ここ数年、AIやビッグデータの重要性が増し、Pythonの需要も急速に高まっています。Pythonは、簡潔な構文と豊富なライブラリにより、特にデータサイエンスや機械学習の分野で非常に人気があります。AIやビッグデータの市場は今後も成長が予測されており、GoogleやFacebook、Netflixなどの大企業が採用する中、Pythonの需要も増加する見込みです。
この記事では、Pythonのフレームワークと需要などについて紹介します。
Pythonのフレームワークとは
フレームワークはWebアプリケーションやデータ解析、機械学習を効率的に行うための土台のようなものです。フレームワークはプログラミング毎に異なりますが、Pythonの場合はWebアプリケーションだけではなく、機械学習やデータサイエンス分野のフレームワークも備えています。
フレームワークを使用するメリットとしては、開発の効率化以外に記述量を少なくすることができることや一定の品質を保てることなどがあります。
4種類のフレームワーク
Pythonのフレームワークは4種類に分けることができます。
フルスタックフレームワークは、Webアプリケーション開発に必要な機能がほぼすべてが用意されているフレームワークを指します。Pythonの場合は、Djangoがフルスタックフレームワークに該当します。フルスタックフレームワークと対照的なのがマイクロフレームワークです。マイクロフレームワークは、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。Pythonの場合は、Flaskがマイクロフレームワークに該当します。
さらに、Pythonは機械学習やデータ解析で使用されるフレームワークも充実しています。代表的なフレームワークには、TensorFlowやKeras、Numpyなどがあります。
Pythonが使用されるプロジェクト
PythonはWebアプリケーション、機械学習、データ解析の分野で使用されることが多いです。それぞれ、フリーランス市場においてどのような案件があるのかをご紹介します。
Webアプリケーション開発
Webアプリケーション開発案件では、SE（システムエンジニア）として要件定義から担当する案件やPG（プログラマー）として実装・テスト工程を担当するものがあります。PythonのWebフレームワークであるDjangoの注目度が上がっていることもあり、Webアプリケーション開発案件も増加しています。
また、Django以外にもFlaskやFast API、TornadoなどのWebアプリケーションフレームワークがあります。
機械学習
機械学習（Machine Learning）は、データを解析して予測や意思決定を行うための技術です。機械学習にはいくつかの種類がありますが、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などが代表的です。また、機械学習の重要性は高まっており、ヘルスケア、金融、マーケティング、製造業など幅広い分野で活用されています。
Pythonは機械学習との相性が良く、TensorFlowやPyTorch、Kerasなど機械学習で使用できるフレームワーク、ライブラリを豊富に備えています。
データ分析
データ分析は、データを収集、処理、そして解析することで有用な情報を導き出す作業を指します。データ分析を行うためには、収集、前処理、整理などの工程を行う必要がありますが、Pythonはこれらの工程を効率良く行うためのライブラリ・フレームワークが揃っています。SQLのみでもデータ分析は可能ですが、Pythonを使用することでより効率的かつ複雑なデータ分析が可能になります。
PythonのWebフレームワーク
まずは、Webアプリケーション開発に活用できるフレームワークとして、以下の6 つを紹介します。
- Django
- Flask
- FastAPI
- Bottle
- Streamlit
- Tornado
Djangoを採用するプロダクトの増加
Djangoはフルスタックフレームワークであり、セキュリティ性能が高いのが特徴です。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。
国内でもDjnagoを採用するプロダクトは増加しており、FAworksでも200件以上の案件を掲載しています。
FlaskやFastAPIも人気のフレームワーク
Flaskは、軽量で小規模向けなWebアプリケーションを構築するのに適しているフレームワークです。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です。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もチュートリアルや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。
他にも、BottleやTornado、StreamlitなどのWebフレームワークがあります。
PythonのAI・機械学習フレームワーク
PythonのAI・機械学習フレームワークには以下のようなものがあります。
- TensorFlow
- Keras
- NumPy
- PyTorch
- scikit-learn
TensorFlowやscikit-learnなど機械学習ライブラリが充実
scikit-learnは、Pythonで利用可能な機械学習ライブラリで、データの前処理、学習・予測、モデルの評価などをサポートします。さらに、Pythonのデータ処理ライブラリであるNumPyやPandasと高い互換性を持ち、これらと組み合わせて効率的にデータ分析や機械学習を行うことができます。
PyTorchは、Facebookの人工知能研究グループが中心となって開発したオープンソース機械学習ライブラリです。直感的に機械学習やAIのプログラミングを行えるよう設計されています。PyTorchを使うことで、機械学習により大量のデータから自動的に学習し、予測や分類を行うことができます。
TensorFlowはGoogleが開発した機械学習フレームワークです。TensorFlowの名前は「テンソル（多次元配列）」と「フロー（データの流れ）」に由来し、データフローグラフを通じて数値演算を効率的に処理します。これにより、大規模なデータセットや複雑なネットワークアーキテクチャでも高速に計算を行うことが可能です。TensorFlowは、柔軟なモデル構築を可能にするための多くのモジュールやツールを提供しており、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）、強化学習、生成モデルなど、さまざまな機械学習アルゴリズムをサポートしています。
Pythonフレームワークの人気度
Python プログラミング - インフォグラフィック: 2023 年開発者エコシステムの現状では、WebフレームワークではDjango、Flaskが40％前後と使用率が高く、FastAPIが25％と続いています。一方で、TornadoやBottleなどのフレームワークは使用率が低いことが分かります。
機械学習フレームワークではNumpy、pandasの使用率が50％を超えています。Webフレームワークとは異なり、複数のフレームワーク・ライブラリを併用するケースが多いため、、MatplotlibやTensorFlowなどのフレームワークに関しても20％以上の使用率があり、人気が高いことが分かります。
フレームワーク使用のメリット
フレームワークを使用することで得られる主なメリットについて、以下の3つをご紹介します。
- 開発スピードが向上する
- コードの品質が向上する
- 市場価値が高まる
開発スピードが向上する
フレームワークを使用すると、開発スピードが大幅に向上します。フレームワークには共通の機能やテンプレートがあらかじめ用意されているため、基本的な機能をゼロから構築する必要がありません。そのため、開発者はより複雑で重要な機能に集中でき、プロジェクト全体の進行が迅速になります。
コードの品質が向上する
フレームワークはベストプラクティスに基づいて設計されているため、これを使用することで高品質なコードを書くことが容易になります。フレームワークの規約や構造に従うことで、コードの一貫性が保たれ、バグの発生が減少します。さらに、豊富なテストツールやデバッグ機能を活用することで、より堅牢で信頼性の高いアプリケーションを開発することができます。
市場価値が高まる
フレームワークの習得は、エンジニアの市場価値を高める大きな要素となります。特定のフレームワークに精通していることは、企業が求めるスキルセットにマッチしやすく、求人市場での競争力が向上します。また、Djnagoのような人気の高いフレームワークを使用する案件では月額単価も高くなる傾向があります。
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。
