目次
Pythonとは
Pythonは1991年に開発されたプログラミング言語です。Pythonは、個人開発から企業が開発するシステムまで幅広く使用されており、Webアプリケーション開発や機械学習など使用用途もさまざまです。フリーランス向けの案件でもPythonを使用する案件は多く見受けられます。
Pythonの特徴には、下記のようなことがあります。
- シンプルな構文で効率的なコーディングができる
- 1行で多くの処理を記述できることで、コードの簡潔性と可読性を向上が可能
- 基本的なタスクから高度な操作まで多岐にわたる機能がある
- 外部ライブラリが豊富なため、さまざまな領域で専門的なライブラリが利用できる
シンプルな構文で効率的なコーディングができる
「The Zen of Python」にも記載がある通り、Pythonはシンプルであることを重視しています。そのため、他言語と比較するとキャッチアップコストが低く、キャッチアップコストが低い言語です。
Python
print("Hello, World!")Java
public class HelloWorld {
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Hello, World!");
}
}C#
using System;
class Program {
static void Main() {
Console.WriteLine("Hello, World!");
}
}JavaScript（Node.js）
console.log("Hello, World!");上記のように「Hello, World!」を表示するプログラムを比較してもPythonは冗長な記述が少ないことが分かります。
1行で多くの処理を記述できることで、コードの簡潔性と可読性を向上が可能
例えば、リスト内包表記を使用して、1から10までの偶数の平方をリストにする場合、Pythonでは下記のようなコードを記載します。
Python
even_squares = [x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
print(even_squares)同じ処理をJavaで書くと下記のようなコードを書きます。 Javaと比較すると、Pythonは動的型付けのため、変数の型を宣言する必要がなく、その分コードを簡潔にすることができます。
Java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
List<Integer> evenSquares = new ArrayList<>();
for (int x = 1; x <= 10; x++) {
if (x % 2 == 0) {
evenSquares.add(x * x);
}
}
System.out.println(evenSquares);
}
}このようにPythonでは、他言語と比較してコードを簡潔にすることができます。
基本的なタスクから高度な操作まで多岐にわたる機能がある
標準ライブラリとは、ライブラリの中でも言語の開発環境に標準で付属するものを指します。Pythonは標準ライブラリが充実しており、詳細はこちらで確認することができます。
外部ライブラリが豊富なため、さまざまな領域で専門的なライブラリが利用できる
外部ライブラリとは標準で付属しないライブラリです。Pythonは標準ライブラリも充実していますが、外部ライブラリも充実しています。代表的なものには、科学技術計算の基礎パッケージであるNumPy、グラフを画描するためのMatplotlib、データ解析を行うためのPandasなどがあります。
フレームワークとは
フレームワークとは、Webアプリケーションを開発する際に利用される機能をまとめた枠組みのことを指します。各言語毎にフレームワークがあり、フリーランス市場ではフレームワークの経験が単価に影響する場合もあります。
フレームワークを利用するメリット
フレームワークを利用するメリットには下記のようなものがあります。
- 効率的に開発することができる
- 保守性と拡張性が高まる
- 高いセキュリティ性能
フレームワークは一般的なタスクや処理のための標準的な手法やライブラリを提供しています。これにより、エンジニアは1からコーディングする手間を省き、迅速にアプリケーションを構築できます。また、多くのフレームワークはセキュリティ性能が高く、手動でセキュリティ機能を実装する必要がありません。PythonのフレームワークであるDjangoはログイン、認証機能、SQLインジェクションなどのセキュリティ上重要性が高い機能がデフォルトで備わっています。
Pythonのフレームワークの種類
Pythonのフレームワークは大きく3つに分けることができます。
- フルスタックフレームワーク
- マイクロフレームワーク
- 非同期フレームワーク
フルスタックフレームワーク
フルスタックフレームワークはフレームワークの中でも、Webシステム開発に必要な機能がほぼすべてが用意されているものを指します。代表的なフルスタックフレームワークには、Django（Python）、Ruby on Rails（Ruby）などがあります。
マイクロフレームワーク
マイクロフレームワーク（Microframework）は、通常、小規模なアプリケーションやサービスを開発するための軽量で最小限の機能を提供するWebフレームワークです。大規模なフルスタックフレームワークよりも軽量であり、コアの機能に焦点を当てています。代表的なマイクロフレームワークには、Flask（Python）、Sinatra（Ruby）などがあります。
非同期フレームワーク
非同期フレームワークは、アプリケーションやサービスが非同期処理をサポートするためのフレームワークです。非同期処理は、一つのタスクを実行中でも他のタスクを実行できる処理を指します。 通常、同期処理ではリクエストを処理する間、他のリクエストは待機する必要がありますが、非同期処理は他の処理を待たずに進行できます。
Python製フレームワーク一覧
Django
DjangoはPythonの代表的なフルスタックフレームワークであり、分散型のキャッシュシステムであるmemcachedを搭載しており、そのため大規模なサービスでも高速かつ効果的に動作します。さらに、Django REST Framework（DRF）というライブラリがRESTfulなAPI開発を標準としてサポートしています。実際、InstagramやPinterestなどでもDjangoが利用されています。
Flask
FlaskはPythonのマイクロフレームワークです。Djangoと比較するとフレームワークに搭載されている機能が少ないため、自由度が高くシンプルな構造になっています。 Djangoよりも機能が限られていてゼロから作る必要があることから、アプリケーションの規模が大きくなると開発工数が膨らみやすいというデメリットがありますが、Pythonへの理解があれば初心者でも使い勝手がよくキャッチアップコストが低いというメリットもあります。
案件・求人数を見ると、Flaskは比較的少ないためDjangoの経験の方が評価されやすい傾向があります。
FastAPI
FastAPIはAPIを構築するためのWebフレームワークです。Pythonのフレームワークの中で最も高速であり、Node.jsやGo並みのパフォーマンスを発揮できます。 また、APIをゼロから記述する必要もないため最小限のコードでREST APIを構築することができます。
Streamlit
Streamlitは、Pythonのみを使ってWebアプリケーションやフロントエンドのGUIを作成できるフレームワークです。データ分析をした際の結果を簡単にUIとして作成することができるため、データ活用を中心に人気が高まっています。 現在は、SnowflakeがStreamlitの開発元を買収しているため、Snowflakeの画面上でもStreamlitを使用することが可能です。
Bottle
Bottleはシンプルで動作が速いWebフレームワークです。複雑で規模が大きいアプリケーションというよりも、小規模でシンプルなアプリケーションの開発に向いているフレームワークです。
Tornado
TornadoはPythonの非同期Webフレームワークで、主に非同期I/Oとイベント駆動のアプローチに焦点を当てています。非同期処理により大量の同時接続を処理でき、リアルタイムなWebアプリケーションやWebSocket通信などをサポートします。イベントループによる非同期処理モデルは高いパフォーマンスを提供し、長時間のコネクションを効率的に処理できる特徴があります。また、TornadoはWebアプリケーションだけでなく、HTTPクライアントやネットワークアプリケーションも開発できます。そのため、小規模なAPIから大規模なリアルタイムアプリケーションまで、柔軟性と効率性を兼ね備えたフレームワークとして広く利用されています。
TensorFlow
TensorFlowはGoogleが開発した機械学習フレームワークです。特に、ディープラーニングに焦点を当てており、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）や再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、強化学習などをサポートしています。実際の現場では、自然言語処理や画像認識でも使用されます。
用途別：Pythonのフレームワーク
Pythonはその柔軟性と豊富なライブラリのおかげで、様々な用途に利用されています。特にWebアプリケーション開発と機械学習の分野では、いくつかの優れたフレームワークが存在します。
Webアプリケーション開発向け
Webアプリケーション開発の現場では、下記のようなフレームワークが使用されます。
- Django
- Flask
- FastAPI
- Tornado
- Bottle
機械学習向け
機械学習やAI開発の現場では、下記のようなフレームワークが使用されます。
- TensorFlow
- Keras
- PyTorch
- scikit-learn
フリーランスエージェント「FAworks」について
FAworks は IT フリーランス向けのエージェントサービスです。システムエンジニアやデザイナー、マーケター、ITコンサルなど幅広い案件を取り扱っています。
サービスの特徴
FAworks の特徴は大きく 3 つあります。
- アドテクや DX 関連の案件が豊富
- 若手エンジニアのキャリア構築
- 最短即日での報酬受け取りが可能
アドテクや DX 関連の案件が豊富
FAworks は株式会社EVERRISEという開発会社が運営しております。EVERRISE はアドテクや DX を強みとしているため、フリーランスエンジニアの方にもそれらの案件をご紹介することが可能です。また、それらの案件はエンド企業から直接受けているものも多いため、高単価でのご紹介も可能です。
アドテクや DX 関連の案件に挑戦したい方も是非お気軽にお問い合わせください。
若手エンジニアのキャリア構築
若手エンジニアの方や初めてフリーランスに挑戦する方のサポートも積極的におこなっています。フリーランス市場では、経験年数が浅いと案件を獲得しにくいということもありますが、FAworks のキャリアアドバイザーが長期的なキャリアを考慮した案件紹介をおこないます。
また、初めてフリーランスに挑戦される方には税金や保険などの税務サポートも実施しています。
最短即日での報酬受け取りが可能
FAworks では、「Early-Site」を導入しています。月ごとにご利用の有無を選択することができ、報酬確定後最短即日でのお支払いが可能です。詳細はこちらよりお問い合わせください。
フリーランスエージェントの選び方
現在、多くのフリーランスエージェントが展開しており迷う方も多いかもしれません。フリーランスエンジニアの場合、クラウドソーシングや SNS で案件を獲得するという方法もありますが、エージェントを使用することで営業する手間が省けたり、トラブル時にエージェントが対応してくれるなどのメリットがあります。
フリーランスエージェントを選ぶ際には下記の点を確認してみることをおすすめします。
- 案件の特徴
- 取り扱っている案件の商流
- キャリアアドバイザーの対応
案件の特徴
フリーランスエージェントによって得意な領域は異なります。FAworks の場合は DX やアドテク周りの案件が多いのが特徴です。他にも、大手企業の案件が多いエージェントや副業案件が多いエージェントなどもあるため、希望する案件が豊富なエージェントを選びましょう。
取り扱っている案件の商流
商流は案件元の企業からエージェントまでに何社挟まっているかを示します。商流が深い（=間に挟まっている企業が多い）案件は単価も低くなりやすく、トラブルも起きやすいためなるべく商流が浅い案件を取り扱っているエージェントをおすすめします。 商流に関しては、案件紹介時に確認できますので担当営業に確認してみると良いでしょう。
キャリアアドバイザーの対応
キャリアアドバイザーは、フリーランスエンジニアのスキルや専門知識を理解している必要があります。業界の最新のトレンドや技術についてどれくらいの理解があるのかは顔合わせ時に気にしてみてもいいかもしれません。また、希望条件やキャリアプランを正確に理解してくれているのかも重要です。キャリアアドバイザー次第では、最適な案件に出会えなくなってしまうため、技術や市場への理解があるキャリアアドバイザーを選びましょう。
