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【2024年】Pythonのおすすめフレームワーク | 特徴や人気について解説

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目次

Pythonのフレームワークとは

Pythonのフレームワークは大きく4種類あります。

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。

機械学習フレームワーク

機械学習フレームワークは、機械学習モデルを構築、開発するためフレームワークです。これらのフレームワークは、データサイエンティストやデータエンジニアが機械学習アルゴリズムを実装し、大規模なデータセットを処理し、高度な予測モデルを作成するのに役立ちます。

AI・機械学習フレームワーク

TensorFlowの主要機能と特徴

主な機能説明
モデル構築機械学習モデルの構築、デプロイ
分散トレーニング高速な数値演算、GPUやTPUなどのハードウェアアクセラレータのサポート
グラフベースの計算TensorBoardを使用したモデルの可視化、学習の進行状況の確認

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。 TensorFlowの特徴は、大規模な数値演算を高速に処理できることやオートグラフ機能によってPythonのコードを自動的にグラフモデルに変換することができる点があります。

TensorFlowは、公式ドキュメントやオンラインコミュニティなどで豊富なリソースが提供されており学習コストもそこまでかかりません。初心者から上級者まで幅広い利用者に対応しているフレームワークです。

Kerasの主要機能と特徴

主な機能説明
時系列データの予測リカレントニューラルネットワーク(RNN)や長・短期記憶(LSTM)などのモデルを使用して、時系列データから未来の値を予測する。
画像・音声認識畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、画像や音声などの信号を解析し、分類や検出などのタスクを実行する。
文章作成リカレントニューラルネットワーク(RNN)やトランスフォーマーなどのモデルを使用して、文章を生成・予測する。

KerasもTensorFlowと同様にGoogleによって開発されました。画像解析や需要予測を行うシステムでは使用頻度の高い技術の一つです。また、Kerasは構造が比較的シンプルであるため、初心者でも扱いやすく学習コストも比較的低いフレームワークです。

NumPyの主要機能と特徴

主な機能説明
数値計算三角関数、指数関数、対数関数、線形代数関数など、さまざまな数学的な操作をサポート。
多次元配列同じ型の要素が格納されたn次元の配列であり、効率的な数値計算を可能にします。多次元配列は、ベクトル、行列、テンソルなどのデータ構造を表現できます。

NumpyはPythonで数値計算を効率的に行うための技術です。最適化されたC言語で構成されているため処理が高速でメモリを効率的に使えるという特徴があります。

PyTorchの主要機能と特徴

主な機能説明
テンソル操作強力で柔軟なテンソル演算をサポートし、高度な数値計算やニューラルネットワークの構築が可能。
ディープラーニングディープラーニングモデルの構築、デプロイを行うための豊富なライブラリやツールを提供。

PyTorchはディープラーニングのためのオープンソースの機械学習フレームワークです。Pythonをベースに構築されておりNumpyと操作方法が似ているなどの特徴があります。IoT、ブロックチェーン、機械学習などの分野で使用されており市場価値の高い技術です。

また、PyTorchはコミュニティが活発でありドキュメントや書籍も充実しているため学習しやすいフレームワークです。

scikit-learnの主要機能と特徴

主な機能説明
豊富な機能とアルゴリズムアルゴリズムやモデルが実装されており、分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、前処理などのタスクに対応。
シンプルで統一されたAPIシンプルで統一されたAPIを提供しており、モデルの作成、評価、予測などのタスクを統一された方法で行うことができる。

scikit-learnはPythonのオープンソースの機械学習ライブラリです。分類、回帰、クラスタリング、次元削減、モデル選択、前処理など多くのアルゴリズムを実装しています。また、Numpyやpandasとの互換性も高いため、組み合わせて使用することも可能です。

scikit-learnの公式チュートリアルでデータの取り込みや機械学習モデルの構築を学ぶことも可能です。 ※ チュートリアルは全て英語です。

Webフレームワーク

Djangoの主要機能と特徴

主な機能説明
フルスタックWeb開発に必要なすべてのコンポーネントを包括的に提供し、データベース、テンプレートエンジン、ルーティング、セキュリティなどを一元管理。
ユーザー認証ユーザー認証および認可のための機能を提供し、ログイン、ログアウト、パスワードのリセットなどを簡単に実装できる。
O/Rマッパーオブジェクトとデータベーステーブルのマッピングを行うためのO/Rマッパーを提供し、データベース操作を簡素化。
メール送信メール送信機能を提供し、Webアプリケーションからのメールの送受信を容易に実現できる。

Django(ジャンゴ)はPythonのWebフレームワークです。Djangoはフルスタックフレームワークで、データベース接続、ORM(Object-Relational Mapping)、フォーム処理、認証、セッション管理などさまざまな機能を搭載しています。国内外で人気が高く、Instagram、YouTube、Spotifyなどの有名サービスでもDjangoが使用されています。

Djangoの使用方法

Djangoをインストールして”Hello, World!”を表示する手順は次の通りです。

  1. Djangoのインストール: Djangoをpipを使ってインストールします。コマンドラインで以下のコマンドを実行します。

    pip install django
  2. プロジェクトの作成: Djangoのプロジェクトを作成します。エディタで作業するディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。

    django-admin startproject myproject

    これにより、“myproject”という名前のDjangoプロジェクトが作成されます。

  3. アプリケーションの作成: Djangoのアプリケーションを作成します。プロジェクトディレクトリに移動し、次のコマンドを実行します。

    cd myproject
    python manage.py startapp myapp

    これにより、“myapp”という名前のDjangoアプリケーションが作成されます。

  4. Viewの作成: “myapp”ディレクトリ内にあるviews.pyファイルをエディタで開き、次のように”Hello, World!”を表示するビュー関数を作成します。

    from django.http import HttpResponse
    def hello(request):
        return HttpResponse("Hello, World!")
  5. URLパターンの設定: プロジェクトディレクトリ内のurls.pyファイルをエディタで開き、“myapp”のURLパターンを設定します。

    from django.urls import path
    from myapp import views
    urlpatterns = [
        path('hello/', views.hello, name='hello'),
    ]
  6. サーバーの起動: コマンドラインでプロジェクトディレクトリに移動し、次のコマンドを実行してDjangoの開発サーバーを起動します。

    python manage.py runserver
  7. ブラウザで確認: ブラウザを開き、http://localhost:8000/hello/にアクセスしてページが表示されることを確認します。“Hello, World!”と表示されれば成功です これで、Djangoを使ってPythonで”Hello, World!”を表示するWebアプリケーションが動作する環境が構築されました

Flaskの主要機能と特徴

主な機能説明
ルーティング機能URLとビューの関連付けを容易に行うためのルーティング機能がある。
リクエスト処理クライアントからのHTTPリクエストを受け取り、適切なレスポンスを生成するための機能がある。
blueprint モジュールアプリケーションの機能をモジュール化し、複数のモジュールを組み合わせて大規模なアプリケーションを構築するための機能がある。

Flaskは最小限の機能で構成された軽量なPythonフレームワークです。Djangoのように大規模な開発に採用されることは少ないですが、比較的小規模なプロダクトにはおすすめのフレームワークです。 また、シンプルで学習コストが比較的低いため、初心者にもおすすめのフレームワークです。

FastAPIの主要機能と特徴

主な機能説明
自動ドキュメント生成コードから自動的にAPIのドキュメントを生成し、開発者がAPIの仕様やエンドポイントを容易に理解できるようにする。
非同期通信をサポート非同期処理をサポートし、高負荷のアプリケーションやリアルタイムなアプリケーションを効率的に構築できるようにする。
拡張性が高い様々な機能や拡張機能を追加してアプリケーションをカスタマイズすることができ、複雑な要件にも対応できる。

FastAPIは軽量で高速なアプリケーションを構築できるPythonフレームワークです。さらに、自動的にSwagger UIのドキュメントが生成され、型安全な開発ができるといった特徴も持ち合わせています。 FastAPIもチュートリアルドキュメントが充実しているため、比較的キャッチアップしやすいフレームワークです。

Bottleの主要機能と特徴

主な機能説明
軽量&シンプル非常に軽量であり、わずかなコード行数でシンプルなWebアプリケーションを構築できる。
柔軟性が高いシンプルながら柔軟性が高いため、他のPythonのライブラリやフレームワークと組み合わせて使用することができる。

Bottleは必要最低限の機能で構成されているシンプルかつ高速な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。フレームワーク自体の機能が限られているため、学習コストが低いフレームワークです。

Streamlitの主要機能と特徴

主な機能説明
シンプルな記述方法Pythonスクリプト内で直感的なAPIを提供し、Webアプリケーションの構築を簡素化する。
豊富なコンポーネントチャート、テーブル、スライダー、テキスト入力など、さまざまなコンポーネントが用意されている。

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。

Tornadoの主要機能と特徴

主な機能説明
非同期I/O非同期通信を行うため、同時に多くの接続を処理できる。
WebSocketのサポート双方向通信を実現するためのプロトコルをサポートしているため、リアルタイムなデータの送受信が可能。

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。

Pythonフレームワークの比較

Webアプリケーション開発において、Djangoは高い人気を誇り、多くのプロジェクトで採用されています。フリーランス市場においてもDjangoのスキルがあれば、案件への参画が容易になり、報酬を増やせる可能性が高いです。一方で、FlaskやFastAPIなどのフレームワークも一定の需要がありますが、使用される機会は比較的限られています。

AI・機械学習分野のフレームワークはいずれもプロジェクトで使用する機会が多く、画像認識や需要予測など目的に合わせて選択されます。TensorflowやKerasのようにキャッチアップコストが低いフレームワークもあるため、小規模プロジェクトの場合にはそのようなフレームワークもおすすめです。

Pythonフレームワークの選定方法

プロジェクトでフレームワークを選定する際に注意すべきポイントと選定方法は以下の通りです。

  • フレームワークの機能と特性を比較する
  • メンバーのキャッチアップコストを確認する
  • ドキュメントやチュートリアルの充実度を確認する

フレームワークはそれぞれ機能が異なるため大規模なアプリケーションに適しているものから小規模なアプリケーションに適しているものまでさまざまです。そのため、対象のアプリケーションの規模や機能を考慮してフレームワークを選定する必要があります。また、機能が多いフレームワークはキャッチアップコストが大きくなる恐れもあります。プロジェクトのスケジュールやメンバーのスキルもフレームワークを選定する際に注意すべきポイントの一つです。

まとめ

Pythonのフレームワークについて特徴や需要などについて紹介しました。フレームワークにはそれぞれ特徴があり、システムの種類や規模によって適正なフレームワークが異なります。 また、フリーランスとして案件獲得を考えている場合には、需要を考慮してフレームワークのスキルを身に着けることをおすすめします。

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