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【保存版】Pythonのおすすめ・便利ライブラリ7選【初心者必見】




Pythonのおすすめ・便利ライブラリ7選

Pythonのおすすめ・便利ライブラリ7選

みなさんこんにちは、ソラです。

Pythonはどんなライブラリがあるの?
リク

 

こんな疑問を解消していきます。

 

本記事の読者理想

  • ライブラリとは何か
  • Pythonの便利なライブラリが知りたい
  • ライブラリのインポートの仕方を知りたい

 

機械学習やWebアプリケーションの開発がしやすいことでプログラミング初心者からも人気のあるPython。

なぜそれほど人気があり、開発が行いやすいのでしょうか。

 

理由はPythonにはプログラミング言語内最大のライブラリが存在しているからです。

 

しかし、Pythonにはライブラリが多すぎるが故にどれを使用すべきか迷ってしまいます。

 

そこで本記事ではPythonのおすすめ・便利ライブラリを7選まとめていきます。

 

加えて

・ライブラリとは何なのか

・インポートの仕方

についてもまとめていきます。

 

ぜひ最後まで読んでみてください。

 

 

Pythonとは

始めに、Pythonとはどんなプログラミング言語なのかご存知でしょうか。

 

もし、まだ知らない場合はこちらの記事を読んだ後のほうが内容も分かりやすいと思います。

合わせて読みたい記事

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【初心者向け】Pythonとはどんな言語?活用事例や学習メリットを紹介

 

ライブラリとは?

ライブラリとは

ライブラリとは

そもそもライブラリとは何かご存知でしょうか?

 

簡潔に言うと、ライブラリとはプログラム開発に必要・便利となるパーツを再利用可能にしてまとめたものをいいます。

 

上記を読んでも「ん?」と思いますよね。

 

例えですが、とあるシステムの中で”西暦を和暦”に、”和暦を西暦”に変えたいとします。

通常は自分で一から考えてプログラムを作るものです。

 

しかし、世の中には

西暦・和暦を変換したい人はいっぱいいるだろうな
リク

と考え、インポートするだけで西暦・和暦変換が簡単に行える”コードの塊”を作ってくれる、とても親切な方々がいます。

 

このコードの塊をライブラリといいます。

 

Pythonにはライブラリが豊富に用意されていることから、開発しやすく、プログラミング初心者にも人気のあるプログラミング言語となっています。

 

ライブラリのインポートの仕方

ここでは、Pythonをすでにインストールしている状態での説明をします。

 

まだPythonをインストールしていない方はこちらからインストールしてください。

合わせて読みたい記事

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Windows版Pythonのインストール方法を解説【一緒に開発環境を作りましょう】

 

Pythonのライブラリのインポート方法をご紹介していきます。

とても簡単です。

 

まず、お使いのPCの

・Windows ⇒ コマンドプロンプト

・Mac ⇒ ターミナル

・Linux ⇒ コンソール

を起動してください。

 

そこで

 command
pip install ライブラリ名

を打つことでインポート可能です。

 

おすすめ・便利ライブラリ7選

Pythonのおすすめライブラリ7選

Pythonおすすめ・便利ライブラリ7選


ここからはPythonのおすすめ・便利なライブラリを7選紹介していきます。

 

今回紹介するライブラリは以下の7つです。

チェックリスト

  • Numpy
  • Matplotlib
  • Beautiful Soup
  • pip
  • Requests
  • OpenCV
  • OpenPyXL

 

1つずつまとめていきます。

 

NumPy

NumPyは主に数値計算をより効率的に行うためのライブラリです。

 

Python機械学習に強いとされている要因の1つがNumpyの存在です。

 

深く考えなければならない

・ベクトル

・多次元配列

なども簡単かつ効率的にできる、本当に便利なライブラリです。

 

また、NumPyはPythonではなく

・C

・Fortrun

という別言語で開発されています。

 

そのためPythonでオリジナル計算式を作成するより何倍も高速に処理することが可能です。

 

Pythonで機械学習を始めようとしている方は、NumPyは必須のライブラリであるという事を覚えておきましょう。

 

Matplotlib

Matplotlibは多種類のグラフを描画できる汎用的なライブラリです。

 

グラフの使い道は様々で、学校の教科書に載っている俸・円グラフから

・人口密度等を図るヒストグラム

・3Dグラフ

・映像グラフ

まで幅広い実現が可能です。

 

また、汎用性が高いうえ

・EXCEL

・スクレイピング

との相性も良く、作業の効率化が図れるライブラリとしてよく利用されています。

 

Beautiful Soup

Beautiful SoupはHTMLやXMLからデータを取得できるライブラリをいいます。

 

スクレイピングという技術を聞いたことがあるでしょうか。

スクレイピングとはWebサイトの必要な情報だけを取得し、その情報を加工して新たな情報を生成することをいいます。

 

Beautiful Soupはスクレイピングに特化したライブラリで、今の情報社会でかなり重宝され・需要のあるスキルです。

 

スクレイピングを学習したいと考えている方は、圧倒的に使いやすいBeautuful Soupをインポートすることをおすすめします。


 

pip

pipはPythonのライブラリを管理するツールのことをいいます。

 

ライブラリの管理だけなの?
リク

と思う方もいますよね。

 

それだけではありません。

 

pipでは

・Pythonのバージョン確認

・ライブラリ一覧

・インポートしたライブラリの確認

・ライブラリのアンインストール

と、ライブラリを管理するうえで必要なツールとなっています。

 

今のPythonはインストールと同時に付属されていますので、改めてインポートする必要がなくなっています。

 

Requests

RequestsはPythonのHTTP通信ライブラリです。

 

Webサービスを開発できるPythonでは、開発で指定したURLが通るかどうかの確認としてよく使用されます。

一見あまり使い道なさそうと思われがちですが、使用してみるとかなり重要性に気付きます。

 

また、Requestsは他ライブラリと組み合わせることでよりライブラリとしての機能を発揮します。

 

例えば3つ目に紹介したBeautiful Soupと組み合わせることでWebから特定のデータのみを取得できるプログラムを開発できます。

スクレイピングという技術です。

 

もともとurllibという標準ライブラリがPythonには付属されているのですが、Requestsの方が簡単にコーディングできるため、かなりおすすめです。

 

OpenCV

OpenCVは画像や動画を処理できるライブラリです。

 

もともとC/C++で使用されていたライブラリで、ここ数年でPythonでも使用できるようになりました。

 

主な活用法としては

・画像・動画の加工

・画像・動画の色合い検出

・画像判定システム開発

など、この記事だけでは伝えきれないほどあります。

 

特に画像判定はPythonならごく僅かのコードで開発でき、応用も効くことからかなり重宝されています。

スマートフォンの顔認証や画像診断アプリなどもその一例です。

 

これからAI技術が発展していく中で画像判定は必要不可欠なものになります。

OpenCVを極めるだけでも仕事を獲得できるほど、これからも需要の高いスキルといえます。

 

OpenPyXL

OpenPyXLはPythonでEXCELの読み書きを実行できるライブラリです。

 

”働き方改革”が話題となっている今、仕事の効率化は最も重視すべきポイントの1つです。

 

特にEXCELは代表的な表計算ソフトであり、多くの会社が使用しているのではないでしょうか?

 

物事の自動化を得意とするPythonではOpenPyXLを使用することで

・ブック・シートの作成、保存

・データの自動入力

・グラフの自動作成

など、単純な作業であればあるほど仕事の効率化を図ることができます。

 

実用例も後日更新できたらと思っています。(今しばらくお待ちください。)

 

Pythonを学んで開発してみよう

Pythonはライブラリが豊富であるため、開発が簡易的になり初心者でも始めやすいのです。

 

今回紹介したライブラリはほんの一部です。

 

他にも

・Selenium

・pandas

・pillow

など実用的なライブラリは多数存在します。

 

自分が開発したい内容に添ったライブラリをインポートし、効率化を図ってみましょう。

 

以上、Pythonのおすすめ・便利ライブラリ7選でした!!

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