【2021年最新】PythonのおすすめフレームワークTOP5

【2021年最新】PythonのおすすめフレームワークTOP5

現在注目を集めているプログラミング言語がPythonです。人工知能の開発に活用されるケースが多いのですが、元はWeb系のプログラミング言語として需要の高いものです。

Pythonで開発するのであれば、忘れてはならないのがフレームワークの存在です。これを活用することによって、Pythonでのシステム開発はスムーズになります。今回は公開されている様々なフレームワークの中でも、おすすめフレームワークを5種類ご紹介します。

PythonのおすすめフレームワークTOP5

Pythonのフレームワークの中でもおすすめをランキング形式でTOP5までご紹介します。

第1位:Django


DjangoはPythonのフレームワークの中でシェアが高いものです。開発案件に利用するもので、多くの機能を有しています。Pythonのエンジニアならば必ず習得してもらいたいおすすめのフレームワークです。

特徴1:フルスタックフレームワーク

Djangoはフルスタックフレームワークですので、多くの機能を有しています。最初から必要な機能がフレームワークとして用意されていて、利用者が開発する手間があまりかかりません。

Djangoは多くの機能がありますので、それだけで理解するのに時間がかかってしまいます。Pythonのフレームワークの中でも全体を理解するのは難しいものです。ただ、それだけ高機能なものとも言えます。

特徴2:Pythonのライブラリを読み込める

DjangoはPythonの各種ライブラリを読み込みできます。フレームワークで定義されているものだけではなく、ライブラリで追加機能を用意できるのです。

フレームワークによってはライブラリを読み込ませてしまうと、競合が起きてしまいます。そのためライブラリの利用を推奨していません。しかし、Djangoは問題なく利用できるため安心です。

特徴3:管理画面が自動生成される

Djangoでは管理画面の自動生成が可能です。管理画面の機能を有しているフレームワークは多数ありますが、自動生成されるのは珍しいものです。

フレームワークをインストールすれば、標準機能で管理画面が表示できるようになります。そこからデータベースなどが確認できるようになっていて、フレームワーク利用のハードルが非常に低くなっています。もちろん、システムの運用や管理も容易です。

特徴4:セキュリティ対策は基本的

セキュリティ対策については基本的なものが網羅されています。ただ、言い換えると特別セキュリティを意識したフレームワークではありません。

一部のフレームワークはセキュリティを意識していますので、Djangoにも同様の期待があるかもしれません。しかし、最低限必要なセキュリティは網羅されているものの、特別な対策がされている状況ではありません。

第2位:Flask


FlaskはPythonで開発されたマイクロウェブアプリケーションフレームワークです。Pythonで軽量なアプリケーションを開発するにあたり特におすすめしたいものです。

特徴1:軽量なフレームワーク

FlaskはPythonのフレームワークでも軽量なものです。小規模なシステム開発をすることを想定していて、軽量で気軽に利用できるようになっています。

また、軽量でソースコードの量も限られていますので、内容把握がしやすくなっています。初心者でも比較的理解しやすい量のフレームワークです。

特徴2:データベースが必須ではない

Flaskはデータベースが必須のフレームワークではありません。Pythonのフレームワークはデータベースを利用するものが多いですが、Flaskならばデータベースの用意が必要ありません。

データベースを用意する必要がありませんので、短期間でスムーズに導入ができます。準備の手間がなくなるだけではなく、導入まで短時間となるメリットも満たします。

特徴3:拡張性が高い

Flaskは軽量でソースコードの少ないフレームワークですので、拡張性が高くなっています。フレームワークのメリットを活かしながら、求めるシステムに必要な拡張ができるのです。

フレームワークは拡張性が限られているケースが多くあります。それと比較するとFlaskは拡張性が高く、自分自身で理想のシステムを作りやすくなっています。

特徴4:動作環境が制限されにくい

Flaskは軽量なフレームワークであるために、動作環境が制限されにくい特徴があります。CPUやメモリーの制限が少なく、幅広い環境で利用できます。

大規模なフレームワークになってくると、Pythonを動作させる環境を強化する必要があります。しかし、Flaskは軽量ですので最低限のスペックでも動作させられるのです。

第3位:Bottle


BottleはPythonの非常にシンプルなフレームワークです。フレームワーク=複雑との概念を覆すもので、Python初心者におすすめです。

特徴1:1ファイルだけで構成されている

Bottleの非常に大きな特徴が、1つのファイルだけで構成されていることです。フレームワークといえば多くのファイルで構成されているのが一般的ですが、こちらはたった1ファイルです。

ファイル数が1つしかありませんので、理解する内容も限られています。Pythonのフレームワークをあまり利用したことがない人でも、簡単に理解して利用開始できます。

特徴2:軽量で高速

Bottleはファイル数が少なくソースコードが限られていますので、軽量かつ高速な動作です。他のフレームワークとは比べ物にならない速さとなっています。

ただ、軽量である代わりに機能の数は限られています。必要最低限の動作を実装するフレームワークです。

特徴3:初心者の学習に適す

Bottleはソースコードが短いフレームワークですので、初心者の学習に適しています。フレームワークの学習はコストのかかりやすいものですが、Bottleならば最低限のコストで学習できます。

なお、Bottleの学習をするにあたりPythonの基本知識は必要です。フレームワークだけで勉強できるわけではありません。

特徴4:実案件での利用は少ない

Bottleはフレームワークの中でも軽量ですが、機能が限られています。そのため実案件での利用はあまり見られません。

フレームワークの知識は案件に活用できるケースが多くあります。しかし、こちらは案件に活かす知識ではなく、勉強して次のフレームワークにつなげるイメージです。

第4位:Tensorflow


TensorflowはGoogleが開発する機械学習フレームワークです。厳密にはライブラリと考えられていますが、フレームワークと理解しても差し支えはないものです。Pythonは機械学習で活用される場面も多く、この分野で活躍したい人におすすめです。

特徴1:Googleの開発で注目度が高い

TensorflowはGoogleが開発して提供しているものです。業界を牽引する企業が開発していますので、Pythonのフレームワークやライブラリの中でも注目度が高いものです。

特に機械学習の分野はこれからさらに発展していくと考えられます。そのような分野に対してGoogleがライブラリを提供していますので、積極的に利用していくのがおすすめです。

特徴2:数値解析の処理が早い

Tensorflowは機械学習のライブラリの中でも、数値計算を得意としています。同様に数値計算に対応しているフレームワークなどありますが、それらと比較しても処理が高速であることが特徴です。

Googleは日頃から大量のデータを処理していると考えられます。そのためデータを高速処理する技術や経験を多数保有してると思われます。それらを活かし、Pythonで高速な数値計算を実現すると思われます。

特徴3:データの可視化ツールが含まれる

Tensorflowには最初からデータの可視化ツールが含まれています。数値解析した後のデータは別のツールで可視化する必要がありますが、Tensorflowを利用すれば別のものを用意する必要がありません。

可視化ツールはTensorBoardと呼ばれていて、こちらも独自に開発されています。Tensorflowと組み合わせて利用することを想定し、データをスムーズに連携させ可視化できるようになっています。Pythonだけで数値解析から可視化までを実現できるのです。

特徴4:開発コミュニティが活発

TensorflowははGoogleが主導して開発しているものですので、利用者のコミュニティが活発です。開発自体はGoogleが対応していますが、利用者同士が情報交換できるようになっているのです。また、状況に応じてはGoogleのエンジニアが質問への対応なども行ってるようです。

情報交換が活発ですので、必要な情報が手に入りやすくなっています。利用している中で不具合や疑問点を見つけた場合は、コミュニティに連携することですぐに反応を得られます。

第5位:Tornado


Tornadoはfacebookが保有するPythonのフレームワークです。もともとは別の企業が開発していましたが、買収されてfacebook傘下となっています。やや古いフレームワークではありますが、現在でもPythonのフレームワークとして利用されているため、おすすめです。

特徴1:非同期処理に対応

TornadoはPythonで開発されているフレームワークの中で、非同期処理に対応しているものです。Pythonで非同期処理を実現するためにはJavaScriptを利用するケースが多いのですが、Tornadoならば最初から非同期処理の実装が可能です。

フレームワークと別にJavaScriptを用意すると、競合など問題が起こりやすくなります。しかし、Tornadoのように最初から必要な機能が実装されていれば、特に心配する必要がありません。

特徴2:多くの同時アクセスに対応しやすい

Tornadoは非同期処理や同時アクセスへの処理を得意とした設計になっています。そのため利用者が意図的に設計を見直さなくても、多くの同時アクセスに対応しやすいです。

フレームワークの中には動作が重いものがありますので、多くの同時アクセスが想定されると実装の見直しを強いられる場合があります。Tornadoはそのような心配は特になく、推奨されている標準的な実装で同時アクセスをさばけるようになるのです。

特徴3:やや学習コストが高い

Tornadoは日本語で提供されているドキュメントが少ない状況です。そのため、Pythonのフレームワークの中でも、学習コストが高くなっています。英語で情報収集できる場合はその限りではありません。

また、そもそも提供されているドキュメントの数が限られています。公式サイトに公開されている情報も一部ですので、英語を駆使して海外の情報などを集めなければならない可能性があります。言語の壁によって学習コストが高まりやすいため注意が必要です。

特徴4:現時点では開発がストップしている

Tornadoは幅広く利用されているPythonのフレームワークですが、現時点では開発がストップしています。Facebookがフレームワークの開発に力を入れておらず、Tornadoの開発がストップしてしまったと考えられます。

最新バージョンは2019年リリースとやや古いですが、フレームワークの内容を心配する必要はありません。現在でも十分利用できる内容に仕上げられたフレームワークになっています。

まとめ

Pythonで利用できるおすすめのフレームワークについてご説明しました。多くのフレームワークが存在しますので、ここでご紹介したものを中心に学習を進めると良いでしょう。全てを理解する必要はなく、自分にとって必要そうなものから習得していくべきです。

上記の内容を理解してもらうと分かりますが、フレームワークにはそれぞれ特徴があります。大規模開発に適しているものや小規模な開発に適してるものがあるのです。フレームワークの選択を間違えると開発に無駄な時間を要する可能性がありますので、必ずフレームワークを吟味して適切なものを選択できるようにしましょう。

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