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Pythonは多くのフレームワークやライブラリが開発されており、複雑な機能を容易に実現できるようになっています。

フレームワークについては、特にWebアプリや機械学習の分野で多種多様なものが存在しています。それぞれ特徴に富んでおり、これからPythonのフレームワークを学ぼうと思っていてもどれを学ぼうか迷ってしまうことでしょう。

本記事では、2019年時点でどのフレームワークが人気なのかと、Webアプリおよび機械学習の二つの用途ごとにどんなことができるのかを解説していきます。

Pythonのフレームワーク

パソコンPythonでは、使えるフレームワークやライブラリの種類が豊富であることから、複雑な機能の実装が容易にできるようになっています。

Pythonで開発できる分野は多岐にわたりますが、中でもWebアプリ機械学習の分野でのPythonの活用されるシーンが多いのではないでしょうか。その一つの要因として、これらの分野ではPythonで使えるWebアプリや機械学習・ディープラーニング開発向けの多くのフレームワークが開発されていることが挙げられます。

本記事では、Python向けのWebアプリ系および機械学習系のフレームワークをご紹介します。

2019年始の人気フレームワーク

虹色に光るMac参考としてGoogleトレンドで各分野の人気フレームワークのキーワードを比較してみます。以下の比較は、Googleトレンドにおける2019年1月5日までの90日間(3ヶ月)のグラフになります。検索条件として、「地域:すべての国」でかつ「カテゴリ:プログラミング」に絞っています。

Webアプリケーションフレームワーク

PythonのWebアプリケーションフレームワークで人気のあるフレームワーク「Django」「Flask」「Bottle」「Tornado」についてのキーワード検索頻度を示したグラフが以下です。

[出典]Googleトレンド

グラフを見ると、圧倒的一番に検索されているのはDjangoです。Djangoは昔から知名度もありますし、現在でも最も人気が根強いフレームワークと言って良さそうです。次いでFlaskが続き、BottleTornadoの順で注目をされているようです。本記事では、「Django」「Flask」「Bottle」「Tornado」について解説します。

機械学習・ディープラーニングフレームワーク

Pythonの機械学習やディープラーニングフレームワークで人気のあるフレームワーク「Tensorflow」「Keras」「Pytorch」「Chainer」「Theano」についてのキーワード検索頻度を示したグラフが以下です。

[出典]Googleトレンド

Tensorflowが圧倒的に抜きんでていますが、次いでTensorflowのラッパーであるKerasTensorflowやKerasとは全く異なるあプローチのPytorchも、注目のワードとして検索されているようです。本記事では、「Tensorflow」「Keras」「Pytorch」について解説します。

各分野におけるPython向けフレームワーク

それでは以下に、Webアプリケーションおよび機械学習・ディープラーニングの分野におけるPython向けフレームワークのうち、さきほど注目ワードとしてピックアップしたフレームワークの特徴をまとめていきたいと思います。

Webアプリケーションフレームワーク

Django

Djangoは比較的大規模な開発に向いたWebアプリケーションフレームワークです。色々な機能なあらかじめ盛り込まれているため、小規模な開発では多少オーバースペックになります。Webアプリケーション開発で汎用的に使われる「ユーザー認証」、「管理画面」、「サイトマップ」、「RSSフィード」等の機能があらかじめ用意されており、これらについては基本的に一から開発する必要がありません。
セキュリティ面においても信頼できる設計が施されており、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティング等の脆弱性をうっかり開発の中で発生させないような仕組みがあります
また、国内外のサイトや書籍、教材が一番多い点では学習しやすいフレームワークと言えますが、多機能かつMVCモデルを採用している分、後に出てくるFlaskやBottleに比べると学習コストはそれなりにかかります。

Flask

Flaskは、Djangoよりも中小規模の開発案件に向いたWebアプリケーションフレームワークで、軽量のWebアプリケーションフレームワークとして人気があります。
Flaskは、PythonのサーバとWebアプリケーションをつなぐ共通のインターフェースであるWSGI(Web Server Gateway Interface)に準拠するWebアプリケーションフレームワークのため、Flaskで実装したアプリケーションはWSGI対応のHTTPサーバーで簡単に動かすことができます。

Bottle

Bottleは、1つのファイル(Bottle.py)だけで構成された軽量かつシンプルなフレームワークです。1つのファイルということもあって構造が入り組んでおらず分かりやすいため、フレームワークの利用が初めての場合にも手軽に導入できるメリットがあります。大規模な開発には向かないため、あまり日本でBottleを使った案件は見受けませんが、自分や仲間内でWebアプリケーションを立ち上げる等、趣味で開発する際には気軽に活用することができるでしょう。初めてフレームワークを使う場合に勉強コストが低いため、おすすめ出来ます。
また、BottleはFlask同様WSGI準拠のWebフレームワークです。
Djangoのように汎用的な部品が豊富にあるわけではないので、欲しい機能は自分で開発していく必要があります。

Tornado

Tornadoは元々FriendFeedが開発したPythonのWebフレームワークです。FriendFeedはのちにFacebookに買収されました。
他のPythonの他のWebフレームワークとは異なり、非同期処理が可能になっています。また、Django程ではありませんが、ユーザ認証などのWebアプリケーションで汎用的に使われる機能部品もあります。数千の同時接続を処理することも可能で、ユーザーへの長期接続の必要があるアプリケーション開発に適しています。

機械学習・ディープラーニングフレームワーク

Tensorflow

Tensorflowは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習やディープラーニングに対応したフレームワークです。元々はテンソル(高次元配列)計算を扱うために作られたライブラリであるため基本的な計算処理も可能ですが、特にニューラルネットに関する関数が豊富なフレームワークです。世界中の企業や研究者が利用していて多くの実績があります。
Googleが「GoogleBrain」というチームに参加している研究者が機械学習等の研究用に作ったフレームワークですが、汎用性の高いフレームワークのため、顔認証や音声認証、自動運転車等の他の分野にも適用することができます。

Keras

Kerasは、先に紹介したTensorflowやMicrosoft Cognitive Toolkit、Theano上で実行できる高水準のニューラルネットワークライブラリです。ニューラルネットワーク設計を迅速かつ簡易に行えるよう作られており、ノンプログラマーでも実装できるくらい実装の敷居が低いといわれています。層をただ積み重ねていくだけという実装も可能で、簡易な記述で計算グラフを構築するために、計算処理の難しい部分(Tensorflowの処理)が隠されています。
Kerasは、ディープラーニングを入門するためのとっかかりとして活用できるフレームワークです。ただ、先ほど振れた「隠された難しい部分」はKerasの内部で動いているTensorflowがしているため、本格的にディープラーニングを学ぶためにはTensorflowの処理についても理解する必要があります。

Pytorch

PytorchはFacebookが主導して開発されたディープラーニングのフレームワークです。
計算グラフ(ニューラルネットの構造)を構築する際の手法にはDefine and RunとDefine by Runの二種類あり、TensorflowやKerasがDefine and Runを採用しているのに対し、PytorchはDefine by Runを採用している点で大きく異なります。Facebookが本腰を入れて開発しているフレームワークで、Define by Run方式のフレームワークでは一番ホットなフレームワークになりつつあります。利用者のコミュニティも拡大してきており実績も増えつつあるため、他の研究者が書いた実装を探すのも容易になりつつあるとことが魅力とも言えます。

2018年大注目のPython!WEBフレームワーク3つを徹底比較

まとめ

本記事では、PythonのフレームワークについてWebアプリケーションと機械学習・ディープラーニングの2つの分野において人気のフレームワークについて解説してきました。

フレームワークのおかげで複雑な機能を実装しなくて済んだり、本来はもっと多くの記述が必要なところを容易に実装できたりします。それぞれのフレームワークの特徴を解説してきましたが、使いたいフレームワークはありましたでしょうか。これから学びたいPythonのフレームワークがありましたらWebサイトや書籍などでもっと深堀りしてみましょう。

フレームワークは先人の知恵により私たちに便利なプログラミング生活を与えてくれます。便利なフレームワークを使って素晴らしい開発ができるとよいですね。

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