【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22選

【これだけ知っておけばOKです】 よく使う便利なPythonライブラリ22選プログラミング

こんにちは、さすをです。

本業はシステムエンジニアで、現在Pythonを用いた6,000万の案件を受注しています。

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。

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。

悩みを抱える女性
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さすを
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これらの悩みを解決します!

この記事のおすすめ読者:

・Pythonのライブラリとは何なのか、ライブラリのメリットを知りたい方

・Pythonのよく使うライブラリとその特徴を知りたい方

・Pythonに興味を持っている方

この記事を読むとわかること:

・Pythonライブラリがどのようなものなのか、メリットは何なのか

・Pythonのよく使うライブラリとその特徴

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1. Pythonライブラリとは

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

わけがわからない…

Python初心者の少年
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さすを
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、

・高い品質を保てる

・開発期間の短縮

・開発期間の短縮により、人件費、電気代費用の削減

といった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22選

2.Pythonのよく使う便利なライブラリ22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、インストールの可否で分類したよく使う便利なライブラリを紹介していきます。

2-1.インストールが不要なライブラリ

calendar

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

csv

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

datetime

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

json

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

math

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

os

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

random

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

Pillow

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

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

pyyaml

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/

sys

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。

boto3

#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/

botocore

#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

dateutil

#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/

matplotlib

#インストールする時
pip install matplotlib

#使う時
import matplotlib

matplotlibはNumpyに依存しているので、matplotlibをインストールする前にNumpyをインストールしてください。

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。

matplotlibのグラフ
引用元:https://matplotlib.org/tutorials/introductory/sample_plots.html

参考記事:https://matplotlib.org/

Numpy

#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、

・コードの記述量が減らすことが出来る

・処理速度を速くすることが出来る

・配列をスマートに扱えるようになる

といったメリットがあります。

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

OpenCV

#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、

・画像の認識

・画像の編集

・物体の検出

・テンプレートマッチング

・ノイズ除去

などが出来るようになります。

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

pandas

#インストールする時
pip install pandas

#使用する時
import pandas as pd

pandasはNumpyに依存しているので、pandasをインストールする前にNumpyをインストールしてください。

as pdはなくてもOKです。この文言があると、プログラム上でpandasのライブラリを使用するときにpd.XXXXと書けるようになります。

as pdを書かない場合は、pandas.XXXXと書けばOKです。

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、

・データの読み込みや統計量の表示

・グラフ化

・データ分析

に関する作業を簡単に行うことが出来るようになります。

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

Requests

#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/

Scipy

#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/

scikit-learn

#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、

・データの分類

・データの予測

・可視化するために次元を圧縮(2次元まで)

などが出来るようになります。

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

TensorFlow

#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、

・顔認識

・音声認識

・画像認識

・メール分別

・メール自動返信文の作成

などが出来るようになります。

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

3.最短でPythonの技術を身につけたい方へ

3.最短でPythonの技術を身につけたい方へ

ここまで、実務でも使用する便利で超重要なライブラリを紹介してきましたが、一つ悲報です。

それは、

ライブラリを使用しても想像するものが作れるとは限らない

ということです。

なぜなら、どんなにいいライブラリがあっても、設計書や開発者のスキルが未熟だとライブラリを使いこなすことが出来ないからです。

もちろん、開発を手助けすることに間違いはありません。

しかし、ライブラリを使いこなせる開発者のスキルも必要です。

ですので、もし、スキルがなくて不安だったり、転職などを視野に入れていて最短でPythonの技術を身につけたいと思っている方は、【徹底解説】Pythonエンジニアに転職する方法【失敗しない方法を詳しく解説】の記事をご覧ください。

「Pythonエンジニアに転職する」という視点の記事ですが、実務でPythonを扱うにあたってどのようなスキルが必要なのかがハッキリわかります。

4.まとめ

4.まとめ

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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