## Pythonでエクセルの自動化ができる？

*機械学習やAI関連で注目を浴びるプログラミング言語のPythonですが、その豊富なライブラリにはエクセル自動化のライブラリがあります。*

今やエクセルは事務作業を行う上では必須のツールです。プログラミング言語が普及するまで、会議資料の作成、データの集計や分析に加え、従来はエクセルマクロやVBAを利用して、業務の効率化を図るのが一般的でした。

その流れは変わらず、さまざまなシステムの開発と、システム化による業務の効率化と並行してエクセル文化が定着し、アプリケーションとエクセルが共存しているのが現状です。そんな中、Pythonを利用したエクセルの自動化が注目されています。

ここでは、Pythonでできることとして、エクセルの自動化について紹介します。

Pythonでできることは？初心者が作れるものや実用例を紹介

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に

企業がエクセルを導入した当時、エクセルは一部の人のツールでした。あくまでも表計算がメインで、経営計画や会議のための資料作成に使われていましたが、エクセルの便利さが伝わると、経理部門や人事部門もこぞってエクセルを使うようになりました。

請求書の発行・売掛金の管理・人事情報の管理など、さまざまな局面でエクセルが使われ、続いてエクセルのマクロ機能やVBAを用いて、エクセル操作の自動化も進みました。しかし、VBAにもできることに限界があります。

他システムとの連携・データベース操作・Webアプリとの連動など、VBAだけでは難しいことが数多く出現しましたが、定着したエクセル文化を捨てることもできません。そうした限界を乗り越え、**更なる業務の効率化を図る方法の1つとしてPython×Excelが注目をされているのです。**

エクセルは分かるけれど、VBAは触ったことがないという方も多いでしょう。VBAとは（Visual Basic for Applications）の略称で、Microsoft Officeのアプリ拡張機能です。

**VBAはプログラム言語の1つですが、VBAを利用してエクセルのみならず、Word・Access・PowerPointなどのOffice製品でも利用できるのが特徴です。**

エクセルなどにはマクロ機能があり、マクロに操作を記録すると同じ操作を実行させることができますが、このマクロはVBAプログラムに変換され、マクロの裏ではVBAが動いているのです。

企業では、各部門の予算入力・集計・売上入力・集計・レポート作成などをエクセルとVBAを利用して実現している例が数多くあり、エクセルとVBAは切っても切れない関係になっています。

### Python×エクセルによる最速仕事術

Pythonを使うと、VBAと同様にエクセル関係の仕事を効率化することが可能です。

効率化できる作業や操作は多岐にわたりますが、分かりやすいところでは以下のような作業を自動化できます。

*【Pythonをエクセルと連携させてできること】*

- 外部データのエクセルへの読み込み
- 読み込んだデータの集計や加工
- 処理した結果をデータベースなどへの書き込み
- 処理結果をグラフ化
- Pythonでエクセルの（VBA）マクロの実行
- エクセルのアウトプットの印刷設定

つまり、**VBAで行えることはほぼ全てPythonで行えます。**VBAでは難しいこともPythonでは容易に実現できます。また、これらのことはPythonでゼロからプログラミングする必要はありません。Pythonにはエクセル向けのライブラリが揃っているため、それらを利用すれば比較的簡単にエクセル操作・自動化が実現できます。

これらによって、眼に見えて仕事の効率化が図れるでしょう。これまで、エクセルに長けた人しかできなかった業務が誰でもできるようになります。まさに、Python×Excelは最速の仕事術となるのです。

Pythonでできることは？仕事で活かせる職種や将来性を解説

## Pythonによるエクセル操作のメリット

Pythonでエクセルの操作や、エクセル作業の自動化ができることは分かりました。では、Pythonによるエクセル操作はどのようなメリットがあるのか見ていきましょう。

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### プラットフォームの制約が少ない

大きな企業では事務系はWindows、デザイナー系やDTM系ではMacというところも少なくありません。MacにもMac版のMicrosoft Officeがあるため、共通ソフトとしてエクセルを使う分には特に問題はありませんが、エクセル VBAに関しては非共通部分もあり、両方を同時にコントロールするのは無理があります。

*Pythonであれば、Windows版とMac版に大きな違いはなく、簡単な修正だけですぐに同時に使えます。*そのため、同一企業内でWindowsとMacが混在しているところでは、VBAよりはPythonを利用した方が管理しやすいでしょう。

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### Pythonは効率化できる幅が広い

PythonはVBAと比較して汎用性が高く、さまざまな連携が可能です。例えば、Googleスプレッドシートのデータとエクセルを連携させたり、Webからスクレイピング（収集）したデータをエクセルに書き出したりすることが可能です。このように、*エクセル以外のアプリやデータベースとの連携が容易に行える点はメリットです。*

*Pythonは元々科学技術計算に用いられるほど、計算は得意分野です。*またエクセル関数が使えるライブラリもあり、両者の良いとこ取りをし、相互に補完することで相乗効果を得られます。

Pythonの関数：基本的な使い方と組み込み関数を解説！

Pythonはエクセル操作が可能なだけではなく、Webアプリの開発・機械学習・AI開発・ゲーム開発などあらゆる分野で利用されています。

*将来性という観点でも、プログラミングの学習においてPythonはおすすめの言語です。*その際、VBAからPythonへの移行案件をこなすには、VBAの解読ができた方が効率的に対応できるため、PythonとVBAの両方を学んでおいて損はありません。

## Pythonによるエクセル操作のデメリット

ここまで、Pythonにおけるエクセル操作のメリットを紹介しました。ここでは、デメリットとなるポイントについて解説します。

PythonはMicroSoft Officeのように、*最初から業務用PCにはインストールされていません。*しかも、企業であればインストールするためには、システム部門の承諾が必要でしょう。この壁が大きなネックです。

### 非定型業務、非日常業務には向かない

エクセルでも自動化が容易な反復作業や定型業務は、Pythonで対応が可能です。しかし、*非定型業務は対応できません。*また、年に1度程度の非日常業務も、費用対効果の観点から考えると、わざわざPythonで自動化する必要性は低いでしょう。

とはいえ、非日常業務や非定型業務などを放置すると、そこが業務効率化の足かせになる可能性があります。

非日常業務や非定型業務の棚卸を行い、自動化するのか・廃止するのかについて判断する必要があります。また、非日常業務や非定型業務でも重要かつ必要な業務であれば、AI技術によって対応することが可能であり、それも選択肢となります。

このように自動化においては、業務を1つずつ、丁寧に見直しをしていくことが求められます。

## エクセル操作系のPythonライブラリ

Pythonの標準ライブラリには、素晴らしいパッケージやモジュールが豊富にあります。その中にはエクセル操作に関するライブラリがありますので、利用しない手はありません。エクセル系には次のようなライブラリがあります。

**「OpenPyXL」は、主にエクセル（拡張子が.xlsxのファイル）の読み書きを行うパッケージです。**

例えば、以下のようなことができます。

- エクセル上のセルの値をPythonで読んだり、書いたりする
- 異なるエクセルのファイル間で、エクセル内部のデータを交換する
- グラフを自動作成する

**Pythonでよく利用されるエクセル系ライブラリとしては、「xlwings」があります。**Pythonから直接エクセルを呼び出すことができます。また、反対にエクセルからPythonを呼び出すことも可能です。

他にも以下のような特徴があり、VBAユーザには馴染みやすいパッケージであることが分かります。

- VBAに書き方が似ている
- 既存のエクセルマクロを使える

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pipとは？Pythonのライブラリ管理方法を分かりやすく解説！

## 2023年8月公表の「Python in Excel」とは

前述したライブラリの他にも、*2023年8月にパブリックプレビュー版が公表された「Python in Excel」でもPythonにおけるエクセルの操作が可能です。*ここでは、Python in Excelについて概要や導入方法を紹介します。

Python in Excelでは、エクセル単一シート上でエクセルとPythonをシームレスに組み合わせることが可能になるため、**これまでエクセルが苦手としていた高度なデータ処理や分析、可視化もPythonと組み合わせて効率的に行うことができます。**Pythonの持つ機械学習や予測分析をエクセルでも活用できます。

Python in Excelを利用するには、「Microsoft 365 Insider Program」に参加してベータチャネルのInsiderレベルを選択します。なお、Python in ExcelはWindowsのみに対応しており、MacやWeb、iPhone、iPad、Androidでは使用できません。

また、Python in Excelは現在パブリックプレビュー版が公開されているため（2024年1月時点）、フィードバックに基づいて変更される場合があるようです。詳細はMicrosoftの公式サイトをチェックしましょう。

【参考】：[Excel のオープンソース ライブラリと Python - Microsoft サポート](https://support.microsoft.com/ja-jp/office/excel-%E3%81%AE%E3%82%AA%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%B3%E3%82%BD%E3%83%BC%E3%82%B9-%E3%83%A9%E3%82%A4%E3%83%96%E3%83%A9%E3%83%AA%E3%81%A8-python-c817c897-41db-40a1-b9f3-d5ffe6d1bf3e)

【excelでpythonが使える】Python in Excelの使い方や活用例を解説！

**Python in Excelを利用するには、まずは「Python in Excel」のInsiderビルドをインストールしてセットアップを完了させます。**

ExcelでPythonを使うには、Excelのセルに”=PY”と入力すると、関数オートコンプリート メニューから「PY」を選択できます。もしくは、関数に”=PY()”とカッコを追加することで直接記述も可能です。セルでPythonが有効になると、そのセルに緑の「PY」アイコンが表示されてPythonが入力できることが確認できます。

また、Python in Excelのインストールが完了すると、Anacondaによって提供される標準のPythonライブラリセットが搭載されます。コアライブラリは、matplotlib、numpy、pandas、seaborn、statsmodelsです。

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## Python×エクセルのおすすめ本

Pythonとエクセルをうまく使うと、エクセルに関わる業務を大きく改善できそうなことが分かりました。では、「Python×エクセル」に関して、どう学ぶべきか気になるところでしょう。

ネット上には、「Python×エクセル」に関する情報が豊富にありますが、体系的に学びたいなら、入門書で学ぶのが間違いないでしょう。ここでは「Python×エクセル」に関するおすすめの入門書を2冊紹介します。

### めんどうな作業が秒速で終わる！Excel×Python自動化の超基本

本書は、**Pythonのことはよく分からないけど、エクセルの自動化をしたい・実践を通じてPythonを学んでみたい人におすすめです。**

Pythonによるエクセルの操作、自動化と聞くと、Pythonに関するプログラミングのスキルが必要だと思いがちですが、この本は「超基本サンプル」を中心に例が多く載せられています。

Pythonを知らなくとも簡単に学べ、「超基本サンプル」のコードをそのまま打ち込み、指示通りにいくつかの操作をすればエクセルの自動化ができます。

▪著者：伊沢 剛
▪ページ数：224ページ
▪出版社：宝島社
▪発売日：2020/08/19

【参考】：[めんどうな作業が秒速で終わる！Excel×Python自動化の超基本](https://tkj.jp/book/?cd=TD008152)

### Python×Excelで作る かんたん自動化ツール

本書は、**Pythonの基礎知識をはじめ、エクセルと組み合わせて仕事で使える自動化ツールを作成する方法を学べます。**

本書を読み解いていくことで、Excelを使った入力・設定方法や、Pythonがインストールされていない環境でのプログラム実行方法、エラーメッセージの書き方などが理解できるようになります。

▪著者：リブロワークス
▪ページ数：216ページ
▪出版社：日経BP
▪発売日：2022/06/27

【参考】：[Python×Excelで作る かんたん自動化ツール](https://bookplus.nikkei.com/atcl/catalog/22/06/07/00219/)

Python学習ならこの本がおすすめ！厳選22冊をレベル別に紹介

Pythonは機械学習やAI開発・Webアプリ開発が得意で人気の言語の1つです。Pythonの豊富なライブラリの中には、エクセルの自動化パッケージがあります。 この記事では、Pythonでのエクセル操作について、できることや自動化、導入方法などを解説します。

Pythonの充実したライブラリの中にはエクセル系のパッケージがあり、エクセル業務の効率化に活かせる

Pythonによるエクセル関連業務の効率化は、従来のVBAからPythonへの移行がおすすめ

Pythonのエクセル操作や自動化を学ぶには、サンプルの豊富な解説本があり、実践を通じて本で体系的に学ぶのがおすすめ

Pythonでのエクセル操作とは？できることや自動化、導入方法を紹介

**Pythonは、今もっとも注目を集める人気のプログラミング言語の一つであり、読み方は「パイソン」です。**文法が平易で、プログラミング初心者でも比較的習得しやすいことや、今話題のAI関連の開発で利用されていることが注目を集める理由です。AIはDX推進には欠かせない技術です。

この記事は、Pythonに興味を持った方、これからPythonを学んでみようというエンジニアに向けた入門編となっています。Pythonの人気の秘密を探りながら、Pythonについてエンジニアとして知っておきたいことを中心に解説していきます。

### Pythonは人気のプログラミング言語

ソフトウェアの品質評価や追跡を行うオランダの「TIOBE Software」が発表している通称「TIOBEインデックス2024年1月版」によれば、**プログラミング言語の検索数ランキングではPythonが1位に位置しています。**

【参考】：[TIOBE Index for January 2024](https://www.tiobe.com/tiobe-index/)

プログラミング言語の一覧を種類別に紹介！難易度や選び方も解説

Pythonの歴史は意外に古く、**1990年にオランダのグイド・ヴァン・ロッサム氏によって創り出され、1991年にリリースされました。**

グイド・ヴァン・ロッサム氏は、自身が参加していた分散システムプロジェクトで既存プログラミング言語を用いた開発がうまく進まなかったため、シンプルで使いやすい言語としてPythonを自ら作り出しました。

Pythonはカタカナ表記では「パイソン」で、開発者のグイド氏が好んで観ていた英国のコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン（Monty Python's Flying Circus）』がその由来です。

実際、Pythonで何ができるのでしょうか。ここではPythonで作れるものや、できることの代表的な具体例を3つ紹介します。

Pythonは、Webアプリケーション開発でよく活用されています。例えば、皆さんが日常的に利用している**YouTube・Instagram・DropBoxなどは主にPythonによって作られています**。

最新のWebアプリ開発でPythonが多く利用される理由としては、読み書きがしやすいこと、少ないコードの記述で開発できる効率の良さ、さらにはC言語との相性が良い点などが挙げられます。他にも、ゲームアプリやデスクトップアプリの開発などでも活用されています。

PythonでのWebアプリ開発で使うフレームワークを解説！

**AI開発分野における機械学習や深層学習（ディープラーニング）でも使用されています。**機械学習とは、コンピューターに大量データを読み込ませてデータを分析させたあと、コンピューターに新しいデータの分析や予測を行わせる技術です。

また、ディープラーニングは人間の指示を待たずにコンピューター自らが学習し、その性能を高めていく手法を指します。多くのライブラリが用意され、機械学習や深層学習のモデルを簡単に作成できるPythonがよく使用されています。

Pythonと機械学習を学んでAI時代に対応できるエンジニアに

エンジニアなら知っておくべき！機械学習とディープラーニングの違いとは？

統計処理・数値計算などを得意とするPythonは、**データ処理系の豊富なライブラリを持っており、データ解析処理にもよく利用されています。**

例えば、顧客の潜在ニーズや市場分析に活用されるテキストマイニング技術や、パソコン・スマホに搭載されている画像認識技術などがその一例です。

**Pythonは上記のような業務だけでなく、身近な趣味でも活用できます。**写真が趣味の人であれば自動編集のライブラリを使い、撮り貯めた画像を圧縮したりトリミングしたりして簡単に整理できます。

また、SNSや動画サイトに自作の音楽や動画を投稿する際も、サビだけを抽出したり音楽に合わせて絵を動かしたりと、Pythonを活用することでよりクオリティを高められます。

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Pythonの人気の秘密に迫る前に、*Pythonの特徴について確認しておきましょう。*

コンピューターは基本的に「0」と「1」しか認識しません。コンピューターに何かを指示する時には、この「0」と「1」の組み合わせによる命令を与えます。これをマシン語と呼び、初期のコンピューターではこのマシン語を使って動作命令を行っていました。

しかし、マシン語を人が習得するのは大変な困難を伴うため、人がより簡単に理解することができるプログラミング言語が編み出されました。このプログラミング言語を「高級言語」と呼びます。

### Pythonはインタープリター言語

ただ、高級言語でコンピューターに指示を与えてもコンピューターは理解できません。これをコンピュータが理解できるマシン語に翻訳する必要があります。この翻訳のことを「コンパイル」と呼びます。

汎用機でよく使われる「COBOL」などは、必ずコンパイルを通じてプログラムを動かしています。Java・C#・C++なども同じく、コンパイルを通してから利用するため、コンパイル言語と呼ばれています。

一方、**Python・JavaScript・PHP・Ruby・Perlなどのプログラミング言語は、あらかじめコンパイルを行うのではなく、その場でコンパイルしながら動作する方式を採用しています。**このような言語を「インタープリター言語」と呼びます。

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Pythonの特徴の1つとして「シンプルさ」が挙げられます。プログラミング言語には特定の意味でしか使うことのできない「予約語」が定められていますが、*Pythonにはこの予約語が35しかないため、非常に覚えやすいです。*

例えば、比較的シンプルな言語だと言われるPHPでも予約語は80もあります。他の言語と比較すると、Pythonのシンプルさがよく分かります。

このように、シンプルさに重点を置いて作られた言語をスクリプト言語と称します。Pythonはスクリプト言語の代表と言っても過言ではないでしょう。

オブジェクト指向言語としてはJavaが有名ですが、**Pythonもオブジェクト指向言語です。**オブジェクト指向では、プログラムを「モノ」として捉えます。扱うモノの属性や動作をあらかじめ定義しておき、それを操作するという考え方でプログラミングを行います。

プログラムそのものが「モノ」として分類されているので、複数人で同時にプログラムを開発する場合でも作業効率が良く、ソースコードの再利用や、機能追加・修正も容易に行える点が強みです。

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人気の高いPythonも万能ではありません。ここではPythonのデメリットを解説していきます。これらのデメリットを踏まえて、*Pythonが不向きな分野もあるという点を理解しておきましょう。*

### 実行スピードにやや難がある

Pythonの難点としては、実行スピードがやや遅いことが挙げられます。Pythonはインタープリター型言語のため、どうしてもJavaなどのコンパイラ型言語よりは実行スピードが遅くなります。*スピードを要求されるゲーム開発や、企業の基幹システムのような大規模システムの開発には不向きです。*

Pythonでコードを記述する際は、行頭に空白を入れて字下げを行うインデントが必要です。**Pythonは同じ数の空白でインデントされたコードを、一つのまとまりとして認識しています。**

見た目にも階層構造が明確になり、わかりやすいという利点はあるものの、インデントがずれるとエラーが起こってしまうため注意が必要です。

いくつかのデメリットがあるPythonですが、それ以上に多くのメリットがあります。*Pythonの人気の秘密である、Pythonのメリット（強み）について見ていきましょう。*

最近話題の言語のPythonは何がすごい？メリット・得意分野を解説！

### 言語がシンプルで初心者でも覚えやすい

**Pythonには文法が必要最低限しか設けられておらず、予約語もJavaの半分以下の35と、シンプルな言語であることが特徴です。**そのシンプルさは、覚えやすい言語の筆頭に挙げられるほどです。

【入門編】Pythonの基本構文まとめ！学習方法や年収も解説

### 読み書きがしやすく、ライブラリが豊富

Pythonはシンプルで読み書きがしやすい上に、ライブラリなどが豊富にあります**エンジニアにとっては、そのコーディングのしやすさが魅力です。**また、誰でも他人の書いたコードをすぐに解読できるため、修正やバグ対応がしやすい点も強みです。

Pythonに最適のコードエディタとは？おすすめのエディタ5選を紹介！

### 汎用性が高く活用範囲が広い

機械学習分野、データ解析の分野などで注目を集めているPythonは、実は**汎用性が高く、あらゆる分野で利用されています。**

AI技術を用いたIoTの開発・ロボット制御・Webアプリ・デスクトップアプリ・ゲームアプリなど、私たちに身近なものにまでPythonが浸透しています。転職の際の企業選びでも、選択肢は多いと考えられます。自分に合った環境を見つけるには転職エージェントの活用がおすすめです。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)</center>

### プラットフォームが整っている

PythonはさまざまなOSをサポートしており、**主要なOSすべてのプラットフォームで利用できます。**また、クラウド環境ではブラウザ上でPythonを記述し実行できるサービスとして「Google Colaboratory」もあり、プラットフォームの豊富さはPythonの大きな強みです。

【参考】：[Colaboratory - Google](https://colab.research.google.com/?hl=ja)

Pythonのインストール方法：初心者向けインストール方法を1から解説！

## Pythonエンジニアの需要と年収

Pythonは人気のある言語であるため、Pythonエンジニアは需要が高いと推測されます。分野も多種多様であり、全国的に多くの場面でPythonが使われていることがわかります。年収はまちまちですが、これは分野が多岐に渡ることとスキルや経験を考慮して判断する企業が多いことが要因と考えられます。

年収の参考として、ここではPythonエンジニアを含む「プログラマー」の平均年収を紹介します。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑」での平均年収は344万円（※2024年1月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種の「エンジニア/プログラマ」を参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の民間給与実態統計調査における民間企業平均年収は433万円なので、マイナビでの調査では一般平均年収よりもやや低め、経済産業省の調査ではやや高めであることが分かります。

*プログラマーはスキルアップや経験を積むことによってシステムエンジニアやプロジェクト・リーダー、プロジェクト・マネージャーへとキャリアアップすることが可能です。*また、ある分野のスペシャリストとして「エキスパート系プログラマー」を目指すこともできます。

未経験から始めても、このようなキャリアアップによって年収を上げていくことができるので、成長著しいIT分野では参考として挙げた額よりも高い年収を狙うこともできるでしょう。

【参考】：[マイナビエージェント職業別年収ランキング/職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

ここまで、Pythonの人気の秘密やPythonの優位性などについて解説してきました。では、Pythonには将来性はあるのでしょうか。

結論から述べると、**Pythonの将来性は高いと言えるでしょう。**ここでは、Pythonの将来性が高い理由と、Pythonの習得方法について解説していきます。

### Pythonの将来性が高いと言われる理由

今人気のプログラミング言語「Python」は初心者でもなじみやすく、あらゆる分野で使われていますが、特にAIの機械学習や深層学習の開発にも使われている点が特徴です。これからPythonを学びたいエンジニアに向けて、Python人気の秘密に迫っていきます。

Pythonは日本でもAIや機械学習の関連分野で急速に人気が高まっているプログラミング言語

Pythonは汎用性が高いシンプルなスクリプト言語で、比較的習得しやすい

Pythonを習得することで、エンジニアとしてさらに活躍の場が広がることを期待できる

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

## Pythonを勉強する前に知っておきたいこと

ここではまず、Pythonを勉強する前に知っておきたいことについて解説します。Pythonとはそもそも何か、Pythonで初心者が作れるものやPython2とPython3の違いについても説明します。

**Pythonはプログラミング言語の1つであり、AI開発やWebアプリ開発に多く使われています。**そのほか、データ解析やゲーム開発、ブロックチェーン開発などでも活躍しており、特にAI開発は最近注目されている分野であるため、Pythonの人気も高まっています。

Pythonは文法も平易な上に、ソースコードも読みやすいように設計されているため、初心者におすすめの言語とされています。また、PythonにはDjangoをはじめとした優秀なフレームワークが多くあり、アプリ開発を効率的に行うことが可能です。

このように言語として優秀な性質をいくつも持っているため、Pythonはこれから学習する言語としてとてもおすすめです。

【参考】：[python japan:プログラミング言語 Pythonの紹介](https://www.python.jp/pages/about.html)

### Pythonで初心者が作れるものは？

Pythonを使用することで、初心者でも比較的簡単にさまざまなものが作れます。例えば、初心者がPythonで作れるものには以下のようなものがあります。

*・スクレイピングプログラム*
Web上から情報を抽出し、扱いやすいようにまとめるプログラム

*・Excel自動化ツール*
既存ファイルを整えたり、複数のファイル内データを使って計算を行ったりできるツール

*・画像検出プログラム*
顔認識や物体検知が行えるプログラムで、検出した顔や物体の色を変えたり、モザイクをかけたりする処理も自動で行える

*・簡単なアプリ*
Todoリストやメモ帳といった、1種類のデータテーブルで作成できるシンプルなアプリ

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化

続いて、Pythonを学ぶ前に知っておきたいのが、Python2とPython3の違いです。*Pythonは度々バージョンアップを行っていますが、Python2から3になる際に大きく変更がされました。*

Python2系にあった欠陥の修正とともに文法が全く異なるものとなったため、Python2を学習してしまうと文法を覚え直さなければなりません。

また、Python2は2020年でサポートが終了しているため、開発現場で現在使われることはありません。Python初心者の方は必ずPython3を学習しましょう。参考書を購入する際も、Python3に対応しているかチェックすることが大事です。

Pythonの2系と3系の違いとは？Pythonの特徴も解説！

## PythonでWebアプリ開発を行うための学習ロードマップ

PythonでWebアプリ開発を行うための学習ロードマップをまとめました。Pythonをこれから勉強しようと考えている方は、次の手順で行うと効率よく身につけられるでしょう。

### Step1：Pythonの文法を理解する

まずは、Pythonの文法を理解しましょう。「Hello World」の出力方法からはじまり、入出力、分岐、ループ、など各文法を1つずつ覚えていきます。*文法を勉強する際は、オンラインで学習できるサイトを使うのがおすすめです。*スマホで手軽に学習できますし、無料の練習問題が掲載されているサイトもあります。

プログラミング学習はまず文法の理解を深めることが肝心です。文法の理解が不十分なまま開発に取り組むと、分からない箇所をその都度調べなくてはならず多くの時間がかかってしまいます。

### Step2：Pythonのよく使う関数・メソッドを覚える

次に、Pythonのよく使う関数やメソッドを学習します。Pythonには数多くの関数・メソッドが用意されており、Webアプリを開発するにはこれらを使いこなす必要があります。*関数・メソッドは全てを覚える必要はなく、よく使うものを重点的にマスターすると良いでしょう。*

参考書やリファレンスを眺めるだけでなく、実際にコードを実行して結果を確かめると記憶に定着しやすくなります。関数・メソッドを覚えれば、Pythonの基礎を習得したといえます。

Pythonのメソッド一覧を紹介！基礎知識についても解説

### Step3：Pythonでスクレイピングを行う

Pythonの基礎を習得したら、実際にスクレイピングを行ってみるのがおすすめです。具体的には、天気予報のサイトから東京の天気情報だけをエクセルに書き出す、といったことです。

*スクレイピングは初心者でも短い時間で実装できるので、1度やってみましょう。*わからない点は参考書やリファレンスを見ながら行います。実際に動くものが作れると、Pythonの楽しさも実感できるはずです。

### Step4：Webアプリ開発に必要なスキルを習得する

Webアプリを開発するにはPython以外のスキルも必要になります。具体的にはHTML・CSS、MySQLなどです。HTML・CSSはWebページの文書やレイアウト作成に使う言語で、MySQLはデータベースを操作するための言語です。

*HTML・CSSもMySQLも、学習サイトを使って基礎から学ぶのがおすすめです。*Pythonに比べると難しくなく覚えることも少ないので、恐れずに取りかかることが肝心です。

HTMLとは？できることや初心者向けのタグの例、CSSについても紹介

CSSとは？概要や基本書式、具体的な記述方法について解説！

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

### Step5：簡単なWebアプリを作成する

最後に、簡単なWebアプリを作成しましょう。*実際にWebアプリを開発することで実践的なPythonのスキルが身につきます。*最初は掲示板など機能が少ないアプリから挑戦するのがおすすめです。

Webアプリを自分で作れば、転職時に制作物として企業に提出することができます。制作物を提出することでスキルレベルの証明ができ、実務未経験でも内定を獲得できる確率が高まります。

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