（最終更新日：2023年8月）
✔当記事は以下のような方に向けて書かれています
「Pythonのフレームワークの種類と機能について知りたい」
「Pythonのフレームワークの選択基準や使い方を学びたい」
「具体的なPythonのフレームワークの使用例を見たい」
✔当記事でお伝えすること
- Pythonのフレームワークの基本概念
- 各フレームワークの特徴と使い方
- Pythonのフレームワークの実用事例
当記事ではPythonのフレームワークの基本的な知識から始まり、それぞれのフレームワークの特性と活用法、さらには具体的な使用例まで、詳細に説明しています。
ぜひ最後までご覧ください。
筆者プロフィール
【現職】プロダクトマネージャー
【副業】ブログ（月間17万PV）/YouTube/Web・アプリ制作
「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。
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Pythonとフレームワークの概要
こちらでは、「Pythonとフレームワーク」についてお伝えしていきます。
「Pythonとフレームワーク」の基本的な知識を把握することで、開発作業がスムーズに進むことでしょう。
- Pythonの活用分野
- フレームワークとは？
Pythonの活用分野
Pythonは非常に幅広い活用分野を持つ言語で、Web開発からデータ解析、AIや機械学習まで多岐にわたります。
とくに読みやすく、書きやすいコードであることが、初学者から上級者まで幅広い層に支持されている理由です。
例えば、GoogleやNASA、大学での研究など、多様な分野で使われています。
フレームワークとは？
フレームワークとは、プログラムの骨格や設計パターンを提供し、効率的な開発を支えるツールのことを指します。
フレームワークを活用することで、一から機能を開発することなく、目的物が作れるのです。
Pythonのフレームワークには、Web開発を効率的に進めるものや、機械学習のためのものなど、さまざまな種類があります。
フレームワークを使用することで、開発の初期設定や一般的な機能の実装を短時間で済ませることが可能です。
人気のPythonフレームワーク：特徴と比較
こちらでは、「人気のPythonフレームワークとその特徴」について解説します。
各フレームワークの特性を理解することで、あなたのプロジェクトに最適な選択をおこなえるでしょう。
- Django：フルスタックフレームワークの巨人
- Bottle：シンプルで手軽なマイクロフレームワーク
- Flask：使いやすさと軽量性のバランスが取れた選択
- Tornado：高速な非同期処理が可能
- web2py：フルスタック開発をターゲットにした選択
Django：フルスタックフレームワークの巨人
DjangoはPythonで最も人気のあるフルスタックWeb開発フレームワークのひとつ。
大規模なWebアプリケーションの開発に最適です。
“Batteries included”という理念のもと、Webアプリに必要な機能がほぼすべて揃っています。
- ユーザー認証
- URLルーティング
- テンプレートエンジン
- オブジェクトリレーショナルマッピング（ORM）
ただし規模の小さいプロジェクトでは、備わっている機能が多いため、少し大げさであると感じられることもあります。
以下の記事ではDjangoでWebアプリを一から開発するチュートリアルをご紹介しています。
Bottle：シンプルで手軽なマイクロフレームワーク
Bottleは、Pythonで動作する軽量なマイクロフレームワークで、ひとつのPythonファイルで全てが実装されるもの。
そのため小規模なWebアプリケーションや、RESTful APIの開発に適しています。
しかしDjangoのように豊富な機能が内包されているわけではないため、大規模な開発には向きません。
Flask：使いやすさと軽量性のバランスが取れた選択
FlaskはPythonのマイクロフレームワークで、小から中規模のWebアプリケーション開発に最適です。
シンプルながらも拡張性が高く、必要な機能は外部ライブラリとして追加できます。
また自由度が高いため、開発者のニーズに応じてカスタマイズ可能なのも、人気の理由です。
Tornado：高速な非同期処理が可能
Tornadoは、Pythonで高性能な非同期Webサーバーや、WebSocketやlong pollingといったリアルタイムWebサービスの開発に使われます。
単一スレッドで多数の接続を処理できるため、リアルタイムWebアプリケーションに適しているといえるでしょう。
web2py：フルスタック開発をターゲットにした選択
web2pyはPythonのフルスタックフレームワークで、初学者でも簡単に使えるよう設計されています。
以下のようなWebアプリケーション開発で必要な機能が含まれているのが特徴です。
- 高度なデータベース操作
- ユーザー認証
- 多言語対応
また、エラートレースバックやデバッグ、テスト、デプロイといった開発プロセスを容易にします。
注目の機械学習系Pythonフレームワーク
こちらでは、現在特に注目されている「Pythonフレームワーク」についてお伝えします。
その特性を理解することで、あなたのデータ分析やAIプロジェクトに役立つでしょう。
- Tensorflow：Google先導の機械学習フレームワーク
- Pytorch：Facebook製作の深層学習向け選択
Tensorflow：Google先導の機械学習フレームワーク
TensorflowはGoogleが開発したオープンソースの機械学習フレームワークです。
各種の機械学習アルゴリズムの開発と実装に利用されています。
ニューラルネットワークからランダムフォレストまで、さまざまな機械学習モデルの設計と訓練を効率的におこなえるのが特徴。
また、ensorFlow LiteやTensorFlow.jsといった派生製品も提供されており、モバイルデバイスやWebブラウザでも機械学習モデルを利用できます。
Pytorch：Facebook製作の深層学習向け選択
PytorchはFacebookが開発した深層学習フレームワークで、動的計算グラフが特徴です。
このため実行時に動的にネットワークの形状を変更でき、研究開発やプロトタイプ開発に向いています。
Pythonらしい直感的なコードが書けるため、学習者にも非常に人気があります。
Pythonフレームワークの適用例
こちらでは、「Pythonフレームワークの適用例」についてお伝えします。
具体的な用途に応じて最適なフレームワークを選択することで、より効果的な開発ができるでしょう。
- Webアプリケーションに最適なフレームワーク
- 機械学習に特化したフレームワーク
Webアプリケーションに最適なフレームワーク
Webアプリケーション開発には、Pythonフレームワークの中でもDjangoやFlaskがよく使われます。
- Django：「バッテリー同梱」の理念のもと、開発に必要な機能が豊富に備わっている
- Flask：シンプルで拡張性が高く、必要に応じて外部ライブラリを追加して機能を拡張できる
小規模から中規模のプロジェクトにはFlask、大規模なプロジェクトにはDjangoが適していると言えます。
さまざまなアプリケーションで使われているDjangoの例を以下にまとめています。
機械学習に特化したフレームワーク
機械学習分野では、TensorFlowやPyTorchといったフレームワークが一般的です。
TensorFlowは広範囲の機械学習アルゴリズムをカバーし、モバイルやWebブラウザでの利用も視野に入れています。
一方、PyTorchは動的計算グラフにより柔軟なネットワーク設計が可能で、研究やプロトタイピングに向いています。
フレームワーク習得の利点
こちらでは、「フレームワーク習得の利点」について解説します。
フレームワークを学ぶことで得られるメリットを理解し、より効率的な開発を実現しましょう。
- コードの再利用と保守性の向上
- 開発時間の短縮
- フレームワークのコミュニティとサポート
コードの再利用と保守性の向上
Pythonのフレームワークを学ぶと、あなたが書くコードの再利用性と保守性が大幅に向上するでしょう。
なぜならフレームワークはプログラムの基本的な骨格を提供し、開発者はその上に具体的な機能を構築できるからです。
フレームワークは特定の設計パターンとベストプラクティスに基づいています。
フレームワークを使用して開発されたアプリケーションは一般的に再利用可能なコードを多く含み、拡張が容易です。
フレームワークの一部として提供される一貫したコーディングスタイルと規範に従うことで、コードの保守性も向上します。
開発時間の短縮
フレームワークを利用することで、開発時間を大幅に短縮できる可能性があります。
なぜならフレームワークは一般的に、以下のようなウェブアプリケーションに必要な機能を実装しているからです。
- データベース操作
- ユーザー認証
- セッション管理
- フォーム検証
これらの機能をゼロから開発する代わりに、開発者はすでに存在するソリューションを使用して時間を節約できます。
この時間を、アプリケーションのより重要な機能やユーザーエクスペリエンスの改善に注力できるのです。
フレームワークのコミュニティとサポート
Pythonフレームワークを学ぶことのもうひとつの大きな利点は、それぞれのフレームワークが持つ広大なコミュニティとサポート体制を利用できること。
DjangoやFlaskなどの人気のあるPythonフレームワークは、何千もの開発者から成る大規模なコミュニティを持っています。
これらのコミュニティでは、質問や問題に対する回答を得ることができるだけでなく、新しいアイデアや最良の開発実践について学べるのです。
またこれらのフレームワークは頻繁に更新され、新しい機能が追加され、セキュリティ問題が修正されるため、学習する価値があります。
Pythonフレームワークの選定の方針
こちらでは、「Pythonフレームワークの選定の方針」について説明します。
フレームワークの選択は、開発効率やソフトウェアの品質に直接影響しますので、以下の観点を参考に適切な選択を行いましょう。
- プロジェクトの規模と要件
小規模なウェブアプリケーションならばBottleやFlask、大規模なウェブアプリケーションならばDjangoやweb2pyなど、プロジェクトの規模と要件に合ったフレームワークを選びます。 - コミュニティの活発さとドキュメンテーション
適切なサポートとリソースがあるフレームワークを選びます。活発なコミュニティと充実したドキュメンテーションは、学習の助けとなり、問題解決の速度を上げます。 - フレームワークの成熟度
長く使われ、安定しているフレームワークは、信頼性と互換性があります。ただし、新しいフレームワークも注目すべきで、最新の技術動向に適応するためには必要です。
まとめ：Pythonフレームワークの重要性
当記事を通じて、以下をご覧いただきました。
- Pythonとそのフレームワークの概要
- 具体的なフレームワークの特性
- その選定方針
Pythonフレームワークは、ソフトウェア開発の生産性と効率性を向上させる重要なツールです。
適切なフレームワークを選定し、効率的な開発を行うためには、プロジェクトの要件、フレームワークのコミュニティとドキュメンテーション、そしてフレームワークの成熟度を考慮することがとても重要。
それぞれのニーズに最適なフレームワークを選び、Pythonの力を最大限に引き出しましょう。