Pythonで出来ることをまとめてみました。
これからPythonを学んでみようかと考えている人に向けた内容です。
ライブラリの名前やちょっと小難しい単語が出て来ますので、初心者向きな内容ではないかもしれません。
ただ、初心者の方も「こんなことできるんだな」と何となくのイメージは掴めるかと思います。
目次
Pythonでできること【開発編】
ここでは、pythonでできることと、作れるものを以下の5つに分けて解説します。
- Webアプリケーションが作れる
- スクレイピングができる
- データ分析ができる
- 機械学習によるAIアプリが作れる
- 単純作業の自動化ツールが作れる
それでは、ぞれぞれ確認していきましょう。
Webアプリケーションが作れる
Webアプリケーションを作るには、HTMLやCSSなどのフロンドエンドと呼ばれるサイト画面を構成する言語の知識が必要です。
サーバーエンドと呼ばれるPythonやJavaなどの開発言語を両方習得する必要があります。
Pythonを使って、HTMLなどの入力タグから取得した情報を元にPythonコードを通して、再度HTMLに返却する、というのがアプリケーションの大まかな一連の流れです。
Pythonでアプリケーションを作る場合は、Flaskというフレームワークを使ってデータの送受信などを行います。Flaskではアプリケーションに必要なルーティングを設定していきます。
スクレイピングができる
Webページは主にhtmlタグで構成されていますが、文章として表示されているものはhtmlタグ内のテキストを表示させています。
スクレイピングとは、そのタグ内のテキストを抽出する作業のことです。
Javaなどでもスクレイピングは可能ですが、Pythonを用いるメリットは使いやすさとライブラリが充実していることです。
スクレイピングには、BeautifulSoupというライブラリを使って、htmlタグを指定するとテキストの抽出ができます。
タイトルやスニペットの文章を取得したり、テキストが含まれているpタグなどを取得して使います。
スクレイピングはHTMLのタグからテキストを抽出するので、HTMLについても合わせて学習していくのが望ましいでしょう。
また、CSSを使って特定のタグを取得するときは、cssselectメソッドを使って、CSS情報を取得します。CSSはHTMLの表示形式を整える役割を果たします。
タイトルやdescriptionを取得したいときに使うことができます。
データ分析ができる
Pythonのライブラリを活用すると、データ分析ができます。
データ分析の対象は数値計算や統計、自然言語処理などが挙げられます。
例えば、数値計算でデータ分析する場合、NumpyやPandasというライブラリを用います。数値計算はリストと呼ばれる配列に格納して、距離や平均値を求めていきます。
自然言語処理のデータ分析では、MecabやJanomeという形態素解析ライブラリを用いると、品詞分解ができます。品詞分解して、出現関数や特徴量を分析することができます。
Pythonで形態素解析ライブラリを用いる時は、インストールして、コードではimportを使うと利用できるようになります。
機械学習によるAIアプリが作れる
機械学習とは、特定のデータをプログラムコードに与えた時に、それまでの経験則から解を予測する手法です。
経験則はプログラムを設計する際に、訓練データを与えて、それに対する正解データをあらかじめ組み込んでおきます。
Pythonにはライブラリが豊富にあるので、データ分析をしてそのデータを元にAIアプリケーションを作ることも可能です。
機械学習で主に用いられるデータは数値、テキスト、画像です。Pythonでそれぞれを処理できるライブラリをインストールして学習させると、コードが特徴量を予測して結果を自動的に出力してくれます。
単純作業が自動化ツールが作れる
Pythonを習得すると、Webスクレイピングだけでなく、ファイル管理やExcelシートの操作などの単純作業を自動化するツールが作れます。
ファイル名の変更や削除、容量の圧縮を条件設定しておくことで自動的に更新されていくよう設計することができます。
Excelシートの操作では、セルやシートの追加や変更ができ、シート間のデータを比較したりすることもできます。セルの更新は、作業としては共通の作業が多いです。手作業で一つ一つ更新するよりはるかに時間短縮ができます。
その結果として、他の作業に時間をかけることができますので仕事の生産性が上がります。
PDFファイルから文字列を抽出してExcelやwordに書き込むことも可能です。
Pythonでできること【業務編】
ここでは、pythonがどのような業務に役立つのか、実例を交えて実践面について解説していきます。
- マーケティングの自動化ができる
- 株価の予測・自動売買ができる
マーケティングの自動化ができる
Pythonによってデータを可視化してデータ分析ができるので、マーケティングも自動化させることができます。
伸びている市場を調査したり、経済情報を収集することによってマーケティング戦略が決まってきますが、Pythonを使うことでデータ分析の過程でより客観的な予測が可能になります。
例えば、Twitterのテキストを抽出して、話題のテーマを取得したり、インフルエンサーのツイート頻度やフォローされやすいアカウントの特徴を調べたりすることができます。
トレンドに対する不明確な印象をデータによって根拠づけることができると、客観性も加わるため、より実践に活かしやすくなります。
株価の予測・自動売買ができる
Pythonにより株価の予測をさせることのメリットは、過去のデータに基づいて論理的に決定ができる点です。
人間だと利益確定や損切りが感情に左右されてしまいます。それとは対照的に株価のトレンド分析には、移動平均線、MACD、ボリンジャーバンドなどを使用します。
機械学習はファンダメンタルズ分析よりもテクニカル分析の方が相性がいいです。
Pythonにはseleniumというライブラリがあり、Chromeなどのブラウザを操作することができます。
自動売買アプリケーションを作るには、まず過去の相場データを学習させて、そこから将来の価格を予測させます。
そして、売買の条件設定をしてPythonのライブラリを使って自動売買できる設計にしていきます。
まとめ
Pythonで出来ることについて解説しました。
Python1つでWebアプリ開発からデータ分析まで出来る。こう見るととても汎用性があって優秀な言語ですね。
Pythonをガッツリ学んで見たい人はプログラミングスクールに通うのもオススメです。
以下の記事でまとめていますので、ちょっとのぞいて見てください。
