と悩まれている方向けに、この記事ではdatetimeの日付だけ取得する方法について解説します。

datetimeモジュールとは

Pythonのdatetimeモジュールは、日付や時間を簡単に扱うためのクラスを提供します。

このモジュールには、日付（date）、時間（time）、日付と時間の組み合わせ（datetime）、時間差（timedelta）などを扱うためのクラスが含まれています。

from datetime import date
# 今日の日付を取得
today = date.today()
print(today)

このコードの実行結果は、実行した日によって異なりますが、`YYYY-MM-DD`形式の日付が出力されます。

日付の取得方法

日付を取得する基本的な方法には、現在の日付を取得する方法と、特定の日付を指定して生成する方法があります。

from datetime import date
# 今日の日付を取得
today = date.today()
print("今日の日付:", today)
# 特定の日付を指定して生成
some_day = date(2023, 4, 1)
print("特定の日付:", some_day)

日付のフォーマット

日付を人が読みやすい形式にフォーマットするには、strftimeメソッドを使用します。

from datetime import date
today = date.today()
# YYYY-MM-DD 形式で出力
print("フォーマット後の日付:", today.strftime("%Y-%m-%d"))

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という方向けに、具体的な例を交えて現役エンジニアがPythonのreplaceメソッドについて解説します。

replace関数の基本

replaceメソッドは、文字列内の特定の文字列を別の文字列に置換するために使用します。

このメソッドは、文字列のデータクリーニングや、ユーザー入力の正規化など、さまざまな場面で役立ちます。

# 文字列の置換
text = "I like Java"
new_text = text.replace("Java", "Python")
print(new_text)

このように、replaceメソッドを使用することで、簡単に文字列内の特定の部分を置換することができます。

置換回数の指定

Pythonの`replace`メソッドは、文字列の中で指定した部分文字列を別の文字列で置換する非常に便利な方法があります。

このメソッドは、第一引数に置換される文字列、第二引数に置換する文字列を取ります。

オプションとして、第三引数に置換を行う回数を指定することもできます。

# 文字列の置換
text = "banana"
new_text = text.replace("a", "o")
print(new_text)  # "bonono"
# 置換回数の指定
limited_replace_text = text.replace("a", "o", 2)
print(limited_replace_text)  # "bonona"

複数の文字を置換するテクニック

複数の異なる文字や文字列を置換するには、`replace`メソッドを連鎖させる方法があります。

# 連鎖して置換
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"
new_text = text.replace("quick", "slow").replace("brown", "red").replace("fox", "cat")
print(new_text)

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Pythonのsplit関数とは

Pythonのsplit関数は、文字列を特定の区切り文字または文字列で分割し、分割された各部分をリストの形式で返します。これにより、テキストデータの処理や分析を容易に行うことができます。

基本的な使い方

split関数の基本的な使い方は非常にシンプルです。引数を指定しない場合、デフォルトでは空白文字（スペース、タブ、改行など）で文字列を分割します。

text = "Pythonは楽しい"
words = text.split()
print(words)

このコードを実行すると、以下のような出力結果が得られます。

['Pythonは', '楽しい']

区切り文字の指定方法

区切り文字を指定することで、任意の文字で文字列を分割することができます。例えば、コンマ`,`で区切られた文字列を分割する場合は以下のようにします。

data = "りんご,みかん,バナナ"
fruits = data.split(',')
print(fruits)

実行結果は以下の通りです。

['りんご', 'みかん', 'バナナ']

分割回数の制限

split関数では、maxsplitパラメータを使用して分割回数を制限することができます。このパラメータに値を設定すると、指定した回数だけ分割を行い、残りのテキストは最後の要素としてリストに追加されます。

text = "一つ:二つ:三つ:四つ"
limit_split = text.split(':', 2)
print(limit_split)

このコードの実行結果は以下のようになります。

['一つ', '二つ', '三つ:四つ']

これらのサンプルコードを通じて、split関数の基本的な使い方から少し応用的な使い方までを紹介しました。プログラミングを学び始めたばかりの方でも、これらの例を参考にして、自分のプロジェクトでテキストデータを扱う際にsplit関数を有効活用できることでしょう。

文字列の分割の応用例

文字列の分割は、プログラミングにおけるさまざまなシナリオで非常に役立ちます。ここでは、split関数を使用した具体的な応用例をいくつか紹介します。

CSVデータの処理

CSV（Comma-Separated Values）形式のデータは、各データがコンマで区切られていることが一般的です。split関数を使用すると、これらのデータを簡単に分割して処理することができます。

csv_data = "名前,年齢,住所\n山田太郎,30,東京都"
rows = csv_data.split('\n')
for row in rows:
   columns = row.split(',')
   print(columns)

このコードは、CSVデータを行ごとに分割し、さらに各行をコンマで分割しています。実行結果は以下のようになります。

['名前', '年齢', '住所']
['山田太郎', '30', '東京都']

ログファイルの分析

ログファイルには、さまざまな情報が特定の形式で記録されています。split関数を用いることで、これらの情報を効率的に抽出することが可能です。

log = "ERROR:2023-04-01:File not found"
parts = log.split(':')
log_level = parts[0]
date = parts[1]
message = parts[2]
print(f"ログレベル: {log_level}, 日付: {date}, メッセージ: {message}")

実行結果は以下の通りです。

ログレベル: ERROR, 日付: 2023-04-01, メッセージ: File not found

文章の単語分割

文章から単語を抽出する場合、split関数は非常に便利です。以下の例では、空白文字で文章を分割して単語を抽出しています。

sentence = "Pythonを学ぶことは、プログラミングスキルを向上させる良い方法です。"
words = sentence.split()
print(words)

実行結果は以下のようになります。

['Pythonを学ぶことは、プログラミングスキルを向上させる良い方法です。']

これらの応用例からわかるように、split関数はテキストデータの分析や処理において非常に強力なツールです。初心者の方でも、これらの例を参考にしながら、自分のプロジェクトでsplit関数を活用してみてください。

split関数のパラメータ

split関数をより深く理解するためには、そのパラメータについて詳しく知ることが重要です。ここでは、split関数の主要なパラメータであるsepとmaxsplitに焦点を当て、それぞれの詳細と使用例を紹介します。

sepパラメータの詳細

`sep`パラメータは、文字列を分割する際に使用する区切り文字を指定します。デフォルトでは空白文字（スペース、タブ、改行など）が区切り文字として使用されますが、このパラメータを利用することで任意の文字を区切り文字として指定することができます。

text = "Python-は-楽しい"
# ハイフンを区切り文字として指定
words = text.split('-')
print(words)

このコードの実行結果は以下のようになります。

['Python', 'は', '楽しい']

`maxsplit`パラメータの詳細

`maxsplit`パラメータは、分割の最大回数を指定します。この値を指定すると、`split`関数は最大で指定された回数だけ文字列を分割し、残りの部分は一つの要素としてリストに追加されます。

text = "Python は 楽しい とても 楽しい"
# 分割回数を2に制限
words = text.split(' ', 2)
print(words)

実行結果は以下の通りです。

['Python', 'は', '楽しい とても 楽しい']

これらのパラメータを理解し、適切に利用することで、`split`関数の柔軟性とパワーを最大限に引き出すことができます。プログラミングを学び始めたばかりの方でも、これらのパラメータの使い方を把握することで、より複雑なテキスト処理のタスクに挑戦することが可能になります。

文字列をリストに変換する

文字列の分割は、その結果としてリストを生成することになります。このリストを利用することで、プログラム内で文字列データをより柔軟に扱うことができます。

文字列の分割とリスト化

split関数を使用して文字列を分割し、その結果をリストとして扱う基本的な例を見てみましょう。

text = "この文を単語に分割します"
words = text.split()
print(words)

このコードを実行すると、以下のようなリストが得られます。

['この文を', '単語に', '分割します']

リストとしての操作

分割された文字列をリストとして取得することで、リストに対する様々な操作を行うことができます。例えば、リストの要素を順番に処理したり、特定の要素を抽出することが可能です。

# リストの要素を順に表示
for word in words:
   print(word)

このように、split関数を活用することで、プログラミング初心者でもテキストデータを柔軟に扱うことが可能になります。テキスト処理はプログラミングの基本的なスキルの一つであり、split関数はその強力なツールです。

さらに応用を深めるために、split関数と正規表現を組み合わせる方法を見ていきましょう。

splitと正規表現を組み合わせる

split関数は便利ですが、複雑なテキストデータを扱う場合、さらに柔軟性が必要になることがあります。このような場合、Pythonの`re`モジュールを使用して、正規表現を使った文字列の分割が可能になります。

`re`モジュールの基本

`re`モジュールは、Pythonで正規表現を扱うためのモジュールです。`re.split`関数を使用することで、正規表現にマッチする部分で文字列を分割することができます。

import re
text = "Python3は楽しい! Python2もいいね。"
# 正規表現を使用して、数字の前後で分割
words = re.split('(\d)', text)
print(words)

このコードの実行結果は以下の通りです。

['Python', '3', 'は楽しい! Python', '2', 'もいいね。']

この例では、数字の前後で文字列を分割しています。`re.split`関数では、分割の基準となるパターンを正規表現で指定することができるため、非常に柔軟な分割が可能になります。

正規表現を使った分割

`re.split`関数を使用する際には、正規表現のパターンを適切に設計することが重要です。

例えば、複数の区切り文字を使いたい場合や、特定のパターンを持つ文字列で分割したい場合に、この方法が非常に役立ちます。

# 複数の区切り文字（スペース、コンマ、ピリオド）で分割
text = "Pythonは、非常に強力な言語です。多様なライブラリがあります。"
pattern = r'[、。 ]'
words = re.split(pattern, text)
# 空の要素を除去
words = [word for word in words if word]
print(words)

実行結果は以下のようになります。

['Pythonは', '非常に強力な言語です', '多様なライブラリがあります']

この方法を使うことで、より複雑な条件で文字列を分割することが可能になります。プログラミングの学習を進める中で、split関数だけでなく、正規表現を使った文字列処理の技術も身につけることができれば、さらに多様なテキスト処理タスクに対応できるようになります。

これらの知識と技術を活用することで、プログラミング初心者でも複雑なテキストデータの処理や分析に挑戦することが可能になります。split関数と`re`モジュールを組み合わせることで、テキスト処理の幅が大きく広がります。プログラミングの世界では、テキストデータの扱いが非常に重要ですので、これらのツールをうまく利用していきましょう。

エラーとその対処法

プログラミングにおいては、エラーに遭遇することも学習過程の一部です。`split`関数を使用する際にも、いくつかの一般的なエラーが発生する可能性があります。ここでは、それらのエラーと対処法について説明します。

よくあるエラー

split関数を使用する際に一般的なエラーの一つは、非文字列型のオブジェクトに対してsplit関数を適用しようとするケースです。例えば、数値やリストに対してsplitを呼び出すと、`AttributeError`が発生します。

エラー回避のためのヒント

このようなエラーを避けるためには、split関数を適用する前に、対象が文字列型（`str`型）であることを確認することが重要です。もし不確かな場合は、`isinstance`関数を使用して型チェックを行うことができます。

data = 100 # これは数値型です
if isinstance(data, str):
   print(data.split())
else:
   print("dataは文字列型ではありません。")

このコードを実行すると、`data`が文字列型ではないため、適切なメッセージが表示されます。

split関数の代替手段

場合によっては、split関数の代わりに他の方法を使用することが適切な場合もあります。ここでは、`split`関数のいくつかの代替手段について紹介します。

`partition`関数の使い方

`partition`関数は、指定した区切り文字で文字列を3つの部分に分割します。この関数は、区切り文字の前後のテキストと区切り文字自体を含むタプルを返します。

text = "Pythonは楽しい"
before, sep, after = text.partition("は")
print(before) # Python
print(sep) # は
print(after) # 楽しい

`splitlines`関数の使い方

`splitlines`関数は、文字列を改行文字で分割します。これは、複数行のテキストデータを扱う場合に特に便利です。

text = "一行目\n二行目\n三行目"
lines = text.splitlines()
print(lines)

このコードの実行結果は以下の通りです。

['一行目', '二行目', '三行目']

これらの代替手段を理解しておくことで、特定の状況に応じて最適な文字列分割方法を選択することができます。

文字列処理の高度なテクニック

split関数をはじめとする文字列処理関数を駆使することで、プログラミングにおけるテキスト処理の幅を広げることができます。高度なテクニックとしては、文字列の結合や置換、さらには正規表現を使った複雑なパターンマッチングなどがあります。これらの技術を組み合わせることで、データ分析、Webスクレイピング、ログファイルの解析など、多岐にわたるアプリケーションの開発が可能になります。

split関数とその応用について理解を深めることは、テキストデータを扱う上で非常に重要です。さらに、プログラミングの知識を広げるために、`split`関数と他の言語の類似機能との比較も有益です。

split関数と他の言語

Pythonの`split`関数は非常に強力で使いやすいですが、他のプログラミング言語にも似たような機能を持つ関数やメソッドが存在します。これらを比較することで、異なる言語間でのコーディングスキルの移行や理解を深めることができます。

PythonとJavaScriptの比較

JavaScriptには`split`メソッドがあり、Pythonの`split`関数と同様に文字列を分割するために使用されます。JavaScriptのsplitも同じく区切り文字を指定して文字列を配列に分割します。

let text = "JavaScriptは楽しい";
let words = text.split("は");
console.log(words); // ["JavaScript", "楽しい"]

この例から分かるように、基本的な使い方はPythonと非常に似ていますが、結果として得られるのはJavaScriptでは配列で、Pythonではリストです。

PythonとJavaの比較

Javaにもsplitメソッドが存在し、文字列を正規表現に基づいて分割することができます。Javaのsplitメソッドは、`String`クラスのメソッドとして提供されています。

String text = "Javaは面白い";
String[] words = text.split("は");
System.out.println(Arrays.toString(words)); // [Java, 面白い]

JavaのsplitメソッドもPythonのそれと同様の役割を果たしますが、使用する際には正規表現の扱いに注意が必要です。また、結果は配列として得られます。

実践的なプロジェクトアイデア

split関数を学んだ後、その知識を活かして実践的なプロジェクトに挑戦してみることが重要です。ここでいくつかのプロジェクトアイデアを紹介します。

簡易的なテキストエディタの作成

Pythonを使って、テキストファイルを読み込み、特定の区切り文字に基づいてテキストを分析・編集する簡易的なテキストエディタを作成します。GUIライブラリを使用して、ユーザーインターフェースを備えたアプリケーションを開発することも可能です。

データ分析ツールの作成

CSVファイルやログファイルなど、特定のフォーマットで保存されたデータを読み込み、split関数を使用してデータを分析するツールを作成します。データの集計やグラフ化など、さまざまな分析機能を組み込むことができます。

split関数の最適な使い方

split関数を効果的に使用するためには、以下の点を心掛けると良いでしょう。

1. パフォーマンスの考慮：大量のデータを扱う場合は、分割処理のパフォーマンスに注意する必要があります。不要な分割は避け、効率的なコードを心掛けましう。
2. 読みやすいコードの書き方：`split`関数を使う際には、コードの可読性を保つために、何に基づいて分割を行っているのかを明確にすることが大切です。コメントを適切に使用するか、コード自体を自己説明的にする工夫をしましょう。

split関数を使った実践的な例

実際に`split`関数を使った例を通して、その応用方法をさらに探求してみましょう。

テキストファイルの処理

大量のテキストデータを含むファイルを読み込み、特定のキーワードやパターンに基づいて情報を抽出するスクリプトを書くことができます。例えば、ログファイルからエラーメッセージだけを抽出したい場合、各行をsplitして必要な情報をフィルタリングすることが可能です。

Webスクレイピング

Webページからテキスト情報を抽出する際にもsplit関数が役立ちます。HTMLコンテンツを取得した後、特定のタグや属性を区切り文字として使用してデータを分割し、必要な情報を抽出することができます。

QAセクション

最後に、split関数に関するよくある質問に答えてみましょう。

split関数はどのような場合に便利ですか？

• テキストデータを特定の区切り文字で分割して配列やリストに格納したい場合に便利です。データの解析、処理、または特定のフォーマットへの変換が必要な時によく使用されます。

関数の実行時にエラーが発生する主な原因は何ですか？

• 非文字列型のオブジェクトに`split`関数を適用しようとした場合や、存在しないメソッドや属性を参照しようとした場合にエラーが発生します。

– split関数とsplitline関数の違いは何ですか？

• split関数は任意の区切り文字を指定して文字列を分割しますが、`splitlines`関数は改行文字を区切り文字として文字列を行単位で分割します。

結論

split関数は、Pythonでのテキスト処理において非常に重要な役割を果たします。この記事を通じて、その基本的な使い方から応用例、さらにはエラー対処法や他の言語との比較まで、幅広い知識を獲得できたことでしょう。プログラミングを学んでいる方々にとって、ここで学んだ内容が今後の学習やプロジェクトに役立つことを願っています。

プログラミングの世界では、日々新しい技術や手法が登場しています。split関数のような基本的なツールをしっかりと理解し、応用することが、これらの新しい挑戦に対応するための土台となります。テキスト処理はプログラミングの基礎的なスキルの一つであり、`split`関数をマスターすることは、より高度なプログラミング技術への第一歩です。

最後に、split関数だけでなく、Pythonの豊富な標準ライブラリやフレームワークを探索し、さまざまなツールやライブラリを駆使して、自分だけのプロジェクトを創り上げていくことが、プログラミング学習の醍醐味の一つです。この記事が、そのような創造的なプロセスの一助となれば幸いです。プログラミングの旅を楽しんで、日々の学習を通じて、自分自身のスキルを着実に向上させていきましょう。

The post Pythonのsplit関数で文字列分割する方法を現役エンジニアが解説 first appeared on インディバースフリーランスメディア.

今回は、このような疑問を持っている方向けに、Pythonは将来性はあるのか？という質問にお答えします。

Googleで「python 将来性」と調べると、

• python やめとけ
• python 時代遅れ
• java python 将来性
• javascript python 将来性
• ruby python 将来性

などのような結果が出てきます。

この記事では、上記のような疑問にお答えしつつ、

• Pythonの将来性について
• 他のプログラミング言語と比較

について解説していきたいと思います。

結論からいうと、Pythonの将来性はあります。

Pythonとはそもそもどんな言語？

Pythonは、1991年にグイド・ヴァン・ロッサムが創り出したプログラミング言語で、今日ではAIやデータサイエンスの領域をはじめとして、様々な目的で広く使われています。

Pythonは動的に型付けされる言語で、変数の型を明示せずに利用できます。これにより、開発者はプログラムを速やかに作成でき、開発がし易い言語になっています。

また、Pythonの構文は他の多くのプログラミング言語よりも短縮されており、読むのが容易であるという特徴があります。それがPythonが初心者にとって学習しやすい言語となる要素の一つです。

Pythonには、データ分析やウェブ開発、機械学習といった分野に特化した標準ライブラリが豊富に用意されています。これには、データサイエンスで一般的に使用されるNumPyやpandas、機械学習で使われるscikit-learnやTensorFlowなどが含まれます。

Pythonの適用範囲は広大で、他のプログラミング言語は基本的にエンジニア以外はあまり手がけないものですが、Pythonはその文法の明確さから、ビジネス職の方々（データサイエンティスト、マーケター、PdM等）も頻繁に活用しています。

Pythonに将来性がある理由

Pythonの有利な点について理解を深めていきましょう。

Pytnonに将来性がある理由①：初学者にとって読みやすいため今後多くの人に使われやすい

Pythonは、その設計哲学として「読みやすさ」を重視しています。 Pythonの設計思想は、「複雑さよりもシンプルさが優れている」、「明瞭さが重要である」という原則に基づいています。 この「読みやすさ」とは、コードが簡潔で理解しやすいということを意味します。Pythonの文法は、他の多くのプログラミング言語と比較して直感的で、非常に「人間に優しい」設計になっています。（というか初学者に優しい設計になっています。 具体的には、Pythonでは、コードのブロックを表現するために波括弧（{}）ではなく、インデント（空白またはタブ）を使用します。この設計により、コードの構造が視覚的に明確になり、他のプログラミング言語に比べて読みやすくなっています。インデントによるブロック構造は、プログラムの流れを自然に理解しやすくするため、特にプログラミング初学者にとって学習が容易です。 個人的には、Pythonを書いているときは、他の言語と比べるとコードを書く必要がなく、英語をそのまま書いているような感覚です。Javaなどと比べると、直感的に書くことができます。

Pytnonに将来性がある理由②：AI/データサイエンス領域のライブラリが充実している

PythonはAI（人工知能）やデータサイエンスの分野で広範囲にわたり用いられています。これは、Pythonが擁する豊富なライブラリやフレームワークが大きく影響しています。

• BeautifulSoup
• Request
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib

といったデータ分析のライブラリでデータの収集、処理、分析、視覚化までできます。 また、TensorFlowとPyTorchなどのAIライブラリなどがあります。 また直近では、ChatGPTで有名なOpenAIなどの生成AIのAPIなどを扱いやすいライブラリも、Pythonから利用可能なケースが多いです。 個人的には、生成AIなどのような技術の最先端を追うのであれば、とりあえずPythonかNodeJSがかけておくと何かと便利かと思います。

Pythonに将来性がある理由③: 汎用性が高い

Pythonは、Web開発、データ科学、AI、ゲーム制作といった多様な分野に対応可能な高い汎用性を持つ言語です。

• Webアプリを作りたい！
• データ分析したい！
• RPAのように業務を自動化したい！
• AIを使いたい

そういった場合、基本的に全てがPythonで簡単にできます。私自身の主要な言語はRubyとJavaScriptですが、データ分析やAIに取り組みたいと思うと、やはりPythonを利用することが多いです。

Pythonに将来性がある理由④：Pythonは世界中で使われているから

Pythonは世界中で使われています。 Pythonのプログラミング言語が世界中でどれほど使われているかについて、TIOBEインデックスが参考になります。 2024年2月のデータによると、Pythonは世界で最も人気のあるプログラミング言語としてランクインしており、その人気度は15.16%です。

Pythonが高評価を得る要因は、その柔軟性、充実したライブラリ（numpy等）、そしてフレームワーク（django等）の存在によるものです。

Pythonに将来性がある理由：日本でも多く使われている

Pythonは、日本でも多く使われています。 「プログラミング言語利用実態調査2021」によると、日本においてPythonの使用率は高まっています。
調査結果から見ると、455人の回答者の中で151人がPythonを使用しており、エンジニアの3割以上がPythonをビジネスで使っています。 他のプログラミング言語、C/C++やJavaなどと比較して、Pythonの利用が増えていることが確認できます。Pythonの普及は、その柔軟性、使いやすさ、そして広範囲なアプリケーションでの利用可能性によるものです。特に、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するための新規システム開発において、多くの企業がPythonを選んでいます。DXの中心となるデータ分析やAIシステム開発には、従来の基幹系システムとは異なるプログラミング言語が必要とされ、Pythonがその要求を満たしています。

Pythonでできることは？

Pythonでできることについてもみていきましょう！

Pythonでスクレイピングという技術で、自動でネット上のデータを取得することができる

Pythonでは、スクレイピングという技術があります。スクレイピングとは、簡単に言うとプログラミングで自動でWebサイトにアクセスして、インターネット上の情報を取得して、ダウンロードできてしまう技術です。

例えば、僕の友人では、海外の商品を仕入れて、日本で販売している人がいます。そして、そのために海外のWebサイトにアクセスして、毎日そのサイトに在庫があるのかを確認していたんですよね。でも、正直めっちゃくちゃ時間がかかるわけで、大変なんです。
でも、Pythonを学んでスクレイピングの技術を学ぶと、その面倒なルーティンを完全に自動化できます。Webサイトの中のすべての商品データにアクセスして、その中で在庫があるものだけピックアップして、CSVファイルやExcelファイルにダウンロードすることも可能なわけです。クラウドソーシングの案件で、以前これを自動化してあげたところ、お客さんが本当に喜んでくれました。

他にも、例えば営業先の顧客リストを用意したいときも、スクレイピングを利用すると非常に簡単に作ることができますね。僕自身が以前に作ったチュートリアルだと、あるWebサイトの記事名と記事URLを自動ダウンロードできるように解説しました。この技術を学ぶと、営業リストを自動で作成することもできます。

昔僕がやっていたのは、クラウドソーシングサイトでどういうスキルが一番単価が高いのかを調べた時もスクレイピングが非常に便利でしたね。

PythonでAPIという技術を利用すれば、普通だと取得できない他人のツイッターのデータを取得して分析することができる

僕はフォロワーが2万人いるのですが、このフォロワーを獲得するためにはかなりツイッターのデータを分析したうえで施策を考えているんですよね。
だからインフルエンサーのツイートとかって、めっちゃくちゃ勉強しているんですよ。どんなツイートが伸びやすいのかとか、favされやすいのかとか。
でも普通にツイッターを利用して、他人のツイートをさかのぼろうとすると、データがとれないんですよね。手打ちでやるのは相当面倒くさいです。
でも、Pythonが使えれば、APIというデータの窓口からツイッターにアクセスすることができます。APIとは、あるウェブサイトから情報を取得したり、情報を送信することができる窓口のことです。

ツイッターはAPIを提供しているので、例えばPythonからAPIを経由してツイッターに投稿するようなこともできるんですよね。ちなみにAPIとスクレイピングからのデータ取得の違いは、APIは公式でデータが取得できる窓口なのに対し、スクレイピングは公式の窓口からデータ取得しているわけではないということになります。

僕がよく使うのは、ツイッターのAPIを利用して、他人のツイートをすべて取得したりできます。自分がツイートを参考にしているインフルエンサー10人の過去500件のツイートをPythonでデータを取得して、そのデータをもとに特にRTが多かったものを並び替えるなんてことも、Pythonを使うと学ぶことができます。めっちゃくちゃ便利じゃないですか？

あとは例えば、自分のツイートで特に伸びたツイートとかをAPI経由でデータを抽出して、自分の伸びるツイートの特徴を洗い出してみると、伸びやすいツイートってしやすくなりますよね。実際僕は過去のツイートを5000件くらい取得して、特に伸びたツイートを分類してひたすらツイートをしたら、フォロワーが5カ月で6000人くらい増えました。

Pythonを使えば、データの加工をエクセルより簡単にすることができる

例えば、営業チームのExcelを取得して、ほかのチームとデータを結合したいみたいな場合がありますよね。
でも人によっては、売上を￥11,000　と書いている人がいたり、11000円と書いていたり、￥11000と書いている人がいる場合ってよくあると思うんですよ。
これをエクセルで全部処理しようとすると、途方もなく時間がかかります。
でも、Pythonを利用してデータの加工を行うと、3行くらいのスクリプトで全部きれいに整理することができるんですよね。下のコードはイメージですが、こんな感じ。

import pandas as pd # データを加工できるツールを読み込む
df = pd.read_csv("text.csv")# CSVのデータを読み込む
df["price"] = df[df["price"]].replace("円", "") #円と書いてある部分を消すことができる

エクセルで人力でデータの加工をしていたのがあほらしくなってくるくらい、Pythonができると便利です。

Pythonを使えば、データ分析ができる

例えば、データを処理して、それを折れ線グラフや円グラフに可視化したい場合って、多くの人がエクセルを使うと思うんですけど、エクセルで対応しているグラフ以外で可視化したい場合もありますよね。例えば、ワードクラウドと呼ばれるような可視化の方法もありますが、エクセルではできません。

また、可視化に限らず、込み入った統計解析をしたい方もいらっしゃると思います。

たとえば二項ロジスティック回帰分析を過去にエクセル上でしようとしたのですが、エクセルではできずに非常に困った記憶があります。（エクセルはぎりぎり重回帰分析ぐらいまで）

しかし、Pythonではほぼすべてのグラフ表示に対応していたり、AIと呼ばれるような機械学習の統計解析方法についてもすべて網羅しています。PythonではMatplotlibというライブラリ（ツール）を利用すれば、簡単にグラフの描画を行うことができるのです。

また、Pythonを利用して他人にプレゼン資料が創れるJupyter Notebookを利用すれば、そのデータ分析の過程もWeb上で共有できるのです。本当に便利ですよね。
また、データの取得から加工、分析までもシームレスにできるのも、Pythonの良い点です。
例えば、メルカリのデータを取得して、こんな感じで可視化をすることもできるんですよね。これも全部Pythonでやっています。

https://twitter.com/never_be_a_pm/status/930444641022853121

PythonはAIのライブラリが最先端である

AIを学んでみたい人も多いと思いますが、AIのライブラリが豊富なのはRという言語とPythonです。（一応ほかにもJuliaなんてものもあります）
機械学習のライブラリ、ディープラーニングのライブラリが豊富なので、AIを学びたいという方はPython一択かと思います。

Pythonを使えば、Webアプリを作ることができる

例えば、ログインが必要なWebアプリを作りたい人もいるかもしれません。
Pythonを使えば、Webアプリケーションを作ることができます。PythonでWebアプリを作るためには、HTML, CSS, JavaScriptなどWebページの見た目を作る言語と、Webアプリを作るためのフレームワークDjango、Flask、またデータを保存するSQLを学ぶ必要があります。
僕が以前に作ったのは、メルカリ上のデータをWebの画面からポチポチするだけでダウンロードできるようなシステムです。こんな感じでスクレイピングとWebアプリをかけ合わせたりすることもできますね。

なのでほかのスキルと比べると難易度が高いですが、AIとも相性がよいので、AIアプリをつくりたいなんてときもPythonが非常におすすめです。
具体的にどのように作ればいいかについては、こちらの記事も読んでみてください。

Pythonの年収相場

Pythonエンジニアの年収を以下の観点でみていきましょう。

1. Pythonエンジニアの世界の正社員平均年収
2. Pythonエンジニアの日本の正社員平均年収
3. Pythonエンジニアの日本のフリーランス（業務委託）平均年収

Pythonエンジニアの正社員の平均年収

DAI

日本におけるPythonエンジニアの年収は非常に高いです。

引用：求人検索サービス『スタンバイ』の調査（2017）

また、求人BOXでは、Pythonエンジニアの平均年収は573万でした。

引用：求人ボックス（2023年4月30日確認時点）

2022年にdodaが出した平均年収の統計が以下だったので、Pythonエンジニアが他の職業と比べても稼ぎやすいことがわかります。

引用：doda（2022年12月19日時点）

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The post Pythonの将来性はある？他の言語と比較して現役エンジニアが解説してみた first appeared on インディバースフリーランスメディア.

上記のような疑問に、現役エンジニアがお答えします。

Googleで調べると、

• python 気持ち悪い
• python 時代遅れ
• python 稼げない
• python 将来性

などのキーワードでも表示され、心配になった方もいらっしゃるのではないでしょうか？

この記事では、上記のような疑問にお答えしつつ、

• Pythonがやめとけと言われている理由に対しての回答
• Pythonを学ぶべきかそうではないか

について回答していきます。

結論から言うと、上記のような心配は不要です。それだけでPythonをやめておく必要が出てくるわけではありません。

具体的に何を学ぶべきかについても解説していきたいと思います。

結論を知りたい方は、こちらをクリックして飛んでみてください。

Pythonが巷でやめとけと言われている理由とそれに対しての意見

著者：河合大

DAI

株式会社ワークスアプリケーションズにてQAエンジニア→株式会社AidemyにてAIプログラミングスクールのマーケティングを担当→キャリアコーチングサービスのパイオニアであるポジウィル株式会社にCMO就任→株式会社インディバースを創業。
IT系キャリアに関して情報発信しているDAINOTEを運営。自身も自社プロダクトであるMedia Analyticsの開発をRuby on Railsで行うWebエンジニアである。本業はWebマーケター。最近は生成AI系の開発にどハマり中。著書は独学プログラマーのためのAIアプリ開発がわかる本 。詳細は運営者情報をご覧ください。 @never_be_a_pm

Pythonのデメリット

まず、Pythonはやめておいた方が本当によいのか判断するために、Pythonのデメリットについて理解しておきましょう。

Pythonのデメリット①：実行速度が遅い

Pythonは、他の言語と比べると実行速度が遅いです。

Pythonは動的型付け言語（インタプリタ言語）であり、変数の型が実行時に決定されるため、実行速度が遅いです。CやC+のようになコンパイル言語と比べると、どうしても実行速度は遅くなります。

ただし、遅いと言っても他の言語と比べて特別極端に遅いわけでもありません。例えばPHPやRubyを書いている時と、Pythonを書いている時では、そこまでスピードの差を感じることはありません。

Pythonのデメリット②：スマホアプリの開発がしづらい

Pythonはモバイルアプリケーション開発（スマホアプリ開発）にはあまり適していません。

iOSやAndroidのネイティブアプリケーション開発には、SwiftやKotlinといった専用の言語が推奨されます。Pythonで書かれたアプリケーションは、パフォーマンスやユーザー体験の面でこれらのネイティブ開発言語に劣ります。

Pythonのデメリット③：組み込みシステムへの適用性の問題

組み込みシステムやリアルタイムシステムでは、リソースが限られているため、効率的なコードが求められます。Pythonはメモリ使用量が多く、リアルタイムでの実行速度が要求される環境には適していないことが多いです。このような場合、CやC++が好まれます。

Pythonのデメリット④： インデントが気持ち悪い

Pythonでは、インデント（タブや空白などを入れてコードを揃えること）によって、コードの意味が変わってしまいます。Python以外の言語では、基本的にインデントは「見やすさ」のために行われますが、Pythonは少しクセが強い言語で、「どうせインデントするなら最初から適切にインデントしないと動かないようにしてしまおう」という思想の言語になります。

そのため、他の言語に慣れ親しんだ人にとっては、Python特有のインデントの仕様を見ると、「気持ち悪い」と思う方もいるのではないでしょうか。

Pythonのメリット

次にPythonが本当にやめておくべきなのか理解する上で、Pythonのメリットについて理解していきましょう。

Pytnonのメリット①：初学者にとって読みやすい

Pythonは、その設計哲学として「読みやすさ」を重視しています。

Pythonの設計思想は、「複雑さよりもシンプルさが優れている」、「明瞭さが重要である」という原則に基づいています。

この「読みやすさ」とは、コードが簡潔で理解しやすいということを意味します。Pythonの文法は、他の多くのプログラミング言語と比較して直感的で、非常に「人間に優しい」設計になっています。（というか初学者に優しい設計になっています。

具体的には、Pythonでは、コードのブロックを表現するために波括弧（{}）ではなく、インデント（空白またはタブ）を使用します。この設計により、コードの構造が視覚的に明確になり、他のプログラミング言語に比べて読みやすくなっています。インデントによるブロック構造は、プログラムの流れを自然に理解しやすくするため、特にプログラミング初学者にとって学習が容易です。

個人的には、Pythonを書いているときは、他の言語と比べるとコードを書く必要がなく、英語をそのまま書いているような感覚です。Javaなどと比べると、直感的に書くことができます。

Pytnonのメリット②：AI/データサイエンス領域のライブラリが充実している

PythonはAI（人工知能）やデータサイエンスの分野で広く使われています。この背景には、Pythonの持つ多様なライブラリやフレームワークが大きく関係しています。

例えば、

• BeautifulSoup
• Request
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib

といったデータ分析のライブラリでデータの収集、処理、分析、視覚化までできます。

また、TensorFlowとPyTorchなどのAIライブラリなどがあります。

また直近では、ChatGPTで有名なOpenAIなどの生成AIのAPIなどを扱いやすいライブラリも、Pythonから利用可能なケースが多いです。

個人的には、生成AIなどのような技術の最先端を追うのであれば、とりあえずPythonかNodeJSがかけておくと何かと便利かと思います。

Pythonのメリット③: 汎用性が高い

Pythonは、Web開発、データサイエンス、人工知能（AI）、ゲーム開発など、幅広い分野に適用可能な汎用性の高い言語です。

• Webアプリを作りたい！
• データ分析したい！
• RPAのように業務を自動化したい！
• AIを使いたい

といった場合、基本的に全部やりやすいのがPython。

私自身メインの言語はRubyとJavaScriptですが、データ分析やAIを触りたいときは、やはりPythonを使うケースが多いです。

Pythonのメリット④：Pythonは世界中で使われているから

Pythonは世界中で使われています。

Pythonのプログラミング言語が世界中でどれほど使われているかについて、TIOBEインデックスが参考になります。

2024年2月のデータによると、Pythonは世界で最も人気のあるプログラミング言語としてランクインしており、その人気度は15.16%です。

Pythonがこのように高い評価を受ける理由は、その柔軟性、豊富なライブラリ（numpyなど）、そしてフレームワーク（djangoなど）にあります。

Pythonのメリット⑤：日本でも多く使われている

Pythonは、日本でも多く使われています。

「プログラミング言語利用実態調査2021」によると、日本においてPythonの使用率は高まっています。

調査結果によると、回答者455人中151人がPythonを利用しており、3割以上のエンジニアがPythonを業務で使用しています。C/C++やJavaといった他のプログラミング言語と比較して、Pythonの利用が進んでいることが確認できます。Pythonの普及は、その柔軟性と使いやすさ、幅広いアプリケーションでの利用可能性に起因しています。

特に、デジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するための新規システム開発において、多くの企業がPythonを採用しています。DXの核となるデータ分析や人工知能（AI）システムの開発には、従来の基幹系システムとは異なるプログラミング言語が必要とされ、Pythonがその需要を満たしているのです。

Pythonが巷でやめとけと言われている理由とそれに対しての意見

それでは、早速Pythonが巷でやめとけと言われている理由と、それに対しての解説をしていきます。

「Pythonは気持ち悪いからやめておけ」説  → 嘘

Googleのサジェストにあった「気持ち悪いから」説。これは正直、元となる言語がある人ではないと対して気になりません。なので、初学者はそれを魔に受ける必要は全然ありません。

結論：Pythonは気持ち悪いからやめておけ→参考にする必要なし

「Pythonは時代遅れなのでやめておけ」説 → 嘘

Googleのサジェストにあった「時代遅れなのでやめておけ」説。

そもそも「時代遅れ」とはなんなのか。それはおそらく

1. 生まれた年が古いから（言語が年をとっているから）
2. 言語があまり使われていないから

の二種類があるかと思います。

前者の場合、Pythonは確かに古いです。ただ、実は

• Python（パイソン）は、1991年にグイド・ヴァンロッサムによって開発
• Java（ジャバ）は、1995年にサン・マイクロシステムズによって開発
• Ruby（ルビー）は、1995年にまつもとゆきひろ（通称Matz）によって日本で開発

となっていて、実はそこまで他の有名な言語と比べても古くないです。

むしろ逆に「長い間使われている言語」ということで、支持者が多く言語が安定的に発展しているのも特徴的です。

多くのプログラミング言語は、時の試練を耐えられず、生まれては消滅しています。その点Pythonは長い間使われ続けている言語のため、逆に安心して利用できる言語となります。

ちなみに本当に時代遅れな言語としては以下のとおりです。

1. Fortran
2. Cobol
3. Delphi

結論：Python時代遅れなのでやめておけ→参考にする必要なし

「Pythonは稼げないのでやめておけ」説 → 一部本当

Pythonは稼げないのでやめておけ説。これは一部本当で一部嘘です。

「Pythonは初心者にとって稼げないのでやめておけ」であれば本当です。

いきなり未経験からPythonで月20-30万円稼ごうと思っても、そもそもそのようなスキルセットで仕事はもらえません。私の会社でもエンジニアを採用していますが、基本的に未経験に仕事を任せることは正社員でなければありません。

「いやぁ、そんなもらえなくてもいいから副業で月3-5万円くらい稼ぎたい！」と思う方もいると思うのですが、正直かなり今の市況だと難しいです。ChatGPTをはじめとした生成AIによって、そういう仕事もなり減ってきています。

でもこれはPythonに限った話ではなく、RubyであろうがJavaであろうが全ての言語で同じなので、Pythonをやめておけ、という理由かというとちょっと違うかもしれません。

逆に、現役のエンジニアであれば、Pythonエンジニアは稼げます。

他の言語よりもAIなどのプロジェクトが多いので、メキメキスキルをつけていくと、単価の高い案件にありつける可能性は高いです。

「Pythonは仕事がないのでやめておけ」説 → 一部本当

「Pythonは仕事がないのでやめておけ」説 → 一部本当です。

「Pythonは初心者にとって仕事がないのでやめておけ」であれば本当になります。

まず日本では肌感覚ですが、小規模のアプリケーションを作る時、だいたい

• PHP
• Ruby
• JavaScript(Node JSをバックエンドにReact / Vueなどをフロントエンドで採用する）

を使う傾向が多いです。メイン使いでPythonを使う場合、

• AI系のプロダクトをやっている
• 自動化ツールなどをやっている
• データ分析などの統計解析で使っている

などが理由になります。

なので、普通のWebアプリケーションを開発するWebエンジニアとして就職したい、と言う場合はPythonは初手で学ぶのであれば、正直向かないです。転職市場でも需要は大きいですし、フリーランスや副業で仕事をする場合でも困ることは少ないでしょう。

転職・就職するにも求人が少なくなり、未経験で採用される可能性が少なくなるためです。

「Pythonは将来性がないのでやめておけ」説 → 嘘

「Pythonは将来性がないのでやめておけ」説 は真っ赤な嘘です。むしろ将来性超有望ですよ。

そもそも言語において将来性がなくなる場合、「その言語を利用するユーザーが減る」ことが一番の指標になりますが、Pythonは今でも海外ではメインで使われるプログラミング言語になります。

また、特に最近注目されている生成AIなどの文脈でも、Pythonは非常に使われております。

結論：Pythonは将来性がないのでやめておけ→参考にする必要なし

「Pythonは仕事で使えるレベルになるまで大変すぎるのでやめておけ」説 → 一部本当

「Pythonは仕事で使えるレベルになるまで大変すぎるのでやめておけ」説 → 一部本当。

前提、プログラミング言語の習得は、さほど難易度は変わらないです。プログラミング言語は、関西弁、九州弁などのように、同じ日本語を少し方言が違うような形で進化しています。

なので、原則学ぶことはほとんど一緒になるので、言語ごとに習得が難しいか否かでいうと、さほど変わりません。

ただ、日本という環境において、「未経験の人に学びやすいか」という観点でいうと、Pythonはそこまで恵まれていないかもしれません。

根拠としては以下のとおりです。

1. プログラミングスクールの中で就職できるレベルまで特化して教えているPython講座がない
2. オンラインで探しても初心者向けのPythonの学習コンテンツが少ない

Pythonは簡単すぎるので差がつかないからやめておけ → 大嘘

Pythonは簡単すぎるので差がつかないからやめておけ → 大嘘です。

そもそもPythonは他の言語よりも、書きやすさはありますが、だからといって簡単というわけではありません。

あと前提プログラミング言語によってそこまで難易度が変わることもないです。Javaを書いている人の方がPythonよりも優秀なんてこともありません。

結論：Pythonは簡単すぎるので差がつかないからやめておけ→参考にする必要なし

Pythonを学習するのに適している人/適していない人

それでは、Pythonはどんな人が学ぶとよいでしょう。

Pythonを使うのが向いている人：日々の仕事でプログラミングを使いたい人

エクセルを自動化したり、データ分析を楽にしたい！そんな願いを持った人には特におすすめできる言語です。就職を目的とせず、普段使いしたい、という場合はPythonを使うのがとてもおすすめです。

Pythonを使うのが向いている人：AIを使って開発してみたい人

ChatGPTなどは、Pythonを利用すると自動化することができます。これからどんどん便利になる生成AIをPythonで自動化したい！と言う方には、非常にPythonはおすすめです。

Pythonを使うのが向いていない人：未経験からエンジニアなりたい人

「「Pythonは仕事がないのでやめておけ」説 → 一部本当」でも解説しましたが、Pythonの求人で、特に未経験者向けの求人は少ないです。なので、未経験からエンジニアになりたい人は、Pythonはあまりおすすめできません。

日本であれば、PHPやRubyなどの言語が未経験での転職に適しているためおすすめです。

未経験からPythonを学習して就職・転職したい人は何をしたらいいか

未経験からPythonを学ぶ場合、以下の選択肢があります。

1. オンラインのPython学習サイトで学ぶ
2. プログラミングスクールで学ぶ
3. Pythonで作成したオリジナルアプリのポートフォリオを作る
4. 転職エージェントで未経験転職する
5. 転職が難しかったら、エンジニア向けの派遣会社を利用する

オンラインのPython学習サイトで学ぶ

Pythonをインターネットで手軽に学ぶのであれば、オンラインで学べるPython学習サイトを利用するのがよいでしょう。

書籍での学習もよいのですが、書籍の内容が現状の仕様と異なるケースも存在するので、できればオンラインの学習サイトを利用するのがよいでしょう。

Python学習サイトは基本的には無料から始められます。最初は無料で学び、徐々に有料の学習サイトを利用するとよいです。

期間を区切って利用するのがおすすめです。こちらの関連記事を参考に、ぜひ一度Pythonの学習を進めてみてください。

個人的は初心者にはProgateがおすすめです。

具体的に学ぶ内容としては、以下のものを中心に学びましょう。

• Pythonの基本的な文法（変数 / 関数 / クラス / if文 / for文 / while文)
• Linuxコマンドの知識（cd / pwd / ls / mkdir / touch)
• HTML / CSSの知識
• JavaScriptの知識

プログラミングスクールで学ぶ

お金に余裕があるのであれば、Pythonに特化したプログラミングスクールで学ぶのがおすすめ。

上記のプログラミング学習サイトで十分に学んだ後に、スクールを活用すると最大限有効活用できるでしょう。

Python特化のプログラミングスクールであれば、個人的にはAidemyやキカガクがおすすめです。

Pythonで作成したオリジナルアプリのポートフォリオを作る

Pythonのプログラミングスクールで一通り学習が進んだら、今度は就職用に使うオリジナルアプリを作ります。未経験での能力をはかるためには、必ず必須となります。

エンジニア採用で未経験ではコードを書くことへの熱意が求められます。その熱意を証明できるのがオリジナルアプリです。

就職の状況で、オリジナルアプリを持っていれば就職に成功する可能性（特にいい会社に就職する可能性）は大きく上がります。

転職エージェントで未経験転職する

ある程度勉強が終わったら、未経験からエンジニアとして転職活動してみるとよいでしょう。

企業に直接応募するのでもよいですが、まずは客観的に自分の経歴やポートフォリオなどからどういう会社に就職できるか立ち位置を確認する上でも、転職エージェントなどを利用するのがおすすめです。

個人的にはワークポートがおすすめです。

転職が難しかったら、エンジニア向けの派遣会社を利用する

ただし上記のようなエンジニアへの未経験転職は非常に難易度が高いです。

エンジニアの就業経験をえない限りエンジニアになるのは難しいため、どうしても正社員として転職活動がうまくいかない場合は、未経験OKのエンジニアの派遣社員として働くという方法もあります。

Pythonにおすすめの転職エージェント

レバテックキャリア | 求人数が業界トップクラス

レバテックキャリア公式サイト：https://career.levtech.jp/

『レバテックキャリア』は、業界トップクラスのエンジニア特化の転職エージェントで、当サイトの中でも特におすすめのエージェントです。

ベンチャーからメガベンチャー、大企業など、モダンな技術セットを扱っている人気求人が多数存在します（過去にはリクルート、サイボウズ、ビズリーチ、DMMなど）

求人の年収相場も600万円以上と高く、エンジニアとしてさらにキャリアアップを狙いたい方におすすめの転職エージェントです。

DAI

『レバテックキャリア』の案件はユーザー登録すると閲覧することができるため、まずは30秒で無料登録してみるのがおすすめです！

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ワークポート公式サイト：https://www.workport.co.jp/

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• キャリアアドバイザーのIT領域に対する専門性が高い
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The post Pythonはやめとけ！と言われる理由を現役エンジニアが解説します first appeared on インディバースフリーランスメディア.

今回は、PythonでCSVを扱う方法について解説したいと思います。

PythonでCSVを扱うためのライブラリ

PythonでCSVを扱うときに必要なのは、Pandasというライブラリです。

Pandasとは

Pandasとは、Excelのように、Python上で表計算を行うことができるライブラリです。

Pandasのインストール

以下のようにPandasをインストールします。

$ pip install pandas

Pandasのインポート

Pandasをインポートします。

import pandas as pd

こうすることで、pdでpandasを読み込めるようになります。

CSVの読み込み

PandasでCSVを読み込む場合は、read_csvを利用します。

現在のディレクトリでCSVが存在する場合、読み込むことができます。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("あなたのCSV名.csv", index_col=0)

dfはdataframeの略で、エクセルのように行列が配置されたオブジェクトとなります。

CSVの先頭行を確認する

読み込んだCSVの先頭行を確認します。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("csv名.csv")
df.head(50) #最初の50個を取得

headメソッドは、表計算上のデータの先頭行を確認することができます。

CSVを出力する

この後いろいろとCSVに情報を追加する方法を追加しますが、CSVを出力する方法はto_csvメソッドを利用します。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("csv名.csv")
df.to_csv("csv名.csv") #csvを現在のディレクトリに保存する

簡単にCSVを作成してみる

次に、簡単にCSVを作成してみたいと思います。

• 記事名（name）とURL (url)が入ったCSVリストを作成する
• それぞれ行を追加していく

というワークをやってみます。

import pandas as pd 
columns = ["name", "url"]  #配列で列を指定する
df= pd.DataFrame(columns=columns) #列(columns)を引数に代入する

これでdfには、列名が含まれたdataframeが作成されました。

CSVにデータを入れる

次に、

• name: 「100円セール」
• url: www.sample.com/sale

という値をCSVに追加します。

import pandas as pd 
columns = ["name", "url"]  #配列で列を指定する
df= pd.DataFrame(columns=columns) #列(columns)を引数に代入する
column = ["100円セール", "www.sample.com/sale "]
se = pd.Series(column, columns) # 行を作成する
df = df.append(se, columns) # 行をdataframeに追加する

こんな感じでCSVに行を追加することができます。

データをネットから自動収集してCSVにエクスポートする

さて、次は発展編です。この記事では解説しませんが、データをネットから自動収集してCSVにエキスポートする方法については、以下の記事を参考にしてみてください。

≫【保存版】Pythonでスクレイピングする方法を初心者向けに徹底解説！【サンプルコードあり】

より本格的にPythonを学びたいなら

より本格的に、Pythonを学びたい場合にオススメなのが、Aidemyです。

Aidemy(アイデミー)の紹介

人工知能を学べるプログラミング学習サービスAidemy(アイデミー)のご紹介をします。

Aidemy(アイデミー)とは？

Aidemy(アイデミー)は、人工知能特化型プログラミング学習サービスです

日本を代表するリーディングカンパニーにも、アイデミーの教材が法人研修で利用されています。

Aidemy(アイデミー)の特徴としては、ほかのAIプログラミングスクールと異なり、現場でも使われるプロフェッショナルなスキルを学べます。根拠としては、

• 東京大学発で、自動運転の世界的権威である、東大の加藤教授が監修
• 早稲田大学・大手上場企業にもサービス提供を行っている
• アイデミーで学習した結果、実際にAIプロジェクトを回している企業もあり

となっています。

Aidemy（アイデミー）ってどんなプログラミングスクールなの？

Aidemy(アイデミー)は、AIに特化したプログラミングスクールです。特徴としては、

• 完全ネット完結で、どこでも受講できる唯一のAIプログラミングスクール
• 24時間以内返信のチャットサポートで、困った時にいつでも質問ができる。課題の添削も実施。
• テレビ電話形式でのメンタリングサポートで、気になることはその場で即解決。
• Aidemyが提供する全16種類すべてのコースが受け放題。

となっています。

実際に受講者さんも、海外の方や、地方在住の人が多いです。

今回インタビューしたJackさんも、もともと関西からAidemyを受講され、転職に成功されてから東京にいらっしゃいました。

24時間以内返信のチャットサポートで、困った時にいつでも質問ができる。課題の添削も実施。

Aidemy(アイデミー)を受講すると、Slackページに参加することができます。そのSlackページでは、学習している際に質問やキャリア相談等も気軽に行うことができます。

テレビ電話形式でのメンタリングサポートで、気になることはその場で即解決。

Aidemy(アイデミー)では、チャットサポートだけでは難しいような課題も、テレビ形式でのメンタリングサポートで解決することができます。

例えば、「環境構築を自分でやってみたいけど、何から質問したらいいのかわからず困っている」ようなときってあると思うのですが、こういうときもサクッとテレビ電話形式のメンタリングサポートだと解決できちゃいますね。

Aidemyが提供する全16種類すべてのコースが受け放題。

Aidemy （アイデミー）を受講すると、Aidemy（オンライン上でAIを学ぶことができるWebサイト）のコースをすべて受け放題となります。

Aidemy（アイデミー）ではどんなコースが学べるの？

さて、アイデミーではどんなコースが学べるのでしょうか。中の人しか見れないコンテンツを、今回は公開してみたいと思います。

選べる5つのコース(2018/11月現在)

アイデミーで受講できるコースは、4つのコースがあります。

• データ分析コース
• 自然言語処理コース
• AIアプリ開発コース
• カスタマイズコース
• LINE Bot開発コース

順にご紹介しますね。

データ分析コース

「データ分析コース」では、AIプログラミング未経験者でもデータ分析を筋道立てて学ぶことができ、自身で取得したデータから、統計分析や機械学習による予測モデルを作成することを最終目標としています。

学習内容としては、以下のコンテンツを学習することができます。

• Python3基礎
• Pythonのデータの前処理ライブラリ「Pandas」
• Pythonのグラフ描画ライブラリ「Matplotlib」
• データスクレイピング／Web APIからのデータ取得
• 機械学習概論
• 教師あり学習（分類）
• 教師あり学習（回帰）
• 教師なし学習
• 応用課題：タイタニック号の乗客データで機械学習を利用した生存率を予測
• 最終課題：オリジナルデータを分析した統計解析記事

データ分析コースでは、実際にWeb上のデータを収集して、データの前処理を行い、機械学習で予測モデルを組み立てるところから学習することができます。

最後には、データ分析コンペであるKaggleで、データの前処理から予測モデルを立てるところまでを学習することができます。

最後には実際に自分自身でオリジナルのデータを取得して、学習を進めることができるように、ゼロからデータ取得して、分析した結果を記事にして提出する課題を行います。

オススメのポイントは、実際のデータを利用して、自分の環境で前処理を行い、分析する力をつけることができる点です。このコースを学ぶと、以下のことができるようになります。

• 自分自身が持っているデータを、分析できる形に整形したい！
• 自身のデータを分析して、よりビジネス的に有利なインサイトを見出したい！
• 機会学習の見識が深まる
• データ分析の流れをゼロから学ぶことができる

自然言語処理コース

「自然言語処理コース」は自然言語処理に特化したコースです。プログラミング未経験者でもPythonによるプログラミングの基礎から段階を踏んで学ぶことにより、最終的には自然言語処理を用いた統計的予測モデルの作成ができるようになることを目指します。さらに、オリジナルのデータを取得するスクレイピングから、自然言語処理を利用した株価予測までができるようになります。

自然言語処理コースのカリキュラムは、

• Python3基礎
• Pythonのデータの前処理ライブラリ「Pandas」
• Pythonのグラフ描画ライブラリ「Matplotlib」
• データスクレイピング／Web APIからのデータ取得
• 機械学習概論
• 教師あり学習（分類）
• 教師あり学習（回帰）
• 自然言語処理
• 応用課題： Twitterのデータから株価予測しよう
• 最終課題： オリジナルデータから、株価予測しよう

AIアプリ開発コース

「アプリ開発コース」は画像認識の機械学習に特化したコースです。プログラミング未経験者でもPythonによるプログラミングの基礎から段階を踏んで学ぶことにより、最終的には機械学習を用いた画像認識分野のコーディングができるようになることを目指します。さらに、作成したコードをアプリケーションとしてリリースする手順も学べるため、自分が作りたいアプリケーションを自由に作成できるようになります。

学習内容としては、

• HTML
• CSS
• JavaScript
• jQuery
• ChartJS
• Flask
• ディープラーニングを用いた画像認識
• Heroku
• GitHub

などと、Web系のプログラミングを学びつつ、かつディープラーニングを学べます。

LINEチャットボット開発コース

LINEチャットボット開発コースは画像認識技術とLINEチャットボットの開発に特化したコースです。プログラミング未経験者でも実践的なアプリケーション開発が比較的簡単なLINEチャットボットをマスターします。また、近年機械学習の中でも最も実務に応用されている分野である、画像認識技術を実装できるようになります。

できるようになることとしては、

• LINE Messaging APIを使用してLINEチャットボットを作成できます。
• 様々なAPIを駆使したLINEチャットボットを作成できます。
• CNNによる画像認識の実装を学ぶことができます。
• CNNを実装し、画像認識を行うLINEチャットボットを作成できます。

学習内容は、

• Python3基礎
• NumPy
• Pandas
• データクレンジング
• データハンドリング
• 機械学習概論
• 教師あり学習(回帰)
• 教師あり学習(分類)
• 教師なし学習
• ディープラーニング基礎
• 深層学習画像認識
• CNN
• 男女画像認識
• LINEチャットボット基礎

となっています。

基本的にすべて学べる「受け放題」のカスタマイズ制

アイデミーとほかの企業のサービスと根本的に異なるのは、「どのコースも受け放題」ということです。

Aidemy （アイデミー）では、基本的には後述する5つのコースを選択して受講することになっています。

しかし、そのコースの中でも余裕があれば、Aidemy （アイデミー）が提供するすべてのコースを受け放題となっています。もちろんどんなに多くのコースを受けても、料金はまったくかわりません。

• AIアプリ開発コースの内容と、自然言語処理コースの内容も両方学びたいなぁ

ということも可能です。

Aidemy(アイデミー)の学習ってどうやって進めるの？

アイデミーを受講する場合は、以下のステップにしたがって進めます。

まずは無料カウンセリング

まず、受講する前に無料カウンセリングを必ず受けます。

1. 日程を調整
2. 名前、メールアドレス、電話番号を入力

で、30秒ほどでカウンセリング申し込みが完了します。

Aidemyのメリット・デメリット

Aidemyがほかのプログラミングスクールと比べてお勧めできるポイントとしては、以下の通りです。

1. AIをがっつりと学ぶなら、Aidemyのコンテンツの質が高いのでよい
2. 完全オンラインなので、忙しくても受講できる

一方で、Web系のエンジニアになりたいなら、また別のスクールを受講するのがおすすめです。

≫おすすめのプログラミングスクールを紹介します！【エンジニアになれたプログラミングスクール卒業生のインタビューあり】

Aidemyの料金は？

Aidemyの料金は、以下のようになっております。

• 4週間プラン：199,980円
• 8週間プラン：299,980円
• 12週間プラン：389,980円
• 16週間プラン：479,980円

個人的には、エンジニアの場合は4週間プラン、非エンジニアの場合は8週間プラン以降がおすすめです。
現役のデータサイエンティストを雇っているので、相応の価格ですが、実際には最新の論文に対しての質問にも答えられるようになっています。

Aidemyの全額返金保証

Aidemyは、受講開始してから最初の14日以内であれば、全額返金保証ができます。

(2) Aidemy Premium Planを個人で購入される方
1. お客様都合のキャンセル
すべてのAidemy Premium Planコースがキャンセルの対象です。
受講開始日を含む14日以内に、Aidemy Premium Planで利用するチャットツールまたは support@aidemy.net 宛に返金を申し出てください。
クレジットカードで決済された場合は利用時のクレジットカードに全額返金します。銀行振込で決済された場合は指定の銀行口座に全額返金します。

2. キャンセルを承らないケース
キャンセル申込の期限は受講開始日（当日を含む。）から14日間です。キャンセル期限を過ぎてからの返金はお受けいたしかねます。
また、Aidemy Premium Planの申込とキャンセルを繰り返す行為が認められた場合には、返金をお断りすることがあります。

≫利用規約

そのため、もし受講してみたら思ったものと全然違った！となれば、すぐにでもキャンセルすることができます。実際私が働いていた時も、急な出張などでどうしてもキャンセルしなければならないような場合は、全額返金保証を利用してキャンセルされている方もいらっしゃいました。

アイデミーは基本的に柔軟に対応してくれると思いますので、安心です。詳しいことは無料カウンセリングでも聞くことができます。

Aidemyの講師は？

Aidemyの講師は、現役データサイエンティストや、最先端の機械学習（音声認識、画像処理等）を研究している有名国立大学の院生などがいます。
そのため、

• 最新の論文について教えてほしい
• データサイエンティストの面接には何をすればいいのか

等について、質問することも可能です。

また、一人ひとりにパーソナルメンターが付き、一人ひとりの学習の進捗を確認しつつ、フィードバックしてくれます。

Aidemyこんな人にオススメ

Aidemyは、

• 完全にネット上で学習を完結したい、忙しい社会人
• 実際に実務で使われる人工知能のスキルを身に着けたい方

に、非常におすすめです。

確かに料金はかなりお高めですが、実際にはかなり実務で使えるような技術がつきます。日本のリーディングカンパニーが研修で利用するAidemyの学習コースをもとに、

• 人工知能が理解できるビジネスパーソンになりたい！
• 人工知能が実装できるエンジニアになりたい！

という方には、間違いなくおすすめできるサービスです。

とはいえ、このページだけではわからないこともあると思うので、ぜひ無料カウンセリングでご不明点はご相談してみるとよいと思います！（Aidemyは「儲ける気があるのか？」と言われるほど、カウンセリングではしつこく勧誘しませんし、ニーズがあっていない場合は他社を紹介するような会社なので、ぜひご気軽にご相談ください笑）

Aidemy(アイデミー)

注）この記事は記事広告です。アフィリエイト・ポリシーに準じます。

Pythonを無料で学ぼう！ DAINOTE公式チュートリアルを公開しました

• Pythonで簡単なアプリを開発してみたい
• でもまずは無料で勉強してみたい
• ただの基礎ではなく、応用が聴くような技術を身に付けたい

という方向けに、DAINOTE編集部が作成した、Pythonのチュートリアルを用意しました。

まずは、簡単な技術で、プログラミングを楽しんでみませんか？

The post PythonでCSVを扱う方法について解説してみた first appeared on インディバースフリーランスメディア.

• Pythonでスクレイピングしてみたい
• そのためにBeautifulSoupを利用したい

という方は多いのではないのでしょうか。

そこで今回は、BeautifulSoupを利用した、簡単なスクレイピングの方法について解説したいと思います。

BeautifulSoupとは

BeautifulSoupとは、HTMLやXMLからデータを引き出すことができるライブラリです。

公式ドキュメント：Beautiful Soup Documentation
日本語役：Beautiful Soup 4.2.0 Doc. 日本語訳 (2013-11-19最終更新) »

公式ドキュメントを引用しつつ、、簡単に使い方を紹介します。

前提：BeautifulSoupだけでスクレイピングをできるわけではありません

まず、前提としてBeautifulSoupだけではスクレイピングできません。

一般的には、RequestsというHTTP通信ができるモジュールを利用して、HTMLのデータをスクレイピングしてきた後に、そのHTMLを整形するためにBeautifulSoupが利用されます。

ちなみにCSVにエクスポートする場合は、Pandasのようなライブラリが使われます。

BeautifulSoupの基本的な使い方

BeautifulSoupでよく使うメソッドをまとめてみます。

BeautifulSoupのインストール

BeautifulSoupをインストールします。

pip install beautifulsoup4

BeautifulSoupのインポートと初期化

BeautifulSoupをインポートします。

from bs4 import BeautifulSoup

HTMLを読み込む

実際にHTMLを読み込みます。

# こちらで用意したHTML

html_doc = """
<html><head><title>The Dormouse's story</title></head>
<body>
<p class="title"><b>The Dormouse's story</b></p>
<p class="story">Once upon a time there were three little sisters; and their names were
<a href="http://example.com/elsie" class="sister" id="link1">Elsie</a>,
<a href="http://example.com/lacie" class="sister" id="link2">Lacie</a> and
<a href="http://example.com/tillie" class="sister" id="link3">Tillie</a>;
and they lived at the bottom of a well.</p>
<p class="story">...</p>
"""

# BeautifulSoupの初期化

soup = BeautifulSoup(html_doc, 'html.parser') # BeautifulSoupの初期化

HTMLファイルを整形する

普通にHTMLを読み込むと、整形されていないので、みやすいようにインデントされた形にします。

print(soup.prettify()) # HTMLをインデントすることができます。

こんな感じで表示されます。

<html>
<head>
 <title>
  The Dormouse's story
 </title>
</head>
<body>
 <p class="title">
  <b>
   The Dormouse's story
  </b>
 </p>
 <p class="story">
  Once upon a time there were three little sisters; and their names were
  <a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">
   Elsie
  </a>
  ,
  <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">
   Lacie
  </a>
  and
  <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">
   Tillie
  </a>
  ;
and they lived at the bottom of a well.
 </p>
 <p class="story">
  ...
 </p>
</body>
</html>

中のタグの内容を抽出する

titleタグの内容を取りたい場合は、soup.titleで取得できます。

soup.title#<title>The Dormouse's story</title>が抽出される

タグの要素だけ出力したい場合

 titleタグの中身の文字だけを取りたい場合は、soup.title.stringで取得できます。

例：The Dormouse’s story

soup.title.string
# The Dormouse's storyが出力される

複数のタグを取得する

複数のタグを取得する場合は、find_allメソッドを利用します。

soup.find_all("a") #[<a class="sister" href="http://example.com/elsie" id="link1">Elsie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/lacie" id="link2">Lacie</a>, <a class="sister" href="http://example.com/tillie" id="link3">Tillie</a>] が出力される

応用 BeautifulSoupでスクレイピングする

では、実際にBeautifulSoupでスクレイピングしてみましょう。

今回は、PRTimesのプレスリリースを、一括ダウンロードすることをゴールにしていきましょう。

PRTimesのプレスリリースを一括ダウンロードする

まず、Requestsを利用して、PRTimesのプレスリリースのXMLデータを取得します。

株式会社プログリットのプレスリリース・ニュースリリース

RequestsでXMLファイルを読み込む

以下のように、HTMLファイルに該当するデータが変数に代入されていることを仮定します。

import requests

url = "https://prtimes.jp/companyrdf.php?company_id=20729"
res = requests.get(url).text

BeautifulSoupでHTMLを読み込む

これらのHTMLを、BeautifulSoupで利用できるようにします。

• #1: ライブラリをインポートします
• #2: HTMLを読み込みます

from bs4 import BeautifulSoup #1
soup = BeautifulSoup(res, 'html.parser') #2

print (soup)

<rdf:RDF xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/" xmlns:foaf="http://xmlns.com/foaf/0.1/" xml:language="ja"><channel rdf:about="https://prtimes.jp/company.20729.rdf"><title>株式会社プログリット【プレスリリース】 by PR TIMES</title><link>https://prtimes.jp</link><dc:create>info@prtimes.jp</dc:create><dc:rights>Copyright (c) PR TIMES Inc. All Rights Reserved.</dc:rights><dc:date>2019-10-19T12:49:39+09:00</dc:date><dc:language>ja-JP</dc:language><description>PR TIMES｜株式会社プログリットのプレスリリース・ニュースリリース。</description><items><rdf:Seq><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000040.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000038.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000039.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000037.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000035.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000034.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000033.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000032.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000030.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000029.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000026.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000025.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000024.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000023.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000021.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000017.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000016.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000014.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000013.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000009.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000006.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000020729.html"/><rdf:li rdf:resource="http://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000003.000020729.html"/></rdf:Seq></items></channel><item rdf:about="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000020729.html"><title>株式会社プログリットがプライバシーマークを取得</title><link>https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000020729.html</link><description>[株式会社プログリット] [画像1: https://prtimes.jp/i/20729/42/resize/ ] プライバシーマーク取得の背景 　弊社は2016年9月に創業してから、英語コーチングプログラム「プログリット」で今までに6,000名以上の生徒様の英語力...</description><dc:corp>株式会社プログリット</dc:corp><dc:date>2019-10-16T12:10:00+09:00</dc:date><date>2019-10-16</date></item><item rdf:about="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000040.000020729.html"><title>英語コーチング「プログリット」がフリーランス向け支援パッケージ「ITプロトータルサポート」にて新提携サービスをリリース開始！</title><link>https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000040.000020729.html</link><description>[株式会社プログリット]   [画像1: https://prtimes.jp/i/20729/40/resize/ ]   提携サービス開始の背景 　株式会社ITプロパートナーズが提供する「ITプロパートナーズ」には、30,000名以上もの起業家・フリーラ...</description><dc:corp>株式会社プログリット</dc:corp><dc:date>2019-10-08T10:30:00+09:00</dc:date><date>2019-10-08</date></item><item rdf:about="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000020729.html"><title>英語コーチング「プログリット」ビジネス英会話コースが厚生労働大臣指定「一般教育訓練給付制度」の対象講座に</title><link>https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000041.000020729.html</link><description>[株式会社プログリット] [画像1: https://prtimes.jp/i/20729/41/resize/ ] 対象講座の概要 　プログリットが展開しているコースのうち、「ビジネス英会話コース（12週）」が厚生労働大臣指定の一般教育訓練給付制度対象講座と...</description><dc:corp>株式会社プログリット</dc:corp><dc:date>201

print(soup.prettify())

 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
...
<title>株式会社プログリットがプライバシーマークを取得</title>
<link/>https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000042.000020729.html
<description>[株式会社プログリット]
[画像1: https://prtimes.jp/i/20729/42/resize/ ]



プライバシーマーク取得の背景

　弊社は2016年9月に創業してから、英語コーチングプログラム「プログリット」で今までに6,000名以上の生徒様の英語力...</description>
<dc:corp>株式会社プログリット</dc:corp>
<dc:date>2019-10-16T12:10:00+09:00</dc:date>
<date>2019-10-16</date>
</item>
<item rdf:about="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000040.000020729.html">
<title>英語コーチング「プログリット」がフリーランス向け支援パッケージ「ITプロトータルサポート」にて新提携サービスをリリース開始！</title>
<link/>https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000040.000020729.html
<description>[株式会社プログリット]
&amp;nbsp;

[画像1: https://prtimes.jp/i/20729/40/resize/ ]
...
　現在、多くの日本企業が海外進出拡大に強い意欲を持っていたり、海外との取引を増加させようとしています。日本...</description>
<dc:corp>株式会社プログリット</dc:corp>
<dc:date>2019-08-01T16:30:00+09:00</dc:date>
<date>2019-08-01</date>
</item>
<item rdf:about="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000032.000020729.html">
<title>株式会社GRIT、事業拡大に伴う本社移転のお知らせ　～新本社のコンセプトは「融合」～</title>
<link/>https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000032.000020729.html
<description>[株式会社プログリット]
&amp;nbsp;
...
<dc:corp>株式会社プログリット</dc:corp>
<dc:date>2019-06-20T17:48:42+09:00</dc:date>
<date>2019-06-20</date>
</item>
<item rdf:about="https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000020729.html">
<title>英語コーチング「PROGRIT(プログリット)」７月１日（月）六本木、大阪・梅田に２校舎同時オープン</title>
<link/>https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000020729.html
<description>[株式会社プログリット]
...
<date>2016-08-22</date>
</item>
</rdf:rdf>

HTMLの中身を取得する

次に、HTMLの中身を取得します。

• プレス名(title)
• 概要（description）
• 日付date)

をそれぞれ取得してみましょう。

上記のXMLを見る限り、itemタグの中にそれぞれtitle, description, dateが入っていますね。

なので、まずはitemを一つ一つ取得します。

複数のタグをリスト形式で取得する場合は、find_allメソッドを利用します。

• #1: find_all(“タグ名”)：タグ名に合致するXML/HTMLをリスト形式で取得する

items = soup.find_all("item") #1

それぞれfor文で回すと、それぞれのitemを1つ1つ取得することができます。

for item in items:
  print (item)

item以下にあるtitleなどのタグを取得したい場合は、以下のように取得します。

for item in items:
  print (item.title)
  print (item.description)
  print (item.date)

ただし、これだとHTMLのタグの部分も取得してしまうので、中身だけ取得する場合はstringを利用します。

for item in items:
  print (item.title.string)
  print (item.description.string)
  print (item.date.string)

出力結果は以下のようになります。

株式会社プログリットがプライバシーマークを取得
[株式会社プログリット]
[画像1: https://prtimes.jp/i/20729/42/resize/ ]
プライバシーマーク取得の背景...
2019-10-16

こんな感じで簡単にスクレイピングすることができるようになります！

より本格的にPythonを学びたいなら

Aidemyがおすすめです！

Aidemy(アイデミー)の紹介

まずはじめに、人工知能を学べるプログラミング学習サービスAidemy(アイデミー)のご紹介をします。

Aidemy(アイデミー)とは？

Aidemy(アイデミー)は、人工知能特化型プログラミング学習サービスです

日本を代表するリーディングカンパニーにも、アイデミーの教材が法人研修で利用されています。

Aidemy(アイデミー)の特徴としては、ほかのAIプログラミングスクールと異なり、現場でも使われるプロフェッショナルなスキルを学べます。根拠としては、

• 東京大学発で、自動運転の世界的権威である、東大の加藤教授が監修
• 早稲田大学・大手上場企業にもサービス提供を行っている
• アイデミーで学習した結果、実際にAIプロジェクトを回している企業もあり

となっています。

Aidemyで無料カウンセリングを受けてみる

Aidemy（アイデミー）ってどんなプログラミングスクールなの？

Aidemy(アイデミー)は、AIに特化したプログラミングスクールです。特徴としては、

• 完全ネット完結で、どこでも受講できる唯一のAIプログラミングスクール
• 24時間以内返信のチャットサポートで、困った時にいつでも質問ができる。課題の添削も実施。
• テレビ電話形式でのメンタリングサポートで、気になることはその場で即解決。
• Aidemyが提供する全16種類すべてのコースが受け放題。

となっています。

実際に受講者さんも、海外の方や、地方在住の人が多いです。

今回インタビューしたJackさんも、もともと関西からAidemyを受講され、転職に成功されてから東京にいらっしゃいました。

24時間以内返信のチャットサポートで、困った時にいつでも質問ができる。課題の添削も実施。

Aidemy(アイデミー)を受講すると、Slackページに参加することができます。そのSlackページでは、学習している際に質問やキャリア相談等も気軽に行うことができます。

テレビ電話形式でのメンタリングサポートで、気になることはその場で即解決。

Aidemy(アイデミー)では、チャットサポートだけでは難しいような課題も、テレビ形式でのメンタリングサポートで解決することができます。

例えば、「環境構築を自分でやってみたいけど、何から質問したらいいのかわからず困っている」ようなときってあると思うのですが、こういうときもサクッとテレビ電話形式のメンタリングサポートだと解決できちゃいますね。

Aidemyが提供する全16種類すべてのコースが受け放題。

Aidemy （アイデミー）を受講すると、Aidemy（オンライン上でAIを学ぶことができるWebサイト）のコースをすべて受け放題となります。

Aidemyで無料カウンセリングを受けてみる

Aidemy（アイデミー）ではどんなコースが学べるの？

さて、アイデミーではどんなコースが学べるのでしょうか。中の人しか見れないコンテンツを、今回は公開してみたいと思います。

選べる5つのコース(2018/11月現在)

アイデミーで受講できるコースは、4つのコースがあります。

• データ分析コース
• 自然言語処理コース
• AIアプリ開発コース
• カスタマイズコース
• LINE Bot開発コース

順にご紹介しますね。

データ分析コース

「データ分析コース」では、AIプログラミング未経験者でもデータ分析を筋道立てて学ぶことができ、自身で取得したデータから、統計分析や機械学習による予測モデルを作成することを最終目標としています。

学習内容としては、以下のコンテンツを学習することができます。

• Python3基礎
• Pythonのデータの前処理ライブラリ「Pandas」
• Pythonのグラフ描画ライブラリ「Matplotlib」
• データスクレイピング／Web APIからのデータ取得
• 機械学習概論
• 教師あり学習（分類）
• 教師あり学習（回帰）
• 教師なし学習
• 応用課題：タイタニック号の乗客データで機械学習を利用した生存率を予測
• 最終課題：オリジナルデータを分析した統計解析記事

データ分析コースでは、実際にWeb上のデータを収集して、データの前処理を行い、機械学習で予測モデルを組み立てるところから学習することができます。

最後には、データ分析コンペであるKaggleで、データの前処理から予測モデルを立てるところまでを学習することができます。

最後には実際に自分自身でオリジナルのデータを取得して、学習を進めることができるように、ゼロからデータ取得して、分析した結果を記事にして提出する課題を行います。

オススメのポイントは、実際のデータを利用して、自分の環境で前処理を行い、分析する力をつけることができる点です。このコースを学ぶと、以下のことができるようになります。

• 自分自身が持っているデータを、分析できる形に整形したい！
• 自身のデータを分析して、よりビジネス的に有利なインサイトを見出したい！
• 機会学習の見識が深まる
• データ分析の流れをゼロから学ぶことができる

Aidemyで無料カウンセリングを受けてみる

自然言語処理コース

「自然言語処理コース」は自然言語処理に特化したコースです。プログラミング未経験者でもPythonによるプログラミングの基礎から段階を踏んで学ぶことにより、最終的には自然言語処理を用いた統計的予測モデルの作成ができるようになることを目指します。さらに、オリジナルのデータを取得するスクレイピングから、自然言語処理を利用した株価予測までができるようになります。

自然言語処理コースのカリキュラムは、

• Python3基礎
• Pythonのデータの前処理ライブラリ「Pandas」
• Pythonのグラフ描画ライブラリ「Matplotlib」
• データスクレイピング／Web APIからのデータ取得
• 機械学習概論
• 教師あり学習（分類）
• 教師あり学習（回帰）
• 自然言語処理
• 応用課題： Twitterのデータから株価予測しよう
• 最終課題： オリジナルデータから、株価予測しよう

AIアプリ開発コース

「アプリ開発コース」は画像認識の機械学習に特化したコースです。プログラミング未経験者でもPythonによるプログラミングの基礎から段階を踏んで学ぶことにより、最終的には機械学習を用いた画像認識分野のコーディングができるようになることを目指します。さらに、作成したコードをアプリケーションとしてリリースする手順も学べるため、自分が作りたいアプリケーションを自由に作成できるようになります。

学習内容としては、

• HTML
• CSS
• JavaScript
• jQuery
• ChartJS
• Flask
• ディープラーニングを用いた画像認識
• Heroku
• GitHub

などと、Web系のプログラミングを学びつつ、かつディープラーニングを学べます。

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LINEチャットボット開発コース

LINEチャットボット開発コースは画像認識技術とLINEチャットボットの開発に特化したコースです。プログラミング未経験者でも実践的なアプリケーション開発が比較的簡単なLINEチャットボットをマスターします。また、近年機械学習の中でも最も実務に応用されている分野である、画像認識技術を実装できるようになります。

できるようになることとしては、

• LINE Messaging APIを使用してLINEチャットボットを作成できます。
• 様々なAPIを駆使したLINEチャットボットを作成できます。
• CNNによる画像認識の実装を学ぶことができます。
• CNNを実装し、画像認識を行うLINEチャットボットを作成できます。

学習内容は、

• Python3基礎
• NumPy
• Pandas
• データクレンジング
• データハンドリング
• 機械学習概論
• 教師あり学習(回帰)
• 教師あり学習(分類)
• 教師なし学習
• ディープラーニング基礎
• 深層学習画像認識
• CNN
• 男女画像認識
• LINEチャットボット基礎

となっています。

基本的にすべて学べる「受け放題」のカスタマイズ制

アイデミーとほかの企業のサービスと根本的に異なるのは、「どのコースも受け放題」ということです。

Aidemy （アイデミー）では、基本的には後述する5つのコースを選択して受講することになっています。

しかし、そのコースの中でも余裕があれば、Aidemy （アイデミー）が提供するすべてのコースを受け放題となっています。もちろんどんなに多くのコースを受けても、料金はまったくかわりません。

• AIアプリ開発コースの内容と、自然言語処理コースの内容も両方学びたいなぁ

ということも可能です。

Aidemyで無料カウンセリングを受けてみる

Aidemy(アイデミー)の学習ってどうやって進めるの？

アイデミーを受講する場合は、以下のステップにしたがって進めます。

まずは無料カウンセリング

まず、受講する前に無料カウンセリングを必ず受けます。

1. 日程を調整
2. 名前、メールアドレス、電話番号を入力

で、30秒ほどでカウンセリング申し込みが完了します。

Aidemyで無料カウンセリングを受けてみる

Aidemyのメリット・デメリット

Aidemyがほかのプログラミングスクールと比べてお勧めできるポイントとしては、以下の通りです。

1. AIをがっつりと学ぶなら、Aidemyのコンテンツの質が高いのでよい
2. 完全オンラインなので、忙しくても受講できる

一方で、Web系のエンジニアになりたいなら、また別のスクールを受講するのがおすすめです。

≫おすすめのプログラミングスクールを紹介します！【エンジニアになれたプログラミングスクール卒業生のインタビューあり】

Aidemyの料金は？

Aidemyの料金は、以下のようになっております。

• 4週間プラン：199,980円
• 8週間プラン：299,980円
• 12週間プラン：389,980円
• 16週間プラン：479,980円

個人的には、エンジニアの場合は4週間プラン、非エンジニアの場合は8週間プラン以降がおすすめです。
現役のデータサイエンティストを雇っているので、相応の価格ですが、実際には最新の論文に対しての質問にも答えられるようになっています。

Aidemyの全額返金保証

Aidemyは、受講開始してから最初の14日以内であれば、全額返金保証ができます。

(2) Aidemy Premium Planを個人で購入される方
1. お客様都合のキャンセル
すべてのAidemy Premium Planコースがキャンセルの対象です。
受講開始日を含む14日以内に、Aidemy Premium Planで利用するチャットツールまたは support@aidemy.net 宛に返金を申し出てください。
クレジットカードで決済された場合は利用時のクレジットカードに全額返金します。銀行振込で決済された場合は指定の銀行口座に全額返金します。

2. キャンセルを承らないケース
キャンセル申込の期限は受講開始日（当日を含む。）から14日間です。キャンセル期限を過ぎてからの返金はお受けいたしかねます。
また、Aidemy Premium Planの申込とキャンセルを繰り返す行為が認められた場合には、返金をお断りすることがあります。

≫利用規約

そのため、もし受講してみたら思ったものと全然違った！となれば、すぐにでもキャンセルすることができます。実際私が働いていた時も、急な出張などでどうしてもキャンセルしなければならないような場合は、全額返金保証を利用してキャンセルされている方もいらっしゃいました。

アイデミーは基本的に柔軟に対応してくれると思いますので、安心です。詳しいことは無料カウンセリングでも聞くことができます。

Aidemyの講師は？

Aidemyの講師は、現役データサイエンティストや、最先端の機械学習（音声認識、画像処理等）を研究している有名国立大学の院生などがいます。
そのため、

• 最新の論文について教えてほしい
• データサイエンティストの面接には何をすればいいのか

等について、質問することも可能です。

また、一人ひとりにパーソナルメンターが付き、一人ひとりの学習の進捗を確認しつつ、フィードバックしてくれます。

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Aidemyこんな人にオススメ

Aidemyは、

• 完全にネット上で学習を完結したい、忙しい社会人
• 実際に実務で使われる人工知能のスキルを身に着けたい方

に、非常におすすめです。

確かに料金はかなりお高めですが、実際にはかなり実務で使えるような技術がつきます。日本のリーディングカンパニーが研修で利用するAidemyの学習コースをもとに、

• 人工知能が理解できるビジネスパーソンになりたい！
• 人工知能が実装できるエンジニアになりたい！

という方には、間違いなくおすすめできるサービスです。

とはいえ、このページだけではわからないこともあると思うので、ぜひ無料カウンセリングでご不明点はご相談してみるとよいと思います！（Aidemyは「儲ける気があるのか？」と言われるほど、カウンセリングではしつこく勧誘しませんし、ニーズがあっていない場合は他社を紹介するような会社なので、ぜひご気軽にご相談ください笑）

Aidemy(アイデミー)

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DAINOTEは、プログラミングの基礎から応用までを網羅したプログラミング教材です。
初心者や非エンジニアの方でも、Twitter分析のWEBアプリ、LINE Bot開発、業務の自動化などをゼロから学習することができます。

• スクレイピング案件受託コース ～クラウドソーシング案件をやってみよう
• LINE Bot開発コース | 自動文字起こしができる「文字起こしくん」を作ろう
• Twitter分析Webアプリ「Top Tweets」を作ろう！
• 【業務自動化】はじめてのプログラミングで、毎日の業務を効率化してみよう！

上記のような多くのコースの中から自分にぴったりのコースをお選びいただけます。特に今回のBeautifulSoupの内容を実践したい方は、スクレイピング案件受託コースコースがおすすめです。

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The post 【保存版】Python BeautifulSoupの基礎と使い方~実際にデータを整形しつつダウンロードする~ first appeared on インディバースフリーランスメディア.

「Pythonって具体的にどんなことが自動化できるの？Pythonの自動化の学習法ってどんなものがあるの？」

DAI

この記事では、実際に僕がPythonを使って自動化してる具体例とそのやり方、学習方法について解説しています。

Pythonは本当に便利なので、ノンプログラマーでも書けると仕事が効率化できます。

Python本当に便利だ。

・毎日の自分の記事の検索順位を自動取得してSlackに通知
・Web上のデータを抜き出して、営業顧客リストを毎日自動作成
・ツイッターでインフルエンサーのRTが多いツイートを自動取得してCSVにダウンロードしてデータ分析

マーケターが使えると超いいね。

— DAI (@never_be_a_pm) July 21, 2018

実際、この記事を読んでいるあなたは、「膨大なデータを手動でスプレッドシートに打ち込む・・・」「決まった時間にメールを送る等の定型業務」そんなめんどくさいこと自動化したい！と思ってますよね？

Pythonの学習に関しては、それぞれどんなことをしたいかで話が変わってくるのですが、基本的には、Pythonの基礎を固めて、チュートリアルでクローンアプリ作りつつプロからフィードバックをもらうことが効率的に学習を進めるコツです。

DAI

学習をする上での注意点などは実際に自動化している事例を紹介しつつ本編で解説していますので、ぜひお付き合いください！

Pythonって実は難しくない…？

ほとんどの方は、この記事を読んでいるときにプログラミング経験がないと思うので、

• Pythonって難しそう

とおもわれているかたも多いのではないでしょうか。

でも安心してください。Pythonの設計思想では、プログラマーではない人でもコードが書けるように、ほかのプログラミング言語よりも圧倒的にシンプルに書かれています。

なので、もしこの記事を読んでよさそうであれば、ぜひ学習を進めてみてくださいね。

僕がPythonで毎日圧倒的に効率化させている業務自動化の例

ではでは、さっそく僕がPythonで業務自動化しているものの例をご紹介します。

①Web上でバズった記事のデータを10万件自動ダウンロードしてデータ分析

僕自身がライターなので、

• どういう記事のタイトルだったらバズるんだろう

ってよく考えるですよね。例えば「Python」について書くとしたら、どんな記事がバズるんだろうっていうときに、Pythonを使って過去にバズった記事のURL、タイトルを15年分抽出して、それをデータ分析するようなことも可能です。しかも、こんな数行のコードで。

from selenium import webdriver  
from pandas import * 
import time

#Access to page

browser = webdriver.PhantomJS()  # DO NOT FORGET to set path
url = "http://b.hatena.ne.jp/search/text?safe=on&q=Python&users=50"
browser.get(url)
df = pandas.read_csv('trend.csv', index_col=0)
#Insert title,date,bookmarks into CSV file

page = 1 #This number shows the number of current page later

while True: #continue until getting the last page
    if len(browser.find_elements_by_css_selector(".pager-next")) > 0:
        print("######################page: {} ########################".format(page))
        print("Starting to get posts...")
        #get all posts in a page
        posts = browser.find_elements_by_css_selector(".search-result")
        
        for post in posts:
            title = post.find_element_by_css_selector("h3").text
            date = post.find_element_by_css_selector(".created").text
            bookmarks = post.find_element_by_css_selector(".users span").text
            se = pandas.Series([title, date, bookmarks],['title','date','bookmarks'])
            df = df.append(se, ignore_index=True)
            print(df)

        #after getting all posts in a page, click pager next and then get next all posts again
        
        btn = browser.find_element_by_css_selector("a.pager-next").get_attribute("href")
        print("next url:{}".format(btn))
        browser.get(btn)
        page+=1
        browser.implicitly_wait(10)
        print("Moving to next page......")
        time.sleep(10)
    else: #if no pager exist, stop.
        print("no pager exist anymore")
        break
df.to_csv("trend1.csv")
print("DONE")

こんな感じでデータが自動収集されるスクリプトが起動されて

その結果をCSVにダウンロードして

これらのデータを、Pythonで分析できるJupyter Notebookを使って、毎年どんなキーワードが入っているタイトルがバズりやすいのか調べればいいわけです。こんな感じで、2017年度の日付を、ブックマーク数ごとに並び替えてあげれば。。。

year2017 = df[df["date"].str.contains("2017/", na=False)]
year2017.sort_values(by=["bookmarks"], ascending=False)

こんな感じで、過去数万件のタイトルから、2017年のタイトルだけ取得できます。

実際にこんな感じでデータ分析した結果、

• どの年度でも、初心者向けの記事がはやりやすい
• 「まとめ」ははやりやすい
• 2015年度以降は、自動化・スクレイピング・データ分析などのデータサイエンスよりのキーワードがはやっている

ということがわかり、このキーワードを使って【Python】スクレイピング→データ収集→整形→分析までの流れを初心者向けにまとめておく ～Pythonに関するはてな記事を10年分スクレイピングし、Pythonトレンド分析を実際にやってみた～ というタイトルでQiitaに書いてみたところ

みごとに186 Contirubutionsを獲得したり。

このように、面倒5時間かかるリサーチも、たった5分でデータ収集できてしまうのが、Pythonの大きなメリットです。

» 関連　Python初心者向けのチュートリアルまとめ

②他社のECサイトの在庫データを毎日Botで自動確認し、足りない場合はリストでメールで通知

例えば、海外のECサイトから毎日在庫情報を確認して、輸入して販売しているみたいな場合にも、Pythonは使えます。毎日在庫情報を確認するBotを作って、在庫がなければメール通知して足りないものを通知するようなBotを作成することができます。

ほかにも例えば、チケットを譲ってくれる人を見つけられるサイトがあるそうで、自分の見たいタイトルの舞台の名前を入れると、そのチケットを渡してくれる人を探すことができるそうなのですが、毎日検索して確認するのが面倒だそうなので、これを毎日プログラムが取得して、まとめたデータをSlackに通知してくれるようなプログラムを書いたりすることができます。

③SEO対策で必要なキーワードを自動でマイニング

ほかにも、例えばSEO対策をしているコンテンツマーケターにもPythonは役に立ちます。例えば、キーワードの並び順によってキーワードボリュームが違ったり、競合性が変わったりしますよね。そういうキーワードを手入力で全部調べていくのは非常に手間です。

そういったときに、Pythonを利用してキーワードを自動で入れ替え、検索ボリュームを自動でAPIを利用して取得し、それをCSVにエクスポートすることも、ワンクリックで可能になります。

④Googleの検索結果から、検索順位とそのページのアフィリエイトタグを埋め込み、アフィリエイターの競合分析

個人のアフィリエイターでもPythonで自動化ができます。例えば、ある特定のキーワードでGoogle検索の結果、存在するアフィリエイトコードを自動で抜き出して、そのコードからどういう商品が売れるのかを予測したりすることができます。これを自分の力で一つ一つやっていたら相当時間がかかりますが、秒速で終わらせることができます。

https://twitter.com/never_be_a_pm/status/1044727428776488960

⑤会社の打刻忘れを防止するためにブラウザ自動操作で打刻

これは実際に僕がやったわけではありませんが、毎日会社で打刻するのが面倒くさくて、Pythonでパソコンを起動した瞬間に打刻を自動化するプログラムを組んでいる人がいました。

Pythonの自動化を独学で学習していくときに知っておきたい3ポイント

Pythonの自動化を独学で学習していくのであれば、以下のことに注意しましょう。

• 作りたいものから逆算して学ぶことを決めておく
• Progateなどの基礎学習は2周ほどにする
• 基礎からチュートリアルに進む時にわからないことが増え、大体みんな詰まる

例えば、スクレイピングを学習して、Web上から自動でデータを収集したいのであれば、以下のような学習ステップになります。

• Pythonの基礎
• HTML,CSSの基礎
• Pythonの環境構築
• PythonでHTTP通信ができるRequestsの利用方法
• PythonのライブラリであるBeautifulSoup,Pandasの利用方法

DAI

独学だと、開発したい成果物に対して、どんな知識が必要なのか判断するのが難しいです。ですので、まずはしっかりと調べるところから始めましょう。

TechAcademyなどのプログラミングスクールでは、無料メンタリングをやっているので、先に相談しておくと、学習がスムーズに進められるので利用しておきましょう。

また、基礎学習を終えて、チュートリアルへ移行すると、分からないことやエラーが増え、一気に難易度が上がります。実際、このフェーズで時間をかなり使いますし、一気に挫折率が高まります。

DAI

実際、業務を自動化しようと、プログラミングを学習するも作りたいものが作れず、他の勉強した方がキャリアアップできた…というパターンはあるあるです。

効率よく最短でPythonやAIを利用して業務自動化する方法を学ぶには？

なるべくわからないことやエラーに割く時間を減らしてなるべく早く業務に生かすには、メンターをつけて学習することが大切です。

周りにPythonに明るいエンジニアの方がいるならメンターになってもらいましょう。

DAI

僕の場合は、プログラミングスクールを運営している友人がいて途中からメンターになってもらい、ちょっとした自動化から業務効率化のためのWebアプリ開発までできるようになりました。

もし周りにおらず、プログラミングスクールを利用して、講師をあなたのメンター代わりにすると良いかもしれません。

DAI

プログラミングスクールでは、いつでも詰まったら質問でき、現役のエンジニアやデータサイエンティストから直接フィードバックがもらえます。ですので、以下の方にはおすすめです！

• 学習に専念できる環境で、最短で成果物を作りたい方
• 本格的にPythonを学んでAIや機械学習に携わりたい方

業務の自動化や効率化ができるPythonを学びたい方向けおすすめスクール

DAI

ここからは、実際にDAINOTE編集部が体験・取材してみておすすめできるスクールをご紹介します！

• キカガク（公式：https://www.kikagaku.ai/）
  あのマイクロソフトが導入するほどの高品質なPythonスクール。AI・機械学習・Python特化型。給付金で最大70%OFF。
• Aidemy（公式：https://aidemy.net/）
  日本の大企業のDXで利用されている、高品質なPythonスクール。こちらもPython・AI・機械学習特化型
• TechAcademy（公式：https://techacademy.jp/）
  価格を抑えて、教養としてAI・Pythonを学びたいなら！オリジナルアプリ開発までサポート。知名度抜群の総合型プログラミングスクール。
• CodeCamp（公式：https://codecamp.jp/）
  価格を抑えながらマンツーマンで教養としてPython・データ収集を学びたいなら！同じく知名度抜群の総合型プログラミングスクール。

キカガク：最大70％割引き！給付金を使ってお得に学べる高品質Python特化型スクール

キカガク公式：
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キカガクは、給付金をもらってお得に学習しながらAI人材を目指すことができる、完全オンラインのプログラミングスクールです。

DAI

特に、経済産業省が定めるReスキル、JDLAのE資格の認定講座などを受講できるため、キャリアアップを目指す方は必見ですね。

コースの特徴

オンライン動画学習サービス、Udemyでも絶賛された高品質の学習コンテンツ

引用：キカガク公式

キカガクの講座は、Udemyでも高い評価を得ており、1つのコースで35,000人以上が受講している講座もあります。

実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。（受講された方のレビューはこちらから）

DAI

キカガクは大手企業の研修だけでなく、個人向けの講座でも高い評価を得ているのが分かりますね。

※また、キカガクは一度スクールに申し込むと、全ての講座を無期限で受講することができるのでかなりお得です。

実際の講座を受講前に体験することができる

キカガクでは、無料体験を申し込むだけでUdemy上で高い評価を得たコースを実際に体験することができます。

受講できるコースは以下の2つで、合計20時間分の学習動画無料になります。

• Python&機械学習入門
• 脱ブラックボックスコース

DAI

特に、脱ブラックボックスのコースはセールなしだと15,000円もするコースなので、まずは無料で機械学習や人工知能について学んでみたい！という方にもおすすめですね。

整理すると、キカガクは以下の方におすすめです。

• まずは、スクールに行く前にAIや機械学習についてもっと詳しく知りたい
• 将来的に仕事でデータサイエンスなどに関われるようになりたい
• お得に資格取得をして、社内で更に活躍したい

※キカガクの講座の無料体験は、3分ほどですぐに学習を始めることができます。

DAI

スクールに行くほどではないけどAIや機械学習に興味があるという方は、気軽に試してみるのがおすすめです。

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Aidemy(公式)：https://premium.aidemy.net/

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Aidemyは、AIに特化した東大発のプログラミングスクールです。

東証一部上場企業のAI研修などもおこなっている、日本最大級のAI教育サービスを提供しています。

AIを本格的に学べるプログラミングスクールの中でも、非常にハイレベルで高品質のスクールです。

DAI

あなたの興味が以下2つのどちらかに当てはまるのであれば、Aidemyがおすすめです。

• ある程度Web系のプログラミングを学んでいる
• AIについて本格的に仕事にしたいと思っている

Aidemyでは、Pythonに特化した講座を8種類用意しています。

• AIアプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• 実践データサイエンス講座
• E資格対策講座
• 機械学習マスター講座
• ビジネスAI対策講座
• 組織を変えるDX講座

各コースの金額は以下の通りです。

引用：https://premium.aidemy.net/（2023年4月時点。金額はすべて税込価格です）

DAI

実際に受けてみて満足できなかった場合、8日間以内であれば全額返金保証の対象になります。

また、雇用保険の支給要件を満たしている方であれば、以下4つの講座で教育訓練給付制度（専門実践教育訓練）を利用できます。

• AI アプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• E資格対策講座

対象者であれば、実際に支払った受講料のうち最大70％を支給してもらえる制度です。

DAI

528,000円（税込）のコースで70％の支給なら、158,400円（税込）で受講できます。

引用：https://premium.aidemy.net/

Aidemyでは挫折しにくいサポートに加え、一部の講座では残りの受講期間を有意義に使える学び放題システムを利用することもできます。

丁寧なサポートを受けつつ、AIに特化した講座を受けたい方が学びやすいスクールです。

国の給付金を利用すれば安く受講できるので、興味のある方は対象者かどうか一度確認してみましょう。

DAI

Aidemyでは無料カウンセリングを実施中です。気になる方はぜひ受けてみることをおすすめします。

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TechAcademy：低価格でPythonを学びたいなら！オリジナルアプリ開発までサポート

2023年4月時点, TechAcademy公式サイトより

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TechAcademyは完全オンラインのプログラミングスクールです。

専任のエンジニアがマンツーマンでメンターとしてサポートしてくれます。

引用：TechAcademy公式サイト

TechAcademyでAIを学べるコースとしては

• AIコース
• データサイエンスコース

があります。

AIコースとデータサイエンスコースのポイント

引用：TechAcademy公式サイト

AIコースは、Python  x AIを専門に学びたい人におすすめです。

具体的には、

• 機械学習
• ディープラーニング
• クラスタリング

などを、Pythonのライブラリで実装していきます。

一方で、データサイエンスコースは、Python x 統計学を学びたい人におすすめです。

より本格的に

• 統計学の理解
• 統計モデリングの理解

などを行っていきます。

30秒ほどで無料体験に申し込むと、

• HTML / CSSの学習コースを無料で体験できる
• 1回分の現役エンジニアとのビデオチャットで相談できる
• 無料体験からの本受講で最大1万円引き

という特典があるので、まずは公式サイトから無料体験を受講してみるのがおすすめです！

※更新情報　2022年2月2日時点、TechAcademyでは3つの特別割引プランがあります。
①『先割』受講料5%OFF：対象プランに先行申し込みで適応
②『トモ割』10,000円割引：同僚や友人が一緒に受講される場合に適応
（別々のコースになっても割引は適用されます）
③ 『複数コースセット割引』：複数コースをセットで申し込むと、別々に学ぶよりも最大138,000円もお得に。

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CodeCamp（コードキャンプ）は、完全オンライン・マンツーマンレッスン型のプログラミングスクールです。

中でも「データの抽出や整理を学びたい」という人におすすめなのが「Pythonデータサイエンスコース」です。

データサイエンス領域の「データ収集」を重視したカリキュラム

Pythonが活躍するデータサイエンスの世界には、

• 「データ収集」
• 「データ加工」
• 「モデル構築」

の3つのフェーズがあります。

データサイエンスコースでは、その中でも「データ収集」フェーズに重きをおいた学習内容となっています。

PythonのWebスクレイピングテクニックを使ってWeb上から必要なデータを抽出し、Excelやcsvの形に整理するというような、実務で役立つスキルを会得できるでしょう。

このスキルを会得すれば、面倒な単純作業をPythonにやらせることができるようになります。

気になる人は、無料体験レッスンで内容を体験してみてください。

CodeCamp（公式）：https://codecamp.jp

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Pythonを無料で学べるサービス

• Pythonで簡単なアプリを開発してみたい
• でもまずは無料で勉強してみたい
• ただの基礎ではなく、応用が聴くような技術を身に付けたい

という方向けにおすすめのサービスをご紹介します。

Manajob

公式：https://www.manajob.jp

Manajobは、株式会社インディバースが運営する動画＋テキストでIT系全般を学習できる越境型IT学習サービス。

• Pythonを利用した自動化
• Web制作

など、幅広いジャンルのコンテンツを、無料で学習することができます。

DAI

特に、非エンジニアの方が、はじめてITを学習して、業務効率化やオリジナルのアプリを開発したい！という方におすすめです。

実際に

• ブログサイトのデータ収集
• 自動ログインによる定期実行
• データ分析
• エステサロンのホームページ作成

など、ゴールから逆算して学習することができるのでおすすめです。

また、僕のYoutubeのチャンネルの以下の動画を見ればPythonで自動化できることが分かりやすく解説されているので、こちらもご覧ください。

プログラミングを書かずにスクレイピングをするなら Octoparse

公式サイト：https://www.octoparse.jp/

おすすめサービス

【Octoparse】コードを書かずに今すぐスクレイピングをしたい方必見！

✓簡単3分！無料でデータ取得の業務自動化が可能。プログラミング未経験者でもWebスクレイピングをしたいなら。

Octoparseの評判記事を見る Octoparse公式ページを見る

『Octoparse』は、無料かつプログラミング不要のWebスクレイピングツールです！

DAI

これまでプログラミング未経験者であれば、数十時間かけて勉強しなければできなかったスクレイピング作業を、登録からインストールまでたったの3分程度でできてしまうツールになっています。

「Octoparse」のいいところは、数えたらきりがないのですが、絞ると以下の3点です！

• 無料版できることがかなり多い。
• プログラミング経験が全くない人でも、データの取得を自動化できる。

無料版できることがかなり多い。

Octoparseは、無料版でも以下のようなデータを簡単に取得することができます。

• ECサイトの検索結果や、商品詳細などのデータ
• メディアやニュースサイトなどの記事データ
• SNSの投稿データ

DAI

例としては、YouTubeから特定のキーワードで検索した際の動画URLを取得したり、Indeedなどの求人サイトから給与の情報を取得したりするなどがあります。

有料版と無料版の違いは、いくつかありますが代表的なものは以下の2つです。

• タスクの定期実行ができない。
• APIを使うことができない。

DAI

ですが、正直個人で利用する分には、有料の機能はそこまで必要にならないと思うので、無料版でやれることが多く、ほんとに無料でいいのか…というレベルでした。

プログラミング経験が全くない人でも、データの取得を自動化できる。

また、Octoparseを利用する一番のメリットは、プログラミング経験が全くない人でもスクレイピングをして、データ取得を自動化できるということです。

通常、プログラミング完全未経験の方がスクレイピングをしようとすると、以下のような課題に直面します。

• HTML、CSS、JavaScript、Pythonなど、複数の言語を学習しなければならない。
• PC上で環境構築などをしなければならない。
• 定期実行をしたい場合は、仮想サーバーなどの知識もつける必要がある。

そもそも、自分でやってみたもののエラーがでてほしいデータが取得できないなどの事態に陥る場合もあり、結局時間をかなり浪費してしまう…ということもあり得ます。

DAI

その点、Octoparseは画面をクリックするだけでスクレイピングを行うことができるので、ちょっとスクレイピングをしてみたい！という方でも時間を浪費することなく試すことができます。

※有料版を使えば、データ取得の定期実行なども可能なため、プログラミングを学習しなければできなかったことの多くをOctoparseを使えばクリックだけで置き換えることが可能になります。

DAI

登録から体験まで3分程度でできるので、ちょっとスクレイピングを試してみたい！という方にはかなりおすすめできます。

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「本当に独学で習得できるの？挫折しない？」
「独学に良い教材やおすすめの学習方法を知りたい」

とお悩みの方も多いでしょう。

そこでこの記事では、Pythonが独学で学習可能か、独学におすすめのサービスは何か、などのポイントを解説していきます。

結論を先に紹介すると、

• Pythonの基礎だけを勉強するなら独学で十分
• 将来的にPythonを使ったプログラミングの副業や転職を希望するなら、独学だけでは厳しい

「Pythonで簡単なツールを作ってみたい」という程度であれば、独学でも可能です。

最近では独学に使える無料サービスや、安い定額学習サイトも多いです。
十分な学習時間とモチベーションを維持できる人なら、独学でも十分できます。

ただし、将来的にPythonスキルを仕事にしたい、Pythonでお金を稼ぎたい場合は独学では厳しいでしょう。

理由は次の3つです。

• エンジニア就職に必要な技術レベルに達するには独学では難しい
• 独学では現場で求められる技術レベルがわからないので、どこまで勉強すればいいかわからない
• 結果、モチベーションが低下しやすく、就職する前に挫折する

DAI

最近では副業エンジニアであっても相当高いレベルが求められます。「何ができれば、どのくらい稼げるか」を知るためにも、一度プロのエンジニアから話を聞いてみることをおすすめします！

周りに話を聞けるエンジニアがいない…という場合は、プログラミングスクールの利用がおすすめです。

エンジニア転職実績があるプログラミングスクールでは、Pythonを仕事にするために何をすればいいかを相談できます。 現場をよく知るエンジニアからアドバイスも聞けるので、まずは無料カウンセリングに申し込んで相談してみましょう。

目的別におすすめのスクールはこちらです。

DAI

上記のスクールは、無料カウンセリングで実際の雰囲気を体験することができます。 相談だけならお金はかからないので、独学での勉強に行き詰まりを感じているなら、気軽に相談してみましょう。

【初級編】Python初心者が独学でツール作成できるようになるには？

Pythonで簡単なツール作成をしたいなら、独学でも十分達成できます。具体的には、下記の項目を学んでいきましょう。

• HTML/CSS
• JavaScript
• Pythonの基礎
• Web APIの基礎
• スクレイピングの基礎

上記のスキルを身に着けるなら、こちらのWebサービスがおすすめです。

• Progate：はじめてプログラミングを学ぶ人向け（一部無料）
• Manajob：非プログラマー向け学習サービス（一部無料）
• PyQ：Pythonに特化したプログラミング学習サービス（有料：月額3,040円〜）

ただし学習を進めているうちに、上記のサービスでは解決できないような疑問が出てくることが増えてきます。

• 自分の書いたコード・作ったアプリについてアドバイスが欲しい
• エラーの解決方法が教材に載っていないから、誰かに質問したい
• Pythonを学んだ経験を今後の進路に活かしたいので、転職できるか相談したい

残念ながら上記のような疑問・要望は、上記Webサービスではサポート対象外となっています。

将来的にPythonスキルを活かした副業や転職も考えているなら、個別質問・進路相談にも応じてくれるプログラミングスクールの利用がおすすめです。

スクールでは学習目的に合わせてカリキュラムが組まれているため、「次に何をやるべきか」が明確になりやすく挫折しにくくなるメリットがあります。

個別質問サービスや転職相談もコース料金に含まれていることが多く、相談しながら学習を進められるので精神的な負担も軽減できます。

DAI

「もっと本格的にPythonを学びたい」「個別質問などのサービスを活用して、学習効率を上げたい」という人は、スクールの利用も検討してみましょう。

Progate：はじめてプログラミングを学ぶなら

※画像はProgate公式サイトより引用

Progateは、プログラミング初心者向けのプログラミング学習サービスで、プログラミングを今までにやったことがない人におすすめです。

初心者がPythonで自作ツールを作りたい場合は、最低でも以下のスキルは学んでおきましょう。

• HTML
• CSS
• JavaScript
• Python
• Pythonの環境構築

Progateでは初歩的な内容であれば無料で学ぶことができますが、入門以上の内容を学ぶには税込¥1,078/月の課金が必要です。

まずは無料で試してみて、少しずつ内容を深めていきましょう。

Manajob：Webスクレイピングなどの業務自動化からWeb制作まで学ぶことができるサービス

画像は公式サイトより：https://www.manajob.jp

Manajobは、株式会社インディバースが運営する動画＋テキストでIT系全般を学習できる越境型IT学習サービスです。

• Pythonを利用した自動化
• Web制作

などのコンテンツを、基本無料（発展的な内容は月額2,178円〜）で学習することができます。

DAI

特に、非エンジニアの方が、業務効率化やオリジナルのアプリ開発に初挑戦する場合におすすめです。

実際の内容は

• ブログサイトのデータ収集
• 自動ログインによる定期実行
• データ分析
• エステサロンのホームページ作成

など、自分のやりたいことから逆算して学習できます。

PyQ：Pythonに特化したプログラミング学習サービス

DAI

Progateが終わったら、次に学ぶのが応用レベルのプログラミング技術です。応用を学ぶなら、PyQがおすすめです。

PyQは、Pythonに特化したプログラミング学習サービスです。

• Pythonの基礎
• Pythonを利用したWeb APIの利用方法
• Pythonを利用したスクレイピングの方法

などを網羅的に学ぶことができます。

【応用編】独学からPythonエンジニアを目指すならプログラミングスクールへ

エンジニアなど、Pythonを仕事に活かしたいならオリジナルアプリの開発を目標に学びましょう。
オリジナルアプリはエンジニアとして就職するときに「自分のスキルレベルを証明するもの」（ポートフォリオ）として使えます。

DAI

簡単なツール作成程度であれば、独学でも達成できます。しかし、オリジナルアプリをゼロから開発するレベルになると、独学では限界が出てきます。

アプリを開発する段階では、必ずと言っていいほどエラーが発生します。

しかも「ネットで検索しても原因がわからない」「何がいけないのかわからない」なんてことは普通です。

こうしたエラーが発生するたびに壁にぶつかっていては、転職活動までの貴重な時間を余計に消耗してしまうでしょう。

できるだけ早くつまづきを解消するためにも、プログラミングについて質問できる人がいる環境に入ることを強くおすすめします。

DAI

この記事で紹介するプログラミングスクールでは、回数制限なしで質問できます。Pythonエンジニアになりたいなら、スクールでどんどん質問してスキルを上げましょう。

pythonエンジニアを目指すのにおすすめプログラミングスクール

Pythonはいろいろなプログラミングスクールで講座が開かれていますが、本記事で特におすすめしたいのはこちらの3校です（画像クリックで公式サイトを見ることができます）。

ランキング	総合評価	期間・受講料(税込)	オリジナルアプリ 作成支援	特徴
①キカガク	★★★★★(5.0)	6ヶ月：792,000円 →237,600円(給付金活用)	○	・Python特化型スクール ・動画・テキスト教材が両方あって学びやすい（企業の研修でも採用あり） ・基礎〜実践まで対応 ・給付金で受講料が最大70％戻ってくる ・対象の教材は無期限・追加料金なしで視聴し放題
②Aidemy Premium Plan	★★★★☆(4.0)	3ヶ月：528,000円 →158,400円(給付金活用) 6ヶ月：858,000円 →257,400円(給付金活用)	○	・Python特化型スクール ・上場企業でも採用される高品質の教材 ・基礎〜実践まで対応 ・給付金で受講料が最大70%戻ってくる ・修了後も対象カリキュラムが半年間学び放題
③TechAcademy	★★★★☆(4.0)	4週間：174,000円 8週間：229,000円 12週間：284,000円	○	・Python以外も扱う総合型スクール ・基礎と中級でコース内容が分かれる （セット割引制度あり）

※表は左右にスクロールできます
※期間や料金は一例です
※最新の情報はオンライン説明会にて問い合わせてください

「どれを選んだらいいかわからない」という人のために説明すると、次のようになります。

• AIを使う仕事への転職を目指している
• 就職した後も幅広いジャンルを学んでスキルアップし続けたい
  →キカガク
• 短期間でPythonを本格的に勉強し、エンジニア転職をめざしたい
  →Aidemy
• 価格重視で、手軽に学びたい
  →TechAcademy: 完全オフラインのプログラミングスクール

DAI

それぞれのスクールの特徴を解説しますね。

キカガク：卒業後も学び放題＆転職サポートも充実のプログラミングスクール

キカガク公式：
https://www.kikagaku.ai/

キカガクはAI人材の育成に特化しており、初心者向けのPython基礎講座から本格的なAI搭載のWebアプリ開発までを効率的に学べるプログラミングスクールです。

2017年のスタートから、これまで50,000人以上が受講しており、AI・機械学習領域ではかなり高評価を得ているスクールです。

Pythonだけでなく、データ活用には欠かせない数学の基礎、環境構築、アプリ開発までを網羅でき、幅広い技術と高い問題解決能力を培うことができます。

無料オンライン説明会あり

キカガクは無料のオンライン説明会も実施しています。気になった方は申し込んでみましょう。

カリキュラム内容・サポート体制・給付金還付の条件など、キカガクに関する説明や質疑応答をZoomで受けることができます。

おすすめサービス

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Aidemy Premium：東証一部上場企業でもAI研修で使われているプログラミングスクール

※Aidemy公式サイトより引用

Aidemy は、Aidemyという会社のマンツーマンプログラミング学習サービスです。

• 大学法人（早稲田大学）でも導入されている
• 東大の人工知能の権威、加藤教授がコンテンツを監修している
• Aidemy Premium Planの教材が、大手上場企業で、AIプロジェクトを回すために利用されている（infocom, dip, Minoriソリューションズ等）

といった、かなり実践的なAIエンジニア希望者向けのスクールです。 Aidemy Premium Planには、以下の8つのコースがあります。

1. データ分析講座
2. AI アプリ開発講座
3. 自然言語処理講座
4. 実践データサイエンス講座
5. 機械学習マスター講座
6. E 資格対策講座
7. ビジネスAI活用講座
8. 組織を変えるDX講座

Aidemyの評判としては、受講者の方は以下のように語っていました。

DAI

Aidemyで勉強していてよかったことはありますかね？

スクレイピングが非常に役立ちました。

教師データを作るにあたって、データがないと、インターネットからデータ抽出しないといけません。

僕が入社するまでは、教師データの取得は、人がインターネットを見て、大人が一人あたり2日ほどかけていたんです。

そこで入社直後に上司に、「スクレイピングを使うと、自動でテキストを取得できます！」と伝え、実際に自分でコードを書いてスクレイピングしました。

2日かかっていた作業が、30分でできるようになりました。 直属の上司が喜んでくれましたね。 今後うまくいけば、この業務を自動化する予定です。

実務で本格的にAIエンジニアとしてPythonを学びたいという方は、Aidemyがおすすめできます。

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TechAcademy：完全オンラインで手頃な価格のプログラミングスクール

※TechAcademy公式サイトより引用

Tech Academyとは、最短4週間で未経験からプロを育てるオンライン完結のスクールです。 どこかに通う必要なく、自宅でもプログラミングやアプリ開発を学ぶことができます。

• Tech AcademyのPython x AIコースでは、Webアプリ開発とAIが学べます。

特徴としては、以下の３点です。

• 完全オンラインで、忙しい社会人や地方在住の人でも学べる
• 業界最安の受講料
• 受講者数が非常に多い

TechAcademyの評判ですが、実際に受講者にインタビューしたところ、以下のようにおっしゃっていました。

DAI

Tech Academyはどうでしたか？コースのレベルや満足度はどうでしたか？またアプリ開発はできるようになりましたか？

コースのレベルとしては、初心者でも分かりやすく絵も使って説明されていました。 カリキュラムでは学習のサポートをしてくれる担当メンターが１人就いてくれます。

週2回のオンライン面談があり、分からないことがあれば、そこで質問も出来ました。 カリキュラムの内容を応用して自作アプリを作れるようになったので、総合的には満足しています。

DAI

なるほど、ほかにも良い点はありましたか？

オンライン上でのメンターのレスポンスは早いのはよかったです。

基本的には自分でググったりして学習していくのですが、わからないところはその都度聞いて学習を進めなければなりません。なので、オンライン上でのレスポンスが早いことは大事なポイントになりますね。

ほかに良かった点としては、学習の期間を4パターンから選べる点ですね！ 集中して勉強したい人は最短4週間で最低限の知識は獲得し、転職活動にうつれます。

逆に時間があるなら、16週間かけてゆっくり勉強するのもいいと思います。

評判がよいポイントとしては、以下の３点です。

• レスポンスが早い
• オリジナルアプリが開発できるようになる
• 教材が分かりやすい

こちらは実際のレッスンを一部無料体験できるので、ぜひ体験してみるのがおすすめです。

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Pythonなどオンライン学習で学べるプログラミング言語の市場価値

DAI

まずはじめに、昨今のPythonエンジニアの年収など、その市場価値を改めて認識しておきましょう。

• Pythonがどうして需要が高い言語なのか、その理由を簡単に解説したいと思います。

気になるPythonエンジニアの平均収入は？

Pythonを使って開発案件に携われるエンジニアの平均年収には、経験によって幅があります。

初心者の人がPythonを習得してすぐに就職した場合、一般的な会社員程度の収入からのスタートになることが多いです。

DAI

しかし、現場経験やアプリ制作実績などを積み重ねていくと、収入は一般的な会社員とは比較にならないほどうなぎ上りに。

実務経験5年を超えてくると、スキルによっては年収1,000万円超えも夢ではありません。

他の言語と比較して見るPythonの市場価値

DAI

何もPythonにこだわらなくたって、技術の高いエンジニア・プログラマーであれば高収入は見込めるのでは？と思う人も多いかもしれません。

他の言語とPythonを比べたデータとして、ビズリーチ社による2018年の調査（『プログラミング言語別平均年収ランキング』）を紹介しておきます。

3位の「Python」と6位の「R」は、研究機関の研究者やデータサイエンティストによく利用されており、機械学習や統計分析の活用が進むなか、さらに需要が高まると見られます。 また、「Python」の求人数は昨年比で1.7倍に増加しています。

（出典：https://www.bizreach.co.jp/pressroom/pressrelease/2018/0807.html）

2018年時点の調査では、Pythonは稼げるプログラミング言語として第3位にランクインしているというわけです。

DAI

AI・データサイエンス領域の開発言語として需要を高めているPythonですが、実際に以下のサービス開発に利用されていたりします。

• YouTube
• Instagram
• Dropbox
• Pepper（ソフトバンクのヒューマノイドロボット）

僕たちが日常的に使っている、目にしているサービスには、Pythonの技術が生かされているものがどんどん増えてきているのです。

DAI

予習サイトやオンラインスクールでしっかり勉強して、いつか自分も有名サービスの開発に参画してみたい！と夢を見てもいいですよね。

Pythonでできることは？

Pythonでできることはあまりにも多いのですが、簡単に上げるとこんな感じです。

• Pythonでスクレイピングという技術で、自動でネット上のデータを取得することができる
• PythonでAPIという技術を利用すれば、普通だと取得できない他人のツイッターのデータを取得して分析することができる
• データの加工をエクセルより簡単にすることができる
• データ分析ができる
• AIのライブラリが最先端である
• Webアプリを作ることができる

実際、Pythonは使えるようになると本当便利なんですよね。 Pythonを学ぶと具体的にできるようになることに関しては、Pythonを学び始めると段々と分かってくるかと思います。

DAI

Pythonはプログラミング初心者にも比較的学習しやすい言語なので、はじめてプログラミングを学ぶにもとても適した言語なのではないかと思われます。

PythonでWebアプリは作れるの？

DAI

PythonではWebアプリを作れるのか？と疑問を持たれる方も多いのですが、作れます。

• HTML: Webサイトの見た目を作る言語
• CSS: Webサイトの見た目を作る言語
• JavaScript: Webサイトに動きを付ける言語
• Python：Webアプリを構築するために利用する言語
• PythonのWebフレームワーク Django, Flask：より簡単にWebアプリを構築する言語

PythonのWebフレームワーク

PythonにはDjangoとFlaskが有名なWebフレームワークなのですが、これらを利用することでできます。

PythonのWebフレームワークDjangoとは

Djangoは、PythonのWebフレームワークで、Instagramなどの世界的に有名な企業でも導入されているフレームワークです。

PythonのWebアプリFlaskとは？

Flaskは、PythonのWebフレームワークですが、より小規模なことを簡単に行うために利用することができるフレームワークです。 特徴としては以下の通りです。

• マイクロフレームワーク：より柔軟にアプリを作成することができる
• 高いカスタマイズ性
• 動作が早い

PythonでAPIを使うには？

Pythonでは、既存のWebサービスを利用して、データを取ってきたり、Webサービスを外部から自動制御できるWeb APIのパッケージが多くあります。

DAI

例えば、SlackにPythonで自動投稿したり、Twitterに自動投稿することができるようになります。

• Twitter REST API：Twitterの自動化を行えます
• Instagram Graph API: Instagramの自動化を行えます
• Google Search Console API
• Slack APIChatwork API：SlackやChatworkに通知できます
• LINE Messaging API：チャットbotを創れます
• Google Cloud Vision API：文字認識を行うことができます
• Microsoft Cognitive Face API：顔認識を行うことができます。

まとめ：Pythonを独学で学ぶためのロードマップ

ということで、Python独学者向けのルートマップと、学習方法についてまとめました。 Pythonでちょっと簡単なツールを作ってみたい！という方は、以下の3つを利用してみるのがよいと思います。

• Progate
• Manajob
• PyQ

本格的にPythonを仕事にしたい場合は、以下のスクールで学ぶのがおすすめです。

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【Manajob】オリジナルアプリを作れるようになるIT学習サービス

✓Webスクレイピングなどの業務自動化からWeb制作まで学ぶことができるサービスです。

Manajobで無料で学習を始める

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【PyQ】Python特化のプログラミング学習サービス

✓Python特化のプログラミングサービスです。

PyQ公式ページを見る

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先に結論から。Youtubeのチャンネル登録をして、この動画を見ればPythonで自動化できることが分かりやすく解説しているので、これを見れば一発です。

※追記 2019年6月7日
これ以外にもプログラミングの解説動画があるので、ぜひ以下のリンクからチャンネル登録して、ほかの動画も見てみてください！

Youtubeでチャンネル登録して動画を見てみる

Pythonでは、Web APIを利用すると、データの自動収集ができるようになります。しかし、Web APIと言われてもよくわからないですよね。今回は、

• PythonでAPIを利用する方法を知りたい。どうやったら呼び出すことができるの？
• Pythonで使えるAPIってどんなものがあるの？
• PythonのAPIを使えるようになるためには、どうすればよいの？

という疑問に答えられるよう、PythonでWeb APIを利用する方法について詳しくまとめていきたいと思います。

Web APIとは

Web APIとは、簡単に言うと、外部サービスの情報窓口です。

• Twitterから自分のツイートをダウンロードしたい！
• Instagramから、有名人の画像を一括ダウンロードしたい！

という場合に、Webブラウザ経由ではなく、HTTPという通信経由で、ツイッター内のデータにアクセスすることができます。

ちなみに、厳密にいうとWebブラウザを経由しているときは、HTTPという通信でデータを取得していますが、ブラウザなしでHTTPの通信をPython上で行うことで利用することができるのです。

Web APIが使えると、何が嬉しいの？

Web APIが使えると、何が嬉しいのかを簡単にまとめます。

1. 自作のサービス上で、外部アプリケーションのデータを利用した、混ぜ合わせたアプリ（マッシュアップアプリ）を作れる
2. 普通にブラウザでデータを収集すると、手動で「次へ」ボタンをクリックして全記事を確認しなければならないが、APIを利用すると、一瞬で可能
3. Pythonで自動化プログラムを組めば、データの自動収集をブラウザではなくプログラムから実行できるので、ブラウザ操作しなくても放置するだけでデータの取得が可能

1に関しては、身近な例でいうと質問箱アプリです。例えば、

• Peing
• マシュマロ

といったアプリは、TwitterにAPI連携しているからこそ、ツイッター上で自動投稿ができるわけですね。ほかにも、ツイッターの分析ツールである

• Social Dog

等のアプリケーションは、Twitter上のデータを自動取得するために、APIを利用しています。

Web APIを提供しているサービス

Web APIを提供していて、有名なサービスは以下の通りです。

• Twitter REST API
• Instagram Graph API
• Google Search Console API
• Slack APIs
• Chatwork API
• LINE Messaging API
• 【機械学習API】Google Cloud Vision API
• 【機械学習API】Microsoft Cognitive Face API

Twitter REST API

ツイッターが出しているAPIです。このAPIを使うと、こんなことができます。

• 【データの収集】他人のツイートを自動でダウンロード
• 【データの収集】検索キーワードをツイートした人のリストをCSVにエクスポート
• あるキーワードについてつぶやいたツイートを自動でいいね、またはフォローする

ツイッターのAPIを利用してできることについては、こちらの記事をぜひ読んでみてください。

≫関連記事 Python Twitter APIを初心者向けに徹底解説してみた – フォロワー取得からハッシュタグ検索まで-

Instagram Graph API

インスタグラムも同じようにAPIを提供しています。しかし、無料で提供されいているものは個人のデータを取得することは可能ですが、他人のデータを取得することはできません。ですので、もし他人のアカウントのデータを取得したい場合は、法人用の申請を出す必要があります。

Google Search Console API

ブロガーや、SEO担当者だと使う可能性が高いのが、Googleの検索キーワードツールGoogle Search ConsoleのAPIです。自身のGoogle Search Consoleと紐づけたメディアの、こんなデータを取得できます。

• 狙っているキーワードでの検索数
• 狙っているキーワードの検索順位
• 狙っているキーワードのクリック数

などが取得できます。(ちなみにこのデータをGoogle SpreadsheetにAPI連携して毎日自動取得とかできるので、超絶便利です！)

Slack API

チャットツールである、SlackにもAPIがあります。できることとしては

• TwitterのAPIと組み合わせて、あるキーワードがツイートされたときに、Slack上で通知（社名での評判の可視化等）
• 毎日取得したいニュース記事を、Slack上で自動通知

などができます。Web APIを通して、プログラムから情報を送信（POST）し、Slack側で投稿みたいなこともできるので、実はAPIはデータの取得だけできるのではなく、APIを通して、アプリを外部から操作することができるわけです。

Chatwork API

ChatworkもAPIを持っています。が、基本的にはSlackでやっていることはだいたいできるようです。

LINE Messaging API

こちらは、LINEにメッセージを送るBotを作れるAPIです。過去に僕はLINEに画像を送ると、自動でその画像を文字起こししてくれるアプリを作ったことがありますが、これもLINE Messaging APIを利用して作成しております。

Google Cloud Vision API

こちらは、機械学習のAPIです。画像を送ると、その画像が何なのかを特定して文字列で返してくれるAPIになります。こちらも、LINEに画像を送ると、自動でその画像を文字起こししてくれるアプリで利用しました。

≫【関連】 【AIプログラミング】LINEに画像を送ったら自動で文字起こししてくれる機械学習アプリを作ろう

Microsoft Cognitive Face API

こちらは、顔認識の機械学習APIです。このAPIに顔の画像を送ると、だれだかを学習してくれます。以前、女性の画像を送ると似ているAV女優を教えてくれるAI LINE Botを作りましたが、こちらもMicrosoft Cognitive Face APIを利用しています。

≫【関連】スケベAI「スケベ博士」をPythonとGoogle Apps Scriptで作るスケベ・チュートリアルを公開します

PythonでWeb APIを取り扱う方法

PythonでWeb APIを取り扱う方法ですが、以下2点です。

1. Web APIの仕様書(APIリファレンス)を読んで実装する
2. Web APIのラッパーライブラリを利用して利用する方法

Web APIの仕様書（APIリファレンス）を読んで実装する

基本的にエンジニアは、Web APIを利用する場合Web APIの仕様書を見て実装することが多いかと思います。
APIリファレンスは、初心者が読むとすこし難しいです。それは、

• 基本的なHTTPにおける通信の理解
• GET/POST/PUT/DELETEというアクションの理解
• URLパラメーターの理解
• インターネットの認証の仕組み（Basic認証, OAuth認証）の理解
• JSON, XML等のデータの理解

が必要になってきます。ですので、これらの理解をした人ではないとちょっと難しい反面、後述するAPIラッパーライブラリを利用するよりも自由度の高い実装が可能です（ラッパーライブラリでは対応しきれていない操作などが可能です）

この場合は、PythonのHTTP通信のモジュールである、requestsというライブラリを利用して、基本的にはHTTPの通信を制御します。詳しくは、下記記事のPythonチュートリアルを読んでみてください。

≫ Python初心者向けのチュートリアルまとめ

Web APIのラッパーライブラリを利用して利用する方法

もう一つが、Web APIのラッパーライブラリを利用する方法です。ラッパーとは、あるAPIでよく行う操作をまとめたライブラリのことで、これを使うとAPIのリクエストがAPIリファレンスを読むことなく、直観的にデータを操作することができます。

例えば、TwitterのPython用APIラッパーに、Tweepyがあります。Tweepyを利用すると、非常に簡単にツイッターのAPIをPython上で操作することができます。

Tweepyの利用方法については下記記事を参照してください。

≫ 関連 Python Twitter APIを初心者向けに徹底解説してみた – フォロワー取得からハッシュタグ検索まで-

Web APIの学習方法

Pythonを利用した、Web APIの学習方法については、こちらのチュートリアルをご覧ください！

≫ Python初心者向けのチュートリアルまとめ

PythonでWeb APIを学びたい人におすすめのサービス

Web APIのことは分かったけど、実際どう使えばいいのかわからないという方にはキカガクがぴったりです。

キカガクは、プログラミングの基礎から応用までを網羅したプログラミングスクールです。

初心者や非エンジニアの方でも、Pythonの基礎から応用までしっかりと学習することができます。

DAI

また、無料体験では、合計20時間分の動画でPython・機械学習の基礎を学ぶことができます。この機会に活用しておくのがおすすめです。

キカガク

キカガク公式：
https://www.kikagaku.ai/

おすすめサービス

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✓日本マイクロソフト株式会社との共同開発講座を受講可能。経済産業省が定めるReスキル、JDLAのE資格の認定講座受けるならキカガク！

キカガク公式ページを見る

キカガクは、給付金をもらってお得に学習しながらAI人材を目指すことができる、完全オンラインのプログラミングスクールです。

DAI

特に、経済産業省が定めるReスキル、JDLAのE資格の認定講座などを受講できるため、キャリアアップを目指す方は必見ですね。

コースの特徴

オンライン動画学習サービス、Udemyでも絶賛された高品質の学習コンテンツ

引用：キカガク公式

キカガクの講座は、Udemyでも高い評価を得ており、1つのコースで35,000人以上が受講している講座もあります。

実際、受講した方の生の声を見てみても、非常にポジティブなものばかりでした。（受講された方のレビューはこちらから）

DAI

キカガクは大手企業の研修だけでなく、個人向けの講座でも高い評価を得ているのが分かりますね。

※また、キカガクは一度スクールに申し込むと、全ての講座を無期限で受講することができるのでかなりお得です。

実際の講座を受講前に体験することができる

キカガクでは、無料体験を申し込むだけでUdemy上で高い評価を得たコースを実際に体験することができます。

受講できるコースは以下の2つで、合計20時間分の学習動画無料になります。

• Python&機械学習入門
• 脱ブラックボックスコース

DAI

特に、脱ブラックボックスのコースはセールなしだと15,000円もするコースなので、まずは無料で機械学習や人工知能について学んでみたい！という方にもおすすめですね。

整理すると、キカガクは以下の方におすすめです。

• まずは、スクールに行く前にAIや機械学習についてもっと詳しく知りたい
• 将来的に仕事でデータサイエンスなどに関われるようになりたい
• お得に資格取得をして、社内で更に活躍したい

※キカガクの講座の無料体験は、3分ほどですぐに学習を始めることができます。

DAI

スクールに行くほどではないけどAIや機械学習に興味があるという方は、気軽に試してみるのがおすすめです。

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Manajob

公式：https://www.manajob.jp

Manajobは、株式会社インディバースが運営する動画＋テキストでIT系全般を学習できる越境型IT学習サービス。

• Pythonを利用した自動化
• Web制作

など、幅広いジャンルのコンテンツを、無料で学習することができます。

DAI

特に、非エンジニアの方が、はじめてITを学習して、業務効率化やオリジナルのアプリを開発したい！という方におすすめです。

実際に

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など、ゴールから逆算して学習することができるのでおすすめです。

Aidemy

Aidemy(公式)：https://premium.aidemy.net/

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【Aidemy】人工知能特化型スクールに行きたいなら！

✓現役データサイエンティストから、現場で使われる知識を学ぶことが可能。大手上場企業の研修でも使われている高品質な学習をあなたに。

Aidemyの評判記事を見る Aidemy公式ページを見る

Aidemyは、AIに特化した東大発のプログラミングスクールです。

東証一部上場企業のAI研修などもおこなっている、日本最大級のAI教育サービスを提供しています。

AIを本格的に学べるプログラミングスクールの中でも、非常にハイレベルで高品質のスクールです。

DAI

あなたの興味が以下2つのどちらかに当てはまるのであれば、Aidemyがおすすめです。

• ある程度Web系のプログラミングを学んでいる
• AIについて本格的に仕事にしたいと思っている

Aidemyでは、Pythonに特化した講座を8種類用意しています。

• AIアプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• 実践データサイエンス講座
• E資格対策講座
• 機械学習マスター講座
• ビジネスAI対策講座
• 組織を変えるDX講座

各コースの金額は以下の通りです。

引用：https://premium.aidemy.net/（2023年4月時点。金額はすべて税込価格です）

DAI

実際に受けてみて満足できなかった場合、8日間以内であれば全額返金保証の対象になります。

また、雇用保険の支給要件を満たしている方であれば、以下4つの講座で教育訓練給付制度（専門実践教育訓練）を利用できます。

• AI アプリ開発講座
• データ分析講座
• 自然言語処理講座
• E資格対策講座

対象者であれば、実際に支払った受講料のうち最大70％を支給してもらえる制度です。

DAI

528,000円（税込）のコースで70％の支給なら、158,400円（税込）で受講できます。

引用：https://premium.aidemy.net/

Aidemyでは挫折しにくいサポートに加え、一部の講座では残りの受講期間を有意義に使える学び放題システムを利用することもできます。

丁寧なサポートを受けつつ、AIに特化した講座を受けたい方が学びやすいスクールです。

国の給付金を利用すれば安く受講できるので、興味のある方は対象者かどうか一度確認してみましょう。

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Aidemyでは無料カウンセリングを実施中です。気になる方はぜひ受けてみることをおすすめします。

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