Pythonでオススメのライブラリ22選！ 特徴、使い方、インストール方法を徹底解説

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ライブラリとは？

「Pythonの強みはライブラリが充実している点」と聞いた事がある一方で、そもそもライブラリについて詳しく知らないという方は多いでしょう。ここでは、ライブラリの概要と、似た意味で用いられる事が多い「フレームワーク」について説明します。

ライブラリについて

プログラミングにおけるライブラリとは、様々なプログラミングに活用できるよう機能を切り取り、まとめた状態を指します。

ライブラリはよく「部品」に例えられます。なぜなら、ライブラリ単体では機能できないものの、プログラミングに取り入れることで初めて機能を果たすからです。ライブラリに少し手を加えるだけで必要な機能が完成する点から、1から作らずとも効率よくプログラミングができます。

ライブラリ自体はPythonに関わらず、C言語やJavaなど、様々なプログラミング言語に備わっています。しかし、他言語のライブラリを使う場合は、すべて使用先の言語に変換しなければなりません。その点、Pythonは他言語との親和性が高く、インストールを管理するパッケージマネージャー「pip」があるのが強みです。例えばC言語で書かれたライブラリも、Python上で簡単に呼び出すことができます。

フレームワークとの違いは？

「ライブラリとフレームワークの違いがよく分からない」という人は多いでしょう。

ライブラリに収納されている機能は、メールでいう「定型文」の集まりのようなものなので、単体では使用できません。対して、フレームワークはメールの「テンプレート」に例えることができます。全体のフローが実装されているため、少しの記述でムダのない開発ができます。

また、フレームワークは正しい状態で作られているため、1からプログラムを組むよりもエラーが少ないというメリットもあります。

さらにフレームワーク内では、コードの書き方が統一されているのも特徴です。例えばチームで1つの開発を行う場合でも、プログラマーによる書き方の違いを防げるので、まるで1人がコードを書いたように統一され、読みやすいプログラムに仕上がります。

フレームワークもライブラリも「コードを1から書く必要がない」という点では似ています。テンプレートとして単体でも機能するのがフレームワーク、単体では機能しないものの、便利な部品として使えるのがライブラリであると認識しておくと良いでしょう。

Pythonでのライブラリとは？

Pythonでのライブラリは、大きく分けると「標準ライブラリ」と「外部ライブラリ」の2種類があります。ここでは、それぞれの違いについて説明します。

標準ライブラリとは？

標準ライブラリは予めPython内に標準装備されている、プログラムを組むために必要な関数が備わったモジュールの集まりを指します。Pythonにおけるモジュールとは、機能を分類する単位のことで、「import モジュール名」で呼び出すことができます。モジュールを呼び出したあとは「モジュール名　関数」でモジュールを使用できるようになります。

例えば「import math」でmathモジュールを呼び出すとします。mathは平方根や三角関数など数学関数の計算が必要なときに便利な標準モジュールです。その後で「math.gcd(6,9)」と入力すると、mathモジュールの中のgcdによって「3」という数字が返されます。

Pythonの標準ライブラリには「import」で呼び出すモジュールの他、「import」入力の必要がない組み込み関数（ビルトイン関数）も含まれます。例えば数値の絶対値を返すアブソリュート関数は、「abs()」に数値を入力するだけで絶対値を返してくれます。

この他、有名な標準ライブラリにはPythonのソースコードを機械語に翻訳する「sys」や、機械学習の分野で多く使用されるNumpyなど、使いこなせば様々な分野で効率よくプログラミングできるモジュールが含まれています。よく使われる標準ライブラリについては後述しますが、一覧について知りたい方はPython公式HPより確認してください。

外部ライブラリとは？

外部ライブラリとは、必要に応じてインストールするモジュールの集まりを指します。外部ライブラリのインストールは、一般的にはPython内で「pip install ライブラリ名」を入力すると自動で行えます。

標準ライブラリとの違いは、Pythonに標準装備されているのか、別途インストールが必要なのかという点です。

Pythonでよく使われる外部ライブラリについては後述しますが、一覧を知りたい人はPyPI（Python Package Index ）から確認できます。

Pythonでよく使う標準ライブラリ12選！

ここではPythonユーザーがよく使う標準ライブラリについて、詳しく説明します。

sys

sysは主に「スクリプト実行時に渡された変数が知りたい」「使っているプラットホームの環境を知りたい」「プログラムを終了したい」という時に便利な標準ライブラリです。尚、sysを使用するにはインポートが必要です。

まず、スクリプト実行時に渡された変数が知りたい場合は、sys.pathを使用します。

例えばsys.path[0]であれば、実行したスクリプトのディレクトリパスが知りたい場合はsys.path[0]、Pythonがインポート文で使用するモジュールを探す時に必要なパス（PYTHONPATH）を知りたい場合は、sys.path[1:]を入力します。

また、使っているプラットホームの環境を知りたい場合は、sys.platformを使用します。「print(sys.platform)」と入力すると、linuxやwin32などを返してくれます。

このように、sysには様々な利用用途があります。上記以外にsysを使ってできることを、以下にまとめます。

math

mataは主に、平方根や三角関数など「数学関数」を備えた標準ライブラリです。なお、mathを使用するにはインポートが必要です。

mathを使うことで、複雑な計算を簡単に終了できます。以下に、mathを使ってできることの一部を紹介します。

datetime

datetime（デートタイム）は、日付や時間を返してくれる標準ライブラリです。

例えば設計書（クラス）に基づいてオブジェクトを生成した際など、datetime.datetime()で日付と時刻を一緒に記載します。datetime.datetime.now()と入力すれば、現在の日時を返します。また、datetime.dateと入力すると日付のみが返され、datetime.timeでは時間のみが返されます。

また、datetime.timedeitaを使うと日時の演算結果や、2つの日時の差分が取得できます。

time

timeは時間経過の情報を取得できる標準ライブラリです。例えばデータ処理時間の測定にはTime.time()を用いて開始時間と終了時間を記録した後、引き算で求めることができます。

また、処理のスリープにはtime.sleep()を用います。カッコ内にはスリープしたい秒数を入力します。例えば、1秒だけスリープしたい時はtime.sleep(1)と入力します。

tkinter

tkinter（ティーキンター・ティーケーインター）は、画面上でタッチ操作させるGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）形式で実行するための標準ライブラリで、主にアプリ開発で多く用いられます。tkinterを使えば、GUIアプリケーションの画面にウィジェットやチェックリストなど、様々な機能を配置できます。

tkinterでは、mainloopというメソッドをよく使います。mainloopを実行すると、アプリが終了するまでループ処理を行うので、アプリを待機させる役割も担っています。このループ処理を終了させるには、「終了ボタンを押す」など、終了のきっかけとなる動作が必要です。

json

json（ジェイソン）は、JSON形式（JavaScript Object Notation）のデータを扱うための標準ライブラリです。

JSON形式とは、データの表現に使用される軽量で人間が読み書きしやすい形式の一つです。オブジェクト、配列、数値、文字列、真偽値、そしてnull値などのデータ型をサポートします。jsonを使用すると、Pythonのデータ型をJSON形式に、JSON形式のデータをPythonのデータ型に変換できます。

JSON形式のデータは、ウェブアプリケーションやマイクロサービス、APIなど、様々な場面で使用されます。jsonを使用することで、Python上で簡単にJSON形式のデータを扱うことができます。

random

randomは、ランダムな浮動小数点数や整数を扱う標準ライブラリです。

randomに含まれる代表的なクラスには、以下のようなものがあります。

randomのクラスを用いるとランダムな値を生成することができるので、例えばサイコロを使ったアプリや、カードゲームアプリのシャッフルなど、多くの場面で使用されます。

pip

pipはPythonの外部ライブラリのインストールやアンインストール、検索などを管理する標準ライブラリです。pipを使用することで、PyPI（Python Package Index ）から外部ライブラリを簡単に呼び出すことができます。

pipの代表的なコマンドには、以下のようなものがあります。

Pillow

Pillowは、画像を生成・処理する標準ライブラリです。Pillowを使うと、画像の読み込みや保存の他、リサイズやトリミングなどの画像処理も簡単に実行できます。

Pillowを使えるようになると、大量の画像も一括でリサイズできるので、業務の効率化が図れます。また、JPEGやPNG・GIF・TIFFなどさまざまな画像形式に対応しているのもPillowのメリットです。

PillowはWebアプリ開発やデータサイエンス、機械学習など広い分野で使われています。

os

osは、OSの機能をPythonで直接操作するために使用される標準ライブラリです。osを使用すると、例えばファイルや、ファイルの管理情報（ディレクトリ）の作成や変更を実行できます。また、作業フォルダ（カレントディレクトリ）やユーザー名などOSの環境変数にもアクセスして変更や分割が可能です。

osには上記以外にも多くのメソッドが存在しています。osのメソッドはPythonのHPから一覧を確認できます。

re

reは、正規表現に関する標準ライブラリです。正規表現を一言でいうと「ひとつの文字列で複数の文字列を表現すること」です。

reを使用することで、正規表現を使用したテキスト検索や置換が簡単に行えます。例えばホームページのテキスト情報からURLだけを探し出し、新しいURLに置換する際などにreを使うと便利です。

reを使用して検索や置換をする際は、第1引数に検索パターン、第2引数に検索対象を入力します。

calendar

calendarは、カレンダーの取得や、取得したカレンダーを編集する際に使用される標準ライブラリです。例えばprint(calendar.calendar(2023))と入力すると、2023年のカレンダーを取得できます。

取得したcalendarの初期設定は、月曜日から始まっています。好きな曜日を始めに設定したい場合は、setfirstweekdayを使用すれば簡単に変更できます。

Pythonでお勧めの外部ライブラリ10選！

dateutil

dateutil（デートユーティル）は日時の計算や変換に関するライブラリで、主な機能は日付の操作や比較、祝日の計算などです。

dateutilと似たライブラリにはdatetimeがありますが、dateutilの方が使いやすい機能があることに加え、datetimeオブジェクトを活用できるというメリットもあります。

pandas

pandasはデータの処理や分析をする際に便利な外部ライブラリです。pandasでは、主にSeries・DataFrameの2種類のデータ型が使われています。

Seriesではindexとデータで構成される、1次元のデータ配列クラスです。Seriesを使えば簡単なリストや、辞書の作成を作成できます。

そしてDataFrameは、行と列で構成される2次元のデータ構造です。DataFrameを使うとエクセルのような表形式のデータを作成できるため、例えばExcelのデータをPython内で分析する際には、DataFrameを使うと便利です。

pandasではExcel以外にもCSVやSQL、JSON、HTML、XML、pickleなどのデータを読み込むことができ、Webサイトからテーブルデータの取得も可能です。特にデータサイエンスの分野では、データの集計や重複データの除去などを行うことが多いですが、その際もpandasがあれば効率的にデータ処理ができます。

また、pandasはNumpyをベースに構成されているので、Numpyの多次元配列データ構造「ndarray」との互換性があるのも特徴です。

Numpy

Numpy（ナムパイ・ナンパイ）は、ベクトルや行列といった線形代数の演算や、周波数ごとに分離するフーリエ変換の際に使用されるライブラリです。Numpyは大量のデータを扱うデータサイエンスをはじめ、AIや機械学習の分野でよく利用されます。

matplotlib

Matplotlib（マットプロットリブ）は、グラフやプロット図を作成したい時に便利なライブラリです。Matplotlibで作成できるグラフは、折れ線グラフや散布図、棒グラフ、円グラフ、3Dプロットなど様々な種類があります。

特にデータサイエンスの分野では、データを可視化して相関関係を見出す探索的データ分析（EDA）を行う際にMatplotlibは欠かせません。Pandasでデータ処理を行い、Numpyで要素ごとの計算を行った結果をMatplotlibでグラフ化する、といった流れでよく使われます。

sklearn

sklearn（Scikit-learn・サイキットラーン）は、機械学習やAI開発の分野で使用されるライブラリです。機械学習では、先に正解を教えた後で学習させる「教師あり学習」と、正解を教えずに学習させる「教師なし学習」がありますが、sklearnでは両方ともに対応しています。

sklearnでは、機械学習に関するアルゴリズムが予め実装されているため、効率よく開発できます。また、NumPyやMatplotlib、SciPyなど他の外部ライブラリと互換性があるため、組み合わせて使用することで、開発の幅が広がります。

sklearnには他にも、データ処理やモデル評価など様々なメソッドが格納されています。sklearnのメソッド一覧が知りたい方は、公式サイトから確認できます。

Tensorflow

TensorFlow（テンソルフロー）は、AI開発の中でも機械学習やディープラーニングの分野でよく使われる外部ライブラリです。主に画像や映像のデータを認識・検索することが得意で、開発元のGoogleでも画像検索サービスでも、TensorFlowが使われています。他にも翻訳機能や、文字起こし、ECサイトで購入履歴からおすすめ商品を抽出するなど、さまざまな場面でTensorFlowが使われています。

TensorFlowのTensorとは、多次元配列のことを指します。多次元配列を利用すると「膨大なデータを整理し、取り出しやすくする状態」を作ることが可能です。

TensorFlowは画像処理ユニット（GPU）を使うよう予め設定されているのが特徴です。自動でGPU処理をしてくれるため、画像や映像の処理を高速で行ってくれます。一方で、TensorFlowを使って開発する場合は、GPU性能が良いパソコンが必須です。

TensorFlowのメソッド一覧は公式HPにあり、使い方まで学べます。

OpenCV

OpenCV（オープンシーブイ）はインテルが開発した、画像や映像の処理をする機能を備えた外部ライブラリです。主に画像の前処理処理（リサイズ・回転・トリミングなど）や、物体の検知などが可能です。OpenCVはリアルタイム検知でヒトやモノを検知することもできるので、AI開発分野でよく使用されています。

OpenCVはJPEG、PNG、BMPなど、様々な画像形式の読み込みや処理ができ、処理後の画像の保存も可能です。

Pythonの中には、似たような機能を持つ標準ライブラリpillowがあります。OpenCVの方がより高度な画像処理ができますが、操作性はpillowよりやや複雑です。

OpenPyXL

OpenPyXL（オープンパイエクセル）は、Pythonの中でExcelファイルを処理するための外部ライブラリです。OpenPyXLを使うと、ExcelのVBAやマクロのように、一連のエクセル操作を自動化することも可能です。

OpenPyXL以外にも、Pythonの標準ライブラリであるPandasを使ってもExcel操作ができます。Pandasでは数値計算やデータ処理もできますが、OpenPyXLではできません。OpenPyXLでセルに関数を入力した場合、Excelを起動した時に初めて計算されます。一方で、OpenPyXLにはExcelにフォント・罫線・背景色などの書式が入った状態でも、そのまま操作できるのが特徴です。

Beautiful Soup

Beautiful Soup（ビューティフルスープ）は、HTMLやXMLなどのマークアップ言語を解析し、必要なデータを抽出する「Webスクレイピング」を行う際に便利な外部ライブラリです。例えばマーケティングの分野において、競合他社の価格や新製品の情報など、Webスクレイピングを活用すればすぐに入手できます。

Beautiful Soupでできるのはデータの抽出だけで、データの取得はできません。データの取得には、RequestsやSeleniumを使用します。

Requests

RequestsはPythonでHTTPリクエストを送信する際に使用する外部ライブラリです。HTMLデータを取得し、Beautiful Soupでデータ抽出をしたい場合によく使用されます。

PythonにはRequestsに似た機能をもつ標準ライブラリurllib.requestがありますが、Requestsの方が少ないコードで実行できます。

Pythonでライブラリを使う場合のポイント

Pythonでライブラリを使う際のポイントを説明します。

ライブラリのインストール方法の確認

先述したように、Pythonには標準ライブラリと外部ライブラリが存在します。標準ライブラリではimportで簡単に使用できますが、外部ライブラリはpipなどのパッケージマネージャーを使用してインストールする必要があります。外部ライブラリをインストールする時にエラーが出る場合は、pipのバージョンが最新になってないことが理由かもしれません。

また、使用する外部ライブラリによってはインストール方法が異なる場合もあるため、公式HPからインストール方法を把握しておきましょう。

ライブラリのエラーメッセージを理解する

ライブラリを使用していると、よくエラーが発生することがあります。この場合には、エラーメッセージを読んで原因を確認する必要があります。

例えばPandasを初めて使用する場合、「ImportError：Install xlrd」というエラーが表示された時は、Excelファイルを扱うパッケージxlrdをインストールすると解消されます。

ライブラリのエラーメッセージの解決法はWeb上に多く存在するので、検索して解決していくと良いでしょう。

Pythonで外部ライブラリをインストールする方法

Pythonには、外部ライブラリを集めたサイトPyPI（Python Package Index ）があります。検索窓からインストールしたい外部ライブラリの名前を入力して検索し、ダウンロードを実行します。この時、ライブラリのバージョンがいくつかあり迷うかもしれません。出来るだけ最新バージョンを選んだ方が良いですが、使ってみて他のライブラリとの相性が悪い場合は、安定して使えるバージョンを選びましょう。

外部ライブラリのインストールは、一般的にはPython内で「pip install ライブラリ名」を入力すると自動で行えます。

Pythonのライブラリを理解するためのおすすめの本

Pythonのライブラリを理解するためのおすすめ本を3点紹介します。

（出典：Amazon）

「逆引きPython標準ライブラリ 目的別の基本レシピ180+! 」はPython初心者でも標準ライブラリを扱えるように、目的からライブラリ名を特定できる仕組みに作られています。関数やメソッドの他、スクリプト例も載っており、標準ライブラリの基礎を学べます。

（出典：Amazon）

Pythonの外部ライブラリpandasを使って、表データやグラフ作成をしたい時は「pandasライブラリ活用入門」がおすすめです。pandas以外にもnumpyやmatplotlibなどの活用方法も掲載されています。

（出典：Amazon）

Pythonの基本操作ができる人がGUIアプリを開発する際は、「Pythonをおぼえた人がGUIアプリケーション開発をするためのtkinter速習入門」がおすすめです。標準ライブラリtkinterの基礎を一通り学ぶことができ、実用的なGUIアプリ開発ができます。

まとめ

今回は「Pythonでオススメのライブラリ22選」について、特徴や使い方を紹介しました。Pythonには実用的なライブラリが充実しており、活用することで様々な分野の開発が可能です。予めPythonに備わっている標準ライブラリの他、外部ライブラリもpipコマンドなどを使って簡単に使用できます。各ライブラリの特徴やメソッドを研究し、効率よく開発を行いましょう。

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