昨今人気のプログラミング言語にPython(パイソン)があります。
人工知能(AI)の開発に使われる主要な言語として人気ですが、InstagramやDropboxなど一般的なWebサービスの開発にも使用されています。

フレームワークを活用することによって、ソースコードを書く作業が圧倒的にスムーズかつ効率的になるのですが、Pythonにもフレームワークが構築されています。

Pythonフレームワークがあるからこそ、複雑な機能を毎回ゼロから実装しなくて済み、本来ならもっとたくさんの記述が必要な場合でも簡単に実装ができるようになります。

本記事では、そんな汎用性の高いプログラミング言語であるPythonのフレームワークのなかでも、特におすすめのフレームワーク10選をご紹介していきます。

それぞれのフレームワークの特徴やエンジニアにとってのメリットを比較し、あわせて学習法の紹介もしますので、ぜひ参考にしていただければと思います。


Pythonフレームワークの学習を始める前に


学習を始める前に、まずはPythonで何を作りたいのか、あるいは何を習得したいのかといった目的を明確にしましょう。

そのうえで、目的に沿ったPythonフレームワークが見つかったら、早速学習を始めましょう。

初めて学ぶ方にとっても、Pythonは比較的優しいプログラミング言語です。

主な学習手段としては、動画学習サイトやオンラインコースのほか、公式ドキュメントや書籍などが挙げられます。

これらの手段を通じて、Pythonフレームワークのお作法や文法を身につけましょう。


Pythonの学習を始める前の注意点



本格的にPythonの学習に入る前に、確認しておくべきことがあります。


Pythonの学習をする環境

Pythonの具体的な学習へと入っていく前に、開発環境を整えていることが前提です。

セッティングに数日かかる場合もあります。

また、Pythonの基本的な学習が終わったら、実際にアプリケーションの開発をしていきましょう。

初心者がいきなりオリジナルのアプリケーションを構築するのはハードルが高すぎます。

ですので、まずは自分が「作りたい」と感じるものから始めましょう。学ぶべきことを逆算し、サンプルアプリケーションを作っておくと効率的です。

作りたいものが定まっているなら、その作りたいものを基準としてPythonフレームワークを選ぶのもおすすめです。


Pythonで作れるアプリケーションの確認

基本として知っておくべきことは、Pythonで開発できるのは以下の4つです。

  • AI
  • Webアプリケーション
  • 分析ツール
  • データ解析ツール


ワイヤーフレームが必要

アプリケーションやWebサイトを設計する時、ワイヤーフレームが必要になることを知っておきましょう。

ワイヤーフレームとは、簡単に言えば「アプリケーションやWebサイトの設計図」です。

建築士の方が住宅を新たに建てる時も、まずは図案を書いてから具体的な作業に入っていきますが、それと同じです。

この下準備がとても大切です。ワイヤーフレームをもとにして制作を進めるからです。

ビジョンが曖昧な状態で制作をすすめてしまうと、自分が目指しているものと違った仕上がりになるリスクがあります

それを防ぐためにも、ワイヤーフレームが必要となります。


ワイヤーフレームは制作現場でよく飛び交う業界用語の一つでもあり、別名「モックアップ」とも呼ばれます。
制作したいもののイメージ図や完成イメージのことを指しています。

ワイヤーフレームを作成するのは少し面倒に感じるかもしれません。

しかしあらかじめ作っておくと、仲間やクライアントが「こんなはずじゃなかった」とガッカリするリスクを未然に防ぐことができます。


Python初心者が完全攻略できる学習法とは



Pythonのフレームワークを実際に触っていく前に、まずはPythonの基礎的な文法を抑える必要があります。
そこで、ここではPythonの初学者におすすめの学習方法をご紹介します。

独学でPythonを学ぶ方のおすすめの学習方法としてまず挙げられるのは、動画学習サイトやオンラインコースです。

動画学習サイトやオンラインコースには、Pythonの基礎的な使い方から応用的なテクニックまで、様々なレベルのコースが用意されています。
丁寧にまとめられた解説動画を見たり、Pythonを実際に使った演習をこなしたりすることで、非常に効果的に学習を進めることができます。

また、やはり公式ドキュメントや書籍による学習も重要です。これらを組み合わせて学習を進めていくのが良いでしょう。

こちらでは、数あるPythonの動画学習サイトのなかでも、特におすすめのサイトを2つピックアップしました。
また、併せておすすめの公式ドキュメントや書籍などについてもご紹介します。

ドットインストール

Pythonの実用例まで学べる動画サイトです。

学習サイト上で、3分くらいの動画を視聴しながらコードの書き方を練習できます。

ナレーションも何度も繰り返し聞けるので、弱点があれば何度も解説を聞いて理解できます。

苦手なテーマを何度も復習できるのが心強いです。

ドットインストール公式サイト

PaizaラーニングPython3入門編

初心者が学びやすい学習サイトです。画面は以下のような4つのパーツに分かれています。

  • コードエリア…実際に自分でコードを書いてみるところ
  • 入出力エリア…プログラムの実行時の入力値の設定と実行結果を表示する
  • 講義動画エリア…3分程度の動画
  • 補足テキストエリア…注意点、テーマの問題文を表示

講義が1チャプターごとに3分程度というのも疲れなくて助かります。

講義を視聴し、自分でコードを書くことでだんだんプログラムを書くのに慣れていくでしょう。

初心者に優しい機械学習サイトなのでおすすめです。会員登録は必須ですが、無料なのもうれしいポイントです。

paizaラーニング公式サイト

Python公式ドキュメント

公式ドキュメントには、Pythonの基礎から応用まで非常に詳細な情報が網羅的に記載されています。

基礎からしっかりと学びたい場合は、公式ドキュメントを参考にすると良いでしょう。

Python公式ドキュメント(日本語)

Python初学者におすすめの書籍

Pythonに関する書籍は多数出版されており、初心者から上級者まで対象とした本が豊富に揃っています。

特に初学者には、『Python入門』(オライリージャパン)、『Pythonスタートブック』(技術評論社)などがおすすめです

Pythonフレームワークではどのような学習をするの?



自分の作りたいものが決まったら、あとは逆算して必要な学習を進めていくだけです。

Pythonフレームワークを使いこなすには、どのような勉強が必要になるのでしょうか。


統計学を学ぶ

Pythonの学習に取り組むには、少なくとも高校数学程度のレベルには達しておくことが望ましいでしょう。

数学が好きで得意というエンジニアには有利です。苦手な方は自分の数学レベルでついていけるか心配かもしれません。

数学に弱いと自覚しているなら、学習を始める前に統計学を学び、土台を作ってから本格的な学習に入るのもおすすめです。

土台を作っておくことでPythonフレームワークの学習も理解しやすくなるでしょう。


アルゴリズムを理解する

プログラムを書くとき、アルゴリズムのフォームを知っておくとプログラミングが簡単になります。

コーディングが早いエンジニアであれば、必要なアルゴリズムの型を頭に入れているため、仕事が早いです。


機械学習ライブラリの勉強

機械学習には、「ライブラリ」と呼ばれるものがあります。ライブラリは、ほかのプログラムに新たに機能を提供するコードの集まりです。

コードの集まりをパッケージ化したもので、コードを無駄に書かず、開発を効率化します。

ライブラリは開発や分析をスムーズにしてくれるため、よく用いられています。

特にPythonフレームワークの機械学習ライブラリは中身が濃く、多方面の分析で利用できます。


Pythonフレームワークの学習法の選択肢



独学を前提にPythonフレームワークの学習法をお伝えしてきました。

ですが独学に抵抗のある方や挫折してしまった方には、プログラミングスクールで学ぶという選択肢もあります。

挫折せずにPythonフレームワークの学習を進めるためにも、マンツーマンのレッスンでモチベーションを高めながら学習すると続けやすいでしょう。

マンツーマンだから分からないところがあれば気を遣わずに質問できますし、自分に合ったカリキュラムで勉強できるのが魅力です。

Pythonフレームワークのためにいきなりスクールに通うという発想に抵抗があれば、まずは無料体験レッスンに参加することをおすすめします。

体験して気に入らなければ入学しなくて済みますし、気に入ればそのまま入学して学ぶことができます。

Pythonフレームワークには3種類のフレームワークがある

基礎的なPythonの文法を抑えたら、次はフレームワークを実際に触っていきましょう。

まず、PythonのWebアプリケーションフレームワークは大きく分けて3種類ありますので、それぞれの種類を簡単にご紹介します。
自身のアプリケーションを構築する場合、どの種類とマッチするか、把握することが重要です。

フルスタックフレームワーク

中〜大規模向けアプリケーションを構築する際に適したフレームワークです。

一般的なWebアプリケーションに必要な機能(認証、テンプレートエンジン、URLディスパッチャ、O/Rマッパー等々)が標準で装備されているケースが多いです。一方で、様々な機能を提供することにより、学習コストは比較的要する傾向にあります。

マイクロフレームワーク

小〜中規模向けのアプリケーションを構築する際に適したフレームワークです。

フレームワークは最低限の機能のみを提供することで、手軽に試すことができ、制約も緩いため自由度が高い一方で、要件に応じて必要な機能を自身で追加する必要があります。

非同期フレームワーク

大量の同時接続を処理することができるマイクロフレームワークです。

一般的にPythonのasyncioライブラリを使用して、アプリケーションを実装します。


Pythonの中でおすすめ度の高いフレームワーク10選


次に、Pythonの中でもおすすめ度の高いWebアプリケーションフレームワークを10つ紹介します。

各フレームワークが上で紹介したどの種類に該当するのかを把握しつつ、目的に応じて適切なものを選択しましょう。

Django

Djangoの特徴

Djangoは知名度・人気ともに高いPythonフレームワークであり、フルスタックフレームワークの一つです。
アメリカのLawrence Journal-World社にあるWeb開発部門で生まれました。

機能を豊富に備えているフレームワークであるため採用事例も多く、一度身につければ豊富な案件で活用できる機会があります。

Pythonの代表的なフレームワークのため、Pythonを使った開発をしたい場合は、少なくともDjangoを知っておくのが基本です。

Webフレームワークで多用される「URLディスパッチャー」や「テンプレートエンジン」をはじめ、機能がとにかく充実しています。

Djangoならプログラミングで必要な機能はひと通り揃っていて、まさに至れり尽くせりのフレームワークです。

また、DjangoはCRUDフォームを作るのが簡単です。

データベースとの接続を管理するO/Rマッパーの定義にCRUDフォームを制御するための情報を反映すれば、データ編集用のフォームを自動で作ることもできます。

ただし、自動で作成できる分カスタマイズの柔軟性には欠けています。開発が大規模になる時はDjangoを使うと有利です。

Djangoのメリット

  • 日本国内や海外でサイトや教材、書籍が充実しており、学習しやすい
  • ドキュメントが非常によく整備されている
  • 信頼できる設計でセキュリティ面も安心感がある
  • 対応するライブラリが豊富で、機能が多いため大規模の開発に向いている
  • Webアプリケーション開発でよく使われる管理画面、ユーザー認証、サイトマップ、RSSフィードの機能があらかじめ搭載されており、1から開発する必要がない
  • 充実した管理画面が標準装備
  • WSGIに準拠(3.0よりASGIに準拠)

機能が充実していてマルチなのは魅力ですが、FlaskやBottleと比べると学習コストが高くつくのが検討ポイントとして挙げられます。

Flask

Flaskの特徴

Flaskは2010年の4月1日に誕生した、少し変わったタイプのフレームワークです。

もともとFlaskを発案したのはオーストラリア人で、熱狂的な反響があって本物のフレームワークが開発されました。

マイクロフレームワークの中では最も人気のPythonフレームワークで、特に小規模から中規模のWebアプリケーションの構築に向いています。

WerkzeugというWSGIに準拠するライブラリとJinja2というテンプレートエンジンをラップして作られたため非常にシンプルな構成のフレームワークです。

軽量であることも人気の理由であり、軽量だからこそ簡単に扱うことができます。

Flaskがあれば、短期間で小規模なサイトが作れます。気軽にサイト運営を始めるなら、Flaskがあると心強いと言えるでしょう。

Flaskのメリット

  • 中小規模の開発に向いている
  • Flaskで実装したアプリケーションはWSGI対応のHTTPサーバーで簡単に動かせる
  • 軽量
  • 機能追加の拡張機能が豊富
  • WSGIに準拠

Diangoが大規模の開発向けであるなら、Flaskは中小規模の開発に適したPythonフレームワークです。

FastAPI

FastAPIの特徴

FastAPIはマイクロフレームワークですが、非同期通信にも対応しています。

Node.jsやGo等、静的型付け言語のフレームワークと同等のパフォーマンスを有するほど高速です。

近年、徐々に採用する企業が増えているPythonフレームワークです

FastAPIのメリット

  • OpenAPI準拠のAPIドキュメントを自動生成
  • REST及びGraphQL, WebSocketに対応
  • Pydanticによる型定義
  • ASGIに準拠(asyncio介して非同期通信が可能)

Bottle

Bottleの特徴

BottleはPythonのフレームワークの中で、最もシンプルなマイクロフレームワークです。

「bottle.py」という1ファイルのみで基本構成されており、手軽にアプリケーションを構築することができることから、エンジニアにとって非常に使い勝手が良いフレームワークです。

サーバの展開も容易で、ソースコードも見やすく作業がサクサク進みます。フレームワークの学習用としても向いています。

注意点を挙げるとすると、日本でBottleを使った案件は多くなく、求人案件でもあまりBottle関連の案件は見かけません。

そのため、仕事にすぐ応用したいと思ってもあまり出番はないかもしれません。

しかし、Pythonのフレームワークの一つとして学んでおいても良いでしょう。

Bottleのメリット

  • ファイルが1つだけで構成されており、シンプル
  • 軽量
  • 学習コストが比較的低く、気軽に勉強できる
  • 初心者でも気軽に導入できる
  • 自分の仲間とだけWebアプリケーションを立ち上げる時や、趣味で開発するのに向いている
  • Simple Template Engineという高速なテンプレートエンジンを採用
  • WSGIに準拠

Diangoのように高機能ではないため、必要な機能は自分で開発しなければいけないのがデメリットです。

シンプルなフレームワークで使いやすい反面、大規模で複雑な開発には向きません。

小規模の開発や、趣味などで始めるのに向いたフレームワークです。

web2py

web2pyの特徴

web2pyは、データベース駆動型且つアジャイルでWebアプリケーションを開発するためのフルスタックフレームワークです。

web2pyのメリット

  • セキュリティの確保に重点を置いていて、セキュリティが強固
  • デフォルトで多くのデータベースをサポート
  • SQLを動的に作成するデータベース抽象化レイヤー(DAL)
  • WSGIに準拠

CherryPy

CherryPyの特徴

CherryPyは、リリースから10年以上が経つ、長く利用され続けているPythonフレームワークです。

Pythonの標準ライブラリの一部を拡張して構築されており、ユーザーが自由にカスタマイズすることができます。

高速で安定感のある動作が人気のため、簡単な開発から複雑な処理を要する開発まで、多くのシーンで用いられています。

CherryPyの特徴および魅力は、何といっても軽量さです。

コードが書きやすいため、オブジェクトツリーを対応させるならCherryPyが特におすすめです。

オブジェクトに使うことで、通常のPythonのプログラムのように簡単にWebアプリケーションを構築できます。

その際には、CherryPyのフレームワークをPythonのモジュールとして呼び出して使えばよく、手軽に使用することができます。

CherryPyのメリット

  • 軽量
  • 数行だけでWebサーバの作成が終了
  • オブジェクト志向のように書けるため、オブジェクトツリーを書きたい時に使うとスムーズ
  • コンポーネントベースの設計思想により拡張性に優れる
  • REST及びWebSocketに対応
  • WSGIとASGIに準拠

APIだけサクサクと書きたいエンジニアには、特にCherryPyが使いやすいでしょう。

Fullstack WAFであればDiangoの方が圧倒的に有利ですが、プロトタイプを作るならばCherryPyでもWebAPIの作成は十分間に合います。

Dash

Dashの特徴

Dashは、グラフなどのデータ可視化に特化したマイクロフレームワークです。

同じくPythonのフレームワークであるFlaskとフロントエンド開発に用いられるReact、グラフ表示のPlotlyを組み合わせて作られたフレームワークです。

Dashのメリット

  • データを可視化するダッシュボードに特化
  • Flask、React、Plotlyがベースになっている
  • WSGIに準拠

Falcon

Falconの特徴

Falconは、Web APIを素早く構築することを目的としたマイクロフレームワークです。

RESTfulなAPIの構築に特化し、コードの軽量化により高負荷環境での処理能力が高いです。

Falconのメリット

  • REST APIを構築することに最適化
  • シンプルな構文且つ拡張性が高い
  • ドキュメントが豊富
  • WSGIに準拠(3.0からASGIにも準拠)

Pyramid

Pyramidの特徴

Pyramidは、Djangoに次ぐフルスタックフレームワークでありますが、コンポネート指向の設計思想を持つため、小規模から大規模なアプリケーションまで柔軟に設計が可能です。

Pyramidのメリット

  • コンポーネント指向による拡張性
  • コミュニティが活発で開発者同士の交流が盛ん
  • ドキュメントが充実
  • WSGIに準拠

Tornado

Tornadoの特徴

フェイスブックに吸収され、オープンソース化されたTornado。リアルタイムで通信できる機能があります。

Tornadoは非同期フレームワークであり、他のフレームワークと異なりWSGIに基づいていません。
ノンブロッキングI/Oを使用し待機時間を最小限に抑えることで、大量のクライアントからのリクエストを処理することができます。

Webサーバとしての側面もあるのが大きな特徴です。静的ファイルの配信はほかのフレームワークより高速です。

速さにこだわる方にはTornadoがおすすめです。

Tornadoのメリット

  • 非同期処理が可能
  • Webアプリケーションで汎用的に使われる機能もある
  • 数千もの同時接続を処理できる高いパフォーマンス
  • WebSocket通信をサポート

非同期処理が可能というのはほかのフレームワークにはあまり見られない特徴で、Tornadoならではのものといえます。

特にユーザーへの長期接続が必要なアプリケーション開発に、Tornadoは向いています。

Pythonフレームワークの人気トレンド【2023年最新版】

ここまで、おすすめのPythonフレームワークをご紹介してきましたが、各フレームワークの人気トレンドはどうなっているのでしょうか。

Googleトレンドを使って、どのフレームワークが頻繁に検索されているかの比較調査を行いましたので、その調査結果についてご紹介いたします。

※調査時期は、2023年3月です。
※知名度の高い上位5つのフレームワークを比較
※過去5年分のデータを調査

なお、色分けは以下の通りです。

青:django python
赤:flask python
黄:fastapi python
緑:pyramid python
紫:tornado python

この調査結果によれば、2023年時点でのPythonフレームワークの人気のランキングは、Djangoが1位で、2位がFlaskとなっており、この2つのフレームワークが圧倒的な人気を誇っています。
続く3位がFastAPI、4位がPyramid、5位がTornadoとなっています。

5年前からDjangoとFlaskが高い人気を維持し続けていますが、2021年よりFastAPIの人気が徐々に高まってきています。

お気に入りのPythonフレームワークをマスターしよう



いかがでしたでしょうか。
本記事ではPythonフレームワークのおすすめ10選をご紹介し、それぞれの特徴やメリットを比較してきました。

Pythonには本記事で説明したもの以外にもフレームワークは存在しますが、今回ご紹介した10のフレームワークは、数多くあるPythonフレームワークの中でも有名で人気が高く、代表的なフレームワークになります。

どのフレームワークが使いやすそうか、そしてどのフレームワークが自分に合っているのかといったことを検討する上で、ぜひ参考にしていただければと思います。

もし興味のあるフレームワークが見つかったら実際に導入し、仕事や学習に使ってみてください。

この記事が、Pythonエンジニアとして活躍したいという方にとって、少しでもお役に立てますと幸いです。