フレームワークとは
フレームワークとは、プログラミングによるシステムの開発を効率化するために用意された枠組みと機能群のことです。一般的に使われる共通コードを利用できるため、開発にかかる負担を大幅に削減できます。
Pythonによる開発においても、数多くのフレームワークが提供されています。
Pythonフレームワークを使うメリット・デメリット
Pythonフレームワークのメリットとデメリットを見ていきましょう。
メリット:開発スピードが向上する
あらかじめ用意された機能群を使うため、個別にコーディングする量を大幅に減らせます。これにより、アプリやWebサイトの開発スピードを速くできます。同じ理由でタイピングミスなどによるコードエラーも減らせるでしょう。
さまざまなトラブルを想定して作られているため、バグも起きにくくなっています。
メリット:メンテナンスがしやすくなる
ソースコードが統一化されているため、メンテナンスがしやすくなっています。
エンジニアによってコードが変わるようでは、適切なメンテナンスはできません。大人数による開発では特に支障が大きいでしょう。フレームワークは、統一性を確保することで、コードの追加・削除を容易にしています。
デメリット:使い方に慣れる必要がある
フレームワークを利用するには、新たに使い方を覚える必要があります。プログラミングとは異なる思考が必要なため、慣れないうちは負担もかかるでしょう。
初めて利用する際は、書籍やインターネット上で情報が豊富なものを選びましょう。利用者が少ないフレームワークについては、参考になる情報も少ない傾向があります。こういった場合、分からない部分に対応できません。情報が豊富なことは、それだけでメリットになります。
デメリット:搭載する機能の自由度が低くなる
フレームワークは完成したコードを利用するため、カスタマイズ性が高くありません。改変すると、かえって効率が下がります。改変しないことを前提に利用するのがセオリーです。
Webアプリに最適!おすすめのPythonフレームワーク
ここではWebアプリの開発に最適な、おすすめのPythonフレームワークを4つ紹介します。
Django (Django Software Foundation)
- 高速な開発を実現する設計思想と、多彩な標準機能が特徴。
- 認証・管理機能を標準搭載
- セキュリティ重視のフレームワーク設計
Flask
Python製の軽量Webフレームワークで、シンプルな構造と柔軟性の高さが特徴です。多機能を標準搭載するのではなく、必要最小限の機能に絞り込んでいるため、開発者が拡張機能やライブラリを自由に組み合わせて利用できます。ルーティングやリクエスト処理といった基本機能は備えており、小規模なアプリケーションから大規模システムまで対応可能です。
Bottle
手軽さを売りにしているフレームワークです。bottle.pyというファイルのみで構成されているため、初心者にも分かりやすい構造になっています。Simple Template Engineという独自テンプレートを使っており、作業スピードが早いのが特徴です。
Pyramid
小さく・速く・堅実さが売りのフレームワークです。Pylonsプロジェクトの一部として提供されています。使ったぶんだけ料金が発生する従量課金制のため、経済的なアプリ開発が可能です。保守性が高く、テストが徹底されているため信頼性も問題ありません。
機械学習に最適!おすすめのPythonフレームワーク
ここでは機械学習やディープラーニングにおすすめの、Pythonフレームワークを3つ紹介します。
TensorFlow (グーグル合同会社)
- 機械学習モデルの開発から運用まで一貫して対応
- 多様なデバイスやOSに対応し、環境を選ばず動作
- オープンソースで柔軟なカスタマイズが可能
PyTorch (The Linux Foundation Japan)
- 動的計算グラフにより直感的な開発が可能。
- GPUで大規模データを高速処理。
- 研究から本番環境まで一貫して利用可能。
Keras (グーグル合同会社)
- 人間中心の設計で扱いやすいディープラーニングAPI
- 簡潔で可読性の高いコードによる開発支援
- 保守・展開性を重視した設計で効率的な運用を支援
Pythonフレームワークを活用し、開発スピードを向上!
フレームワークには、Pythonによる開発を効率化させる機能が豊富に用意されています。
メンテナンスもしやすいため、チームとしての作業も可能です。ただしあらかじめ用意された機能を使うため、カスタマイズ性は低くなっています。覚えることも多いので、習得するまでには一定の時間とコストが必要です。
メリット・デメリットを理解して、Python開発のスピードを向上させましょう。


