【スマホ/Web】Pythonでアプリ開発をする方法とは？

この記事ではスマホ・Webアプリ開発をはじめとするPython活用事例を紹介するとともに、Pythonを独学で学びたいエンジニアに向けておすすめの学習方法を紹介します。

スキルアップ

2021/09/08 UP

世界的に人気を集める開発言語である「Python」は他の開発言語と比べてもシンプルで分かりやすい点が魅力です。既に他言語を習得済みのエンジニアの方も安心して学べ、WebアプリやAI（人工知能）開発・データ分析と利活用の幅が広いのもメリットといえるでしょう。

Pythonでアプリ開発は可能？

アプリ開発と一口にいっても、スマホアプリとWebアプリの大きく2つに分けられます。WebアプリはWebサーバ上で動作するアプリを指し、利用者はWebブラウザを通してサービスを利用します。Amazon や楽天などのECサイトや、FacebookやtwitterといったSNS、slackなどの業務ツールもWebアプリの代表例です。

Webアプリについては、以下の記事で詳しく解説していますので併せてご確認ください。
Webアプリ開発の方法｜基礎知識や開発手順・おすすめ言語を解説

一方のスマホアプリは、ネイティブアプリともよばれ、アプリをインストールしたスマートフォンやタブレット上で動作するアプリです。LINEやInstagramなどのSNSやPayPayをはじめとする決済アプリなどが代表例としてあげられます。

PythonはWebアプリ・スマホアプリのどちらも開発可能です。アプリ開発に特化したフレームワークやライブラリが充実していることもあり、実際にYouTubeやDropboxなどがPythonを使って開発されています。

Pythonでスマホアプリ開発

スマホアプリ開発にPythonが使われる理由の1つは、Pythonのオープンソースライブラリ「Kivy」の使い勝手の良さがあげられます。KivyはPythonでGUIアプリ開発ができるライブラリで、iOSやAndroidでも動くようなクロスプラットフォームに対応したアプリ開発が可能です。

しかし、Kivyは日本語文献での資料があまり揃っていないこともあり、Pythonでのスマホアプリ開発はメジャーとはいえません。簡単にアプリを作成したいのであればPythonを利用する価値はありますが、しっかりと中長期的に運用する前提でスマホアプリ開発をしたい場合はJava、Kotlin、Swiftなどのプログラム言語を検討するのがおすすめです。

PythonでWebアプリ開発

シンプルさと充実した専門的なライブラリといった特徴を活かして大規模システムから中小規模のシステムまで幅広いWebアプリがPythonを使って開発されています。

特に、Webアプリ開発を支える機能を豊富に備えたフルスタックフレームワーク「Django」は汎用性・利便性が高く、シンプルなアプリであれば数分もあれば開発できてしまいます。Webアプリを開発する際はPythonが有力な選択肢となるでしょう。

アプリ以外にPythonが活用できる場所

Pythonは豊富なライブラリを利用することによってアプリ以外にも非常に多くの用途での活用が可能です。シンプルな構文で分かりやすいのが特徴と、多分野で高い活用実績を誇る特徴の両方を叶えるプログラム言語は、Pythonを以外にはなかなか存在しないでしょう。

Pythonの活用例として有名なのはAI（人工知能）やデータ分析・処理を行うデータサイエンス領域ですが、他にも多くの分野で活用されています。ここからはPythonの代表的な活用事例を5つ紹介します。

1. データ分析・処理

データ分析・処理はPythonが得意とする分野で、データ分析・統計に特化したプログラム言語「R」と並び多くの現場で利用されています。特に、以下のようなライブラリが充実しており数値計算能力と連携できるシステムの多さ、大量のデータ分析や処理能力に優れている点が魅力です。

・RequestsやSelenium：スクレイピング（Web サイトで公開されている情報から特定の情報を抽出する処理）で使用される

・Pandas：データ前処理（データを使いやすい形に整形する処理）に使用される

データ分析はデータサイエンティストなどの専門家だけが行う業務ではありません。普段何気なく扱っているデータをPythonで利活用することで、業務効率化や品質向上にもつながります。

2. 人工知能の開発

AI（人工知能）の開発には、いまやPythonがかかせません。機械学習やディープラーニング（深層学習）、数値計算向けに特化したライブラリが豊富であり、研究・学習コミュニティも盛んです。AI開発といえばPythonとよべるほど、不動の地位を獲得しています。

AI開発でよく使われるライブラリは以下が有名です。

・TensorFlow：Google社が開発した様々な数値演算ができる汎用的なライブラリ

・PyTorch：Facebook社が開発したディープラーニング用ライブラリ

・scikit-learn：機械学習用のオープンソースライブラリ

どのライブラリもニューラルネットや機械学習など、ややハードルの高い概念も直感的に扱えるのが魅力です。

3. 画像処理

画像の識別や選別などに特化したオープンソースライブラリ「OpenCV（Open Source Computer Vision Library）」を使った画像処理もPythonの得意分野の1つです。

画像分析はディープラーニングの進化とともに発展・注目を集めてきた分野で、高度な画像認識・画像解析は医療から生産、マーケティングなど多くの業界・業種で研究開発や実用化が進んでいます。

4. ゲームの開発

ゲーム開発用の言語といえばC++やC#などが有名ですが、Pythonでもゲーム用のライブラリやゲームエンジンが多数公開されており本格的なゲームが開発可能です。有名なライブラリ、ゲームエンジンは以下があげられます。

≪ゲーム用ライブラリ≫

・PyGame：ビデオゲーム作成に特化したライブラリとして人気

・tkinter：Pythonに標準搭載されているシンプルなGUIアプリ作成用ライブラリ

≪ゲームエンジン≫

・Panda3D：3Dゲームが開発できる高機能なゲームエンジン

・Ren’Py：主に英語圏で使用されるビジュアルノベルの制作用ゲームエンジン

Pythonを使えばシンプルなゲームがすぐに開発可能です。機械学習やデータ分析などと異なり、開発の成果が見えやすくPython習得のモチベーションにもなります。ゲーム開発を足掛かりにプログラミング学習を進めるのは意外にも効果的です。

Pythonのおすすめの学び方

Pythonを効率的に学ぶための代表的な方法は「オンラインスクール」と「書籍で学ぶ方法」の2つです。

Pythonは比較的習得難易度の低いプログラム言語であり、どちらの学習方法を選択しても独学で十分に習得できます。プログラミング学習にどれくらいの時間・お金をかけられるか、自分の意思で学習を継続ができるかどうかなどを判断基準に好みの方法を選びましょう。

オンラインスクールを利用する

プログラミング学習方法として近年人気があるのはオンラインスクールを使った学習方法です。必要最低限の知識がコンパクトにまとまっているので、働きながらプログラミング学習をするなど忙しい人に向いています。

自分のパソコンに環境構築をせずともオンラインエディタで実際にコードを書きながら受講できたり、課題型式で順番に受講すれば1通りPythonを理解できたりとメリットが多いのも特徴です。

また、通学型のスクールと比較すると料金も安く、インターネットに接続できる環境さえあれば始められる手軽さから人気を集めています。

書籍で学ぶ

書籍を使った学習方法は環境構築や疑問点の解消を自力でしないといけないため、既に別のプログラミング言語を習得していて新たにPythonを追加で学びたい人に向いています。自分のペースで勉強を進められる点や、習得までの費用が安い点などが書籍での学習メリットです。

書籍を使った学習では、自分のレベル感に合う書籍を選ぶことが、挫折せずに学習を継続させるためのコツです。図表やイラストなどが多く分かりやすいもの、基本的な知識解説だけではなく、実際にサンプルコードがあり手を動かしながら学習できるような内容のものが良いでしょう。購入前に試し読みしながら、使いやすい書籍を選ぶことが重要です。