【初心者向け】Pythonで簡単に作れるもの10選｜サンプルコード付きで初心者でも簡単にPythonでプログラムが作れる！

お悩み女子

プログラミングって難しそう…

落込み女子

Pythonってどんなことができるの？

なべくん

サンプルコードつきで簡単に作れるものを紹介します。

プログラミング初心者だけど、Pythonで何か作ってみたけど、作りたいものが思いつかないし、何から始めたらいいか分からないんだよね。と、そんなお悩みをお持ちのあなたへ。

今回は、【初心者向け】Pythonで簡単に作れるもの10選を紹介します！

Pythonで作れるものを知ることで、学習のモチベーションアップに繋がりますよ！

Pythonで作れるもの【初心者向け10選】

Pythonは汎用性の高いプログラミング言語なので、様々なものを作ることができます。

ここでは、Python初心者でも比較的簡単に作れるものを10個紹介します。

• 自動化ツール
• Webスクレイピング
• データ分析・可視化
• Webアプリ
• 機械学習
• ゲーム
• デスクトップアプリ
• API連携
• 画像処理
• 音声処理

順番に見ていきましょう。

自動化ツール

Pythonは、「自動化」を得意とするプログラミング言語です。

例えば、毎日決まった時間にメールを送信したり、Webサイトから情報を自動で収集したりするプログラムを簡単に作成できます。

• ファイル整理
• データ入力
• 定期的なレポート作成
• Webサイトの監視

これらの作業を自動化することで、時間を大幅に節約できますね。

Pythonで自動化ツールを作ることで、日々の業務効率を大幅に向上させることができます。

Webスクレイピング

「Webスクレイピング」とは、Webサイトから情報を自動で収集する技術のことです。

Pythonには、Webスクレイピングに便利なライブラリが豊富に用意されています。

• 商品価格の比較
• ニュース記事の収集
• 求人情報の収集
• 不動産情報の収集

Webスクレイピングは、マーケティングやデータ分析など、様々な分野で活用されています。

Pythonを使えば、これらの情報を効率的に収集することができるため、ビジネスにも役立ちます。

データ分析・可視化

Pythonは、データ分析や可視化にも広く使われています。

「Pandas」や「NumPy」などのライブラリを使うことで、大量のデータを効率的に処理し、グラフやチャートを作成することができます。

• 売上データの分析
• 顧客データの分析
• Webサイトのアクセスログ分析
• アンケート結果の分析

データ分析・可視化のスキルは、ビジネスにおいて非常に重要です。

Pythonを学ぶことで、データ分析のスキルを身につけることができます。

Webアプリ

Pythonは、Webアプリケーション開発にもよく使われています。

「Django」や「Flask」などのフレームワークを使うことで、比較的簡単にWebアプリケーションを作成することができます。

• ブログサイト
• ECサイト
• SNS
• 予約システム

Webアプリケーション開発は、専門的な知識が必要なイメージがありますが、Pythonのフレームワークを使えば、初心者でも比較的簡単に開発を始めることができます。

PythonでWebアプリを開発することで、自分のアイデアを形にすることができます。

機械学習

「機械学習」とは、人工知能（AI）の一分野で、コンピュータに大量のデータを学習させて、パターンやルールを見つけ出す技術のことです。

Pythonには、機械学習に特化したライブラリが多数存在し、初心者でも比較的簡単に機械学習のプログラムを作成することができます。

• スパムメールのフィルタリング
• 画像認識
• 音声認識
• レコメンドシステム

機械学習は、近年注目を集めている分野であり、Pythonを学ぶことで、最先端の技術に触れることができます。

Pythonで機械学習に挑戦することで、未来を担う技術を習得することができます。

ゲーム

Pythonは、ゲーム開発にも使われています。

「Pygame」などのライブラリを使うことで、2Dゲームを比較的簡単に作成することができます。

• アクションゲーム
• パズルゲーム
• シューティングゲーム
• RPG

ゲーム開発は、プログラミングの楽しさを実感できる分野の一つです。

Pythonでゲームを作ることで、プログラミングスキルを楽しみながら向上させることができます。

デスクトップアプリ

Pythonは、デスクトップアプリケーションの開発にも使用できます。

「Tkinter」や「PyQt」などのGUIライブラリを使うことで、WindowsやMacで動作するアプリケーションを作成することができます。

• テキストエディタ
• 画像ビューア
• 音楽プレイヤー
• 電卓

Pythonでデスクトップアプリを作ることで、普段使っているパソコンをより便利にすることができます。

Pythonで自分だけの便利なツールを作ってみませんか？

API連携

「API」とは、アプリケーションプログラミングインタフェースの略で、異なるソフトウェア同士が情報をやり取りするための仕組みです。

Pythonは、API連携に優れた言語であり、様々なWebサービスのAPIを利用することができます。

• Twitterのツイート取得
• 天気予報の取得
• 翻訳
• 地図情報の取得

API連携を活用することで、他のサービスの機能を自分のプログラムに取り込むことができます。

Pythonを使って、様々なWebサービスと連携した便利なツールやアプリを作ってみましょう。

画像処理

Pythonは、画像処理にも活用できます。

「OpenCV」などのライブラリを使うことで、画像の読み込み、編集、保存などができます。

• 画像のサイズ変更
• 色調の変更
• 顔認識
• 物体検出

Pythonで画像処理を行うことで、画像編集ソフトのような機能を自作することも可能です。

Pythonで画像処理を学んで、画像編集や画像認識に挑戦してみましょう！

音声処理

Pythonは、音声処理にも使われています。

「SpeechRecognition」などのライブラリを使うことで、音声の録音、テキスト変換、音声合成などを行うことができます。

• 音声アシスタント
• 音声入力システム
• 音声翻訳
• 音声検索

音声認識や音声合成は、近年注目を集めている技術です。

Pythonで音声処理を学ぶことで、音声認識を使ったアプリケーション開発に挑戦できます。

Pythonで作れるもの：サンプルコードを5つ紹介

Pythonで簡単に作れるものの具体例として、5つのサンプルコードを紹介します。

実際にコードを動かして、Pythonのプログラミングを体験してみましょう！

• EXCELと連携して自動化
• グーグルスプレッドシートと連携して自動化
• 簡単な計算プログラム
• ランダムなパスワード生成
• Webサイトから情報を取得

これらのサンプルコードは、Pythonの基礎を学ぶのに役立ちます。

EXCELと連携して自動化

PythonでEXCELを自動操作してみましょう。

このプログラムは、「openpyxl」ライブラリを使って、Excelファイルを読み込み、特定のセルの値を取得・変更、新しいシートの追加などを行います。

import openpyxl

# Excelファイルを読み込む
workbook = openpyxl.load_workbook('sample.xlsx')

# シートを取得する
sheet = workbook['Sheet1']

# セルの値を取得する
cell_value = sheet['A1'].value
print(f'セルA1の値: {cell_value}')

# セルの値を変更する
sheet['A1'] = '変更後の値'

# 新しいシートを追加する
workbook.create_sheet('Sheet2')

# 変更を保存する
workbook.save('sample.xlsx')

上記プログラムを実行すると、「sample.xlsx」ファイルを読み込み、セルA1の値を取得・変更し、新しいシート「Sheet2」を追加して保存します。

「openpyxl」ライブラリを使うことで、Excelの様々な操作を自動化することができます。

グーグルスプレッドシートと連携して自動化

Pythonでグーグルスプレッドシートを自動操作してみましょう。

このプログラムは、「gspread」ライブラリを使って、Googleスプレッドシートにアクセスし、データの読み込み、書き込み、シートの作成などを自動化することができます。

import gspread
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

# Google APIの認証情報
scope = ['https://spreadsheets.google.com/feeds','https://www.googleapis.com/auth/drive']
credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('credentials.json', scope)
gc = gspread.authorize(credentials)

# スプレッドシートを開く
spreadsheet = gc.open_by_key('スプレッドシートID')

# シートを取得する
worksheet = spreadsheet.worksheet('Sheet1')

# セルの値を取得する
cell_value = worksheet.acell('A1').value
print(f'セルA1の値: {cell_value}')

# セルの値を変更する
worksheet.update_acell('A1', '変更後の値')

# 新しいシートを追加する
spreadsheet.add_worksheet('Sheet2', rows=100, cols=20)

# 変更を保存する
# Googleスプレッドシートは自動保存されるため、保存処理は不要

このプログラムでは、最初にGoogle APIの認証情報を使用して「gspread」ライブラリを認証します。その後、スプレッドシートIDを使用してスプレッドシートを開き、ワークシートを取得します。セルA1の値を取得し、変更を行い、新しいシート「Sheet2」を追加します。

「gspread」ライブラリを使用すると、Googleスプレッドシートをプログラムで操作し、様々なタスクを自動化できます。事前にGoogle Cloud PlatformでAPIキーを取得し、「credentials.json」ファイルとして保存する必要があります。

簡単な計算プログラム

Pythonで簡単な計算プログラムを作ってみましょう。

このプログラムは、ユーザーから2つの数字を入力してもらい、その合計を表示するものです。

num1 = int(input("1つ目の数字を入力してください: "))
num2 = int(input("2つ目の数字を入力してください: "))

sum = num1 + num2

print("合計:", sum)

このプログラムでは、まず「input()」関数を使って、ユーザーから2つの数字を入力してもらいます。

入力された値は、文字列型なので、「int()」関数を使って整数型に変換しています。

そして、2つの数字を足し算し、結果を変数「sum」に代入します。

最後に、「print()」関数を使って、計算結果を表示します。

このプログラムをPythonで実行すると、以下のように動作します。

1つ目の数字を入力してください: 10
2つ目の数字を入力してください: 5
合計: 15

このように、Pythonでは簡単な計算プログラムを簡単に作成することができます。

ランダムなパスワード生成

Pythonでランダムなパスワードを生成するプログラムを作ってみましょう。

このプログラムは、指定された文字数で、英数字と記号を組み合わせたランダムなパスワードを生成します。

import random
import string

def generate_password(length):
  """指定された長さのランダムなパスワードを生成する関数"""
  characters = string.ascii_letters + string.digits + string.punctuation
  password = ''.join(random.choice(characters) for i in range(length))
  return password

# パスワードの長さを指定
password_length = 12

# パスワードを生成
password = generate_password(password_length)

# 生成されたパスワードを表示
print("生成されたパスワード:", password)

このプログラムでは、まず「random」と「string」モジュールをインポートします。

「generate_password()」関数は、パスワードの長さを引数として受け取り、ランダムなパスワードを生成して返します。

関数内では、英数字と記号を含む文字列「characters」を定義し、「random.choice()」関数を使って、この文字列からランダムに文字を選び、指定された長さのパスワードを生成します。

このプログラムを実行すると、以下のように12文字のランダムなパスワードが生成されます。

生成されたパスワード: Qr9!u%L2#f$j

このように、Pythonを使えば、セキュリティ対策に役立つランダムなパスワードを簡単に生成することができます。

Webサイトから情報を取得

PythonでWebサイトから情報を取得するプログラムを作ってみましょう。

このプログラムは、「requests」ライブラリを使って、指定したURLのWebページを取得し、その内容を表示します。

import requests

# WebページのURLを指定
url = "https://www.example.com"

# Webページを取得
response = requests.get(url)

# ステータスコードを確認
if response.status_code == 200:
  # Webページの内容を表示
  print(response.text)
else:
  # エラーメッセージを表示
  print("エラーが発生しました:", response.status_code)

このプログラムでは、まず「requests」ライブラリをインポートします。

そして、「requests.get()」関数を使って、指定したURLのWebページを取得します。

「response.status_code」でHTTPステータスコードを確認し、200（成功）の場合は「response.text」でWebページの内容を表示します。

エラーが発生した場合は、ステータスコードとともにエラーメッセージを表示します。

このプログラムを実行すると、指定したWebページのHTMLコードが表示されます。

このように、Pythonを使えば、Webサイトから情報を簡単に取得することができます。

Pythonで簡単に作れるときによく使うライブラリー

Pythonには、便利な機能を提供してくれる「ライブラリ」が数多く存在します。これらのライブラリを活用することで、複雑な処理を簡単に実装することができ、Pythonで簡単に作れるものの幅が広がります。

ここでは、Pythonで簡単に作れるときによく使われるライブラリをいくつかご紹介します。

機械学習：sklearn（サイキットラーン）

「sklearn」は、機械学習の様々なアルゴリズムやデータの前処理、評価指標などを提供するライブラリです。分類、回帰、クラスタリングなど、幅広い機械学習タスクに対応しています。機械学習の初心者でも使いやすく、多くのチュートリアルやドキュメントが用意されているため、学習しやすいライブラリです。

機械学習：PyTorch（パイトーチ）

「PyTorch」は、深層学習（ディープラーニング）に特化したライブラリです。柔軟性が高く、研究開発にも広く使われています。GPUを利用した高速な計算が可能で、動的な計算グラフの構築や自動微分など、深層学習に必要な機能が豊富に備わっています。深層学習の研究や開発に興味のある方におすすめのライブラリです。

機械学習：TensorFlow（テンソルフロー）

「TensorFlow」も深層学習に特化したライブラリです。Googleが開発しており、大規模なデータセットや複雑なモデルの学習に適しています。分散学習やモバイルデバイスへの展開など、幅広い機能を提供しています。深層学習の実用的なアプリケーション開発に興味のある方におすすめのライブラリです。

データ分析：Numpy（ナムパイ）

「NumPy」は、数値計算を効率的に行うためのライブラリです。多次元配列や行列演算、線形代数などの機能を提供します。データ分析や科学技術計算の基礎となるライブラリであり、多くの他のライブラリでも使用されています。高速な数値計算が必要な場合に不可欠なライブラリです。

データ分析：matplotlib（マットプロットリブ）

「matplotlib」は、グラフやチャートを作成するためのライブラリです。折れ線グラフ、散布図、ヒストグラムなど、様々な種類のグラフを作成することができます。データの可視化は、データ分析において重要な要素であり、matplotlibを使うことで、データを視覚的に理解しやすくなります。

「seaborn」は、matplotlibをベースにした統計データ可視化ライブラリです。より魅力的で分かりやすいグラフを作成することができます。ヒートマップやバイオリンプロットなど、統計的な可視化に特化した機能が豊富に備わっています。データ分析の結果を効果的に伝えたい場合に役立つライブラリです。

業務効率化：pandas（パンダス）

「pandas」は、データ分析や操作を効率的に行うためのライブラリです。データフレームと呼ばれるデータ構造を提供し、データの読み込み、クレンジング、変換、集計などを簡単に行うことができます。Excelのような表形式のデータを扱うことができ、データ分析のワークフローを大幅に効率化できます。

業務効率化：selenium（セレニウム）

「selenium」は、Webブラウザを自動操作するためのライブラリです。WebサイトのテストやWebスクレイピングなどに使用されます。ブラウザの操作を自動化することで、繰り返し行う作業を効率化したり、人間が行うには面倒な作業を自動化することができます。

業務効率化：Beautiful Soup（ビューティフルスープ）

「Beautiful Soup」は、HTMLやXMLからデータを抽出するためのライブラリです。Webスクレイピングでよく使用され、複雑なHTML構造から必要な情報を簡単に取得することができます。Webページから情報を収集する際に役立つライブラリです。

業務効率化：Tesseract（テセラクト）

「Tesseract」は、画像から文字を認識するOCR（光学文字認識）エンジンです。Pythonから利用するためのライブラリも用意されており、画像に含まれるテキストを抽出することができます。スキャンした文書や画像からテキストデータを取得する際に役立つライブラリです。

デスクトップアプリ：Tkinter（ティーキンター）

「Tkinter」は、Pythonに標準で付属しているGUIライブラリです。シンプルなGUIアプリケーションを作成することができます。ボタン、ラベル、テキストボックスなど、基本的なGUI要素を提供しており、簡単なデスクトップアプリケーションを作成するのに適しています。

デスクトップアプリ：PySimpleGUI（パイシンプルジーユーアイ）

「PySimpleGUI」は、Tkinter、Qt、WxPython、Remiなどの複数のGUIフレームワークをラップしたライブラリです。より簡単にGUIアプリケーションを作成することができます。シンプルなAPIを提供しており、初心者でもGUIアプリケーション開発を始めることができます。

その他：OpenCV（オープンシーブイ）

「OpenCV」は、画像処理やコンピュータビジョンのためのライブラリです。画像の読み込み、編集、解析、認識など、様々な機能を提供します。顔認識、物体検出、画像分類など、幅広いコンピュータビジョンタスクに対応しています。

その他：Pillow（ピロー）

「Pillow」は、画像処理ライブラリ「PIL（Python Imaging Library）」のフォークです。画像の読み込み、編集、保存など、基本的な画像処理機能を提供します。画像のサイズ変更、回転、トリミングなど、一般的な画像編集タスクに適しています。

その他：pygame（パイゲーム）

「pygame」は、ゲーム開発のためのライブラリです。2Dゲームの作成に特化しており、グラフィック、サウンド、入力処理などの機能を提供します。ゲーム開発の初心者でも比較的簡単にゲームを作成することができます。

Pythonでよく使われる標準ライブラリー（内部ライブラリ）

Pythonには、標準で多数のライブラリ（内部ライブラリ）が付属しています。外部ライブラリとは異なり、インストール作業なしで利用できます。

ここでは、よく使われるPythonの標準ライブラリをいくつかご紹介します。

標準ライブラリ1. sys

「sys」モジュールは、Pythonインタープリタと直接やり取りするための機能を提供します。コマンドライン引数の取得や標準出力への書き込み、プログラムの終了などができます。

例えば、以下のコードはコマンドライン引数を取得し、それらを順番に表示します。

import sys

# コマンドライン引数を取得
arguments = sys.argv

# 引数を順番に表示
for i, arg in enumerate(arguments):
    print(f'引数{i}: {arg}')

このプログラムを実行すると、プログラム名を含むコマンドライン引数が順番に表示されます。例えば、コマンドラインで「python my_program.py arg1 arg2」と実行した場合、以下のように出力されます。

引数0: my_program.py
引数1: arg1
引数2: arg2

標準ライブラリ2. math

「math」モジュールは、数学関数を提供します。三角関数、指数関数、対数関数、平方根など、様々な数学関数が利用できます。数学的な計算が必要な場合に役立ちます。

例えば、以下のコードは円周率を取得し、円の面積を計算します。

import math

# 円周率を取得
pi = math.pi
print(f'円周率: {pi}')

# 半径
radius = 5

# 円の面積を計算
area = pi * radius ** 2
print(f'半径{radius}の円の面積: {area}')

このプログラムを実行すると、円周率と半径5の円の面積が出力されます。

標準ライブラリ3. datetime

「datetime」モジュールは、日付や時刻を扱うための機能を提供します。現在の日付や時刻の取得、日付の計算、フォーマット変換などができます。日付や時刻を扱う必要がある場合に役立ちます。

例えば、以下のコードは現在の日付と時刻を取得し、指定したフォーマットで表示します。

import datetime

# 現在の日付と時刻を取得
now = datetime.datetime.now()
print(f'現在の日付と時刻: {now}')

# 指定したフォーマットで表示
formatted_date = now.strftime('%Y年%m月%d日 %H時%M分%S秒')
print(f'フォーマットされた日付: {formatted_date}')

このプログラムを実行すると、現在の日付と時刻がデフォルトのフォーマットと指定したフォーマットで表示されます。

標準ライブラリ4. time

「time」モジュールは、時間を扱うための機能を提供します。時間の計測、スリープ、タイムスタンプの取得などができます。プログラムの実行時間計測や一定時間待機させる処理などに役立ちます。

例えば、以下のコードはプログラムの実行時間を計測します。

import time

# 開始時間を取得
start_time = time.time()

# 処理
for i in range(1000000):
    # 何らかの処理

# 終了時間を取得
end_time = time.time()

# 実行時間を計算
elapsed_time = end_time - start_time
print(f'実行時間: {elapsed_time}秒')

このプログラムでは、forループで100万回の処理を行い、その実行時間を計測します。「time.time()」関数で現在の時刻を取得し、開始時刻と終了時刻の差を計算することで、実行時間を求めています。

標準ライブラリ5. json

「json」モジュールは、JSON（JavaScript Object Notation）データを扱うための機能を提供します。JSONデータの読み込み、書き込み、Pythonオブジェクトとの変換などができます。Web APIとのデータ交換などでよく使用されます。

例えば、以下のコードはPythonの辞書をJSONデータに変換し、ファイルに書き込みます。

import json

# Pythonの辞書
data = {
    'name': 'John Doe',
    'age': 30,
    'city': 'New York'
}

# JSONデータに変換
json_data = json.dumps(data)

# ファイルに書き込む
with open('data.json', 'w') as f:
    f.write(json_data)

このプログラムを実行すると、「data.json」ファイルにJSON形式でデータが保存されます。JSONデータは、人間が読みやすく、機械にとっても処理しやすい形式であるため、データ交換などに広く利用されています。

標準ライブラリ6. random

「random」モジュールは、乱数を生成するための機能を提供します。ランダムな整数、浮動小数点数、リストの要素などを生成できます。ゲームやシミュレーション、パスワード生成など、様々な場面で利用できます。

例えば、以下のコードは1から10までのランダムな整数を生成します。

import random

# 1から10までのランダムな整数を生成
random_number = random.randint(1, 10)
print(f'ランダムな整数: {random_number}')

このプログラムを実行するたびに、1から10までの異なる整数がランダムに生成されます。

標準ライブラリ7. pip

「pip」は、Pythonのパッケージ管理システムです。外部ライブラリのインストール、アンインストール、アップデートなどをコマンドラインから行うことができます。Pythonで開発を行う際に、必要なライブラリを簡単に管理するために必須のツールです。

例えば、以下のコマンドは「requests」ライブラリをインストールします。

pip install requests

このコマンドを実行すると、「requests」ライブラリとその依存関係が自動的にダウンロードされ、インストールされます。pipを使うことで、必要なライブラリを簡単にインストールすることができます。

標準ライブラリ8. os

「os」モジュールは、オペレーティングシステム（OS）とやり取りするための機能を提供します。ファイルやディレクトリの操作、環境変数の取得、プロセス管理などができます。OSに依存した処理を行う必要がある場合に役立ちます。

例えば、以下のコードは現在の作業ディレクトリを取得し、新しいディレクトリを作成します。

import os

# 現在の作業ディレクトリを取得
current_directory = os.getcwd()
print(f'現在の作業ディレクトリ: {current_directory}')

# 新しいディレクトリを作成
new_directory = 'my_directory'
os.makedirs(new_directory, exist_ok=True)
print(f'ディレクトリ {new_directory} を作成しました')

このプログラムを実行すると、現在の作業ディレクトリが表示され、「my_directory」という新しいディレクトリが作成されます。「exist_ok=True」を指定することで、すでにディレクトリが存在する場合でもエラーが発生しないようにしています。

標準ライブラリ9. re

「re」モジュールは、正規表現を扱うための機能を提供します。文字列の検索、置換、抽出などができます。複雑な文字列処理が必要な場合に役立ちます。

例えば、以下のコードはメールアドレスの形式をチェックします。

import re

# メールアドレス
email = 'example@example.com'

# 正規表現パターン
pattern = r'^[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}$'

# メールアドレスが正規表現パターンにマッチするかチェック
match = re.match(pattern, email)

# 結果を表示
if match:
    print(f'{email} は有効なメールアドレスです')
else:
    print(f'{email} は無効なメールアドレスです')

このプログラムでは、正規表現パターンを使用してメールアドレスの形式をチェックします。「re.match()」関数は、文字列の先頭から正規表現パターンにマッチするかをチェックします。マッチすれば「match」オブジェクトが返され、そうでなければ「None」が返されます。

標準ライブラリ10. calendar

「calendar」モジュールは、カレンダーを扱うための機能を提供します。カレンダーの表示、特定の日付の曜日を取得、祝日を取得などができます。日付に関する処理が必要な場合に役立ちます。

例えば、以下のコードは2023年のカレンダーを表示します。

import calendar

# 2023年のカレンダーを表示
print(calendar.calendar(2023))

このプログラムを実行すると、2023年のカレンダーがテキスト形式で表示されます。「calendar.calendar()」関数は、指定した年のカレンダーを文字列として返します。

Pythonを学習する3つのメリット

Pythonは、近年人気が高まっているプログラミング言語です。

なぜPythonが人気なのか、そのメリットを3つ紹介します。

• Pythonコーダー（コードを書く人）の需要が高い
• プログラミング初心者にも易しい
• 内部・外部ともにPythonで使えるライブラリが豊富

Pythonを学ぶメリットを理解して、学習のモチベーションを高めましょう。

Pythonコーダー（コードを書く人）の需要が高い

Pythonは、Web開発、データ分析、機械学習など、様々な分野で利用されているため、需要の高いプログラミング言語です。特に、人工知能（AI）やデータサイエンスの分野で人気が高く、多くの企業がPythonエンジニアを求めています。

そのため、Pythonを習得することで、就職や転職に有利になります。フリーランスとしても、Pythonのスキルがあれば、多くの仕事を受注することができます。

• Webアプリケーション開発
• データサイエンティスト
• 機械学習エンジニア
• AIエンジニア

これらの職業は、今後も需要が高まると予想されます。Pythonを習得すれば、将来性のある仕事に就ける可能性が高まります。

プログラミング初心者にも易しい

Pythonは、コードが読みやすく、書きやすいという特徴があります。文法がシンプルで、他のプログラミング言語に比べて覚えやすいです。また、豊富な学習資料や活発なコミュニティがあるため、初心者でも学習しやすい環境が整っています。

そのため、プログラミング初心者でも比較的習得しやすい言語と言われています。プログラミングを始める第一歩として、Pythonは最適な選択肢の一つです。

• シンプルな文法
• 豊富な学習資料
• 活発なコミュニティ
• エラーメッセージが分かりやすい

初心者向けの学習資料や、質問できるコミュニティも充実しているので、安心して学習を進めることができます。Pythonは、プログラミングを始める第一歩に最適な言語と言えるでしょう。

内部・外部ともにPythonで使えるライブラリが豊富

ライブラリとは、特定の機能を実現するためのプログラムをまとめたものです。Pythonには、標準で多数のライブラリ（内部ライブラリ）が付属しており、さらに、外部ライブラリも豊富に存在します。これらのライブラリを活用することで、複雑な処理を簡単に実装することができます。

例えば、データ分析には「pandas」や「NumPy」、機械学習には「scikit-learn」や「TensorFlow」、Web開発には「Django」や「Flask」など、様々な分野のライブラリが用意されています。これらのライブラリを使うことで、Pythonの可能性をさらに広げることができます。

なべくん

Pythonの豊富なライブラリを活用して、効率的にプログラム開発を進めましょう！

Python学習におすすめの教材

Pythonを学ぶための教材は、数多く存在します。ここでは、おすすめの教材を3つのカテゴリーに分けてご紹介します。

• オンライン学習サイト
• 書籍
• プログラミングスクール

自分に合った教材を選んで、Python学習をスムーズに進めましょう！

オンライン学習サイト

オンライン学習サイトは、自分のペースで学習を進めたい人におすすめです。動画やテキストで学習を進めることができ、分からないことがあれば、質問することもできます。多くのオンライン学習サイトでは、無料プランや有料プランが用意されており、自分に合ったプランを選ぶことができます。

無料プランで試してみて、自分に合うと感じたら有料プランに切り替えるのも良いでしょう。Pythonを学ぶためのオンライン学習サイトはたくさんありますが、ここでは特におすすめのサイトを3つ紹介します。

• Progate
• ドットインストール
• Udemy

「Progate」は、スライド形式でPythonの基礎を学べるサイトです。イラストや図解が多く、初心者でも分かりやすく解説されています。実際にコードを書きながら学習を進めることができるので、実践的なスキルを身につけることができます。無料プランでは、Pythonの基礎を学ぶことができます。有料プランに加入すると、より高度な内容を学ぶことができます。

「ドットインストール」は、3分間の動画でPythonを学べるサイトです。動画を見ながら実際にコードを書きながら学習を進めることができます。Pythonの基礎から応用まで、幅広い内容を学ぶことができます。無料プランでは、一部のレッスンを視聴することができます。有料プランに加入すると、すべてのレッスンを視聴することができます。

「Udemy」は、世界最大級のオンライン学習プラットフォームです。Pythonに関するコースが数多く公開されており、初心者から上級者まで、レベルに合ったコースを見つけることができます。多くのコースが有料ですが、セール期間中は割引価格で購入できることもあります。Udemyでは、一度購入したコースは、無期限で視聴することができます。

書籍

書籍は、体系的に学習したい人におすすめです。Pythonの基礎から応用まで、幅広い内容を学ぶことができます。書店やオンラインストアで、様々なPythonの書籍が販売されています。レビューなどを参考に、自分に合った書籍を選びましょう。

Pythonを学ぶための書籍はたくさんありますが、ここでは特におすすめの書籍を3冊紹介します。

• 「スッキリわかるPython入門」
• 「Python実践入門」
• 「ゼロから作るDeep Learning」

「スッキリわかるPython入門」は、Pythonの基礎を丁寧に解説した入門書です。イラストや図解が多く、初心者でも理解しやすい内容になっています。実際にコードを書きながら学習を進めることができるので、実践的なスキルを身につけることができます。

「Python実践入門」は、Pythonの基本文法から、Webアプリケーション開発、データ分析、機械学習まで、幅広い内容を網羅した書籍です。実践的な例題が多く、Pythonを使って実際に何かを作りたい人におすすめです。

「ゼロから作るDeep Learning」は、深層学習（ディープラーニング）の基礎を、Pythonを使って学ぶことができる書籍です。深層学習の理論的な背景から、実際にコードを書いて深層学習モデルを実装する手順まで、丁寧に解説されています。深層学習に興味のある人におすすめです。

プログラミングスクール

プログラミングスクールは、短期間で集中的に学習したい人におすすめです。講師から直接指導を受けることができ、分からないことをすぐに質問することができます。プログラミングスクールは、オンラインとオフラインの両方があります。自分のライフスタイルに合わせて、通いやすいスクールを選びましょう。

Pythonを学ぶためのプログラミングスクールはたくさんありますが、ここでは特におすすめのスクールを3つ紹介します。

• TechAcademy
• CodeCamp
• TECH::CAMP

「TechAcademy」は、オンライン完結型のプログラミングスクールです。Pythonコースでは、Webアプリケーション開発、データ分析、機械学習など、幅広い内容を学ぶことができます。現役エンジニアのメンターから、マンツーマンで指導を受けることができます。「TechAcademy」は、無料体験が用意されているので、気軽に試してみることができます。

「CodeCamp」は、オンライン型のプログラミングスクールです。Pythonコースでは、Pythonの基礎から、Webアプリケーション開発、データ分析、機械学習まで、幅広い内容を学ぶことができます。現役エンジニアの講師から、ライブ授業を受けることができます。「CodeCamp」も、無料体験が用意されているので、気軽に試してみることができます。

「TECH::CAMP」は、オンラインとオフラインの両方で受講できるプログラミングスクールです。Pythonコースでは、Pythonの基礎から、Webアプリケーション開発、データ分析、機械学習まで、幅広い内容を学ぶことができます。メンター制度があり、分からないことをすぐに質問することができます。「TECH::CAMP」は、無料カウンセリングが用意されているので、自分に合ったコースを選ぶことができます。

なべくん

Pythonは、自分に合った教材と学習方法を選ぶことが大切です。

まとめ｜Pythonで作れるものはたくさん！

今回は、Pythonでどんなものが作れるのか、初心者向けに解説しました。

Pythonは、Webアプリや機械学習など、幅広い分野で活用できるプログラミング言語で学習範囲は多岐にわたります。

一朝一夕では身につきませんが、Pythonの広大な世界を学ぶことで自分の可能性を広げることができます。

この記事を参考にPython学習を始めてみて下さいね。