【Python】インストールした後にすること

pythonインストール後

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話題のPythonをインストール。でも何ができるのかわからない。
そんな疑問にお答えします。

Pythonのインストール後、何をすればいいの?

それでは、Pythonで何ができるのか、ざっくりと紹介しましょう。

  • 日々の課題や業務を自動化
  • 機械学習やディープラーニングの実装
  • Webアプリケーションを作る

今や、Pythonプログラマーだけのものではありません。学生、ホワイトカラー業務、研究者など、幅広く活用されています。

本記事では、Pythonをインストールした後にできることを、具体的に考えていきます。

Pythonで日常を効率化

最近Webスクレイピングという技術で、Yahoo!ニュースのコメント2000件以上のニュースの見出しとURLを取得するコードを書きました。

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このように、効率の良い情報収集が得意なのがPythonです。(Webスクレイピングについて詳しくはこちら

ちなみに私のPython好きは、この本から始まりました。

業務を効率化

Pythonで日常の業務の時間を短縮することも可能です。

例えば、PythonではExcelを自在に操ることができます。

こちらでは、全く大したことをしていませんが、扱うデータの量が膨大になった時、とても役に立ちます。詳しくはこちらの記事で解説しています。

機械学習を実装する

PythonといえばAIという言葉が浮かんでくるぐらい、Pythonは機械学習やディープラーニングなどに強い言語です。

機械学習の初学者が必ず目にするプログラムに「アヤメの分類」を機械にさせるためのものがあります。それがこちら↓

#モジュールのインポート
from sklearn import neighbors, datasets, preprocessing 
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

#学習用データ
iris = datasets.load_iris() 

#データの整理
X, y = iris.data[:, :2], iris.target 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=33)
scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(X_train)
X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

#学習させる
knn = neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

#予測と正解率の算出
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy_score(y_test, y_pred)

このプログラムを見て最初に思うことがあります。

「え、機械学習ってこんなにプログラム量短いんだ!!」

実は、機械学習の本質を知らない初心者でも、ほんのちょっとの勉強で実装できてしまうのです。
即座に機械学習を試してみたい、という方におすすめの本がこちらです。

しかし、もしもエンジニアを目指す場合、その本質を知らなければなりません。そんな時はこちらの本が参考になるでしょう。

Webアプリケーションを作る

さて、Pythonをインストールした後、何ができるのかだんだん見えてきたでしょうか?

まだまだいろんなことができます。例えばWebアプリケーションです。
Pythonで作られたWebアプリケーションをいくつか紹介しましょう。

  • YouTube
  • Instagram
  • Spotify

そうです。よく知られたあのアプリは、裏ではPythonが動作しているのです。
Pythonには、webアプリケーションを作るための、フレームワークがいくつもありますが、これらのアプリはDjangoというWebフレームワークでできています。

参考:ウェブフレームワークDjangoとは何か

Pythonインストール後の可能性は無限大

Pythonはあらゆる環境で動作します。部屋の半分を占めるようなデスクトップPC、モバイルPC、また、今ではスマホでも。(参考:iPad(iPhone)でPythonできるらしいよ

現代社会は、高度に情報化された社会です。プログラミングとは、そんな膨大な情報をから何かを得るために、大変有用です。
また、そんな社会に、何か有益なものを提供することもできます。

日常を効率化するもよし、エンジニアになるもよし、あるいは純粋に楽しむのもよし。
可能性は私たちの前に広がっています。

当サイトでは、Pythonに関する情報を続けて発信したいと思っております。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。

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