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【2024年トレンド】Pythonフレームワーク8選!Webアプリ開発向きのものも紹介!

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「Pythonにはどんな特徴がある?」
「フレームワークを使うメリットって?」
「おすすめのPythonフレームワークにはどんな種類があるの?」
このように、Pythonフレームワークについて詳しく知りたいと考えている人もいるのではないでしょうか。

本記事では、おすすめのPythonフレームワークについて紹介しています。
本記事を読むことで、Pythonフレームワークの特徴について把握することができるでしょう。

また、フレームワークを使うメリットやデメリットについても解説するため、フレームワークについても理解を深めることができます。

Pythonフレームワークについて知りたいという人は、ぜひチェックしてみてはいかがでしょうか。

Pythonフレームワークとは?

Pythonフレームワークとは、Pythonを利用してシステムやアプリケーションの開発を行う際の土台として機能するソフトウェアのことを指します。フレームワークを使用することで、膨大な量のコードを書く必要がなくなります。

また、フレームワークとよく比較されるものとしてライブラリがありますが、ライブラリはプログラミングの際に汎用的に利用できるコードの集まりです。

フレームワークの場合はアプリケーションの標準構造を実装するための土台になるため、全体の流れが決まっています。そのため、主導権はフレームワーク側にあると言えるでしょう。

一方、ライブラリは部品としてのコードの集まりであるため、主導権はプログラマーにあると言えます。

Pythonフレームワークの3タイプ

Pythonフレームワークには3つのタイプがあります。以下に詳しく紹介していきますので、チェックしてみてください。

  • フルスタックフレームワーク
  • マイクロフレームワーク
  • 非同期フレームワーク

まずは、フルスタックフレームワークです。フルスタックフレームワークには、Web開発を行う際に必要なものが揃っており、ログイン認証や各種フォームの作成などの機能がまとまっています。大規模なWeb開発などにも使用することができるため、汎用性が高いと言えるでしょう。

Djangoやweb2pyなどが代表的なフルスタックフレームワークとなっています。

次は、マイクロフレームワークです。フルスタックフレームワークよりも機能が少なく、必要最低限の機能のみがまとまっています。覚えることが少なくシンプルな設計になっているため、初心者におすすめのフレームワークです。

FlaskやBottleが代表的なマイクロフレームワークとなっています。

最後は、非同期フレームワークです。複数接続処理を同時に行うことができるため、データの送信者と受信者の都合が良いタイミングで処理できるのが特徴と言えるでしょう。効率的に作業したい人におすすめのフレームワークです。

TornadやSanicが代表的な非同期フレームワークとなっています。


▶︎Pythonフレームワークを扱うエンジニアに関する記事はこちら!

フレームワークを使う5つのメリット

1.「文法がシンプルであるため覚えやすい」
2.「エラーを修正しやすい」
3.「ライブラリが多く開発効率が良い」
4.「初心者でも均質な開発が可能である」
5.「機械学習や深層学習にも対応できる」

Pythonフレームワークには上記のようなメリットがあります。
ここではそれぞれの項目について詳しく説明していきます。

文法がシンプルであるため覚えやすい

Pythonはシンプルなコードに哲学を持っている言語であるため、文法がシンプルであるという特徴があります。フレームワークに限ったメリットではありませんが、シンプルであることから初心者でも覚えやすい点はPythonのメリットだと言えるでしょう。

Pythonの文法はシンプルであるため、他の人が書いたソースコードも読みやすいです。また、コードを書く場合もどのように書けば良いのかがわかりやすいため、バグが発生するリスクも軽減することができるでしょう。

エラーを修正しやすい

Pythonには文法がシンプルなだけでなく、ソースコード自体が少なく済むという特徴があります。ソースコードが少ないことから、Pythonは他のプログラミング言語に比べてわかりやすいコードが書けます。

そのため、記述ミスによるエラーが発生しにくく、エラーが発生した場合もエラー箇所を見つけて修正しやすいと言えるでしょう。

ライブラリが多く開発効率が良い

フレームワークに限ったメリットではありませんが、Pythonには実用的で便利なライブラリが多く用意されているというメリットがあります。ライブラリとは、前述のとおり汎用的に用いることができる機能をまとめたものです。

ライブラリを用いることで、プログラマー自身でコーディングしなければいけない箇所を減らすことができるため、シンプルなコードにすることが可能です。また、少ないコードだけで開発ができるようになるため、効率的に開発を進めることができるでしょう。

初心者でも均質な開発が可能である

プログラマーが手作業で一からコーディングしていく場合、どうしてもプログラマーの技術レベルによってコードにも差が出ます。自身で記述する箇所が増えるほど、人的なミスが発生するリスクも高まるでしょう。

しかし、フレームワークを利用すればプログラマーが自分で記述しなければいけない部分を減らせるため、初心者であっても均質な開発がしやすくなるというメリットがあります。

また、目的とする機能もプログラマーのスキルに関係なく実装できるようになるでしょう。

機械学習や深層学習にも対応できる

Pythonフレームワークは、機械学習や深層学習などにも対応できるものが非常に多いです。Pythonだけでも機械学習などに必要な数値計算を記述することは可能ですが、Pythonはインタプリタ言語であることから実行速度が遅いです。

しかし、Pythonフレームワークを利用することで、スピーディに機械学習や深層学習に必要な処理を実行できるようになります。そのため、Pythonは機械学習や深層学習に用いられるケースが多いです。

フレームワークを使う3つのデメリット

1.「インデントがズレてしまうとエラーが起こる」
2.「やや実行の速度が遅い」
3.「深く学習するにはコストが必要である」

Pythonフレームワークには上記のようなデメリットがあります。
ここではそれぞれの項目について詳しく説明していきます。

インデントがズレてしまうとエラーが起こる

Pythonは字下げによってブロックごとに処理のまとまりを判断しています。そのため、インデントを付け忘れて記述してしまうと、処理のまとまりが正しく判断できなくなるため、エラーが発生するというデメリットがあります。

また、インデントの位置がずれてもエラーが発生するため注意が必要です。PythonフレームワークというよりもPythonのデメリットですが、Pythonを扱う場合はインデントに気を付ける必要があるでしょう。

やや実行の速度が遅い

Pythonにはやや実行の速度が遅いというデメリットがあります。Pythonはソースコードを一行ずつ翻訳していくインタプリタ言語であるため、一括で変換して実行するコンパイラ言語よりも実行速度が遅いです。

また、Pythonはインタプリタ言語の中でも動的型付け言語ということもあり、他のインタプリタ言語と比較しても実行速度が遅い言語となっています。

このような実行速度の遅さもあり、Pythonは速度が重視される基幹システムなどの重要なシステム開発には用いられにくくなっています。

フレームワークというよりもPythonそのもののデメリットですが、実行速度がやや遅い点には注意が必要だと言えるでしょう。

深く学習するにはコストが必要である

Pythonフレームワークの中には、使い方を身に付けるだけであればそれほど難しくはないものもあります。しかし、Pythonフレームワークは機械学習や深層学習などに用いられるケースも多いことから、深く学習するためには一定のコストが必要です。

また、フレームワークを習得しようと思うと、Python自体の学習の他にフレームワークも学習する必要があります。そのため、フレームワークを学ぶ分、時間的なコストがかかると言えるでしょう。

Pythonの5つの特徴

1.「AI開発にも用いられる汎用なプログラミング言語である」
2.「誰が書いてもコードが同じになり比較的習得がしやすい」
3.「ライブラリが豊富である」
4.「アプリ開発・データ分析に適している」
5.「大きなシェアを占めている言語である」

上記のような特徴がPythonにはあります。
ここでは、それぞれの項目について詳しく説明していきます。

▼Pythonエンジニアについて詳しく知りたいという方は、以下の記事もチェックしてみてください。


▶︎Pythonエンジニアとは?年収アップの方法など詳細解説!

AI開発にも用いられる汎用なプログラミング言語である

近年、PythonはAI開発や機械学習などの先端分野の開発で注目されています。また、AI開発の他にも、Pythonを用いることでWebアプリケーション開発やシステム開発、ブロックチェーン開発、パソコン上のデータやフォルダ整理の自動化など、さまざまなことが実現できます。

このように、Pythonはもともと特定の用途に特化しているのではなく、あらゆる分野に汎用的に用いることができるプログラミング言語である点が特徴です。

誰が書いてもコードが同じになり比較的習得がしやすい

Pythonはコードがシンプルであることに哲学を持っているプログラミング言語です。また、誰が書いてもコードが同じになるように作られていることから、他の言語と比較しても習得しやすい言語だと言えるでしょう。

コードがシンプルで書きやすく読みやすいため、コードを読む際にはどのような意図で記述されているのかを読み取りやすく、コードを書くときにも書き方に迷いにくいです。そのため、他の人が書いたコードを改修する際にもバグが発生しにくいというメリットもあります。

ライブラリが豊富である

Pythonには充実したライブラリが用意されているという特徴があります。近年、Pythonが注目されている分野にAI開発があります。AI開発はPython以外にもJavaやC++などのプログラミング言語を使って行うことも可能です。

しかし、PythonにはAI開発に強みを持ったさまざまなライブラリが揃っているため、実際のAI開発でPython以外の言語を用いることはほとんどありません。たとえば、PythonのライブラリであるNumpyを使用すれば、AI開発で必須の行列の計算なども簡単に実装できます。

AI開発以外にも、PythonにはWebアプリケーション開発などを効率化できるライブラリも揃っています。

アプリ開発・データ分析に適している

Pythonはさまざまな分野の開発に用いることができる汎用性の高いプログラミング言語です。その中でも、特にアプリケーション開発やデータ分析などに適しているという特徴があります。

近年、PythonはAIや機械学習などの分野で注目されていますが、実際はアプリケーション開発に用いられるケースが非常に多いです。実際にPythonで開発された有名なアプリケーションとして、YouTubeやInstagramなどが挙げられます。

アプリ開発で用いられるフレームワークとしては、djangoやFlaskが代表的だと言えるでしょう。

また、Pythonはデータ分析にも適していることから、近年ではビッグデータの分析などに活用されています。

大きなシェアを占めている言語である

Pythonは機械学習やデータ分析などの分野で用いられることから、機械学習エンジニアやデータサイエンティストなどの職種に用いられています。

また、Webアプリケーションや組み込み系の開発などにも利用されているため、さまざまな分野で大きなシェアを占めている言語であると言えるでしょう。

おすすめのPythonフレームワーク8選

Pythonを扱うフリーランスエンジニアとしてスキルアップするためには、golangだけでなくフレームワークについても理解を深めておく必要があります。

ここでは、おすすめのPythonフレームワークを紹介していくため、ぜひ参考にしてみてください。

Flask

Flaskは、小規模なWebアプリケーション開発に適したPythonフレームワークです。FlaskはArmin Ronacher氏がエイプリルフールネタとしてリリースしたフレームワークだと言われていますが、現在でも多くの人気を集めています。

Flaskの特徴

Flaskは、マイクロフレームワークとも呼ばれている軽量なフレームワークで、必要最小限の機能しか備わっていないという特徴があります。

豊富な機能を提供しているフレームワークの場合、不要な機能が備わっているケースもありますが、Flaskの場合は最小限の機能しかないためシンプルに活用することができます。そのため、小規模~中規模のWebアプリケーション開発に向いていると言えるでしょう。

Flaskの案件例

Midworksでも、Flaskを使用した開発案件を取り扱っています。

Flaskの案件には、週5日常駐でインフラ構築支援や運用の業務に携わる単価65万円の案件があります。

Django

Djangoは、ニュースサイトを管理する目的で開発されたPythonフレームワークです。Lawrence Journal-World社の開発部門が開発したフレームワークで、「Django」という名前はギタリストのジャンゴ・ラインハルトから取ったと言われています。

Djangoの特徴

Djangoは、分散型キャッシュシステムによる高速処理に強みを持つ人気の高いフレームワークです。たとえば、不特定多数のユーザーが利用するInstagramのようなSNSや大規模Webアプリケーション開発などに適しています。

他にも、ユーザー認証やRSSフィードなどの機能を備えており、効率的な開発が行えます。Python案件の要件として求められることも多く、学習コストも低いフレームワークであるため、習得しておくのがおすすめです。

Djangoの案件例

Midworksでも、Djangoを使用した開発案件を取り扱っています。

Djangoの案件には、リモートワーク可で上流工程から参画できる単価110万円の非常に高単価な案件があります。

Plone

Ploneは、Zopeアプリケーションサーバーに構築されたPythonフレームワークです。Webアプリケーションフレームワークですが、企業向けのCMSとして用いられるケースが多いです。

Ploneの特徴

Ploneは、Web開発に必要な機能を全て備えたオープンソースのフレームワークとなっています。データベースもPloneが備えているため、別にデータベース管理システムをインストールする必要はありません。

主にCMSとしてWebサイト構築やコンテンツ管理に用いられるケースが多いです。学習難易度は低くはありませんが、Pythonエンジニアであれば習得しておくのがおすすめです。

Bottle

Bottleは、マルセル・ヘルカンプ氏が開発したシンプルなフレームワークです。シンプルで軽くなるように設計されており、一つのファイルのみで構成されたマイクロフレームワークとなっています。

Bottleの特徴

Bottleは、必要最低限の機能のみを提供した軽量なフレームワークです。機能は限定的ですが、非常に軽いことから、多くの機能を必要としない小規模なWebアプリケーション開発に適しています。

また、初心者にも使いやすいフレームワークであることから、はじめて学習する利用するフレームワークとしてもおすすめです。

Tornado

Tornadoは、FriendFeed社が開発したPythonのWebアプリケーションフレームワークです。のちにFriendFeed社がFacebook社に吸収されることになり、オープンソース化されました。

Tornadoの特徴

Tornadoは、非同期処理や同時接続処理などが強みです。一般的に、コンピュータにデータ入力を行うと、その処理が完了するまでは次の処理は待機状態になります。

しかし、TornadoではノンブロッキングネットワークI/Oを使用することにより、同時接続処理が可能になっています。そのため、 ロングポーリングやWebSocket、ユーザーへの長期間の接続が必要なアプリケーション開発に最適です。

学習コストは高くはないため、初心者にもおすすめです。

Tornadoの案件例

Midworksでも、Tornadoを使用した開発案件を取り扱っています。

Tornadoの案件には、リモート可能でフレックスタイム制の、単価75万円の魅力的な案件があります。

Pytorch

Pytorchは、Facebook社が主導で開発したフレームワークです。もともとはFacebook社のAI Research labによって自然言語処理などで利用されているTorchをもとに開発されましたが、現在はオープンソースになっています。

Pytorchの特徴

Pytorchは、TensorFlowと並んで知名度が高いフレームワークです。柔軟なニューラルネットワークの構築ができることから、ディープラーニング向けのフレームワークとして高い人気を誇っています。

また、NumPyと使い勝手が似ているため、NumPyを扱える場合は学習コストも高くはないでしょう。コミュニティも拡大傾向にあるため、実装例を見つけやすい点もポイントです。

Pytorchの案件例

Midworksでも、Pytorchを使用した開発案件を取り扱っています。

Pytorchの案件には、週5日出勤で単価100万円という高待遇な案件もあります。

web2py

web2pyは、アジャイルで開発するためのPythonのフルスタックフレームワークです。もともと、サーバサイドのWeb開発を学習するための教育用ツールとして誕生しました。

日本ではweb2pyの案件はほとんどなく、主に学習用として用いられるケースが多いです。

web2pyの特徴

web2pyは、セキュリティ面を重視しているという特徴があります。インジェクションの防止やクロスサイトスクリプティング防止などの機能が備わっており、SQLを動的に生成するデータベース抽象化レイヤーなどの機能も含まれています。

また、クロスプラットフォームに対応したフレームワークであるため、WindowsやMacなど異なるプラットフォーム上で実行することが可能です。学習コストも低いため、初心者にもおすすめです。

Tensorflow

Tensorflowは、Google社が開発したオープンソースのフレームワークです。機械学習向けの開発されたフレームワークであるため、Google社やairbnb社、Twitter社などさまざまな企業が利用しています。

Tensorflowの特徴

Tensorflowは、機械学習やディープラーニング、数値解析などの分野で活用されているという特徴があります。特にニューラルネットに関連した関数が充実しており、世界的にも高いシェアを獲得しているフレームワークであるため、多くの企業が利用しています。

Tensorflowを難易度の高いフレームワークであるため、習得することは簡単ではありません。しかし、AI開発や機械学習などの分野に携わりたい場合は、学んでおきたいフレームワークでしょう。

Tensorflowの案件例

Midworksでも、Tensorflowを使用した開発案件を取り扱っています。

Tensorflowの案件には、リモート可能で単価70万円という魅力的な案件もあります。

Pythonフレームワークのトレンド

近年、PythonフレームワークのトレンドであるDjangoに人気が集まっています。世界的に人気があるDjangoを学ぶことで、ほとんどのサービスを構築できるようになるでしょう。

PythonエンジニアやPythonの学習を検討している方は、需要が高まっているDjangoの学習も検討してみてはいかがでしょうか。

▼Pythonの勉強方法について詳しく知りたいという方は、以下の記事もチェックしてみてください。

定期的に主要なフレームワークの動向について調べよう

この記事では、Pythonフレームワークの概要を中心に紹介しましたがいかがでしたでしょうか。Pythonフレームワークをマスターすることで、幅広い開発案件に対応できるようになるでしょう。

Pythonフレームワークを学んでいく上で、トレンドを意識することは非常に大切です。定期的に主要なフレームワークの動向について調べておきましょう。

ぜひ本記事で紹介したPythonの特徴やフレームワークを使うメリット・デメリット、おすすめのPythonフレームワークなどを参考に、Pythonフレームワークを習得してみてはいかがでしょうか。

Midworks おすすめの案件例

この記事の監修者

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Branding Engineer編集部

Branding Engineerは、フリーランスエンジニアと企業のマッチングサービスである「Midworks」中心としたエンジニアプラットフォーム事業、総合WEBマーケティングソリューションサービス「Digital Arrow Partners」を中心としたマーケティングプラットフォーム事業を運営。

Branding Engineerは、フリーランスエンジニアと企業のマッチングサービスである「Midworks」中心としたエンジニアプラットフォーム事業、総合WEBマーケティングソリューションサービス「Digital Arrow Partners」を中心としたマーケティングプラットフォーム事業を運営。

記載されている内容は2024年02月22日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。

初回公開日
2021.02.19
更新日
2024.02.22

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