【2023年最新トレンド】Pythonで使われる10つのフレームワーク一覧と比較

はじめまして、エンジニアスタイル編集部です！

コラムページでは、ITフリーランスに向けてお役立ち情報を発信します。Twitterではホットな案件を紹介してまいりますので、ぜひフォローをお願いいたします！
本記事が、皆様の参考になれば幸いです。

経験がまだ少ない方にもわかりやすく説明するために、初歩的な内容も記載しております。記事も長いので、実務経験豊富な方は、ぜひ目次から関心のある項目を選択してください。

エンジニアスタイルは、最高単価390万円、国内最大級のITフリーランス・副業案件検索サービスです。pythonのフリーランス・副業案件一覧を以下からご覧いただけますのであわせてご確認ください。

pythonのフリーランス・副業案件

はじめに

プログラミング言語の中でも、国内外問わず注目されているのが「Python」です。

ですが、Pythonの詳細や利点、エンジニアとしての将来性などが分からず、疑問を抱えている方が多いのも事実です。

そのような疑問を解決するために、Pythonについての詳しい情報を紹介します。

• Pythonを利用するメリットとは
• Pythonの10このフレームワーク
• Pythonエンジニアの需要や平均年収

これらの知識をおさえることで、Pythonについての理解が深まり、Pythonエンジニアとしての方向性を定めることができます。

Pythonエンジニアとしての年収アップの方法についても解説しているので、ぜひ最後までご覧ください。

Pythonというプログラミング言語の特徴

エンジニアとして働く前に、まずはPythonというプログラミング言語の特徴について知っておく必要があります。

Pythonの特徴

Pythonというプログラミング言語には、大きく分けて2つの特徴があります。

この2つの特徴をおさえることで、他のプログラミング言語との違いが分かり、Python独自の利点を生かすことができます。

コードの記述がシンプル

Pythonの最大の特徴は、コードの記述がシンプルだということです。

Pythonは書きやすさや読みやすさを重視して開発されたため、シンプルな言語となっています。

誰が書いても似たようなコードになるため、プログラミング初心者でも上級者が書いたコードを見て学ぶことができます。

また、コードを書く時間も短く済んだり、エラー箇所を修正しやすかったりと、初心者にとって勉強しやすくなるメリットが豊富です。

AI開発で注目を集めている言語

PythonはAI開発の分野でも注目を集めています。

AIのプログラム処理には複雑な計算や処理が必要なため、多数のライブラリが存在するPythonがよく使われています。

機械学習向けのライブラリが多く揃っているので、開発するAIの特徴に合わせて開発することが可能です。

AIの需要は今後もさらに高まってくるので、Pythonを使いこなすことができると、より市場価値の高いプログラマーへと成長していくことができます。

フレームワークとライブラリの違いとは

フレームワークとライブラリは、どちらも同じような意味合いで使われますが、それぞれの仕組みや用途は全く異なります。

フレームワークとライブラリの両方の利点に触れたうえで、それぞれの違いについて解説します。

フレームワークについて

フレームワークは「枠組み」という意味があり、ソフトウェアやシステム開発の土台のようなものを指します。

あらかじめ用意されているフレームワークを使えば、新たに機能を追加する必要はありません。

一から作るとなると、様々な機能やインターフェイスをその都度開発しなければならないため、かなりの時間や手間がかかってしまいます。

そのような時間や手間を効率化するために、フレームワークというものが存在します。

プログラマーの負担を減らすため、サービス開発を行う会社でもフレームワークを活用していることが多いです。

ライブラリについて

開発の大枠を変える際、フレームワークの場合はまた一から作り直さなければなりませんが、ライブラリの場合はその手間をかけずに済みます。

ライブラリとは、特定の機能を持ったプログラムが複数まとまったファイルです。

つまり、フレームワークとは違い、必要な機能のみを部分的に読み込むことができます。

ライブラリ単体ではプログラムとして作動せず、ライブラリを実行するプログラムを作ることで作動させることができます。

開発するサービスによって、フレームワークとライブラリのどちらを使うべきかは異なるため、それぞれのメリットを生かして使いこなせるようになりましょう。

Pythonフレームワークについて

プログラミング言語ごとによって、使用できるフレームワークは異なります。

Pythonのフレームワークは他と何が異なるのか、メリットとデメリットに分けてそれぞれ紹介していきます。

Pythonフレームワークを利用するメリット

Pythonフレームワークを利用する主なメリットは、以下の4つです。

• 開発速度の向上
• メンテナンス性の向上
• セキュリティの向上
• バグの減少を図れる

これらのメリットを生かすことで、高品質なサービスやアプリケーションを、より効率的に開発することができます。

エンジニアとして高い成果を出すためには、これらのメリットを生かす必要があるので、必ず目を通しておきましょう。

開発速度の向上（作業効率の向上 / ソースコードの統一）

Pythonフレームワークを利用することで、開発速度を向上させることができます。

作業にかかる時間を大幅にカットできるので、サービスの機能そのものに注力できたり、より少ない人数で開発に取り掛かれたりします。

また、複数人でコードを統一しやすいという点も、Pythonの魅力の1つです。

コードが統一できていない場合、エンジニアによって書き方や品質が異なり、読みにくいコードとなってしまいます。

フレームワークを利用することでコードを統一でき、高品質なサービスを安定して開発することができます。

メンテナンス性の向上

Pythonフレームワークには、メンテナンス性が向上するというメリットもあります。

同じフレームワークを使用できないと、複数のエンジニアで開発を進めなければならないため、コードの書き方が変わってしまいます。

書き方が統一されていないコードは読みづらく、メンテナンスや修正をするのに余計な時間がかかってしまい不便です。

Pythonフレームワークであれば、開発者以外でもスムーズにメンテナンスを進めることが可能です。

セキュリティの向上

Pythonフレームワークは、セキュリティ面の向上にも最適です。

Pythonフレームワークは世界中の人が利用するため、開発に不備がないようセキュリティ面に力を入れています。

そのため、自分で作ったセキュリティに関するコードよりも、より高いセキュリティを保つことができます。

また、セキュリティ面で必要となる実装をサポートしているフレームワークもあり、システムやデータを守るという点では効果的です。

バグの減少を図れる

エンジニアが手作業でコードを入力すると、バグやミスが起こる可能性も出てきます。

そのようなバグやミスの頻度を少しでも減少させるために、Pythonフレームワークが利用されるケースも多いです。

Pythonフレームワークを使用することで、手作業で進める開発の割合が減り、必然的にバグも減少しやすくなります。

人的なミスを減らすためには、フレームワークなどを利用して、手作業の割合を減らしていくことが重要です。

Pythonフレームワークを利用するデメリット

Pythonフレームワークにはデメリットも存在します。

メリットだけではなく、デメリットも加味したうえでフレームワークを利用していきましょう。

ある程度の学習時間が必要となる

Pythonフレームワークを充分に使いこなすためには、ある程度の学習時間が必要となります。

フレームワークによってルールが異なるため、取り組むプロジェクトによっては新しく覚え直さなければなりません。

仮に、そのフレームワークの情報量が少なかった場合、使い方を覚えるのにかなりの時間がかかってしまいます。

フレームワークを利用することで作業効率は向上しますが、その反面、使いこなせるようになるまではある程度の学習時間が必要となります。

柔軟なカスタマイズができなくなる

Pythonのフレームワークを活用することによって、柔軟なカスタマイズができなくなります。

フレームワークには最小限の機能しか備わっていないため、カスタマイズするにはフレームワークの内部を変えるか、新たに自分でコードを書かなければなりません。

その分バグやミスが起こる可能性も高まるうえに、作業効率が落ちてしまいます。

カスタマイズすることが前提の開発の場合は、手作業でコードを書くほうが効率的になる場合もあります。

Pythonの10つのフレームワーク

Pythonフレームワークを計10点ほど紹介していきます。

同じPythonフレームワークというくくりでも、それぞれの特徴や用途、適性は全く異なるため、開発するサービスの内容に合わせて使い分けることが重要です。

Django

Django（ジャンゴ）の大きな特徴は、Web開発に必要な機能が豊富に揃っていることです。

フルスタックのフレームワークであるため、ユーザー認証や管理画面などのアプリ実装でよく使われる機能が揃っています。

また、直接パスワードを保存しないなどの、セキュリティ面でミスが起こりにくい仕組みになっているのも魅力的です。

Pythonの開発ではDjangoが採用されることが多いので、エンジニアとして働くのには必須なスキルとなっています

参照URL：https://www.djangoproject.com/

Flask

Flaskは、開発に必要な最低限の機能のみを揃えているフレームワークです。

機能が必要最低限であることで、シンプルかつ軽量な仕組みとなっており、カスタマイズ性にも長けています。

また、必要に応じて機能を加えていけば良いので、初心者でも使いやすいのが特徴的です。

小・中規模のアプリ開発においては、DjangoよりもFlaskのほうが動作も軽くおすすめです。

参照URL：https://flask.palletsprojects.com/en/2.0.x/

Tensorflow

Tensorflowは、Googleが開発した機械学習のソフトウェアライブラリです。

DistBeliefというディープランニングの基盤の汎用性を改善したのがTensorflowであり、利用ユーザー数もかなり多くなっています。

追加ライブラリが豊富なため、開発するサービスに合わせて追加できるのが大きな利点です。

また、Tensorflowではニュートラルネットワークの構築も可能で、人工知能に人間と同じような論理的思考を身に着けることもできます。

参照URL：https://www.tensorflow.org/?hl=ja

Pytorch

PytorchはFacebookの人工知能研究グループ「AI Research lab」が開発したライブラリです。

他のフレームワークやライブラリと比較するとリリースは遅めですが、それでも着々と人気を伸ばしています。

Pytorchの特徴は動的な計算グラフという設計で、複雑なネットワークの実装に向いています。

状況によってはかえって学習速度が落ちてしまうので、用途に合わせて計算グラフを使い分けるようにしましょう。

参照URL：https://pytorch.org/

CherryPy

CherryPyは2001年頃にリリースされ、他のフレームワークよりも古くから使用されています。

高速な動作を安定させるためにバージョンアップやメンテナンスが欠かさず行われているので、20年以上経った今でも多くの開発に役立っています。

また、CherryPyはオブジェクト指向のフレームワークであるため、分業化して作業を進めることも可能です。

少ない記述で多くの処理が可能という特徴もあるので、用途次第ではCherryPyが採用されることもあります。

参照URL：http://www.cherrypy.org/

Dash

DashはFlask、Plotly、Reactの3つを使って作られたフレームワークです。

ダッシュボードのようなアプリを短時間で作成できるのが大きな特徴で、データ管理に関するアプリの開発でよく使われています。

グラフやチャートを使ってデータを可視化する際は、Dashを使うのがおすすめです。

ですが、Dashに関する書籍や記事は少ないため、学習するのがやや困難というデメリットがあります。

参照URL：https://dash.plotly.com/

Bottle

Bottleはマイクロワークフレームであり、軽量でシンプル、かつ高速という3つのメリットを兼ね備えています。

1ファイルだけで構成されているため、機能が少ないアプリケーションや、動作の速さを重視したアプリケーションの開発に最適です。

学習コストも低いので、初心者でも比較的簡単に使いこなすことができます。

参照URL：https://bottlepy.org/docs/dev/

Tornado

TornadoはPythonのWebフレームワークであるとともに、非同期通信を行うライブラリでもあります。

非同期通信のメリットとしては、リクエストを送信してからレスポンスが来るまでに、他の処理が実行できるという点です。

非ブロッキングサーバを使用すれば、毎秒数万のオープン接続に拡張・処理することも可能です。

参照URL：https://www.tornadoweb.org/en/stable/

Plone

PloneはWebアプリケーション用のフレームワークです。

企業向けのCMSの作成で利用されることが多いですが、Ploneに関する書籍や記事などは少ないため、学習するハードルは高めです。

フレームワークとしてではなく、CMSとしてのPloneを指すこともあるので注意しましょう。

参照URL：https://plone.org/

web2Py

Web2Pyはオープンソースのフレームワークで、データベースで使用するWebアプリケーションの開発に使われています。

入力値の検証や、出力のエスケープなどのセキュリティ面を重視した仕組みが多く備わっているのが特徴です。

シンプルに処理を記述できるため、海外でも人気のあるフレームワークとなっています。

参照URL：http://www.web2py.com/

Pythonエンジニアの年収事情

Pythonエンジニアとして働くうえで、疑問を抱かれることが多いのが年収についてです。

実際のPythonエンジニアの年収レンジについて触れたうえで、フリーランスの場合と会社員の場合でどれほどの差があるのかを解説していきます。

職種別のPythonエンジニアの年収レンジ

Pythonのプログラミングスキルがあれば、一般的なシステム開発を行うプログラマーやSEのほかにも、AIや機械学習に特化したエンジニアやデータサイエンティストとして働く道もあります。

• データサイエンティストの年収帯：605～709万円
• AI（機械学習）エンジニアの年収帯：445〜529万円
• SEの年収帯：431〜531万円
• プログラマーの年収帯：377〜443万円

フリーランスの場合

フリーランススタート Pythonのフリーランス求人・案件 月額単価相場では、Pythonの平均月額単価が72万円、Pythonの中央値月額単価が80万円、Pythonの最高月額単価が180万円、Pythonの最低月額単価が10万円となっています。

平均年収：860万円

最高年収：2160万円

最低年収：120万円

参照：https://engineer-style.jp/jobs/python

会社員の場合

正社員のPythonエンジニアの平均年収は、職種によって異なりますが、500〜700万円であることが多いです。

特に、データサイエンティストやAIエンジニアはより高度なスキルが求められるため、平均年収が高い傾向にあります。

会社員の中には年収が1,000万円を超えるケースもあるため、様々な条件と照らし合わせたうえで検討しましょう。

フリーランスの求人数からわかるPythonエンジニアのニーズと将来性

「現時点で年収が高くても、エンジニアとしてのニーズが今後どうなっていくのかが心配」という方に向けて、Pythonエンジニアの将来性とニーズを解説します。

実際にPythonが使われている事例も多数存在するので、今後の需要や業界の成長を判断するうえでは重要なポイントにもなります。

Pythonエンジニアのニーズと将来性

Pythonをメイン言語として開発している企業は、日本のみならず、世界中で増え続けています。

そのため、今後もPythonエンジニアのニーズは高まっていくと考えられています。

実際に、JavaやRudyのエンジニアの平均年収と比較しても、Pythonエンジニアのほうが平均年収は高めです。

人材の需要に対して供給が足りていないため、Pythonエンジニアの希少価値はさらに高まっています。

Pythonの活用事例

実際にPythonが活用されている事例を5つほど紹介していきます。

• Webアプリケーションの開発
• データ処理や分析の効率化
• Web上のデータ収集
• ブロックチェーン技術の開発
• 人工知能の開発

Python自体は古くから存在しますが、ブロックチェーンや人工知能などの最先端の分野でも広く活用されています。

どの分野で活動するかによっても、Pythonエンジニアとしての需要や給与は異なるので、将来性を考慮したうえで検討していきましょう。

Webアプリケーションの開発

PythonはWebアプリケーションの開発に活用されています。

DjangoやFlaskなどのフレームワークが充実しており、高品質なアプリケーションを効率的に開発できるのが特徴的です。

柔軟なカスタマイズにも対応しているため、今後もPythonは多くの企業で活用されるでしょう。

• YouTube

Pythonで開発されたアプリケーションとして代表的なのがYouTubeです。

Pythonは、YouTubeのサーバーサイドの処理に使われており、主にデータ処理・保守の面で活用されています。

• Instagram

SNSの中でも高い人気を誇っているInstagramも、Pythonで開発されました。

WebフレームワークはDjangoが使われており、プロトタイプの作成や開発期間の短縮化が可能となっています。

Instagramのように、短期間で急激にユーザー数が増えたスケールアウトにも対応できるのがPython・Djangoの強みといってもよいでしょう。

• Dropbox

オンラインストレージサービスであるDropboxも、Pythonで開発されています。

Dropboxの場合は全てPythonで開発されているため、コードの量がかなり膨大です。

Pythonはクロスプラットフォームに対応しているため、このようなオンラインストレージサービスにも多く活用されています。

データ処理や分析の効率化

Pythonはデータ処理・データ分析の効率化にも役立てられています。

RecquestsやPandasなどのライブラリを活用することで、ビッグデータの処理や分析も効率的に行うことができます。

ライブラリが豊富なPythonだからこそ、様々なケースに対応することが可能です。

Web上のデータ収集

Pythonを活用すれば、Web上のデータを自動的に収集することができます。

スクレイピングのツールやサービスを使えば、個人でもプログラミングができるのでハードルは低めです。

SNSなどでの口コミをまとめることもできるので、あらゆる分野のサービスで広く活用されています。

ブロックチェーン技術の開発

ビットコインで有名になったブロックチェーン技術の開発にも、Pythonは役立てられています。

ハッシュ関数のhashlib、外部通信のためのRecquestsライブラリなど、数値計算に関するライブラリが豊富にあるのもPythonの大きな特徴です。

今後はビットコインだけでなく、株式やローン、保険などの分野での活躍も期待されています。

人工知能の開発

Pythonでもっとも期待されているのが、人工知能の開発です。

Pythonには、数学や科学技術、統計用のフレームワークが充実しているうえに、ディープランニング向けのライブラリも多く存在します。

人工知能や機械学習の開発はニーズも多く、将来性の高い分野として注目されています。

Pythonエンジニアとして年収アップさせる方法

Pythonエンジニアとして働くうえで、年収を上げる方法は多数存在します。

1つの方法のみにこだわらず、様々な知識・スキルを身につけて、Pythonエンジニアとしての希少価値を高めていくことが重要です。

マネジメントや上流工程の経験を積む

Pythonエンジニアとして年収を上げる一般的な方法は、マネジメントや上流工程の経験を積むことです。

マネジメントや上流工程では、Pythonスキルだけでなく、リーダーシップや管理能力も求められますが、その分年収も高くなる傾向があります。

マネジメントスキルや設計書作成のスキルなどを生かすやりがいのある立ち位置なので、自ら積極的に経験を積んでいきましょう。

大規模開発での経験

年収を上げていくには、大規模開発での経験を積むことも重要になってきます。

開発の規模が大きくなればなるほど、その分予算も高くなるため、エンジニアとしての給与も高くなりやすいです。

より高度なPythonスキルを身に着けたうえで、取り組む開発の規模を大きくしていきましょう。

人気のあるライブラリ、フレームワークを選ぶ

ライブラリやフレームワークの人気があるかないかで、給与の幅も異なります。

人気があるということは、言い換えれば「それだけ需要が多い」ということになるので、受注できる仕事の幅も広がります。

エンジニアとしての価値を高めるためには、より人気のあるライブラリやフレームワークを選ぶことが重要です。

データ分析のスキル

Pythonエンジニアとして年収を上げるには、データ分析などのデータサイエンティスト寄りのスキルを身につけるのも効果的です。

データ分析には、数学や統計学などの高度な知識が求められるため、給与の相場も高い傾向にあります。

データ分析のスキルを磨くことで、データサイエンティストの役割も担うエンジニアとして活動することができます。

機械学習や人工知能関連の知識

機械学習や人工知能関連の知識が必要な開発では、エンジニアの需要もかなり多いです。

AI関連の開発では、最先端の知識や技術が求められるため、あらゆる企業が優秀なエンジニアを求めています。

学習の難易度は高くなりますが、その分Pythonエンジニアとしての価値も高まるため、年収アップに繋げることができます。

Python以外の開発スキルを習得している

Python以外で使える開発スキルの幅も、年収アップに繋がってきます。

仮にjavascriptやRudyなどのプログラミング言語が使えた場合、開発にあたっての選択肢が増えたり、受注できる仕事の幅が広がったりもします。

結果的に、スキルが高いほど高品質なサービスを開発することができるので、年収アップの方法として効果的です。

Pythonエンジニアとしてフリーランスを考えている人が把握しておきたいこと

副業から始めてみる

いつかはフリーランスを考えている人や本職以外にも収入を得たい方は、ぜひ副業案件から始めてみてください。
いきなりフリーランスになるのも良いですが、副業案件でクライアントとの信頼関係を築けていれば、
フリーランスとして独立をする際も案件に困ることはないでしょう。

そこから新たな案件を紹介してもらうことも多いです。

具体的な案件はエンジニアスタイルにも掲載しているので、ぜひ一度ご覧ください。
フリーランスエンジニア案件を見る

案件情報と自分のスキルは照らし合わせておく

自分が参画できる案件がどれくらいあるのかを把握しておくことで、
自分に今足りないことや、身につけておきたいスキルが明確になります。

その際、ポートフォリオを作っておくことが実は役に立ちます。
ポートフォリオ作成は自身のスキルの証明になるだけでなく、作成の過程で自分のスキルをあらためて棚卸することができるからです。

具体的なメリットや作成方法はこちらをご覧ください。

フリーランスになるメリットやリスクは知っておく

フリーランスになると、会社員と比較しても大きく環境が変わります。
例えば、ローンの審査や保育園の審査に通りにくくなることや、帳票をつける必要があるなどです。
特に社会保障面で会社員と異なることが多いので、これらを事前に把握して対策をしておきましょう。

まとめ

この記事では、Pythonのフレームワークやエンジニア事情について詳しく解説してきました。

1. Pythonフレームワークを利用することで開発速度やメンテナンス性が向上する
2. Pythonフレームワークの中でも、DjangoやFlaskの使用率は高い
3. Pythonエンジニアの需要は今後も高まっていく

Webアプリケーションやデータ処理はもちろん、ブロックチェーンや人工知能のような最先端の業界でも利用されているので、今後も需要は高まっていきます。

エンジニアとして幅広い仕事に挑戦したいという方は、ぜひPythonを学習して使いこなせるようになりましょう。

SNSシェア

• X
• facebook
• hatebu
• LINE
• pocket

CATEGORY

学習

TAGS

Python ピックアップ フレームワーク プログラミングTips ランキング