私自身はプログラミングエンジニアではないですが、仕事でそれなりにプログラムを活用することがあるので、興味を持って勉強しています。
プログラミング言語といっても、多種多様でどれを学んだらいいかわからないという人も多いのではないでしょうか？
そのような方には、Pythonをお勧めします。私もPythonを使用して、仕事の効率化や業務の改善を行っています。プログラミング初心者の私でも、うまく使いこなせるのはPythonがほかの言語に比べてわかりやすくて、情報が豊富だからだと思います。
プログラミング言語の世界的なトレンド
TIOBE Softwareが発表した「TIOBE Index」による2025年2月時点のプログラミング言語の人気ランキングとその推移が公表されました。
TIOBE Programming Community indexは、プログラミング言語の人気を示す指標です。指数は毎月1回更新されます。評価は、世界中の熟練エンジニアの数、コース、サードパーティベンダーの数に基づいています。評価の算出には、Google、Amazon、Wikipedia、Bing、その他20以上の人気ウェブサイトが使用されています。TIOBE指数は、最高のプログラミング言語や最も多くのコード行が書かれた言語に関するものではないことに注意することが重要である。
「TIOBE Index for February 2025より転載」
近年、処理すべきデータ量が増加する一方でハードウェアの進化が追いつかず、プログラムの速度が重要視されるようになっています。その結果、高速なプログラミング言語の人気が高まり、C++がTIOBEインデックスで2位に上昇し、Goはトップ10に定着、Rustも過去最高の1.47%を記録しました。さらに、MojoやZigもトップ50入り目前です。
「TIOBE Index for February 2025データ使用」
、Pythonのような比較的遅い言語が依然として人気を維持している理由は、パフォーマンスだけでなく「学習のしやすさ」も重要視されているためです。AIによる完全なアプリ開発はまだ実現しておらず、プログラマーの需要は依然として高いままです。そのため、ソフトウェア開発の専門家でない人々もプログラミングを学び始めており、習得しやすいPythonが支持され続けています。
Pythonが得意なこと
Pythonの強みの一つは豊富なライブラリがあることだと思います。
例えば、Pythonでできること5選を簡単にご紹介します。
1. Web開発
- フレームワーク（Django, Flask, FastAPI）を使って、WebアプリやAPIを開発できる。
- 例：ECサイト、SNS、ブログプラットフォームなど。
2. データ分析・機械学習
- NumPyやPandasを使ったデータ処理、MatplotlibやSeabornでの可視化が可能。
- Scikit-learnやTensorFlowを活用して機械学習モデルを構築できる。
3. スクレイピング（データ収集）
- BeautifulSoupやScrapyを使って、Webサイトから情報を自動取得できる。
- 例：ニュース記事の収集、価格比較サイトのデータ取得など。
4. 自動化・業務効率化
- ExcelやGoogleスプレッドシートの操作、メールの自動送信、ファイル整理などをスクリプトで自動化。
- Seleniumでブラウザ操作の自動化も可能。
5. ゲーム・アプリ開発
- Pygameを使って2Dゲームを開発できる。
- Kivyを使えば、スマホアプリの開発も可能。
Pythonは初心者にも学びやすく、プログラミングでできることのほとんど全てができます。
もちろん言語によって得意・不得意があり、Pyhotnの課題もあります。
簡単にプログラムを実装する人にとってはそこまで関係ないかもしれないですが、実装したい内容によってはPythonよりもほかの言語のほうが実行速度が圧倒的に早かったりします。
この処理速度の速さというデメリットはあるものの、がちがちのエンジニアでない限りは気にならないですし、それよりもメリットの方が多いので、Pyhonを学ぶことをお勧めします。
まとめ
今回はミニマルライフとは違った趣向で私の仕事に関することをお伝えしました。しかし、ミニマリストの必要な物だけを所有して豊かな暮らしにつなげるという考え方と、仕事をミニマルな力で効率よく行うことで私生活をより豊かにしようという考え方は似ていると思います。AIを利用して仕事を効率化するためにはプログラミング言語を学ぶことも一つ重要な要素です。今回は、その中でもPythonがおすすめであることをお伝えしました。皆さんも、まずは何かしら興味を持ってプログラミングを学んでみてはいかがでしょうか？
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