Python。パイソン。
最近では、人工知能（AI）、マシンラーニング（機械学習）、ディープラーニング（深層学習）やビッグデータの分析などの分野でも大きく注目されている言語ですが、Webアプリケーションの開発用言語としてもDropboxやInstagramで使われていると言われるなどパワフルな言語です。このPythonの需要が高い理由などを見ていきたいと思います。
1990年代に登場した言語です。
1990代には、数多くのプログラミング言語が登場しました。それまでマシン語やかなりハードウェアに近いレイヤで実装していたものが、人間が理解できる高級言語でプログラミングするようになったのです。そんななか、Pythonは1991年の生まれです。RubyやPerl、そしてDelphiなどは1990年代の終わりとなります。
では、そんな古い言語でありながら、この2010年代の終わりになりつつある昨今、需要が著しく高いのはなぜでしょうか？今回はPythonの需要とその魅力についてみていきましょう。
Python最大の特徴
Pythonの特徴。それはいくつかありますが、実装のスピードが極めて早いことが上げられます。可読性の高いコードに加えて、インタプリタ言語であるからです。インタプリタ言語とは、コンパイルが不完全であっても、実行しながらコードを解釈していくものです。よって、誤解を恐れずに表現すれば、完璧なコードでなくとも実行が可能なのです。したがって、開発がスピーディであることが、大きな特徴となります。それに加えて、オブジェクト指向型言語であることも特徴です。
オブジェクト指向とは、クラスの再利用や上位メソッドの隠蔽が可能な設計手法で、RubyやC++、Javaなど、実に多くのプログラミング言語で採用されています。いまや、オブジェクト指向を避けて、実装することは難しいでしょう。Pythonはクラスと継承の概念を持ちます。
さらに、ガベージコレクションもあります。ガベージコレクタは、メモリの確保と解放を自動で行い、マシンクラッシュおよびメモリリークを回避してくれます。これは昨今ではあまり意識されることがありませんが、メモリ管理をガベージコレクタがコントロールしてくれるということで画期的な言語です。
1990年代、まだCやC++が主流だったころメモリ管理はプロフェッショナルのプログラマが慎重に行うものでした。Mallocしてもfreeを忘れるとメモリリークが発生するため、間違うとマシンがクラッシュして大変なことになってしまいます。
そこでガベージコレクタを搭載したJava、そしてPythonがいち早く登場します。
Javaは爆発的な人気を誇り、官公庁のシステムや大企業の開発部、大手SIerなどで次々と採用され、広い需要を取り込んでいったのです。
Pythonにもガベージコレクタはあります。つまりPythonそのものがメモリを管理してくれるので、ポインタもメモリ解放も不要ということです。これだけで、実装はずいぶん楽になります。それもまた、Pythonの需要を高めた理由のひとつです。
AI、機械学習、深層学習分野でのPython
PythonはAIや機械学習の分野でも人気です。
なぜ、AIや機械学習の分野でPythonが使われるかというと、ライブラリが豊富だからです。なぜライブラリが豊富かというと、使う人が多いからという理由で、鶏が先か卵が先かという話になってしまいます。
さらに、機械学習の分野は、情報工学の学問的研究からやってきますが、その研究者にはあまりプログラミングが得意な人が多くないという事情もあって、初学者向けのPythonがよく使われるという理由も考えられます。
ブロックチェーン実装
では、そんな昨今の環境下で、Pythonが人気であるのはどうしてでしょうか。需要はどの程度でしょうか。まず、今後伸びていく可能性がある分野として、ブロックチェーン関連技術が挙げられます。2017年から2018年にかけて、ビットコインが大きく高騰と下落を繰り返し、話題となりました。それと同時に、それまで海のものとも山のものともいえなかったブロックチェーン技術が、現実のものとなりつつあるのです。
実際、仮想通貨の技術としてブロックチェーンは利用されたり、トヨタや積水ハウスなどの大手企業も、ブロックチェーン技術を取り入れた新規サービスの実証実験を開始しています。それにともない、各専門学校の上層部でもブロックチェーンエンジニアの教育に関して、視察が始まり、今後は育成に舵を切ろうとしています。
ビットコインなどの値動きだけ見ると、仮想通貨の将来性には様々な見方が出ているところですが、その根幹となるブロックチェーン技術、およびスマートコントラクト技術は、確実に生活に浸透しようとしています。
そんな状況をみすえると、ブロックチェーン実装に非常に向いているPythonは、スピーディさがあるので、金融関連の技術と相性がいいのです。金融関係のシステムは、金銭を取扱いし、顧客財産を預かるというビジネスモデル上、スピードと信頼性の両立が求められます。上述の通り、Pythonは実装から実行が非常に早いですので、ブロックチェーン関連技術に向いているというわけです。
スクレイピング
さらに、Pythonはスクレイピングにも向いています。スクレイピングとはいわゆるインターネット上からデータを取得して解析し、自分の好きなようにデータ分析を行うものです。もちろん、スクイピングはPythonのお家芸というわけではありません。他のRubyでも、なんならJavaだってDOMのAPIはありますから、スクレイピングは十分可能です。多くの初心者が誤解しがちな点として、スクレイピングはPythonでしかできないとか、このテクノロジーはこのプログラミング言語でしか実現しないとか、そういったことはないのです。
ただ、スクレイピングにはPythonが向いているというだけであって、どの言語でもスクレイピングは可能です。ただ、ScrapyやBeautiful Soupなど、ライブラリも非常に豊富なのでPythonは「向いている」ということができるでしょう。
Pythonの需要はどの程度？
では、Pythonの需要はどの程度でしょうか。
元々DropboxやInstagramでも使われていると言われるほど、Webアプリケーションの開発言語としてもパワフルなPythonですが、日本では機械学習や深層学習を含むAIや高度な統計分析などのエリアで活用する言語との印象が強いのが現状です。それらの分野でのPythonへの需要は高く、フリーランスエンジニアに案件を紹介するエミリーエンジニアを見ても、それらのPython案件は豊富にあります。その高い需要に対して、スキルの高いエンジニアが非常に不足しているエリアでもあり、報酬も高い案件が多いことが特徴です。
AIやビッグデータの解析などの分野は今後も大きく伸びていくことは間違いなく、そしてPythonがもっとWebアプリケーションの言語としても着目されていけば、Pythonを必要とされる案件は今以上に増えていくことでしょう。Pythonの市場シェアが大きくなればなるほど、次に登場する技術も、その欠点を補ったものとなりますので、今のうちにPythonを身に着けておくことは、極めて重要だと考えられます。
もちろん、無から新規技術が登場する可能性はゼロではありませんが、それでも、既存の弱点をカバーしながら新しく需要が生まれますので、今最新の技術を実装できるPythonを身に着けておいて損はないと考えられます。ぜひとも、Pythonでフリーランスエンジニアになってみてください。フリーランスでも十分以上の報酬を得られる仕事が数多くあります。
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