしやすくなるでしょう。
ライブラリが豊富である
Pythonのもうひとつの大きな特徴は、豊富なライブラリです。
Web開発やデータ分析、機械学習、画像処理など、幅広い用途に対応するためのライブラリが用意されています。例えばデータ分析においては「Pandas」や「NumPy」、機械学習には「TensorFlow」や「Scikit-learn」といったフレームワークが広く使われています。こうしたフレームワークを利用することで複雑な機能も簡単に実装しやすくなるため、開発者が新しいアプリケーションを構築する際も非常に役立ちます。
さらにPythonのライブラリはコミュニティによって常に更新・改善され続けており、最新の技術トレンドに対して迅速に対応できるという点も魅力です。
Pythonのフレームワークについてはこちらの記事で詳しく紹介しています。
Pythonフレームワークのおすすめ7選【2025年最新版】
Pythonでできること
先述の通り、Pythonが利用されている分野は非常に多岐にわたります。
Pythonを用いると実際に何ができるのか、具体的に利用されるフレームワークやライブラリと合わせてさらに詳しくご紹介します。
Webアプリの開発
さまざまな機能を実装するためのフレームワークやライブラリが豊富であることから、PythonはWebアプリ開発において広く利用されています。InstagramなどのSNSやECサイト、業務効率化ツールなど身近なサービスの開発にも使用されていることが多いです。Webアプリの開発には「Django」や 「Flask」などのフレームワークがよく用いられています。
データの自動収集
Pythonを活用すれば、Web上のデータを抽出（Webスクレイピング）することもできます。Webスクレイピングは、Web上の情報を自動で抽出して解析するための技術です。PythonはWebスクレイピングを実施するのに適したプログラミング言語であり、「Beautiful Soup」や「Scrapy」といったライブラリを活用することで効率的にデータ収集を行えます。
このような技術は市場調査や競合分析、ソーシャルメディアのトレンド把握などビジネスの意思決定に役立つデータを集める上で非常に有効です。Pythonを活用すれば複雑なウェブサイトの構造にも対応でき、非技術者でも比較的短期間でスクレイピング技術を習得することができます。ただし、サーバーへの負荷などの観点からスクレイピングを禁止しているWebサイトもあるため、利用規約などを確認したうえで適切に利用しましょう。
データ処理・分析
Pythonは、データサイエンス分野での利用が特に目覚ましいです。例えば「Pandas」はデータ分析を行う際に欠かせないライブラリで、複雑なデータセットの処理や変換を簡単に行うことができます。一方で「NumPy」は、数値計算を効率化して大規模な数値データの操作を高速に行うことができるため、科学計算や工学計算などの分野で広く利用されています。
Pythonのライブラリを利用して複雑な数理計算や膨大なデータの処理をコンピュータに任せることができれば、データサイエンティストはより多くの時間を重要度の高いデータ解析に費やすことができるでしょう。
AI・機械学習の開発
Pythonは、AIや機械学習など現代のテクノロジーを牽引する重要な分野の開発において中心的な役割を果たしています。
「TensorFlow」や「PyTorch」といったフレームワークを利用すれば、深層学習モデルの構築とトレーニングを簡素化して画像認識、自然言語処理、予測モデリングなどの複雑なタスクを実現することができます。AIや機械学習について知識が豊富でない開発者であったとしても、基本的なモデルであれば比較的気軽に構築できるでしょう。
ブロックチェーンの開発
Pythonはブロックチェーンの開発においても利用されています。ブロックチェーンは取引履歴を分散させて記録する技術で、仮想通貨取引などに使用されている技術です。Pythonはハッシュ関数や暗号化ライブラリといった、ブロックチェーン開発に必要なライブラリが豊富にあります。ブロックチェーンは近年注目を浴び続けている技術であるため、Pythonでブロックチェーン開発ができるエンジニアの需要が伸びていくことも予想できます。
組み込みアプリの開発
IoTデバイスや家庭用自動化システム、環境監視システムなどさまざまな用途においてもPythonを活用することができます。
Pythonには、GPIO（汎用入出力）ピンを制御するためのライブラリや、データ収集、センサーからの読み取り値の処理など、組み込み開発に特化した多くのリソースがある点も強みです。そのため、Pythonでの開発経験が浅いエンジニアでも比較的簡単にハードウェアの制御が行え、創造的なプロジェクトに挑戦することができます。
Pythonができないこと・苦手なこと
Pythonがさまざまな分野の開発において使用されていることをお伝えしてきましたが、適切な用途においてPythonを活用するために、できないことや苦手なことについても理解しておきましょう。
スマホアプリ・デスクトップアプリの開発
Pythonはスマホアプリやデスクトップアプリの開発においてはあまり用いられていません。これはPythonが実行速度においてCやC++、Swift、Kotlinなどに比べて劣るためです。また、スマートフォン向けのアプリ開発には、それぞれのプラットフォームに特化した言語やフレームワークが存在し、それらを使用した方が効率的であるということも理由として挙げられます。「Kivy」のようなライブラリを使用すればPythonでデスクトップやモバイルアプリケーションを開発することも可能ですが、一般的に強く推奨されることはありません。
高速処理が必要な開発
Pythonは高速処理が必要とされる開発を比較的苦手としています。Pythonは動的型付け言語であり、処理速度が他の言語よりも少し遅いのがデメリットです。特に大規模なデータセットや複雑な計算を必要とする場合、処理にかかる時間が課題となってしまう可能性があります。リアルタイム処理や大量のデータを高速処理する必要のあるアプリケーションでは、CやC++のような言語が適しているでしょう。
しかし性能が最優先される場合を除き、プロトタイピングや中規模のアプリケーション開発では、Pythonの生産性の高さによってこのデメリットを補うことが可能です。NumPyやPandasなどの高性能なライブラリを使用することで処理速度を向上させることもできますが、完全な解決策とはいえないでしょう。
Pythonの将来性
Pythonの人気は近年ますます高まっており、AI、データサイエンス、Web開発など、多くの分野において需要がさらに拡大すると考えられています。特にAIとデータサイエンスの分野では、Pythonの簡潔な構文と強力なライブラリが研究者や開発者から高い評価を受けています。
非常に人気が高い言語であるPythonは、利用者のコミュニティも大規模であり、世界中の開発者が日々新しいライブラリやツールを開発しています。したがってPythonは新しい技術トレンドに対しても迅速に適応することができ、こうした点からも将来性の高い言語と言えるのではないでしょうか。Pythonはオープンソースであるため、多くの企業や教育機関がPythonを採用しやすく、プログラミングの入門言語としても導入されるケースが増えています。これは将来的にPythonを使える人材が増えることを意味しており、Pythonは今後も長期にわたって重要な技術スキルのひとつとして位置づけられるでしょう。
Python初心者におすすめの勉強法
Pythonはさまざまな開発に役立てられることがお分かりいただけたのではないでしょうか。何かしらのプログラミング言語を用いた開発経験のある方なら、比較的簡単に習得することができるかもしれません。一方でプログラミング言語に触れたことのない方でも、Pythonは学習ハードルが比較的低い言語です。Pythonでの開発経験がない初心者の方にも効果的な勉強法を紹介しますので、学習を始めようと思っている方の参考になれば幸いです。
Udemyなどの動画で学習する
視覚的に学ぶことを好む方には、「Udemy」などのオンライン動画学習がおすすめです。Udemyでは、Pythonの基礎から応用まで、幅広いレベルの学習コースが用意されています。動画を用いた学習は実際のコードの書き方や動作の様子をリアルタイムで見ることができるため、プログラミング初心者でも視覚的に理解しやすいのがメリットです。
講師がコードを書く過程での考え方やデバッグの方法なども学べるため、テキストのみを用いて独学を進める場合と比べてより実践的なスキルが身につきやすいのも魅力でしょう。
参考書で学習する
基礎からしっかりと学びたい方や、自分のペースでじっくりと学習したい方には、参考書を用いたテキストベースの学習がおすすめです。市販の参考書は多岐にわたるため、初心者向けから上級者向けまで自身の学習レベルに合わせて選ぶことができます。参考書を使った学習の良い点は、理解できなかった部分を繰り返し読むことができること、そして、辞書や参考書としても長く使えることです。ご自身のプログラミングレベルや目的に合った参考書を探してみてはいかがでしょうか。
まとめ
Pythonはその汎用性により、世界中で愛用されているプログラミング言語です。Web開発からAI、データサイエンスまで幅広い分野での活用が可能であり、初心者にも学びやすい言語とされています。しかし全ての領域において最適というわけではなく、学ぶ目的や将来のキャリアパスに合わせて、適切な言語を選択する必要があります。Pythonの学習に限らず、プログラミングの学習においては、基礎的な部分の理解から始めて実践的な演習を通じて知識を深め、コミュニティでの交流などを通じてさらに習熟度を高めていくのが有効です。
Pythonは比較的学習ハードルの低いプログラミング言語としてご紹介しましたが、プログラミング初心者にとっては決して簡単とは限りません。自身のペースで学習を楽しみながらも、Python活用の可能性に触れてみてはいかがでしょうか。
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