【Pythonエンジニア必見】Pythonのおすすめフレームワーク(ライブラリ)の種類や特徴、単価相場などを紹介
今回はPythonエンジニアにとって必要なフレームワークについて、おすすめなフレームワークや種類、その単価相場などを初心者向けに紹介していきます。
- フレームワークって学ぶ必要があるのか？
- Pythonフレームワークを利用するメリット・デメリットは？
- おすすめのPythonフレームワークやその特徴は？
- Pythonフレームワークを使用できればどれくらい稼げるのか？
などの疑問に応えられるようデータを交えて解説していきますので、参考にしてみてください。
目次
Pythonとは
まずPythonとは何かについて簡単に解説していきます。
『Python = AI』と認識している方も多いと思いますが、その通りPythonは、機械学習やディープラーニングといったAI分野の開発でよく使用されるプログラミング言語です。
そして今最も人気の高い言語の一つとなっており、ニーズは年々高まっています。
またAI分野だけではなく、Webアプリケーションやデスクトップアプリケーション、組み込み系のアプリケーションなどの開発にも使用されることも多いです。
さらにはビッグデータにも対応することができ、データ分析などデータサイエンティストにも人気の高い言語です。
イメージとしては、『AI』が強いですが、様々な場面で活躍することのできるプログラミング言語がPythonです。
今回はそんなPythonのフレームワークについて解説していきます。
特徴や単価相場などPythonについてもっと詳しく知りたい方はこちらも参考にしてください。
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フレームワークの重要性
Python以外にもJavaやRubyなどあらゆるプログラミング言語には、それらに対応するフレームワークが存在します。
フレームワークは、開発に必要な基本的な機能を提供してくれ、それにより効率的に開発を進めることができ、生産性という面でも非常に重要なものです。
今ではフレームワークを使用した開発は一般的で、単純にPythonなどのプログラミング言語だけのスキルではなく、それらに対応するフレームワークもセットで求められるケースがほとんどです。
必ずと言って良いほどフレームワークは、重要ですのでプログラミング言語とセットで学習していくことをおすすめします。
それでは、Pythonフレームワークを利用するメリットとデメリットを紹介します。
Pythonフレームワークを利用するメリット
Pythonフレームワーク(ライブラリ)を利用するメリットはこちらです。
- 実行速度の向上
- 作業効率の向上
- 生産性の向上
実行速度の向上
Pythonは、他プログラミング言語として一般的に実行速度が遅いと言われていますが、ライブラリを活用することでそれを改善することが出来るケースがあります。
例えばビッグデータにおける高度で高速なデータの計算や処理が必要な場合、『NumPy』『SciPy』や『Tensorflow』『Chainer』などのライブラリやフレームワークを活用することで高速化を目指すことが出来ます。
このようにPythonのデメリットを補うことが出来るので、Pythonフレームワーク(ライブラリ)は利用することは非常に大きなメリットがあります。
作業効率の向上
Pythonフレームワークに限ったことではないですが、開発においてフレームワークを使用することは作業効率の向上に繋がります。
フレームワークを使用しなければ、1からコードを書いて開発していく必要がありますが、フレームワークには頻繁に使用されるソースコードのテンプレートが準備されていたりと、実際に記述するコード量が少なく済みます。
その結果、作業スピードの向上に繋がりますし、また記述ミスを減らせることにも繋がりますので、作業効率は上がります。
生産性の向上
こちらもPythonフレームワークに限ったことではないですが、フレームワークを使用することには生産性という面でも大きなメリットがあります。
前述で出た記述ミスを減らせることからも分かるように、修正作業にかかるコストは減ります。
またエンジニアのスキルに関わらず、基本的なコードの書き方やルールを統一させることができるので、メンテナンスに掛かるコストを減らし、品質を保つことが出来ます。
特に大規模な開発で多くのエンジニアが関わりながら開発する場合、コードの統一性が保たれることはその分大きなメリットになります。
Pythonフレームワークを利用するデメリット
Pythonフレームワークを利用するデメリットはこちらです。
- カスタマイズ性の低下
- 学習コストが高い
カスタマイズ性の低下
フレームワークを使用する場合、完成されたコードを適用させます。
その為カスタマイズしようとするとさらにそこから修正する必要があり、かえって作業効率の低下に繋がることもあります。
また規約などのルールが設定され、自由にコードを書くことができないケースもあるためカスタマイズ性や自由度という面は、デメリットと言えます。
学習コストが高い
Pythonフレームワークを利用するデメリットではないですが、もちろん何かしらのフレームワークを使用する場合は、それを学習する必要があります。
ユーザーの多いフレームワークであれば良いですが、ユーザーの少ないフレームワークの場合はそもそもの情報が少ないですし、英語のドキュメントのものが多いので日本語の情報は多いとは言えません。
その為、学習コストは高くなってしまいます。
Pythonフレームワークの種類
AI分野の開発やアプリケーション開発で使用されるPythonですが、Pythonのフレームワークには、それらに開発に対応できるよう種類が分かれており、大きく2種類あります。
- Webアプリケーションフレームワーク
- 機械学習・ディープラーニングフレームワーク
機械学習・ディープラーニングフレームワーク
機械学習・ディープラーニングフレームワーク(ライブラリ)の代表的なものはこちらです。
- Tensorflow
- Keras
- Pytorch
- Chainer
- Theano
日本ではこの中だとTensorflowやKerasの人気が高く、案件としても多い傾向にあります。
上記5つの日本国内でのトレンド(過去5年間)はこのようになっています。
どのフレームワーク(ライブラリ)も5年前は、トレンドとして低い傾向にありましたが、年々増加しています。
特にTensorflowとKerasとPytorchの3つは伸び率が高いようで、現時点では団子状態の状況です。
Webアプリケーションフレームワーク
Webアプリケーションフレームワークの代表的なものはこちらです。
- Django
- Bottle
- Flask
- Tornado
この中では、DjangoとFlaskの人気が高く日本での需要も高いです。
上記4つの日本国内でのトレンド(過去5年間)はこのようになっています。
5年前あたりは、この4つの中で比較するとトレンドとしてDjangoとBottleの2つが高い数値となっていますが、その後Djangoのトレンドが圧倒的に高くなっている状況です。
また徐々にBottleとFlaskとのトレンド差は無くなってきており、現時点では若干ですがFlaskの方が高い状況です。
Pythonフレームワークのそれぞれの特徴と単価相場
上記で出てきたPythonフレームワークの中で、下記4つの特徴や単価相場を紹介していきます。
- Tensorflow
- Django
- Bottle
- Flask
それぞれのPythonフレームワークを使用する案件に参画すればどれくらい稼げるのか？など参考にしてください。
Tensorflow
Tensorflowは、Google社によって開発されオープンソースとして提供されている、機械学習用のフレームワーク(ライブラリ)です。
Google社によって開発されている背景もあり、Googleの画像認識や音声認識などGoogle製品に多く使用されています。
Tensorflowの特徴
Tensorflowは、機械学習やディープラーニングにおすすめのフレームワークです。
一般的にはPythonフレームワークとして有名ですが、実はPythonではなくても使用することが出来ます。
ただPython以外の言語では、公式に安全を保証しないとアナウンスされているので、結果的にPythonの機械学習・ディープラーニングのフレームワークとなっています。
そしてTensorflowは、Python機械学習・ディープラーニングのフレームワークとしては、日本では最も使用されているといっても過言ではありません。
その為多くの情報がありますし、発展性も高いです。また追加できるライブラリが豊富で、GPUの操作がいらないなどの特徴があります。
Tensorflow案件の単価相場
Tensorflowを習得できればどれくらいの単価が目指せるのか？Tensorflowの単価相場を紹介します。
Tensorflow案件の単価相場は80万円台がボリュームゾーンになっています。次いで70万円台と90万円台となっています。
つまりTensorflow案件は、70～90万円台が相場と言えるでしょう。
グラフを全体的に見ると右側によっている傾向にあり、高額な案件が多いことが分かります。
Python案件の単価相場は、60～80万円台辺りですので、Tensorflowを習得することでより高額な案件への参画を目指す事が出来ます。
Django
Djangoは、2005年に登場したオープンソースのWebアプリケーション開発用のPythonフレームワークです。
読み方は『ジャンゴ』と言います。
Djangoは、Pythonフレームワークの中で、最も使用されていると言われており、日本でも多くの現場で使用されている実績があります。
Djangoの特徴
Djangoは、多機能で万能型のWebアプリケーション開発用のフレームワークで、Pythonフレームワークとしては最も使用されています。
Webの基本的な機能である『ユーザー認証』や『サイトマップ』、『RSSフィード』などといったWebアプリケーションの開発において必要な機能が揃っているので、Djangoを使用して開発することで非常に簡単に進めることが可能です。
またセキュリティ面もカバーしているなど、多機能で汎用性の高いフレームワークです。
そして実績も豊富にあり需要も高いので、Pythonを使ってWebアプリケーションを開発したいエンジニアには、最もおすすめのフレームワークです。
Django案件の単価相場
Djangoを習得することでどれくらいの単価を目指せるのか？Django案件の単価相場を見てみましょう。
Django案件の単価相場は60万円台がボリュームゾーンになっています。70万円台も比較的多く、次いで80万円台となっています。
60～80万円台が、Djangoの単価相場と見て良いでしょう。
用途が違うため比較するには適してはいませんが、機械学習・ディープラーニングのPythonフレームワークであるTensorflowの単価相場と比べると少し低くなっています。
ただPython案件の単価相場は、60～80万円台辺りとなっており、Djangoの単価相場と同じくらいです。Tensorflowと比べれば低い傾向にありますが、Django自体の単価相場が低い訳ではないでしょう。
人気の高いフレームワークである分、Djangoを扱えるエンジニアも多いということになります。
より高い単価を目指すのであればDjangoの高い技術や＋αのスキルが必要になってくるでしょう。
bottle
bottleは、2009年に登場したWebアプリケーションの開発用のPythonフレームワークです。
現時点で日本では人気の高いフレームワークとは言えませんが、ちらほら使用されている現場もあります。
bottleの特徴
bottleの特徴は、軽量かつシンプルで速いフレームワークであることです。
1つのファイルのみという軽量な構成になっており、導入するのも非常に簡単です。またシンプルであるため初心者であっても学びやすいフレームワークです。
比較的新しいフレームワークで、軽量でシンプルな構成のため速度にも定評が高いです。
現時点ではあまりbottleを使用した現場が少ないため学習用や個人の小規模なアプリケーション開発で使用されるケースが多いでしょう。
欠点として、他フレームワークと比べると機能が少ないため、実際の開発で使用する場合は、ライブラリなどとの組み合わせが必要不可欠です。
bottle案件の単価相場
bottleを習得すればどれくらい稼げるのか？bottle案件の単価相場を紹介します。
bottle案件の単価相場は、60万円台がボリュームゾーンになっています。そして次いで50万円台が高く、その下に70、80、90万円台が並んでいます。
ただbottleに関しては案件数自体が少ないため、正確な単価相場をこのグラフから導くことは難しいでしょう。
それでも60万円台あたりであることは想像できます。
現時点では高い単価を目指せるフレームワークではなさそうですが、初学者でも入りやすいフレームワークですので、学んでみるのも良いでしょう。
Flask
Flaskは、2010年に登場したWebアプリケーションの開発用のPythonフレームワークです。
機能を最低限にしており、『マイクロフレームワーク』とも言われています。
Flaskの特徴
Flaskは、マイクロフレームワークと言われているように、シンプルで軽いという特徴があります。また機能が最小限な分、カスタマイズ性も高く導入するのも比較的容易です。
機能が最小限で非常に軽量なため動作の速さにも定評があり、また初学者にとっても入りやすいフレームワークです。
中小規模のアプリケーション開発に向いており、最近需要の高いAPI開発に使用されることもあります。
Djangoに比べれば案件としては少ないですが、一定数のFlask案件はあり需要はあります。
Flask案件の単価相場
Flaskを習得することでどれくらいの単価を稼げるのか？Flask案件の単価相場を見てみましょう。
Flask案件の単価相場は70万円台がボリュームゾーンです。次いで高い80万円台や60万円台とは大きく差があり、70万円台が相場と見て良いでしょう。
ボリュームゾーンだけを見ると同じWebアプリケーションの開発用のPythonフレームワークであるDjangoよりも高くなっています。
70万円台以外の単価で見ると、低単価なものや高単価なものもまんべんなく案件としては存在していますが、十分高い単価を目指す事ができるフレームワークであることは分かります。
マイクロフレームワークと呼ばれ、初学者でも比較的入りやすいフレームワークではありますので、ぜひ学んでおきたいフレームワークでしょう。
最後に
Pythonのフレームワークについて特徴や単価相場などを紹介してきました。
フレームワーク自体、開発には欠かせないですし、Pythonは今最も人気の高いプログラミング言語の一つです。
ぜひこれらを参考に用途に合わせたフレームワークの学習を進めてみてください。