Flaskとは？Djangoとの違いや特徴・メリットを紹介

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はじめに

TIOBEの調査によると、2023年11月度の人気プログラミング言語ランキング1位はPythonでした。

Pythonはそのシンプルさと汎用性の高さで非常に人気のあるプログラミング言語です。

幅広い分野で利用され、特にWeb開発においては、FlaskとDjangoという二つの主要なフレームワークが広く用いられています。

本記事では、FlaskとDjangoの概要と特徴、Flaskを選ぶメリットとデメリット、さらにFlaskを使用した仕事の報酬単価や具体的な案件内容を解説します。

この記事を読むことで、FlaskとDjangoの違いを理解し、自身のプロジェクトに最適なフレームワークを選択する助けになるでしょう。

<この記事を読むとわかること>

• FlaskとDjangoの基本的な概要と特徴
• Flaskを活用するメリットとデメリット
• Djangoのメリットとデメリット
• Flaskを使った仕事の報酬単価と具体的な案件内容

FlaskとDjangoの概要を紹介

FlaskとDjangoは、どちらもPythonで書かれた人気のあるウェブ開発フレームワークですが、それぞれ異なる特徴を持っています。

Flaskの概要や特徴

Flaskは「マイクロフレームワーク」と呼ばれることが多く、シンプルで非常に拡張性が高いことで有名です。

Flaskを使うと、基本的なウェブアプリケーションを非常に簡単に構築できます。

例えば、小さなブログや個人的なプロジェクト程度の規模感のウェブアプリケーションなら、Flaskは最適といえるでしょう。

さらに具体的にいうならば、「API開発」、「IoTデバイスのWebインターフェース」、「簡単なランディングページ」などのシーンでその性能を最大限に発揮します。

Flaskの主な特徴は、必要最低限の機能を提供し、追加の機能が必要な場合はプラグインを通じて追加する柔軟性を持っていることです。

つまり、必要なものだけを取り入れて、軽量でカスタマイズしやすいアプリケーションを作ることができます。

Djangoの概要や特徴

一方、Djangoは多くの標準機能を内蔵している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とは、Webアプリケーションの開発において、フロントエンド（ユーザーインターフェース）からバックエンド（サーバー、データベースの処理）まで、全ての部分を一つのパッケージで完結するツールのことです。

Djangoを使うと、Webサイトやアプリケーションの構築がとても簡単になります。

例えば、ユーザーが見るページのデザインやレイアウトなど、ウェブサイトの「顔」の部分の作成が可能です。

他にも、ウェブサイトの裏側、つまりサーバーやデータベースといった部分の管理も簡単にしてくれます。

これにより、ユーザー情報の保存やウェブページ上での情報のやり取りがスムーズに行えます。

そのため、Djangoはより大規模で複雑なプロジェクトに適しています。

このように、Djangoはフルスタックフレームワークであるため、初めから多くの機能を備えたアプリケーションを構築することができますが、その分、学習曲線は少し急になります。

総じて、FlaskとDjangoはどちらも強力で使いやすいフレームワークですが、プロジェクトの規模や必要な機能に応じて選ぶことが重要です。

DjangoではなくFlaskを活用する背景とは？Flaskのメリット・デメリットを紹介

2023年度のPythonのWebフレームワークの人気ランキングはDjangoが1位で、Flaskが2位という結果でした。

このように、Web開発領域において人気の高い両者ですが、それぞれにメリットもあればデメリットも存在する点には注意が必要です。

ここでは、FlaskとDjangoそれぞれのメリット・デメリットについて詳しく解説します。

Flaskを活用するメリット

Flaskを活用するメリットは多くありますが、最も重要なのは「軽量」だということです。

Flaskは、基本的なウェブアプリケーションを構築するのに必要な最小限の機能を持っています。

これにより、特に小規模なプロジェクトや単純なアプリケーションにおいて、迅速かつ効率的な開発が可能になります。

また、Flaskはカスタマイズが容易です。

開発者は自由に機能を追加し、アプリケーションを特定の要件に合わせて調整することができます。

この柔軟性は、特に個別のニーズに応じたカスタムアプリケーションを開発する際に有利です。

Flaskはまた、初心者にとって学習しやすいフレームワークでもあります。

そのシンプルな構造と直感的なAPIは、初めてのウェブ開発者が理解しやすく、迅速に技術を習得することを可能にします。

参考：List of 7 Best Python Frameworks to Consider For Your Web Project

Flaskを活用するデメリット

Flaskはマイクロフレームワークであるため、そのシンプルさと柔軟性が一部の状況では不利になることがあります。

Flaskは、多くの標準機能やツールが初めから組み込まれていないため、開発者は必要な機能を自分で追加し、統合しなければなりません。

また、Flaskは小規模なプロジェクトに適していますが、大規模なアプリケーションや高いトラフィックを持つサイトの場合、その軽量な構造が制約になることがあります。

フレームワークが提供する機能が限られているため、スケーラビリティや複雑なデータハンドリングの面で課題が生じる可能性があるのです。

さらに、Flaskは拡張性に優れていますが、これは一方で、適切な拡張機能を選択しなければならないということを意味します。

慣れている方ならば問題ないですが、初心者にとっては、このプロセスが複雑で時間がかかる場合がある点には注意が必要です。

一方でDjangoを活用するメリット・デメリットとは

Djangoにも多くのメリットがありますが、同時にデメリットも存在します。

詳しくみていきましょう。

Djangoを活用するメリット

Djangoの最も大きなメリットは、フルスタックフレームワークであるため、Webアプリケーション開発におけるほぼ全てのタスクをこれ一つでこなせるという点です。

例えば、ウェブページのデザイン、ユーザーとのやり取り、データベースの管理など、ウェブサイトを運営するために必要な多くの機能を簡単に実装できます。

具体的には、ユーザーがサイトにログインする機能や、フォームから情報を収集する機能なども、Djangoを使えば簡単に追加できるのです。

また、Djangoはセキュリティが非常に堅牢です。

SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティング、クロスサイトリクエストフォージェリなどの一般的なセキュリティリスクを防ぐために、多くの安全機能が内蔵されています。

さらに、Djangoは「DRY（Don’t Repeat Yourself）」の原則を重視しており、これはコードの重複を減らし、効率的で保守しやすい開発を可能にします。

これにより、コードの品質と可読性が向上し、開発の最終局面での拡張や変更も容易です。

Djangoを活用するデメリット

Djangoは多くの内蔵機能をもつ強力なフレームワークですが、この特性がいくつかの制約を生じさせることがあります。

まず、Djangoの学習曲線は比較的急です。

多くの内蔵機能と設定オプションがあり、初心者にとってはこれらをすべて把握するのが難しい場合があります。

また、Djangoはその構造上、ある程度規則的で厳格です。

そのため、特定の要件に合わせてアプリケーションをカスタマイズする際には、フレームワークの制約に直面することがあります。

さらに、Djangoの内蔵機能が豊富であるため、小規模なプロジェクトやシンプルなアプリケーションには過剰な場合も多いです。

機能が過剰になると、パフォーマンスの低下を引き起こすことがあるので注意が必要です。

Flaskの仕事の報酬単価はどれくらい？

2023年12月時点の情報に基づくと、Flaskを用いたフリーランス案件の単価は、月額平均単価が”70万円”となっており、最高単価は”150万円”に達しています。

一方で、最低単価は29万円と、案件によって大きな差があることが見て取れます。

また、単価30万円未満の案件数は比較的少なく、単価60万円以上の案件がほとんどです。

さらに、フリーランスエンジニアとしてFlaskを用いる際には、職種による単価の違いにも注目することが重要です。

例えば、セールスエンジニアやデータサイエンティスト、ネットワークエンジニアなどの職種は、月額単価が高い傾向にあります。

自分のスキルセットや経験、そして市場の需要を考慮しながら、適切な案件を選び、適切な価格を見極めることが成功への鍵となるでしょう。

出典：Flaskのフリーランス求人・案件 / 月額単価相場｜エンジニアスタイル

Flaskの具体的な案件内容を紹介

Flaskの案件は数多くありますが、業務内容などについてはイメージがつかない方も多いかと思います。

イメージをつけるには、具体的にどのような案件が募集されているのか確認するのが手っ取り早いです。

そこでここでは、Flaskの具体的な案件についてご紹介します。

案件例①：クラウドシステムのバックエンド開発支援

この案件は、新規機能の開発や既存機能の改修に取り組む案件です。

設計からコーディングまでの一連の作業を担当し、製造業向けのクラウドソリューション開発を担当することになります。

開発環境としては、フロントエンドにはReactが、バックエンドにはPythonとFlaskが採用されているようです。

インフラにはAzureとMySQLが利用され、GitHubやVSCodeなどのツールも活用します。

Flaskはこの案件のバックエンド開発において中核を担います。

軽量で拡張性の高いフレームワークであるFlaskは、RESTful APIの開発やデータベースとの連携など、システムの要となる部分の構築に使用される可能性が高いです。

自身の技術をクラウドソリューションの開発に活かし、新しい技術やビジネスモデルに触れたいフリーランスエンジニアや転職希望者にとっては、魅力的な案件といえるでしょう。

案件例②：AIやディープラーニングを活用したデータサイエンティスト

この案件は、AIやディープラーニングを活用したデータサイエンティストの案件で、フルリモートでの勤務が可能です。

Python、Go、SQL、JavaScriptなど多様なプログラミング言語を駆使し、Flaskを含む様々なフレームワークを利用しています。

特にFlaskは、APIの開発において重要な役割を果たしており、軽量で拡張性の高い特性を生かして、データ処理やサービスのバックエンド部分において中核的な機能を担います。

この案件の難易度は高めであり、PythonやRの実装経験、SQLに関する知識、統計学への理解、さらにはデータ整形・前処理の実装経験、機械学習アルゴリズムの実装経験が必要です。

単価は60万円からとなっており、高度な技術を持つデータサイエンティストには少し物足りない金額かもしれませんが、交渉次第ではこれ以上の報酬が期待できます。

最新のディープラーニング技術に触れながら、柔軟な働き方を追求したいエンジニアにとっては魅力的な案件といえるでしょう。

案件例③：ロボットIoTやAI分析などの基盤システムの構築

この案件は、ロボット開発を中心に展開する企業において、ロボットやAI分析のための基盤システムを構築する案件です。

Python、Java、C#などの言語を用いた開発経験を活かし、DjangoやFlaskなどのフレームワークを駆使してシステムを構築します。

Flaskの使用場面としては、API開発やデータ処理においてその軽量性と拡張性を活かすことが期待されます。

特に、IoTデバイスやAIアルゴリズムとのデータ通信やインターフェース部分の開発でその力を発揮することができるでしょう。

この案件の難易度は高めであり、Python、Java、C#のいずれかの言語で3年以上の開発経験が必須とされています。

また、データベース設計の基本知識や開発経験も求められており、ロボット開発やAI分析基盤の開発経験があると尚良いでしょう。

単価は60万円からとなっており、一般的な相場となっていますが、Linuxベースの開発環境やGit、GitHubなどのツールの使用経験もあれば交渉の余地はあるはずです。

最先端の技術に携わり、自身の技術力をさらに伸ばしたいと考えるフリーランスエンジニアにとっては、この案件は非常に魅力的といえるでしょう。

Flaskを学ぶ5つの方法

現在では、Flaskのような専門スキルを学ぶ方法は多岐に渡ります。

真っ先に思いつくのは参考書やプログラミングスクールに通うことかと思いますが、その他にも選択肢は数多くあるのです。

ここでは、Flaskを学ぶ5つの方法について、それぞれ詳しく解説します。

①本で独学する

Flaskの学習には、専門書籍などの本を利用して独学するのが非常に有用です。

書籍には通常、基本的な概念から始まり、徐々に高度なトピックに進んでいく構成が取られています。

自身のペースで学習を進められ、必要に応じて章や節を繰り返し読むことが可能です。

また、書籍にはしばしばサンプルコードや実践的なプロジェクトが含まれており、理論と実践の両方の理解を深めることができます。

<Flaskを学ぶのにおすすめの本>

• Python FlaskによるWebアプリ開発入門 物体検知アプリ&機械学習APIの作り方
• Flaskで学ぶWebアプリケーションのしくみとつくり方
• 動かして学ぶ！Pythonサーバレスアプリ開発入門
• Flask Webアプリ開発実装ハンドブック
• ゼロからFlaskがよくわかる本: Pythonで作るWebアプリケーション開発入門

②オンラインサイトで独学する

オンラインサイトでのFlaskの独学は、自分のペースで学べる柔軟性があり、最新の情報に容易にアクセスできる点が魅力です。

オンラインチュートリアルやドキュメンテーションを利用すれば、基本から応用まで段階的に学ぶことができます。

また、ビデオチュートリアルやオンラインコースを通じて実践的なデモンストレーションを見ることも可能です。

フォーラムやQ&Aサイトでの交流を通じて、実際の問題解決能力を養うこともできます。

このようなオンライン上のリソースは、最新のFlask関連の技術トレンドやベストプラクティスについての知識を深めるのにも役立つので非常におすすめの学習法です。

<Flaskを学ぶのにおすすめのオンラインサイト>

• Hackr.io
• Codecademy
• Real Python
• gitconnected

③リサーチしながら自分でアウトプットを出す

実際に手を動かしながら学習することは、理解を深めるのに非常に効果的です。

自分で小さなプロジェクトを始めてみることで、Flaskの様々な機能を実際に使用し、実際の問題解決能力を養うことができます。

また、自分自身で問題に直面し、それを解決するためのリサーチを行うことで関連知識も蓄えられます。

④メンターを見つける

メンターを見つけることは、Flaskを含むどんな技術スキルの習得においても非常に効果的な方法です。

メンターからは、技術的なアドバイスやプログラミングのベストプラクティス、さらにはキャリアに関する助言を受けられます。

メンターを見つける方法としては、オンラインのプログラミングコミュニティ、業界のネットワーキングイベント、SNS、またはメンターシッププログラムを提供している教育プラットフォームなどがおすすめです。

⑤転職やフリーランスとしてFlaskを使った開発ができる会社に入る

実際の職場環境でFlaskを使用することは、そのスキルを磨く最も効果的な方法の一つです。

実務経験は、チームでの作業、実際のビジネス要件への対応、大規模なプロジェクトでの作業など、学習や個人プロジェクトだけでは得られない経験を獲得できます。

また、企業で働くことで、業界のトレンドや様々な技術との統合について深い理解を得られます。

しかし、Flaskに関わるフリーランス案件を見つけるのは容易ではありません。

日々の業務をこなしながら、自分にあった案件を見つけるとなるとさらに難しいです。

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まとめ

この記事では、Web開発におけるPythonのフレームワーク、特にFlaskとDjangoについて詳しく解説しました。

Flaskはその軽量さと拡張性により、特に小規模プロジェクトやカスタムアプリケーション開発に適しているフレームワークです。

一方で、Djangoは多くの組み込み機能を持つことで、より大規模で複雑なプロジェクトに適しています。

Web開発の世界は常に進化しており、FlaskやDjangoのようなフレームワークの役割も変化しています。

今後、これらのフレームワークはさらに多様な機能や改良を経て、開発者にとってより使いやすく、強力なツールになることが期待できるでしょう。

この記事を、FlaskとDjangoの違いを理解し、プロジェクトや個人のニーズに応じて最適な選択をするための参考にしていただければ幸いです。

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Django Flask Python