【これだけ知っておけばOKです】 現役エンジニアもよく使う便利なPythonライブラリ25選

こんにちは、さすをです。

以前、下記のツイートをしました。

今回の記事では、このツイートを深堀して、よく使うPythonライブラリを紹介していきます。

実務で実際に使用しているとても便利で使用頻度が高いものをピックアップしているので、この中から必要なものを選んでいけばOKです。

それでは、本文をどうぞ。

困っている人

Pythonはライブラリが充実しているって聞いたことがあるけど、そもそもライブラリって何なの？ライブラリを使うとどんないいことがあるの？

あと、Pythonのよく使うライブラリとその特徴を知りたいなぁ。

さすを

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sasuwo.org

2023.04.03

1. Pythonライブラリとは

Pythonでよく言われるライブラリとは、よく使う複数のプログラムを再利用可能な形でひとまとまりにしたものです。

Pythonの公式ページでは、以下のようなことが書かれています。

Python の標準ライブラリはとても拡張性があり、下の長い目次のリストで判るように幅広いものを用意しています。このライブラリには、例えばファイル I/O のように、Python プログラマが直接アクセスできないシステム機能へのアクセス機能を提供する (Cで書かれた) 組み込みモジュールや、日々のプログラミングで生じる多くの問題に標準的な解決策を提供するPython で書かれたモジュールが入っています。これら数多くのモジュールには、プラットフォーム固有の事情をプラットフォーム独立な API へと昇華させることにより、Pythonプログラムに移植性を持たせ、それを高めるという明確な意図があります。

https://docs.python.org/ja/3/library/index.html

困っている人

よくわからないわ・・・

さすを

簡単に言うと、便利なプログラムの部品をいっぱい集めて、ひとまとめにしたファイルのことです！

ライブラリを使用することで、以下の3つのメリットがあります。

高品質、期間の短縮、コストの削減といいことづくしなので、活用できるライブラリがあれば積極的に使いましょう。

2.Pythonのよく使う便利なライブラリ25選

Pythonのライブラリは、インストールが不要なもの(公式が配布している)と、インストールが必要なもの(サードパーティーが配布している)があります。

ここからは、インストールが必要なライブラリと必要でないライブラリを分けて紹介していきます。

2-1.インストールが不要なライブラリ

import calendar

calendarとは、カレンダーの情報を扱うライブラリです。

calendarを使うことで、指定した月間、年間のカレンダーを取得することが出来ます。

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/library/calendar.html

import csv

csvとは「Comma Separated Value」の略で、「,」で区切ってデータを並べたファイル形式です。

csvはテキストデータの為、様々なソフトで開けるので、データのやり取りに非常に便利です。

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/library/csv.html

import datetime

datetimeとは、日付や時刻など、時間に関するデータを取り扱うためのライブラリです。

datetimeライブラリを使うことで、現在時刻を取得したり、日時の時間差を取得することが出来ます。

カウントダウンアプリなどの作成が簡単に出来るようになります。

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/library/datetime.html

import json

jsonとは「JavaScript Object Notation」の略で、意味は「JavaScriptのオブジェクトの書き方を元にしたデータ定義方法」です。

json使うことで、各プログラミング言語間のデータの受け渡しが非常に楽になります。

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/library/json.html

import math

mathとは、数学計算用の関数を集めたモジュールです。

mathを使うことで、絶対値や平方根、浮動小数点、三角関数、対数などの複雑な計算を行うことができます。

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/library/math.html

import os

osとはosに依存している様々な機能を利用するためのモジュールです。

osを使うことで、ファイルやディレクトリ操作、ファイル一覧やファイルの場所の取得、ファイルやディレクトリの作成をすることが出来ます。　

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/library/os.html

import random

randomとは、乱数を生成することが出来る関数です。

randomを使うことで、ゲームのガチャや、数字当てクイズゲームなどを作成することが出来ます。

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/library/random.html

import PIL

Pillowとは、画像処理ライブラリの1つです。

Pillowを使うことで、画像の拡大・縮小、回転、トリミング(部分切り出し)などを簡単に行うことが出来ます。

参考記事：https://pillow.readthedocs.io/en/stable/

pipは、インストールが必要なライブラリ(パッケージ)をインストールするために使用します。

pipを使うことで、ライブラリ(パッケージ)管理を楽にすることが出来ます。

ソースコード上で使うというわけではなく、あくまでライブラリの管理用として使うイメージです。

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/installing/index.html

import yaml

PyYamlとは、YAML形式のデータを扱うためのライブラリです。

YAMLは、読みやすく、書きやすく、分かりやすいという特徴のある形式です。

PyYamlを使うことで、YAML形式のデータを迅速に作成、読み込みが出来るようになります。

参考記事：https://pypi.org/project/PyYAML/

import sys

sysとは、Pythonのインタプリタ(コンピュータがソースコードを1行ずつ読み込んで実行できる命令に変換しながら動くこと)や実行環境に関する情報を扱うためのライブラリです。

sysを使うことで、スクリプトの起動パラメータなどを取得することが出来ます。

参考記事：https://docs.python.org/ja/3/library/sys.html

2-2.インストールが必要なライブラリ

ライブラリのインストールは、『2-1.インストールが不要なライブラリ』で紹介したpipを用いて行います。

コマンドプロンプトを立ち上げて（検索バーに「コマンドプロンプト」もしくは「cmd」と打つと出てくる黒い画面）上でpipを使うことでインストールすることが出来ます。

#インストールする時
pip install boto3

#使う時
import boto3

boto3とは別名AWS SDK for Pythonといい、AWS(Amazon Web Services)の使用を迅速に開始することの出来るライブラリです。

boto3を使うことで、PythonからAWSにアクセス、ファイルダウンロード、アップロードが容易にできるようになります。

AWS周りをPythonでいじるなら必須のライブラリです。

参考記事：https://aws.amazon.com/jp/sdk-for-python/

#インストールする時
pip install botocore

#使う時
import botocore

botocoreとは、AWS(Amazon Web Services)上でPythonを利用するときに必要となるパッケージです。

botocoreを使うことで、AWSに低水準言語(サービスとAPIが1対1で、1度に取得できるオブジェクト数に上限がある)で接続が出来るようになります。

なお、botocoreはboto3に含まれているので、botocoreのみを使いたいという理由でなければ、boto3をインストールしておけばOKです。

参考記事：https://botocore.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html

#インストールする時
pip install python-dateutil

#使う時
import dateutil

dateutilは、標準ライブラリにあるdatetimeと同様、日付や時刻など、時間に関するデータを取り扱うためのライブラリです。

dateutilを使うことで、日付の加算や減算、が簡単にできるようになったり、文字列をdatetime型に変換することが出来ます。

参考記事：https://pypi.org/project/python-dateutil/

#インストールする時
pip install matplotlib

#使う時
import matplotlib

matplotlibとは、Numpyのためのグラフ描画ライブラリです。

matplotlibを使うことで、作成した(渡された)データをグラフとして描画できるようになります。

参考記事：https://matplotlib.org/

#インストールする時
pip install numpy

#使う時
import numpy

Numpyとは数値計算を効率的に行うことができるライブラリです。

Numpyを使うことで、以下の3つのメリットがあります。

参考記事：https://numpy.org/doc/stable/reference/

#インストールする時
pip install opencv-python

#使う時
import cv2

OpenCVとは、Open Soruece Computer Vision Libraryの略で、画像や動画を処理するための機能がまとまっているライブラリです。

OpenCVを使うことで、以下のようなことができるようになります。

参考記事：https://pypi.org/project/opencv-python/

#インストールする時
pip install pandas

#使用する時
import pandas as pd

pandasとは、Pythonでデータ分析、データ解析を効率的に行うためのライブラリです。

pandasを使うことで、データの整形や加工にかかる時間を短縮することが出来ます。

それにより、以下のような作業が簡単にできるようになります。

参考記事：https://pandas.pydata.org/docs/reference/index.html

#インストールする時
pip install requests

#使う時
import requests

Requestsとは、PythonのHTTP通信ライブラリです。

Requestsを使うことで、WebサイトのHTMLデータ、XMLデータを取得、データの抽出をすることが出来ます。

Webサイトの情報を取得、登録、更新、削除したいときに便利です。

参考記事：https://requests-docs-ja.readthedocs.io/en/latest/

#インストールする時
pip install scipy

#使う時
import scipy

Scipyとは、numpyを用いて作られた数値解析ソフトウェアライブラリです。

Scipyを使うことで、微分積分や信号処理、統計といった比較的高度な数学の計算が出来るようになります。

参考記事：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/

#インストールする時
pip install scikit-learn

#使う時
import scikit-learn

scikit-learnは機械学習のライブラリです。

sciket-learnを使うことで、以下のようなことができるようになります。

参考記事：https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html

#インストールする時
pip install tensorflow

#使う時
import tensorflow

TensorFlowとは、機械学習に用いるためのソフトウェアライブラリです。

TensorFlowを用いることで、以下のようなことができるようになります。

などが出来るようになります。

参考記事：https://www.tensorflow.org/api_docs

#インストールする時
pip install keras

#使う時
import keras

Kerasとは、機械学習をより簡単に使うことができるライブラリです。

TensorFlowをインストールしないと使うことができないので、上記からインストールした後にKerasを使うようにしてください。

Kerasを用いることで、以下のようなことができるようになります。

参考記事：https://keras.io/api/

PyTorchをインストールするときは、公式サイトからpipコマンドを入手する必要があります。

というのも、あなたの環境にあったPyTorchをインストールしないと正しく動作しないことがあるからです。

なお、CUDAの設定に関しては、PyTorchインストール時のCUDAバージョンの選び方の記事が参考になると思います。

#インストールする時（今回の例の場合）
pip3 install torch==1.10.2+cu113 torchvision==0.11.3+cu113 torchaudio===0.10.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

#使う時
import torch

PyTorchとは、Pythonのオープンソースの機械学習ライブラリ(Deep Learningライブラリ)です。

PyTorchを用いることで、以下のようなことができるようになります。

#インストールする時
pip install googletrans

#使う時
from googletrans import Translator

Googletransとは、google翻訳のAPIを利用した翻訳と言語検出を行うライブラリです。

僕自身、機械学習を使って、文字を表示したいときに使っています。

Googletransを用いることで、以下のようなことができるようになります。

参考記事：https://py-googletrans.readthedocs.io/en/latest/

3.Pythonスキルを伸ばす方法

3-1.独学編

Pythonスキルを独学で身に着けるためには、参考書が必須です。

おすすめのPython書籍を以下の記事で解説したので、参考にしていただけたらと思います。

【絶対に挫折しない】 Python書籍のおすすめ9選【現役エンジニアが推薦します】

「Pythonをもっと使いこなせるようになりたい！」「書籍を使ってPythonの苦手分野を克服したい！」と思ってはいませんか？この記事では、現役エンジニアの筆者がPythonにおすすめな書籍をカテゴリ別に分けて詳しく紹介・解説しています。Pythonスキルを高めたい方は必見です。

sasuwo.org

2023.04.03

>>【レベル別＆徹底解説】 Python書籍のおすすめ8選

3-2.スクール編

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4.おわりに

現在Pythonを用いた6,000万の案件を受注している筆者が、よく使う便利なPythonライブラリを紹介してきました。

Pythonのライブラリをうまく活用することで、品質を保ちながら時間とコストを減らすことができます。

この記事が少しでもあなたの役に立てていたらとてもうれしいです。

頑張るあなたを心から応援しています！

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