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Pythonフレームワークのおすすめ7選!開発用途別に紹介

2023年02月20日 最終更新

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Pythonフレームワークのおすすめ7選!開発用途別に紹介

コードのシンプルさと汎用性で人気を集めているPython。コーディングの量も少なくできるということで、導入している方も多いのではないでしょうか。

この記事では、Pythonのおすすめフレームワークを7つ紹介しています。フレームワークの基本的な概要やメリット・デメリットも解説しているので、ぜひ参考にしてください。

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目次

    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4選

    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。(2019年8月1日時点)

    Django

    2019年現在、最も利用されているPythonフレームワークです。2位のFlaskに倍以上の差を付けるなど、国内外で圧倒的な支持を得ています。シェア率ナンバーワンなので、インターネットからでも簡単に情報が手に入るでしょう。万能型なので将来性もあります。

    Flask

    Djangoに次ぐ利用者数を誇るフレームワークです。国内外から一定の支持を集めており、今後もシェア率は伸びていくと予想されます。どのようなWebアプリケーション開発にも対応できる汎用性が魅力です。Google App Engineとの互換もあります。

    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、作業スピードも早いです。

    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3選

    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。(2019年8月1日時点)

    Tensorflow

    簡単に機械学習モデルを構築できるフレームワークです。各種ツール・ライブラリ・コミュニティ・リソースなどを総合的に利用できます。Colabノートブックを採用しているため、ブラウザからのコード実行も可能です。

    Pytorch

    使いやすさと柔軟性を兼ね備えた、機械学習フレームワークです。動的な計算グラフにより、複雑なネットワーク構築を可能にしています。海外でのシェア率が高いため、英語が得意な方なら情報取得も容易でしょう。

    Keras

    TensorFlow・CNTK・Theano上で稼働する機械学習フレームワークです。実装までのリードタイム削減を重視して開発されたため、スピーディに結果を実現できます。迅速にプロトタイプを作成したい方におすすめです。

    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。

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