（最終更新月：2023年6月）
✔このような方へ向けて書かれた記事となります
「Pythonを用いて作業を自動化したいと思っている」
「Python自動化の方法について学びたい」
「Pythonを利用した自動化プログラムの実例が知りたい」
✔当記事を通じてお伝えすること
- Python自動化の基本概念
- Python自動化の実現方法や応用事例
- 実用的なPython自動化プロジェクトの紹介
当記事では、Python自動化の基本要素から、その応用技術を含むさまざまな実例を用いて丁寧に解説しています。
ぜひ最後までお読みいただき、自動化による効率化を実現しましょう。
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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はじめに：Pythonと自動化の魅力
本稿では、Pythonと自動化の魅力について深掘りしていきます。
Pythonはその柔軟性と読みやすさから多くのエンジニアに愛されている言語で、自動化の世界でもその力を発揮しています。
それでは具体的には、以下の観点から話を進めていきます。
- Pythonの特徴
- なぜPythonで自動化？
- Pythonエンジニアのメリット
Pythonの特徴
Pythonは、シンプルで読みやすい構文が特徴的なプログラミング言語です。
初心者にも学びやすいように設計されており、他の多くのプログラミング言語とは異なり、可読性という観点を重視しています。
例えば変数なども「var」「const」などの複雑な構文は必要なく、シンプルに書けるのです。
number = 1Pythonは広範囲にわたるライブラリが用意されていて、以下のようなことで利用されています。
- 科学計算
- ウェブ開発
- データ分析
- 自動化
なぜPythonで自動化？
Pythonは自動化に最適な言語といえます。
なぜならPythonは、簡潔で可読性が高く、豊富なライブラリが揃っているからです。
自動化においては、タスクを明確に定義し、エラーを最小限に抑えながら作業を行うことが求められます。
Pythonはその明確な構文と豊富なライブラリで、これらの要求を満たせるのです。
Pythonエンジニアのメリット
Pythonエンジニアになることのメリットは多くありますが、その中でも特に挙げられるのが、多岐にわたる業界での需要の高さです。
多くの分野でPythonエンジニアは求められています。
- データ分析
- ウェブ開発
- AIなど
Pythonでの自動化スキルを身につけることで、自分自身の生産性向上も期待できます。
Python自動化の基礎知識
Pythonで自動化を始める前に、いくつかの基礎知識を学びましょう。
以下のトピックについて、詳しく説明します。
- 必要な環境とツールのインストール
- Python文法のポイント
- ライブラリの知識
- HTMLとCSSの基礎
必要な環境とツールのインストール
Pythonでの自動化を始めるためには、まずPython自体を自分のコンピュータにインストールする必要があります。
公式のPythonウェブサイトからダウンロードすることが可能です。
また、Pythonでのコーディングにはテキストエディタや統合開発環境(IDE)が必要となります。
代表的なものとしては、VS Code、PyCharm、Jupyter Notebookなどがあります。
Python文法のポイント
Pythonの文法は他のプログラミング言語と比べて比較的簡潔で、理解しやすいです。
以下のような基本的な文法を覚えておくと、Pythonでの自動化をスムーズに進められるでしょう。
- 変数の宣言
- 制御文（if, for, while）
- 関数の定義
また、Pythonはインデント（行頭のスペースやタブ）を使ってコードブロックを表現するため、その特性を理解しておくことが重要です。
ライブラリの知識
Pythonの強力なライブラリ群が、自動化を容易にしています。
- ウェブスクレイピング：BeautifulSoupやSelenium
- ファイル操作：osやshutil
- エクセル操作：openpyxlやpandas
目的に応じてさまざまなライブラリを利用することができます。
各ライブラリの基本的な使用方法を理解しておくと、自動化タスクがグッと楽になります。
HTMLとCSSの基礎
特にウェブスクレイピングを行う際には、HTMLとCSSの基礎知識が必要です。
なぜならPythonで取得したデータは、HTMLやCSSで書かれていることがほとんどから。
HTMLは、ウェブページの構造を、CSSはそのスタイル（色、フォントなど）を定義しています。
HTMLのタグ（例：<div>, <a>, <p>など）やCSSのセレクタを理解しておくと、特定のウェブページ上のデータを効率的に取得できます。
Pythonでできる７つの自動化事例
Pythonを使用すると、日々の業務を劇的に改善する自動化が可能になります。
以下、その一例を紹介します。
- ウェブスクレイピング
- エクセル操作
- ブラウザ制御
- 画像編集
- メール関連
- ファイル操作
- PDF操作
ウェブスクレイピング
ウェブスクレイピングは、ウェブサイトから情報を自動的に抽出するテクニックです。
例えば、競合他社の価格情報を収集したり、ニュースサイトから特定のトピックの記事を収集したりと、ビジネスにおいて有用な情報を取得するために利用できます。
Pythonでは、BeautifulSoupやScrapyなどのライブラリを利用してウェブスクレイピングを行うことができます。
エクセル操作
エクセル操作も、Pythonでできる便利な自動化のひとつ。
なぜならエクセルは、ビジネスにおいて広く使われているツールで、大量のデータを使って、定型的な作業を繰り返す場合が多いからです。
Pythonでは、openpyxlやpandasなどのライブラリを利用してエクセル操作を自動化できます。
ブラウザ制御
ブラウザ制御は、特定のウェブサイトへのログインやフォームの入力など、ブラウザ操作を自動化するテクニックです。
これにより、手動で行っていた時間のかかる作業を自動化し、効率化することが可能です。
Pythonでは、Seleniumなどのライブラリを利用してブラウザ制御をおこなえます。
画像編集
画像編集もPythonで自動化することが可能です。
例えば、大量の画像ファイルのサイズを一括で変更したり、画像に対して一定のエフェクトを適用したりといった作業を自動化することができます。
Pythonでは、PILやOpenCVなどのライブラリを利用して画像編集を自動化することができます。
以下はQRコード画像を作る方法を解説している記事です。
メール関連
Pythonを使用すれば、メール送信の自動化も可能です。
例えば特定の条件を満たした場合に、自動でメールを送信したり、大量のメールを一括で送信したりできます。
smtplibやemailライブラリを利用してメールの送信を操作できるのです。
ファイル操作
ファイルの生成、読み込み、書き込み、名前の変更、削除など、日常的に行うファイル操作もPythonを利用して自動化することが可能です。
特に大量のファイルを扱う場合、Pythonによる自動化は大きな効率化をもたらします。
Pythonの組み込みライブラリであるosやshutilを使用すれば、これらの作業を簡単に自動化できます。
PDF操作
ビジネスの文書作成やレポート作成においてPDFは頻繁に使用されます。
Pythonを使用すると、PDFの生成、編集、分割、結合などが可能。
PythonのPyPDF2やPDFMinerといったライブラリを利用すれば、PDF操作を自動化できます。
Pythonを活用できる仕事
Pythonのスキルを身につけることで、さまざまな職種で活躍することが可能となります。
以下の職種について、詳しくご紹介します。
- Webアプリケーションエンジニア
- 人工知能(AI)エンジニア
- データサイエンティスト
- Pythonエンジニア
- マーケティング
Webアプリケーションエンジニア
Webアプリケーションエンジニアは、ウェブ上のアプリケーションを開発する役割を果たします。
Pythonはその明瞭な構文と豊富なライブラリ、フレームワーク（例えば、DjangoやFlask）により、ウェブアプリケーションの開発に広く使用されています。
人工知能(AI)エンジニア
AIエンジニアは、機械学習や深層学習のアルゴリズムを開発・適用し、人工知能を作り出す役割を果たします。
Pythonは、その優れたデータ処理能力とAI関連ライブラリ（TensorFlowやPyTorchなど）の存在により、AI開発の分野で最も重要な言語のひとつです。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、複雑なデータセットを解析し、そこから有用な洞察を引き出す役割を果たします。
Pythonは、データ分析のためのライブラリ（PandasやNumPy、Matplotlibなど）が充実しているため、データサイエンティストにとって有用なツールです。
Pythonエンジニア
Pythonエンジニアは、Pythonを用いてソフトウェアの開発・運用を行います。
幅広い用途で活用できるPythonは、バックエンド開発からデータ分析、機械学習まで、多岐にわたる業務に対応することが可能です。
マーケティング
近年、データ駆動型マーケティングが注目されており、マーケティング業務においてもPythonのスキルは非常に価値あるものとなっています。
顧客データの分析、市場のトレンド分析、ABテストの統計解析など、Pythonを使うことでこれらの作業を効率的に行うことが可能です。
自動化プロジェクトの実践プロセス
Pythonを使って具体的な自動化プロジェクトを実行するには、以下の手順が一般的です。
- タスクの特定
- タスクの分解
- コード機能変換
タスクの特定
まず、自動化したいタスクを特定します。
- 日々の業務で時間がかかっている作業
- 定型的でエラーが起こりやすい作業
- 頻繁に繰り返している作業
自動化により効果が期待できるタスクを選びましょう。
タスクの分解
次に、特定したタスクを細かいステップに分解します。
- 各ステップで何をしているのか
- 各ステップがどのようにおこなわれるべきか
この段階では、可能な限り詳細に作業を分解し、具体的なアクションに落とし込むことが重要です。
コード機能変換
分解したタスクをPythonのコードに変換します。
ここで必要となるのは、以下の知識。
- 適切なPythonの文法
- タスクに対応したライブラリ
- コードのエラーチェックや例外処理
タスクによっては、1つのPythonスクリプトだけでなく、複数のスクリプトやライブラリ、外部サービスと連携することもあります。
まとめ
Pythonはその簡潔な文法と豊富なライブラリ群により、業務自動化の強力なツールとなり得ます。
日々の繰り返し作業を自動化することで、手間を省き、時間を節約することが可能です。
Pythonを学び、その力を活用することで、私たちの生活や仕事は大いに効率化され、豊かになることでしょう。
今後もPythonとその様々なライブラリ、フレームワークの進化を見守りつつ、私たち自身も学び続け、自動化の可能性を追求してください。