シリーズ最終回となる【後編】では、Python学習を始める前に、絶対に知っておきたいWebフレームワークやライブラリについて解説します。

PythonのWebフレームワークとは

PythonにはWEBアプリケーションを作るためのフレームワークが用意されています。フレームワークとは、文字通り「枠組み」のことで、ある程度枠ができている中にパラメータを入力することで、目的のものを作れます。入力フォームの作成など、使用頻度が高いものをフレームワークとして用意することで、開発効率を上げられます。

PythonのWebフレームワーク「Django」

Pythonにおける代表的なフレームワークがこのDjangoです。いわゆるフルスタックフレームワークというもので、WEBアプリケーション開発に必要な全ての要素・機能を持っています。

Djangoを使うことで、簡単な記述でWEBアプリケーションを作成できます。Djangoは以下に示すような特徴があります。

フルスタックである

フォーム機能やユーザー認証機能、セキュリティ機能まで一通り揃ったフレームワークです。他のフレームワークでは、足りないものは別のフレームワークなどを用意する必要があり、その都度対応しなければなりません。全て揃っているため、その分学習コストは上がってしまいますが、これ1つで全てのことができるのは大きなメリットです。

安定性が高い

Djangoを用いて構築されたサイトは、5万/秒を超える急激なアクセス増加時にも耐えることができるといわれています。Instagramのような人気アプリケーションもDjangoを使って作られており、安定したサービスを提供しています。

セキュリティ面にも配慮

セキュリティは、WEBサイトの信頼性にもつながる重要な要素です。Djangoではセキュリティ対策もされており、安全なWEBサイトを構築することができます。

このような特徴があるDjangoは、さまざまなアプリケーションの開発現場で活躍しています。

PythonのWebフレームワーク「Flask」

FlaskもPythonでよく利用されているWebフレームワークです。マイクロフレームワークと呼ばれ、最低限の機能が備えられています。それ以外の機能については、拡張機能を追加することで対応できます。

Djangoが大規模なWEBアプリケーションの構築によく利用されているのに対し、Flaskは中小規模のWEBサイトで使われています。以下にFlaskの特徴を紹介します。

必要最低限の機能が揃っている

FLaskは、Djangoのように全ての機能が用意されているわけではありません。その分学習コストは低く、すぐに習得することができます。フレームワーク初心者や、簡単なアプリケーションを作成するにはちょうどいいです。

軽い

Flaskの特徴はとにかく軽いことです。最低限の機能に絞っており、必要になった際に追加していくことで、開発するアプリケーションの機能を満たしていきます。一方、Djangoは使わないものまで揃っているため重いです。Djangoよりも後発のフレームワークですが、徐々にシェアを伸ばしており、今後の活躍が期待されています。

Pythonのライブラリとは

Pythonはライブラリも豊富に揃っています。ライブラリとは、特定の用途においてよく使う関数やプログラムなどをまとめたものです。フレームワークと同様、必要なものを取り出して効率的に開発を進めるためのツールです。主にAIや機械学習といった分野で使用されているNumpyやPandas、Matplotlibについて、その特徴やできることをまとめました。

数値計算用ライブラリ「NumPy」

NumPyはPythonの数値計算ライブラリとして有名です。特に機械学習やディープラーニングで必要となる行列・ベクトル等、多次元配列の処理を容易に行うことが可能です。数値計算において気になる速度面も、NumPyを使うことで高速に処理できます。

NumPyの特徴としては、以下のような点が挙げられます。

高速で計算が可能

Pythonはインタプリタ型かつ動的型付け言語であるため、非常に計算時間がかかります。

NumPyには型付きの多次元配列オブジェクトが存在し、こちらに対しての演算処理を行います。また、NumPyライブラリはC言語やFortranといった高速計算に適した言語で書かれており、プログラム実行時はこれらの言語で実行されます。そのため、非常に速い計算を実現させています。

コードの記述がシンプルになる

配列の計算を行う際に、Pythonを使ってコードを記述するよりもシンプルに書くことができます。シンプルに記述できるため、タイプミスやアルゴリズムの間違いが起こりにくく、開発の効率化につながります。

AIや人工知能といった分野では、何万ものデータを処理しなければならないため、計算速度は非常に重要な要素です。

NumPyの高速計算能力が、さまざまなデータ分析を支えています。

データ分析用ライブラリ「pandas」

pandasは、Pythonにおけるデータ分析用ライブラリです。CSVやSQL等のさまざまなデータの補完やソート、その他の加工が容易に行えます。グラフの作成もできる、非常に多機能なライブラリです。

機械学習やディープラーニングといった分野では、データの前処理という作業がとても重要になってきます。生のデータは、欠損や誤入力等さまざまなノイズが乗った状態です。そのため、生データのまま機械学習等のアルゴリズムで計算させても、信頼性のある結果が得られないことが多いのです。前処理を行い、扱いやすいデータに整える作業は、人工知能分野における作業の大半を占めます。

pandasを使うことで、

• データの補完や抜き出し、結合
• CSVファイルの読み込みや書き出し
• 統計解析

といった処理を容易に行えるので、AIで使用するための整ったデータを提供できるのです。

データ可視化用ライブラリ「Matplotlib」

MatplotlibはPythonやNumPyのグラフ描画を可能にするライブラリで、さまざまな種類のグラフを作成できる機能を持っています。

Pandasでもグラフの作成は可能ですが、Matplotlibはより複雑な表示にも対応しています。
機械学習やディープラーニングの分野において、データを適用する前には前処理を行うことが必要になることは先ほど述べました。

どのような処理が必要かを見極めるためには、可視化されたデータを確認するのが最も確実です。
可視化することで、データの傾向を確認したり、異常なデータを発見することが容易になります。
そのため、MatplotlibはNumPyやpandasと補完し合う関係が成り立っています。これらのライブラリを組み合わせて使用することで、AIや人工知能開発を効率的に行えるのです。