Pythonは、WEBアプリケーションだけでなく、人工知能を搭載したソフトウェア、つまりは機械学習を用いたソフトウェアの開発の分野で広く活用されています。

コードが簡潔であるだけでなく、初めて機械学習を学ぶ人にとっても習得しやすい言語であるため、機械学習を学ぶ際には基本のプログラミング言語といえます。

Pythonは統計処理や数値計算を得意とするプログラミング言語です。

こうした特性もPythonが機械学習やディープラーニング、さらにはデータ解析の処理によく用いられる理由として挙げられます。

上記でも少し開設したように、Pythonを使うとゲーム、組み込みアプリケーション、デスクトップアプリケーションなど様々な分野のプログラムを作ることができます。

Pythonは、本当に使いきれないぐらい数多くのライブラリをそろえているので、機械学習のみではなく、ありとあらゆる分野で幅広い開発が行われているのです。

以前の記事でも解説したように、プログラミングにはWebフレームワークと呼ばれる技術が存在します。

知らない方のために少し説明すると、WebフレームワークとはWebアプリケーションを作成するために必要な機能を組み合わせて作った、Webアプリケーションのひな型のようなものです。

WebフレームワークはPython以外のプログラミング言語にも用意されており、Webフレームワークとして有名なものには、DjangoやFlask、Bottle、Ruby on Railsなどがあります。

様々な機能群やソフトウェアの骨格が用意されているので、フレームワークに必要な情報を入力するだけで、すぐに使えるアプリケーションが完成します。

極論を言ってしまえば、たった数分という驚くべき速さでWebアプリケーションを完成させることもできます。

また、フレームワークにはライブラリなどの様々なプログラム群が盛り込まれており、新たな機能を追加したい場合はライブラリをインポートすることも可能です。

つまり、Webアプリの中に機械学習のライブラリをインポートすることで、Webアプリ内に人工知能を搭載することも可能です。

上記のとおり、フレームワークを使うと短時間で驚くほど効率的にプログラミングができ、プログラムの書き方も統一されるので効率良く管理や修正を行うことができます。

ただし、フレームワークを使いこなすにはPythonの書き方だけでなく、フレームワーク特有の記述方法を学ばなければいけません。

特に企業においてはフレームワークを使いこなせる人材を確保しなければならない現状ではありますが、実際問題、その人材の確保自体が困難になっているのが現状です。

なので、フレームワークを使いこなせるエンジニアは市場価値が向上し、案件単価も跳ね上がる傾向があるので、是非触ってみてください。