猫のサラリーマンプログラミング始めてみたいけど難しそうだし、どこから手を付けていいのかわからないんだよね…
猫のエンジニア初めて学ぶならPythonがおすすめだよ。
覚えやすくて転職なんかにも有利！
こんな悩みを解決します。
- Pythonを習得するための手順
- 具体的な勉強方法
Pythonのコーディングの練習にも使えるサンプルプログラム集も公開していますので、あわせてご活用ください。
Pythonの開発環境 AnacondaとVisual Studio Code（VS Code）のセットアップ
Pythonのプログラミングを始めるには、まず開発環境を構築する必要があります。
機械学習やデータサイエンスなどで多用される数値計算ライブラリをあらかじめセットにしたディストリビュージョンであるAnacondaと、コーディング、デバッグを行うVisual Studio Code（VS Code）をインストールしましょう。
OSごとにセットアップ方法が異なりますので、以下のページを参考に進めてください。
Windows編
Windowsでのセットアップ手順を以下のページで解説しています。
Linux（Ubuntu）編
Linux（Ubuntu）でのセットアップ手順を以下のページで解説しています。
Python習得の勉強の流れ
Pythonは、プログラミング言語としても初心者にもやさしいと言われており、最近ではデータ分析や機械学習などでもよく使われています。
プログラミング言語Pythonを効率的に習得するためには、以下のようなステップに沿って学習していくことをおすすめします。
プログラムを書く上で基礎となるデータ型や演算子について学びます。
実装したい機能を実現するのに必要なライブラリの使い方について学びます。
プログラムを構造化し、効率よく開発をするためのオブジェクト指向の設計思想について学びます。
最後に実用的なプログラムを作成するための応用として、機械学習、データ分析について学びます。
今回はこのステップに沿って、具体的に何をどのように学習していったら良いかを解説していきます。
また、機械学習やデータサイエンスなど専門的な分野を体系的に学びたい方には、Pythonをオンラインで自宅で学べるプログラミングスクールも紹介していますので、あわせてご覧ください。
Pythonの基本的な文法を学ぶ
まず1つ目はPythonの基本的な文法の習得です。
Pythonは、構文がシンプルで読みやすいプログラミング言語です。Pythonの基本的な文法について、次のような要素があります。
変数
Pythonでは、値を格納するための変数を使用します。変数に値を代入するには、次のように、「変数名 = 値」という形式で行います。
x = 1 # xに1を代入
y = 'hello' # yに'hello'を代入型
Pythonでは、値には次のような型があります。
- 数値(整数、浮動小数点数)
- 文字列
- 論理値(True、False)
- リスト
- タプル
- 辞書
- 他にも、関数やクラスなどの型があります。
型によって値を扱う方法が異なります。例えば、数値型は数学的な演算ができますが、文字列型は結合や検索ができます。
x = 1 # xは数値型
y = 'hello' # yは文字列型
print(x + x) # 2
print(y + y) # 'hellohello'＼ Pythonを自宅で好きな時に学べる！ ／
演算子
Pythonでは、次のような演算子を使用することで、値を操作することができます。
- 算術演算子(+、-、*、/、%、//、**)
- 代入演算子(=、+=、-=、*=、/=、%=、//=、**=)
- 比較演算子(==、!=、>、<、>=、<=、in、not in)
- 論理演算子(and、or、not)
- ビット演算子(&、|、^、~、<<、>>)
制御構文
Pythonでは、次のような制御構文を使用することで、プログラムの流れを制御することができます。
if文
条件によって、処理を分岐する。
x = 1
if x > 0:
print('x is positive')
else:
print('x is not positive')for文
イテラブルなオブジェクト(リストや文字列など)の要素を順番に取り出して、処理を繰り返す。
for x in [1, 2, 3]:
print(x)while文
条件がTrueの間、処理を繰り返す。
x = 1
while x <= 3:
print(x)
x += 1例外処理
Pythonでは例外を処理することで、エラーが発生してもプログラムの実行を継続させることができます。
try:
# 例外が発生時の処理以上のような要素を組み合わせてプログラムを構築していきます。
具体的な学習方法は以下のような手段があります。
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Pythonの標準ライブラリを使ったプログラミングを学ぶ
2つ目はPythonのプログラムの中で頻繁に使用することになる、標準ライブラリの使い方の習得です。
Pythonの標準ライブラリは、Pythonにデフォルトで含まれるライブラリのことを指します。Pythonの標準ライブラリには、様々な用途に対応するモジュールが含まれており、さまざまなタスクを実行するためのツールが用意されています。
Pythonの標準ライブラリを使ったプログラミングをするには、次のような方法があります。
Python標準ライブラリのモジュールをインポートする
Pythonの標準ライブラリのモジュールを使用するには、まずはそのモジュールをインポートする必要があります。
次のように、import文を使ってモジュールをインポートします。
import mathPython標準ライブラリのモジュールを使って各種機能を利用する
インポートしたモジュールには、さまざまな機能が用意されています。
次のように、[モジュール名].[機能名]でアクセスすることで、その機能を使用することができます。
import math
x = math.cos(math.pi) # xに、円周率の余弦値を代入Pythonの標準ライブラリを使ったプログラムを作成する
Pythonの標準ライブラリを使って、さまざまなタスクを実行するプログラムを作成することができます。
例えば、次のようなプログラムでは、ファイルを読み込んでその内容を行ごとにリストに格納するという処理を行っています。
import os
def read_lines(filename):
lines = []
with open(filename, 'r') as f:
for line in f:
lines.append(line.strip())
return lines
if __name__ == '__main__':
lines = read_lines('file.txt')
for line in lines:
print(line)＼ Pythonを自宅で好きな時に学べる！ ／
Pythonの標準ライブラリ
Pythonの標準ライブラリには、さまざまなタスクを実行するためのモジュールが含まれています。例えば、次のようなモジュールがあります。
- 標準入出力を扱うモジュール: sys, io
- ファイルやディレクトリを操作するモジュール: os, shutil
- 日付や時刻を扱うモジュール: datetime
- 正規表現を扱うモジュール: re
- HTTP通信を行うモジュール: http, urllib
- データを圧縮するモジュール: zlib, gzip, bz2
- テキストやバイナリデータを扱うモジュール: struct, base64
これらのモジュールを使うことで、Pythonを使ってさまざまなタスクを実行することができます。
例えば次のようなプログラムでは、osモジュールを使って、現在のワーキングディレクトリ(カレントディレクトリ)を取得し、その中にあるファイルの一覧を取得しています。
import os
def list_files():
cwd = os.getcwd() # 現在のワーキングディレクトリ(カレントディレクトリ)を取得
files = os.listdir(cwd) # ワーキングディレクトリ内のファイルの一覧を取得
return files
if __name__ == '__main__':
files = list_files()
for f in files:
print(f)また、次のようなプログラムでは、datetimeモジュールを使って現在日時を取得し、それを指定された形式でフォーマットして出力する処理を行っています。
import datetime
def current_datetime(format='%Y-%m-%d %H:%M:%S'):
now = datetime.datetime.now() # 現在日時を取得
return now.strftime(format) # 指定された形式でフォーマット
if __name__ == '__main__':
print(current_datetime()) # デフォルトの形式(%Y-%m-%d %H:%M以上のようなライブラリを組み合わせて実現したい機能を実装していきます。
具体的な学習方法は以下のような手段があります。
また当サイトでも、初心者が覚えておくと便利なPythonの標準ライブラリの使い方について、以下のページで解説していますので、あわせてご覧ください。
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オブジェクト指向プログラミングを学ぶ
3つ目は効率の良いプログラムを設計する上で必要となるオブジェクト指向の習得です。
オブジェクト指向プログラミング(OOP: Object-Oriented Programming)とは、プログラムを構成する要素を「オブジェクト」という単位で扱い、それらのオブジェクトを組み合わせてプログラムを構築する手法です。
OOPには、次のような特徴があります。
- オブジェクト: OOPでは、プログラムの要素を「オブジェクト」と呼びます。オブジェクトは、データ(プロパティ)と、そのデータを操作するためのメソッドから構成されます。
- インスタンス: オブジェクトを実際に作成することを「インスタンス化」と呼びます。インスタンス化されたオブジェクトは、プログラム内で複数作成することができます。
- 継承: OOPでは、あるクラス(オブジェクトの設計図)を元に、新しいクラスを作成することができます。このような新しいクラスを、元のクラスを「親クラス」、新しいクラスを「子クラス」と呼びます。子クラスは、親クラスのすべての機能を継承することができます。
- ポリモーフィズム: OOPでは、異なるクラスから作成されたインスタンスを同じように扱うことができます。このような仕組みを「ポリモーフィズム」と呼びます。
OOPを使うことで、プログラムをより抽象的で再利用可能な形で設計することができるため、大規模なプログラムを効率的に開発することができます。
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Pythonを使ったデータ分析や機械学習を学ぶ
最後に応用編として、実用的なアプリケーションを開発するのに必要な機械学習やデータ分析などの手法を習得します。
機械学習
機械学習(Machine Learning, ML)は、人工知能の一分野であり、コンピュータが自然に学習する能力を持たせることを目的とした研究です。Pythonは機械学習においても広く使われており、様々な機械学習ライブラリが提供されています。
例えば次のようなPythonのライブラリがあります。
- scikit-learn: 様々な機械学習のアルゴリズムを提供するライブラリ。
- TensorFlow: Googleが提供する、深層学習を扱うためのライブラリ。
- Keras: TensorFlowやTheanoなどのバックエンドで動作する、ニューラルネットワークを構築するためのライブラリ。
- PyTorch: META(Facebook)が提供する、深層学習を扱うためのライブラリ。
機械学習を使うには、まずはデータを準備し、そのデータを学習させることから始めます。学習させるためには、次のような手順が必要になります。
データを準備する
機械学習に使用するデータを準備します。学習に使用するデータは、次のようなものがあります。
- ラベル付きデータ: 正解(ラベル)が既知のデータ。例えば、画像のカテゴリ分類に使用するデータは、各画像に対してカテゴリがラベルとして与えられる。
- ラベル無しデータ: 正解が既知ではないデータ。例えば、文章のトピック分類に使用するデータは、各文章に対してトピックがラベルとして与えられていない。
データを前処理する
機械学習に使用するデータを前処理することで、学習の質を向上させることができます。前処理には、次のような処理があります。
- データクリーニング: データの中に不正や欠損などの不自然な値が含まれている場合、これらを除去する処理。
- 特徴量エンジニアリング: データから有用な情報を抽出し、新しい特徴量を作成する処理。
- 次元削減: データの次元を削減し、扱いやすくする処理。
学習用とテスト用にデータを分割する
機械学習では、学習用のデータとテスト用のデータを分割します。学習用のデータでモデルを学習させ、テスト用のデータでモデルの正確性を検証します。
モデルを構築する
機械学習に使用するモデルを構築します。モデルは、データを元に学習し、そのデータをもとに予測を行うものです。
モデルを構築するには、様々なアルゴリズムがあります。例えば、分類問題ではロジスティック回帰やSVM(Support Vector Machine)などが使われます。回帰問題では、線形回帰やSVR(Support Vector Regression)などが使われます。
また、モデルを構築するには、フレームワークやライブラリ（scikit-learnやTensorFlow、Kerasなど）があります。
モデルを学習させる
モデルに学習用のデータを与え、モデルを学習させます。学習には、様々なアルゴリズムがあります。
モデルを評価する
学習させたモデルをテスト用のデータを与えて、モデルの評価を行います。評価には、様々な評価指標があります。
ハイパーパラメータを調整する
モデルには、学習に影響を与えるパラメータがあります。このパラメータをハイパーパラメータ(Hyperparameter)と呼びます。ハイパーパラメータを適切に設定することで、モデルの性能を向上させることができます。
モデルを推論エンジンとして使用する
学習させたモデルを使用して、新しい入力に対して予測を行います。このことを推論(Inference)と呼びます。推論を行うことで、モデルがどの程度の正確さで予測を行えるかを確認することができます。
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データ分析
Pythonには、データ分析でよく使われるライブラリがたくさんあります。これらのライブラリを使うことで、データのクリーニングや加工、可視化、モデリングなどを簡単に行うことができます。
データ分析でよく使われるPythonのライブラリをいくつか紹介します。
- NumPy: 配列や行列を扱うためのライブラリで、大規模な演算を高速に行うことができます。
- pandas: 表形式のデータを扱うためのライブラリで、データを加工したり集計したりすることができます。
- matplotlib: グラフやプロットを描画するためのライブラリで、データを可視化することができます。
- seaborn: matplotlibを基盤にしたデータ可視化ライブラリで、より美しいグラフを簡単に描画することができます。
- scikit-learn: 機械学習のためのライブラリで、さまざまなアルゴリズムを実装しています。データをもとにモデルを構築し、予測や分類などを行うことができます。
- TensorFlow: Googleが開発した、機械学習を行うためのライブラリです。神経網膜モデルを構築し、学習させることができます。
今回紹介したような機械学習やデータ分析のアプリケーションを開発するためには、プログラミングの知識だけでなく、数学や統計学などの知識も必要となります。
工学系の出身の方であれば独学も可能ですが、できればプログラミングスクールなどで体系的に学ぶことをお勧めします。
まとめ
今回はPythonの勉強法について解説しました。Pythonはプログラミング初心者にも扱いやすく、かつ機械学習やデータサイエンスなど高度な機能を実現できるため、実用的な言語で非常におすすめです。
プログラミング初心者の方もぜひトライしてみてください。
また、途中で挫折しそうで不安な方には業界で活躍するメンターから学べるプログラミングスクールも紹介しています。
また、独学でPythonを学びたい方向けには、PC、タブレット、スマホでいつでもどこでも学べるUdemyのおすすめPython講座を以下の記事でまとめています。
それでは、また次の記事でお会いしましょう。
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