Pythonフレームワークの選び方。メリット・デメリットの比較をふまえて解説！

Pythonは、機械学習やビッグデータ解析への注目が高まるにつれて、急成長したプログラミング言語です。日本だけでなく、世界的に見ても人気が高まっているため、Python案件は今後も増えていくことが予想されています。

Pythonを使うと、統計分析や機械学習などの複雑な処理も高速に実行することができます。一度しっかり学んでおくと、仕事の幅を広げてくれる強みになることでしょう。

複雑なシステムにも導入されることの多いPythonには、開発をサポートしてくれるフレームワークが欠かせません。Pythonのフレームワークにはどんなものがあるのでしょうか。トレンドとともに、チェックしていきましょう。

Pythonとは？

Pythonは、ロボット開発やデータ加工、WEBサービスなど、さまざまな分野に応用可能なプログラミング言語です。

家電業界や自動車業界、金融業界など、あらゆる業界から注目を集めているAIの需要の高まりとともに、さまざまなシステムに使われるようになってきました。日本では、「人工衛星制御組み込みシステム」や「機械学習プロダクトデータウェアハウス」などにも採用されています。

Pythonのコードはシンプルで書きやすく、読みやすいのが特徴です。他言語に比べてソースコードが少なくて済み、プログラミング初心者でも学びやすい言語の1つです。

誰が書いても同じコードになることをポリシーに掲げているため、スキルにばらつきのあるプログラマーが大人数参画するプロジェクトでも、保守性が高いシステムが完成しやすいと言えます。他言語に比べて高収入を目指しやすく、将来性の高いプログラミング言語です。

Pythonのフレームワークとは

フレームワークとは、開発を効率化する枠組みのことで、多様なテンプレートやデバッグ機能などを提供しています。

フレームワークを使わずに開発しようとすると、コードを1から書かなければいけません。そのため、システム完成までのステップが増え、バグが発生する可能性が高まります。

フレームワークを使うと、プログラマーが書かなければいけないコード量を抑えることができるため、工数削減につながります。ルールも統一化でき、品質の高いシステムが完成しやすいのが特徴です。

Pythonのフレームワークとは

フレームワークとは、開発を効率化する枠組みのことで、多様なテンプレートやデバッグ機能などを提供しています。

フレームワークを使わずに開発しようとすると、コードを1から書かなければいけません。そのため、システム完成までのステップが増え、バグが発生する可能性が高まります。フレームワークを使うと、プログラマーが書かなければいけないコード量を抑えることができるため、工数削減につながります。

Pythonプログラマー向けの案件では、Pythonを使った開発経験の他に、「Django」などのフレームワークのスキルを求められることがあります。フレームワークを使いこなせることによって、案件を受注する際に有利になることがあるでしょう。

Pythonのフレームワークを使うメリット

フレームワークを使うことによって得られるメリットは、開発を効率化することだけではありません。ここでは、効率化以外のフレームワークのメリットを2つ紹介します。

1つ目は、高いセキュリティを実現できることです。Pythonはビッグデータを扱うシステムや、WEBサービスの開発などに使われるため、高いセキュリティが求められます。

フレームワークの中には、セキュリティ面で必要となる実装をサポートしているものがあります。フレームワークは、大切なシステムや情報を守るという役割も担っているのです。

2つ目は、プロジェクト内でプログラミングのルールを統一化しやすい点です。経験もスキルも異なるプログラマーが多数参画するプロジェクトでは、コードや品質にばらつきが出やすくなります。統一されていないコードは読みにくく、メンテナンスがしにくいものです。

フレームワークを使うと、ルールに則ったコードしか書くことができませんので、大人数での開発でもコードを統一しやすくなります。結果的に、品質が高まり、保守性の高いシステムが完成しやすくなると言えるでしょう。

Pythonのフレームワークを使うデメリット

次に、フレームワークを使うことによるデメリットを見ていきます。

フレームワークは各々独自のルールを定めています。そのため、多機能で、便利なフレームワークほど、使いこなせるようになるまでには時間がかかります。Pythonに慣れているプログラマーであっても、フレームワークに初めて触れる際には勉強が必要になることでしょう。

参画するプロジェクトで、経験のないフレームワークが導入されている場合は、また1から勉強し直さなければいけません。学習コストがかかるという点は、フレームワークの1番のデメリットと言えるでしょう。

また、フレームワークを使うことによって、プログラミングスキルが向上しにくいとも言われています。フレームワークがないとプログラムが書けないエンジニアにならないように、Pythonのスキルを高めていくことが推奨されます。

Pythonのフレームワークの種類

Pythonには、たくさんのフレームワークがありますが、ここでは比較的知名度の高い4種類を紹介します。

Pythonのフレームワークで最も知名度が高いのは「Django」でしょう。多機能で、さまざまなシステムやサービスに応用可能ですが、学習に時間を要します。

日本語の情報量が少ないことが難点でしたが、「現場で使える Django の教科書《基礎編》」、「Python Django 超入門」など、日本語の本も充実してきました。

「bottle」は、1ファイルのみで構成されている軽量なフレームワークです。導入しやすいので、フレームワークを独学で学びたい人にオススメです。

「Flask」は「bottle」と同様、独学での習得を目指せるフレームワークで、軽量で使いやすいのが特徴です。入門書には、「ゼロからFlaskがよくわかる本: Pythonで作るWebアプリケーション開発入門」や「忙しい人のための1日で理解するFlask入門」などがあります。

「Tornado」は、同時に大量のリクエストがあった場合も高速に処理ができるフレームワークです。レスポンスが速いのでストレスフリーに利用することができるでしょう。

日本での導入実績が少なく、日本語の情報量が少ないため、英語に慣れていない人や、プログラミング初心者が独学で習得するのは難しいかもしれません。

Pythonのフレームワークのトレンド

日本におけるPythonのフレームワークで、圧倒的なシェアを誇っているのは「Django」です。「Django」は世界的に見ても人気が高く、Python＋「Django」を武器に持っていると、高収入を目指すことができます。

汎用性が高く、今後もさまざまな分野に導入されていくことでしょう。今のところ、最も将来性が高いフレームワークと言えます。

Pythonに続いて人気が高いのは「Flask」です。新しい技術の採用に積極的な企業が導入していることがありますが、日本では導入実績が伸び悩んでいます。

「bottle」と「Tornado」は注目度が高まっているものの、日本で案件を探すのは難しいのが現状です。

Pythonのフレームワークの選び方

特別な理由がない限り、Pythonでの開発におけるフレームワークは「Django」がオススメです。多機能で汎用性が高いことから、「Django」に作れないシステムはないと言っても過言ではありません。レスポンスが遅いなどの課題がありますが、一流のPythonプログラマーを目指すのであれば習得しておきたいところです。

Python初心者で、まずはフレームワークに触れてみたいという人は、「bottle」や「Tornado」で勉強をスタートさせると良いでしょう。

まとめ

Pythonのフレームワークは「Django」一強の時代です。「Django」はアップデートされながら進化し続けているため、しばらくの間は人気が衰えることはないでしょう。

Pythonは将来性の高い言語です。「Django」を味方につけて、スキルアップを目指していくことが推奨されます。