Pythonのフレームワークとは？利用したいおすすめ9選もあわせて紹介

「Pythonのコードはある程度書けるけれど、作りたいアプリケーションに欲しい機能を実装できるほどスキルがない」
「フレームワークってたくさんあるけどどれを使えばいいの？」

Python向けのフレームワークに関する悩みや疑問を持っている人は多いのではないでしょうか。

フレームワークはアプリケーション開発を簡単にしてくれる優れものですが、近年人気のプログラミング言語であるPythonにはフレームワークの種類が多く、どれを選んでいいのかわからないといった声もあるでしょう。

そこで本記事では、フレームワークを使うことのメリットやデメリット、メジャーなフレームワークの特徴などを紹介していきます。

フレームワークを使ってできることや自分の作りたいものに合うフレームワークの選択ができるようになるでしょう。

フレームワークを使ってみたいと思っている方はこの記事を読んで、その魅力に触れてみてください。

Pythonフレームワークの分類

Pythonのフレームワークは、大きく3つの分類に分けることができます。ここで紹介するのは、開発規模で分けた2種類とデータの処理方法を軸とした分類です。

どのくらいの規模の開発をしたいのか、データの処理速度が速い必要があるかなど、自分の開発したいものに合わせて使うフレームワークを決めることが重要です。

マイクロ型のフレームワーク

マイクロ型フレームワークとは、必要最低限の機能を備えたフレームワークのことです。別名「軽量フレームワーク」ともいいます。特に小規模なwebアプリケーションの開発に向いています。

フルスタックフレームワークに比べると機能は少ないですが、シンプルで自由度が高くカスタムしやすい設計になっています。そのため、覚えることが少なく初心者が理解しやすいのも特徴の一つです。

フルスタック型のフレームワーク

フルスタックフレームワークはweb開発に必要な機能を多く揃えたフレームワークです。

データベースやユーザーインターフェースの実装など、web開発に必要な機能が1つのフレームワークにまとめられています。多機能かつ拡張性に優れたものが多いため、汎用性が高く、大規模システムの開発に向いているのが特徴です。

多機能であるため覚えることが多く、マイクロフレームワークに比べて学習コストは高くなってしまいます。

非同期型のフレームワーク

非同期処理フレームワークとは、複数同時接続処理が可能なフレームワークのことです。

送信者のデータ送信と受信者のデータ受信のタイミングを合わせなくても通信できる非同期通信、クライアントからのリクエストを複数同時に処理できる同時接続処理が可能です。

Pythonのフレームワークを利用する4つのメリット

フレームワークを利用することで、web開発をする際にさまざまな利点があります。

ここでは代表的なメリットを4つ紹介します。4つのメリットのいずれかでも、開発の目的に合うようであれば、フレームワークの利用を検討してみてください。

1：メンテナンスがしやすくなる

フレームワークにはそれぞれに独自のルール・記述法があるため、コードの統一化が図れて、後から開発者以外がコードに手を加える場合にもメンテナンスがしやすくなります。

複数人が共同で開発する場合には、人によってコードの書き方が違うことがあるでしょう。1つのプログラム内で同じ処理であっても、いろいろな書き方をされていると可読性が低下し、メンテナンスが難しくなります。

フレームワークを活用すれば、コードの書き方やルールが統一された、読みやすくメンテナンスしやすい開発が可能となります。

2：開発速度が向上する

フレームワークを活用することで、開発にかかる作業を効率化し、開発時間を短縮することができます。

フレームワークを使わずに開発する場合は、0からコードを書かなくてはなりません。必要な機能を備えたフレームワークを使えば、プログラマーが書かなくてはならないコードの量を減らすことが可能です。

特にフルスタックフレームワークは開発に必要な機能がすべてまとめられていることが多く、必要な機能のほとんどが用意されていることも多いため、フレームワークを使うことで作業工程を省略することができます。

3：セキュリティが向上する

フレームワークを利用することで高品質なアプリケーション開発が可能になります。これによりセキュリティの面でも安全なアプリケーションを作ることができるのです。

webアプリケーションを作るときにはログイン機能やフォームデータの送信、データベースへのアクセスなど、情報の送受信を行うことがあります。このような場合には情報を守るためセキュリティが必要です。

自作することも可能ですが、セキュリティのどこかに穴があったり、新しい攻撃の方法が出てきたりしたときにそのつど対処するのは大変です。

フレームワークを利用することで、セキュリティの脆弱性などに対処されたものを活用するだけとなるため対応が非常に楽になります。

4：人的なミスを減らせる

プログラマーが手作業で書かなくてはいけない工程数を減らすことができるため、タイプミスをはじめとする人的なミスを減らせるでしょう。

用意された枠組みを利用して、目的の機能を実装することが可能です。それによりバグが発生する可能性を減らし、バグを修正する手間をなくすことにつながります。

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Pythonのフレームワークで考慮すべきデメリット

Pythonのフレームワークは、フレームワークの種類ごとに独自の記述ルールを定めています。そのため新たなフレームワークを使う際には学習する必要があるのです。

使いこなせるようになれば非常に便利なものですが、使いこなせるようになるまでに時間がかかります。また、参加するプロジェクトで使っているフレームワークが自分の使っているものと異なる場合には1から勉強し直さなくてはなりません。

また、フレームワークが便利だからとフレームワークを多用していると、プログラミングスキルの向上が妨げられるとも言われています。

利用したいおすすめのPythonフレームワーク9選

Pythonのフレームワークには大きく分けて2種類あります。webアプリケーション開発向けの機能を中心に備えたフレームワークと機械学習・ディープラーニングに役立つ機能を揃えたフレームワークです。

どのフレームワークにどのような機能や特徴があるのか、どのくらいの規模の開発に向いているのかなどを紹介していきます。

1：Bottle

Bottleは、webアプリケーションを作成するためのマイクロ型フレームワークです。

bottle.pyという1つのファイルのみで構成されており、シンプルで軽量であるという特徴があります。複雑な仕組みを理解する必要がないため、初心者でも使いやすいフレームワークとされており、学習用のフレームワークとしても便利です。

2：Django

Djangoは、web開発用のフルスタックフレームワークです。Pythonのフレームワークとして特に人気のあるものの1つとされており、習得しておくと良い定番のフレームワークです。

ユーザー認証やサイトマップ、フォーム、データベース操作、RSSフィードなど、webアプリケーション開発に適した機能が揃っています。

Djangoで開発されたサービスとしては、InstagramやPinterestなどのwebアプリケーションがあります。

3：Plone

Ploneは、Pythonで書かれたオープンソースのアプリケーションサーバーであるZopeを使って作られたフレームワークです。

セットアップが簡単で、webコンテンツを柔軟に管理することができるコンテンツ管理システムとして利用されています。

コンテンツ管理システムを導入したwebサイトでは、管理者にHTMLの知識がなくても情報更新が可能です。ページごとに管理担当部門が異なるような企業サイトの管理にPloneを導入することで複数人での共同管理が容易になります。

Ploneは世界中の企業で導入されており、国内では日本貿易振興機構、国外ではCIAやFBIのサイトで活用されています。

4：Tornado

Tornadoは、FriendFeedで開発されたwebアプリケーションフレームワークです。

Tornadoにはwebフレームワーク、HTTPサーバーとクライアントの実装、非同期ネットワークライブラリ、非同期コードを記述するためのコルーチンライブラリの大きく分けて4種類のフレームワークが用意されています。

なかでも特徴的なのが非同期処理が可能という点です。通常、コンピュータにデータを入力するとその処理が完了するまで次の処理は待機状態になります。

一方、Tornadoは同時に複数の処理を行えるノンブロッキング（非同期処理）I／Oを使用することで同時接続処理を可能にし、複数の処理を同時進行できるようにしました。

5：FastAPI

FastAPI は、Pythonの型ヒントに基づいて主にAPI開発するための高パフォーマンスなフレームワークです。

コードがシンプルで理解しやすく、記述しやすいため初心者でも扱いやすいフレームワークの1つといえるでしょう。日本語に対応している公式ドキュメントの情報が充実しており、公式ドキュメントを参考にするとある程度使えてしまう取り掛かりやすさがあります。

Swagger UIが提供する自動対話ドキュメントの生成機能があるというのも特徴です。

MicrosoftやUber、Netflixなどで活用されています。

6：web2Py

web2pyは、データベース駆動型のwebアプリケーションをアジャイルで開発するためのフルスタックフレームワークです。元々、サーバサイドのweb開発機能を学習するための教育用ツールとして開発されました。

セキュリティの脆弱性に対応し、安全性にも重点を置いているのが特徴です。

インジェクションを防ぐためにすべてのスクリプトをバリデーションし、クロスサイトスクリプティング防止のためすべての出力をエスケープし、悪意のあるコードやデータを持ち込ませないようファイルの実行を防止しています。

また、プログラマーがSQLを書かなくてもいいようにSQLを動的に作成するデータベース抽象化レイヤーが含まれているなど、開発に必要なものが揃っています。

7：Tensorflow

Tensorflowは、Googleが機械学習向けに開発したオープンソースのフレームワークです。機械学習や数値解析、ディープラーニングの実装をサポートするニューラルネットワークなどの分野で活用されています。

機械学習・ディープラーニングにおいて重要な役割を担う数学や統計、データ分析に関する関数が豊富なのが特徴です。またブラウザでpythonを実行できるサービスGoogle Colaboratoryを使って、すぐに作業をすることができるため手軽に始められるのも魅力の1つでしょう。

Tensorflowを活用している企業には、Googleの各種サービスをはじめ、airbnbやCocaCola、Intel、Twitterなどがあります。

8：Flask

Flaskは、PythonでWebアプリケーション開発をするためのマイクロ型フレームワークです。Python向けフレームワークとしては、大規模開発に向いているフルスタックフレームワークのDjangoと肩を並べ、普及率、知名度ともに高いとされています。

マイクロ型フレームワークであるため、シンプルなつくりで学習コストが低く、使いやすいのが特徴です。必要な機能を実装するためにFlaskを使い、足りない機能は他のサービスを利用するなどして補うことができるため、自由度の高いカスタマイズが可能です。

Flask Mail・Flask WTF・Flask SQLAlchemyなど、便利な拡張機能も豊富に用意されています。

9：Pytorch

PyTorchは、Python向けのオープンソース機械学習ライブラリです。機械学習に特化したPythonフレームワークとしてはTensorFlowと並び高い知名度を誇ります。

特徴としては、効率的な数値計算を行うためのPythonの拡張モジュールNumPyと操作が似ているため、習得しやすいという点です。

また、計算に必要となる計算グラフを動的に構築する方法を用いており、柔軟で複雑なネットワークを実装しやすいという利点もあります。

Pythonフレームワークの選び方

作りたいアプリケーションや目的がはっきりしている場合は、目的に合ったフレームワークを選ぶと良いでしょう。そのためには、フレームワークの得意不得意を理解しておくことが大切です。

どれを選んでよいか迷ってしまう場合にはDjangoがオススメです。多機能で汎用性が高く、トレンドのフレームワークのため、日本語の情報量も多くあります。また、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必要な機能はほぼすべて揃っています。

初心者の方で、Djangoは敷居が高いという方や、まずはフレームワークに触れてみたいという方は、bottleやFlaskなど簡単に扱えて小規模開発向けのフレームワークから始めてみると良いでしょう。

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エンジニアはPythonのフレームワークを活用しよう

Pythonで使える便利なフレームワークは紹介したほかにもさまざまなものが用意されています。

フレームワークを活用することで開発速度が上がったり、セキュリティが堅牢になったりとアプリケーション開発におけるさまざまな要素の質が上がることになるでしょう。

記事内で紹介したフレームワークのメリットやデメリット、おすすめのフレームワークを参考に、フレームワークを存分に活用してみてください。

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