Pythonでできることや初心者でも作れるものを解説！実用例も紹介

Pythonは、現在世界で最も人気の高いプログラミング言語の一つで、AIや機械学習、Web開発、データ分析などの幅広い分野で活用されています。

YouTube、Netflix、Dropboxといった身近なサービスの裏側でも動いており、Pythonの実用性は証明済みです。

この記事では、そんなPythonの魅力や特徴、Pythonでできること、実用例、Pythonを学習する方法などについて詳しく解説していきます。

Pythonの特徴

Python（パイソン）は、1991年にオランダ人プログラマーのグイド・ヴァンロッサムによって開発されたプログラミング言語で、2025年現在、世界中で最も人気の高い言語の一つとして位置づけられています。

その人気の理由は、「学習しやすさ」と「実用性の高さ」が絶妙にバランスされている点にあります。

ちなみにPythonという名前は、イギリスのコメディグループ「モンティ・パイソン」に由来しており、楽しくプログラミングができるようにという思いが込められています。

そんなPythonですが、プログラミング言語としてどのような特徴があるのでしょうか？
この項目にて、詳しく解説していきます。

初心者でも学びやすいシンプルな文法

Pythonの最大の特徴は、英語に近い直感的で読みやすい文法です。

他のプログラミング言語では複雑な記号や構文が必要になってしまう処理でも、Pythonならば英語の文章のような自然な表現で書くことができます。

例えば、「Hello, World!」を表示するだけなら、

という1行で済みます。
これは、C言語やJavaと比較すると驚くほどシンプルです。

また、Pythonはインデント（字下げ）でコードの構造を表現するため、自然と読みやすく整理されたコードが書けるようになります。
これにより、コードの可読性が向上し、チーム開発でも他の人が書いたコードを理解しやすくなります。

変数の宣言も型を明示する必要がなく、直感的に値を代入できるため、プログラミング初心者がつまずきがちな複雑な概念を避けて学習を進めることができます。

ライブラリやフレームワークが豊富

Pythonの強力な武器の一つが、Python Package Index（PyPI）に登録されている40万を超える豊富なライブラリとフレームワークです。

これらのライブラリやフレームワークを活用することで、複雑な機能も数行のコードで実装できます。

各分野における便利なライブラリ・フレームワークや、活用することでどのように便利なのかについては以下の通りです。

分野	使えるライブラリやフレームワーク	特徴
データ分析	「pandas」「NumPy」	大量のデータを効率的に処理できる
機械学習	「scikit-learn」「TensorFlow」「PyTorch」	最先端のAI技術を手軽に試すことができる
Web開発	「Django」「Flask」	短期間で本格的なWebアプリケーションを構築できる
データ可視化	「Matplotlib」「Seaborn」「Plotly」	美しいグラフやチャートを簡単に作成できる

このように、目的に応じた専門的なライブラリやフレームワークが充実しています。
これらは、コミュニティによって継続的にメンテナンスされており、品質も高く保たれている点もメリットです。

コミュニティが充実している

Pythonの魅力の一つとして、「世界中に広がる活発で協力的なコミュニティ」も挙げられます。

例えば、「Python Software Foundation（PSF）」を中心として、世界各地でPythonユーザーグループが活動しており、定期的な勉強会やカンファレンスが開催されています。

また、PyCon（Python Conference）は世界最大級のPythonイベントで、毎年数千人の開発者が集まり、最新の技術情報や実践事例が共有されます。

日本でも「PyCon JP」が毎年開催され、初心者からエキスパートまで幅広い層の参加者が交流しています。

オンラインでは、Stack OverflowにPython関連の質問と回答が数十万件蓄積されており、困ったときに解決策を見つけやすい環境が整っています。

このような充実したコミュニティのサポートがあるため、初心者でも安心してPythonの学習を始めることができるでしょう。

API連携が可能

現代のソフトウェア開発において、外部サービスとの連携は欠かせない要素となっていますが、Pythonは「Web APIとの連携」が非常に得意です。

Pythonならば、以下の主要なWebサービスのAPIと簡単に連携できるため、既存のサービスを活用したアプリケーション開発が容易になります。

例えば、X（旧Twitter）からツイートを取得して感情分析を行うアプリや、Google Mapsの地図データを使った位置情報サービス、天気予報APIを活用した気象情報アプリなどを短時間で開発できます。

このAPI連携の容易さにより、単独のアプリケーションでは実現できない高度な機能を、既存のサービスと組み合わせることで実現できます。

汎用性が高く様々な開発ができる

Pythonは「万能言語」とも呼ばれるほど汎用性が高く、一つの言語で幅広い分野の開発が可能です。

Webアプリケーション開発では、DjangoやFlaskフレームワークを使用して、小規模なブログサイトから大規模なECサイトまで構築できます。

データサイエンス分野では、pandas、NumPy、Matplotlibなどのライブラリを活用して、データの収集、前処理、分析、可視化までの一連のワークフローを完結できます。

AI・機械学習開発では、TensorFlowやPyTorchを使用して、画像認識、自然言語処理、推薦システムなどの最先端技術を実装できます。

この汎用性の高さにより、エンジニアは一つの言語を深く学ぶことで、キャリアの選択肢を大幅に広げることが可能となるでしょう。
企業側にとっても、複数の技術分野で同じ言語を使用できるため、開発効率の向上とコスト削減を実現できます。

Pythonでできること9選

この項目では、汎用性の高いPythonによって、具体的に何ができるのかについて解説していきます。

AI開発

Pythonは、AI開発における事実上の標準言語として確立されており、世界中のAI研究者や企業が積極的に採用しています。

Pythonには強力な深層学習フレームワークがあるため、それらを使用することで、ニューラルネットワークの設計から学習、推論まで、AI開発の全工程を効率的に進めることができます。
また、OpenAIのChatGPTシリーズや、GoogleのBERTなど、最先端の大規模言語モデルの多くがPythonで実装されています。

音声認識技術では、音声をテキストに変換するシステムや、音声合成技術の開発も可能です。

機械学習

機械学習は、コンピューターが大量のデータから自動的にパターンを見つけて予測や判断を行う技術で、現代のビジネスにおいて非常に重要な役割を果たしています。
Pythonは、この機械学習分野で最も人気の高い言語として広く使用されています。

機械学習の魅力は、人間では処理しきれない膨大なデータから有益な洞察を得られることです。
例えば、過去の売上データから来月の需要を予測したり、顧客の行動パターンから最適な商品を推薦したりできます。

Pythonで機械学習を行う際の一般的な流れは、まずデータを収集・整理し、コンピューターが理解できる形に変換します。
次に、適切な学習アルゴリズムを選択してモデルを作成し、実際のデータで学習させます。
最後に、モデルの性能を評価し、必要に応じて改善を行います。

実際のビジネスでは、「このお客様は来月商品を購入する可能性が高いか」「クレジットカードの不正利用を検知できるか」「どの商品をお客様におすすめすべきか」といった課題解決に活用されています。

Pythonには機械学習に特化した便利なツールが豊富に用意されており、専門知識がなくても比較的簡単に機械学習システムを構築できる環境が整っています。

Webアプリケーションの開発

Pythonは、WebサイトやWebアプリケーションの開発においても非常に強力な言語です。

私たちが日常的に使用しているオンラインショッピングサイト、SNS、ブログ、予約システムなど、様々なWebサービスをPythonで構築できます。

Pythonでは、複雑なプログラミングを簡単にしてくれる便利なツールが数多く用意されており、初心者でも比較的短期間で本格的なWebアプリケーションを作ることができるのです。

例えば、以下のような機能も、Pythonならば効率的に実装できます。

実際に、InstagramやPinterestなどの大手サービスでもPythonが使用されており、その実用性は証明されています。

Webスクレイピング

Webスクレイピングとは、インターネット上の様々なWebサイトから必要な情報を自動的に収集する技術のことです。
手作業では時間がかかりすぎる大量の情報収集を、Pythonを使って効率的に行うことができます。

具体的には、Webスクレイピングによって以下のようなことができます。

Pythonには、Webページの内容を読み取り、その中から必要な情報だけを抽出する便利なツールが用意されており、比較的簡単なコードで実現できます。

データサイエンス

データサイエンスは、大量のデータを分析して価値ある洞察を得る技術で、現代のビジネスにおいて非常に重要な分野となっています。

Pythonは、このデータサイエンス分野で最も人気の高い言語で、データの収集から分析、可視化まで、すべての工程を一つの言語で完結できるのが大きな魅力です。

例えば、売上データを分析して将来の傾向を予測したり、顧客の購買パターンを分析してマーケティング戦略を立てたり、アンケート結果を統計的に分析したりすることができます。

Pythonでは、ExcelファイルやCSVファイルなど様々な形式のデータを簡単に読み込み、フィルタリング、集計、結合などの処理を直感的に行えます。

また、データを美しいグラフやチャートに変換することで、複雑な分析結果も分かりやすく可視化することも可能です。

ブロックチェーンの開発

ブロックチェーンは、仮想通貨（暗号通貨）やNFTなどで注目を集めている革新的な技術で、データを安全かつ透明に管理する仕組みです。

Pythonは、この複雑なブロックチェーン技術を理解しやすい形で学習・実装できる言語として人気があります。

ブロックチェーンの基本的な仕組みである「取引記録の連鎖」「暗号化技術」「分散型ネットワーク」などの概念を、Pythonの分かりやすい文法で一から実装することで、技術の本質を深く理解できます。

実際の応用例としては以下の通りです。

また、既存のブロックチェーンネットワーク（イーサリアムなど）と連携して、取引データの取得や分析、自動取引システムの構築なども行えます。

この分野は今後も急速な発展が予想されており、新しい技術トレンドを先取りしたい方にとって注目の分野です。

組み込み系・IoTの開発

IoT（モノのインターネット）は、日常生活の様々な機器をインターネットに接続して便利にする技術で、Pythonはこの分野でも活用されています。

小型コンピューターを使って、温度センサー、カメラ、LED、モーターなどの電子部品を制御し、インターネット経由でデータを送受信するシステムを構築できます。

具体例としては、以下のようなシステムを開発することが可能です。

これらのシステムは、従来の複雑なプログラミングとは異なり、Pythonを使えばわずか数行のコードで実現できてしまいます。

画像認識

画像認識技術は、コンピューターが写真や動画の中に写っているものを自動的に判別・分析する技術で、私たちの身の回りでも広く活用されています。

例えば、スマートフォンの顔認証機能、自動運転車の障害物検知、医療現場でのレントゲン画像診断支援などがその例です。

Pythonを使えば、このような高度な画像認識システムを比較的簡単に開発できます。

基本的な画像処理（サイズ変更、明度調整、ノイズ除去など）から始まり、顔の検出、物体の認識、文字の読み取りまで、様々な画像解析機能を実装できます。

自然言語処理

自然言語処理とは、人間が普段使っている言語（日本語や英語など）をコンピューターに理解・処理させる技術のことです。
近年話題となっているChatGPTのような AI チャットボットも、この自然言語処理技術が使われています。

Pythonを使えば、文章の分析、感情の判定、自動翻訳、文書の分類など、様々な言語処理システムを開発できます。

例えば、SNSの投稿やレビューコメントから感情（ポジティブ・ネガティブ）を自動判定するシステムを作れば、顧客満足度の分析やブランドの評判監視に活用できます。

また、大量の文書を自動的にカテゴリ分けしたり、メールのスパム判定を行ったり、ニュース記事を要約したりするシステムも構築可能です。

最近では、事前に大量のテキストで学習された高性能なAIモデルを簡単に利用できるようになっており、文章の自動生成、質問応答システム、文書の要約、さらにはプログラムコードの自動生成なども可能になっています。

Pythonでできないこともある

万能のように思えるPythonですが、できないこと・苦手なこともあります。
以下のようなことは、Pythonを用いるのには向きません。

実行速度が求められる開発は苦手

Pythonは「学習のしやすさ」や「開発効率」を重視して設計されているため、他のプログラミング言語と比較して実行速度が遅いというデメリットがあります。

これは、Pythonがコードを一行ずつ読み込んで実行する仕組み（インタープリター方式）を採用しているためです。

特に、非常に高速な処理が求められるシステムでは、この速度の差が問題となることがあります。

このような、1秒の何千分の一という単位での高速処理が必要な分野では、Pythonよりも他の言語が適していると言えるでしょう。

スマホアプリ開発にも適さない

スマートフォンアプリの開発において、Pythonは一般的な選択肢ではありません。

iPhoneアプリはSwift、AndroidアプリはKotlinやJava、という専用の言語で開発するのが標準的で、これらの言語の方がスマートフォンの性能を最大限に活用でき、ユーザーにとって使いやすいアプリを作ることができます。

特に、iPhoneのApp Storeでは厳しい審査があり、Python で作られたアプリは審査を通過することが困難です。

Androidでも技術的にはPythonアプリを作ることは可能ですが、動作が重くなったり、バッテリーを多く消費したりするため、実用的ではありません。

Pythonで開発されたサービスの例

ここでは、Pythonを使って開発された実際のサービス例について紹介していきます。

YouTube

多くの人が毎日のように使っているYouTubeの裏側でも、Pythonが大活躍しています。

YouTubeには毎分500時間以上の動画がアップロードされていますが、これらの膨大な動画を管理するシステムの多くがPythonで作られているのです。

例えば、投稿者が動画をアップロードする時の処理、動画の情報を整理する仕組み、コメント機能、チャンネル管理など、日常的に使用されている多くの機能がPythonで動いています。

Dropbox

パソコンやスマートフォンでファイルを保存・共有できるDropboxというサービスも、その中心部分がPythonで作られています。

ユーザーがファイルを保存すると、複数のデバイスで同じファイルが見られる仕組みや、ログイン機能、他の人とのファイル共有機能など、Dropboxの主要な機能の多くがPythonによって構築されているのです。

Dropboxは、世界中で数十億個のファイルを管理していますが、これだけ大量のデータを効率よく処理するために、Pythonの「開発しやすさ」と「保守しやすさ」が活用されています。

Netflix

世界最大級の動画配信サービスであるNetflixでも、ユーザー体験の改善のためにPythonが重要な役割を果たしています。

Netflixで最も注目すべきPythonの使い方は、一人ひとりに合わせた動画のおすすめ機能です。
視聴者がどんな動画を見たか、どう評価したか、いつ見ることが多いか、どのデバイスで見るかなどの情報を分析して、「あなたにおすすめ」として表示する動画を選ぶシステムがPythonで作られています。

この機能は、Netflixでの視聴時間の80%以上に影響を与える重要な機能になっています。

Python初心者でも作れるサービスの例

Pythonの基本的な書き方を覚えれば、初心者でも実際に使える便利なアプリケーションを作ることができます。

ここでは、開発難易度が低いアプリ・サービスから順番に紹介します。

計算機アプリ	足し算、引き算、掛け算、割り算ができる電卓を作ることから始めましょう。画面にボタンを配置して、クリックすると計算してくれる仕組みを作ります。慣れてきたら、グラフを描く機能、長さや重さの単位を変換する機能、消費税を計算する機能などを追加できます。このプロジェクトを通じて、「ボタンが押された時に何をするか」「計算でエラーが起きた時の対応」「使いやすい画面の作り方」などの重要な考え方を学べます。
家計簿アプリ	収入と支出を記録して、「食費」「交通費」「娯楽費」などに分けて、月ごと・年ごとの合計を表示するアプリです。データをファイルに保存する機能や、支出をグラフで表示する機能も作れます。実際に自分の家計管理に使えるので、「今月は食費を使いすぎた」「来月は娯楽費を抑えよう」といった発見ができます。エクセルファイルで出力する機能や、予算をオーバーした時にお知らせしてくれる機能なども追加できます。
天気予報アプリ	インターネット上の天気情報サービスを使って、指定した地域の今の天気や数日間の予報を表示するアプリです。外部のサービスからデータを取得する基本的な方法を学べる良いプロジェクトです。発展形として、複数の都市の天気を比較したり、台風や大雨の警報を出したり、天気予報がどのくらい当たったかを記録したりする機能を作ることもできます。
ToDoリストアプリ（やることリストアプリ）	「宿題をする」「買い物に行く」「友達に連絡する」といったタスクを登録して、完了したらチェックを入れられるシンプルな管理ツールです。「急いでやる」「普通」「急がない」といった優先度や、「いつまでにやる」という期限も設定できるようにすると、より実用的になります。ブラウザで使えるWebアプリ版も作ることができます。
簡単なゲーム	じゃんけんゲーム、数当てゲーム、英単語当てゲーム、クイズゲームなどを作ってみましょう。ゲーム開発専用のツールを使えば、キャラクターが動いたり音が出たりするゲームも作れます。ゲームを作ることで、「もしこうなったらこうする」という条件分岐、「同じことを何回も繰り返す」という処理、「ランダムに数字を選ぶ」機能、「ユーザーの入力を受け取る」方法など、プログラミングの基本を楽しく学習できます。
情報収集ツール	ニュースサイトから記事のタイトルを自動で取得したり、ショッピングサイトから商品の価格を定期的にチェックしたりするツールです。「○○の商品が△△円以下になったら教えて」といった機能も作れます。手作業では大変な情報収集を自動化できる、実際の仕事にも役立つツールです。
簡単なチャットボット	「こんにちは」と言ったら「こんにちは！」と返してくれる、決まったパターンの会話ができるチャットボットから始めて、だんだん高度な対話ができるシステムに発展させることができます。キーワードを見つけて答える基本的なものから、相手の感情を理解して返事をするチャットボットまで、段階的に学習できます。
データをグラフにするツール	エクセルファイルのデータを読み込んで、棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフなどで表示するツールです。売上データ、アンケート結果、実験の結果など、実際のデータを使って分析結果を見やすく表示できます。数字だけでは分からないことが、グラフにすることで一目で分かるようになります。

Pythonの将来性

Pythonの将来は非常に明るく、これからもどんどん需要が高まっていくと予想されます。

まず、AI（人工知能）・機械学習の分野が急速に発展しており、Pythonはこの分野で最も人気の言語となっています。

世界の調査会社によると、AI市場は2030年までに約1,600兆円規模に成長する見込みで、この成長に伴ってPythonができる人の需要も急激に増えていきます。
また、「データサイエンス」という、大量のデータを分析して新しい発見をする分野でも、Pythonは標準的なツールとして使われています。

プログラミング言語の人気ランキングでは、Pythonは常に上位にランクインしており、新しいプロジェクトの数も年々増え続けています。

Google、Facebook、Tesla、Uberなど、世界的な技術系企業の多くがPythonを積極的に使っており、その実用性は十分に証明されていると言えるでしょう。

求人市場でも、Pythonを扱えるエンジニアの平均年収は他の言語と比較して高い水準にあります。

さらに、IoT（モノのインターネット）、ブロックチェーン（仮想通貨の技術）、量子コンピューティング（未来のコンピューター技術）などの新しい技術分野でもPythonが活用されており、技術の進歩とともにPythonの重要性はますます高まっていくと考えられます。

Pythonを習得するための勉強方法

Pythonを身に付けるために、どのようにして学習すればいいのかわからないという方も多いでしょう。

この項目では、Pythonを効率的に学ぶための勉強方法について解説していきます。

オンライン学習サイトを活用する

現代のプログラミング学習において、オンライン学習プラットフォームは最も効率的で手軽な方法の一つです。

オンライン学習サイトの利点は、自分のペースで学習できること、繰り返し視聴できること、実際にコードを実行しながら学習できることです。
多くのサイトでは修了証明書も発行されるため、学習の成果を形として残すことができます。

代表的なオンライン学習サイトには、以下のようなものがあります。

Progateは、日本語対応のスライド形式レッスンで、プログラミング初心者でも直感的に学習を進めることができます。
各レッスンは小さなステップに分けられており、実際にコードを書きながら学習できるため、理論だけでなく実践的なスキルも同時に身につきます。

ドットインストールは、動画ベースの学習サイトで、実際の開発画面を見ながら学習できるため、開発環境の構築から実装まで、リアルな開発体験ができます。

paizaラーニングは、動画とテキストを組み合わせた学習ができるサイトで、ブラウザ上で実際にコードを実行しながら学習を進められます。
練習問題も豊富に用意されており、理解度を確認しながら着実にスキルアップできます。

paizaラーニングの評判は？意味ないって本当？利用者の口コミを紹介

独学でプログラミングを学ぼうと考え、オンライン学習サイト「paizaラーニング」に興味を持ったものの、「意味ない」と言われていることを知って利用するかどうか迷っている方も多いのではないでしょうか？ そこでこの記事では、以下のような点について...

progneer.net

2025.05.27

SNSなどでメンターを探す

プログラミングの学習では、経験者からアドバイスをもらうことで学習効率が大幅に向上します。

XやLinkedInなどのSNSでは、多くのPythonエンジニアが知識や経験を共有しており、質問や相談を通じて直接アドバイスを受けることができます。
特にXでは、「#Python」や「#駆け出しエンジニアと繋がりたい」といったハッシュタグを使うことで、同じように学習している仲間や経験豊富なエンジニアとつながることができます。

なお、メンターとの関係を築く際は、具体的な質問を準備し、相手の時間を大切にすることが重要です。

また、一方的に教えてもらうだけでなく、自分なりの工夫や発見を共有することで、お互いに学びのある関係を作ることも意識してください。

プログラミングスクールに通う

効率的にPythonを学習したい場合、プログラミングスクールは非常に良い選択肢です。

スクールの最大の利点は、学習内容がきちんと整理されていることで、基礎から応用まで段階的に学習できる点です。
経験豊富な講師から直接教えてもらうことで、独学では気づかないような学習方法や、実務で役立つテクニックを学ぶことができます。

また、一緒に学ぶ仲間がいることで、学習モチベーションを維持したり、お互いに教え合ったりする効果にも期待できます。

多くのスクールでは、実際の企業で使われているようなプロジェクトを課題として出してくれたり、就職活動で重要なポートフォリオ（作品集）作りをサポートしてくれたりするので、就職・転職に直結するスキルが身につくという点もメリットです。

まとめ

Pythonは、初心者にとって学びやすく、同時に実用性の高いプログラミング言語として、IT業界で大変重宝されています。

できることも非常に幅広いため、Pythonを習得することでキャリアパスの選択肢も広がることでしょう。
正社員として働くこともできますし、フリーランスとして高収入を目指すことも可能になります。

どんなジャンルにも対応できる、汎用性の高いエンジニアを目指す場合、Pythonは有力な選択肢だと言えます。