Pythonのおすすめライブラリ9選!ライブラリを使うコツやポイントも紹介

AI開発などに利用されることが多いPythonは、使いやすいプログラミング言語であるとともに、ライブラリが充実していることが知られています。こちらでは、そもそもライブラリとは何かに加え、Pythonを使う上でおすすめのライブラリについてお伝えします。さらに、Pythonのライブラリを使う際に覚えておきたいポイントも取り上げます。

Pythonで使えるライブラリとは

こちらでは、Pythonとライブラリに関してベースとなる知識を身につけていきます。

Pythonとは

Pythonはプログラミング言語のひとつで、他の言語よりも記載する構文が少なく、シンプルに記載できることがメリットとされます。Pythonは、記載したプログラミング言語を、コンピュータが認識できる機械語に翻訳(コンパイル)する必要がないため、コンパイラ環境をつくる必要はありません。また、記載したコードを1行ずつ実行していくので、すべてのプログラムが完成していなくても、実行結果を確認できる利便性があります。Pythonは、AI開発などで多く用いられるほか、WebサービスやWebアプリの開発での利用も期待されています。加えて、Web上の情報を自動的に収集するWebスクレイピングの仕組みも、Pythonで作ることができます。

ライブラリとは

ライブラリを考える前に、もっと小さい単位からご説明します。まず、関数や、関連する関数をひとまとめにしたクラスなどを集め、他のプログラムから読み込んで使うことができるようにしたファイルをモジュールと言います。さらに、複数のモジュールを一つのフォルダに集めたものをパッケージと表現します。パッケージを複数集めたものがライブラリです。Pythonには、使用用途にかなうライブラリが豊富に用意されています。ライブラリを使うと、コーディングの時間を多くとらなくても、プログラムを完成できます。

Pythonのライブラリは大きく分けて2種類ある

Pythonには、Pythonインストールと同時に含まれる標準ライブラリと、後から追加できる外部ライブラリの2種類があります。標準ライブラリには、乱数生成の機能を持つrandomライブラリ、日付や時間の取得や表示に役立つdatetimeライブラリ、数学的な計算を行えるmathライブラリなどがあります。外部ライブラリは、主にPyPIサイトで見つけることができます。

Pythonのおすすめライブラリ9選

こちらでは、Pythonを使う際におすすめのライブラリをご紹介します。

Tensorflow

Tensorflowは、AI開発に求められる機械学習のライブラリです。2015年にGoogleが開発し、音声認識やイメージ検索などの性能を上げるディープラーニングの分野で利用価値があります。Tensorflowは分散学習ができるので、ビッグデータなどの大量のデータを扱うことができます。分散学習実行の際のトラブルを回避する仕組みもあり、学習がうまくいかなかったときのデータを見て問題解決に役立てることも可能です。

OpenCV

OpenCVは、画像や動画処理に役立つライブラリです。画像や動画の加工や色合い検出ができ、画像判定システムの開発に用いられます。画像判定は、AI開発で特に急がれる分野ですが、OpenCVを使うとコーディングの量を抑えながら開発できるとともに、応用も効きます。

OpenPyXL

OpenPyXLはExcelの読み書きができ、自動化に役立つライブラリです。ブックやシートの作成や保存、データの自動入力、グラフの自動作成などの機能があり、事務作業の効率化を実現できます。

NumPy

Pythonで数値計算を効率的に行うためのライブラリで、科学技術計算などに多用されています。NumPyは高速処理で有名なC言語やFortranで開発されているので、NumPyを活用するとデータ処理時間を短縮できるので、大量の処理が求められる機械学習でよく利用されます。ベクトルや多次元配列など考察が必要なものも、NumPyを使うと効率よく行えます。

Matplotlib

Matplotlibは、いろいろな種類のグラフを描画できるライブラリです。利用できるものとしては、人口密度などを表すヒストグラム・3Dグラフ・映像グラフなどがあります。汎用性が高く、Excelやスクレイピングとの相性も良いとされます。

Pandas

Pandasはデータ分析を便利に行えるライブラリです。表形式のデータをSQLのようにデータベース化して操作でき、高速処理が可能になります。Pandasを使うと、欠けている項目値を保管することもできるので、データ分析の前処理段階によく利用されます。

Beautiful Soup

Beautiful Soupは、スクレイピングに特化したライブラリです。Webサイト内にある必要な情報を取得し、その情報を加工して新たな付加価値をつけるスクレイピングは、情報社会といわれる現代に欠かせない処理で、その分野で使い勝手が良いBeautiful Soupの利用は進んでいます。

Requests

RequestsはHTTPのライブラリで、指定したWebサイトなどに通信ができるかなど、リクエストの送受信を確認するのによく利用されます。Pythonには、同様の機能を持つurllibという標準ライブラリがありますが、Requestsの方が簡単にコーディングができるので、インストールする人は多いようです。先に紹介したBeautiful Soupと組み合わせて使うと、Webサイトの通信を確認しながら、特定のデータを取得するプログラムを開発できます。

pip

Pythonを使う場合は、標準ライブラリだけでなく、追加で外部ライブラリを入れることが多いものです。pipは、Pythonのバージョンを確認したり、ライブラリの一覧を表示したり、ライブラリのアンインストールを行うなど、管理ツールの役割を果たします。

Pythonでライブラリを使うときのコツやポイント

Pythonのおすすめのライブラリがわかったところで、その基本的な使い方をマスターしておくと、Pythonの学習や業務がスムーズにいくはずです。こちらでは、ライブラリをインポートするいくつかの方法と、ライブラリを使用する際の注意点をご紹介します。まずは、インポートする際の命令文を記載します。

ライブラリ全体をインポート

Pythonに、一つのライブラリに含まれるすべての機能をインポートするには「import ライブラリ名」と記載します。

本来のライブラリ名に変えて別の名前をつけてインポート

ライブラリに別の名前を付けてインポートしたい場合は「import ライブラリ名 as 別名」と書きます。

ライブラリの一部をインポート

ライブラリには複数の関数などが収められているので、使いたいものだけインポートしたいというケースもあるでしょう。その場合は「from ライブラリ名 import 関数名」と書くことができます。

ライブラリはプログラミングにかける時間を少なくできるなどメリットを感じますが、使用するうえで注意点もあります。まずは、品質が良いライブラリを使うことが大切です。ライブラリは、誰でも作成して公開できるので、バグやセキュリティホールの危険もはらんでいます。利用実績が多くあるものや、評判が良いライブラリを利用するのがおすすめです。また、ライブラリのライセンスの規定にのっとった使い方をするのも大切です。ライブラリによっては、商用利用が制限されていたり、再配布が禁止されているものもあるので、利用条件などをよく読んでから使う必要があります。

実際にライブラリを使ってプログラミングをする場合ですが、ライブラリと同じ名前のファイルをつくってはいけません。ライブラリ名と被った名前を新たに作成したファイルにつけてしまうと、ライブラリがうまく起動しなくなることがあるため、必ず別の名前を付けるようにしましょう。

おすすめライブラリを使って簡単にPythonを使おう

Pythonを使ってAIやWeb関連のプログラミングを行う際、ライブラリを利用すると作業効率が上がります。Pythonで開発したいものにより、おすすめのライブラリは異なります。Pythonのバージョンや環境、他のライブラリとの兼ね合いでエラーや不具合が出る場合は、リリースノートなどを参照したり、バージョンダウンを実施すると。解決できるかもしれません。

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