こんにちは！スタビジ編集部です！
今回はPythonのWebフレームワークについてまとめていきます。
PythonではいろんなWebフレームワークが開発されていて、それを利用することで簡単にWebアプリケーションを開発することが出来ます。
各Webフレームワークにそれぞれどんな特徴があるかを学んで、Webアプリ開発に活かしていきましょう。
以下のYoutube動画でも解説していますのであわせてチェックしてみてください！
PythonのWebフレームワークとは
まずは「PythonのWebフレームワーク」とは何かについて、簡単に見ていきましょう。
Webフレームワークとは、Webアプリケーションの開発に必要な機能があらかじめ用意されている開発ツールです。
ユーザー認証機能やデータベースとの連携といった機能が事前に用意されているため、開発者はそれらの機能を自作する必要がなく、効率的にアプリケーション開発することが出来ます。
PythonのWebフレームワークはPython言語をベースにしており、他言語のWebフレームワークと比較してコードの読みやすさや分かりやすさを重視している傾向があります。
PythonのWebフレームワークとしては以下があります。
・Django
・Flask
・Streamlit
・Gradio
・FastAPI
まずはPythonのWebアプリ開発については以下の記事で詳しく解説しているので、参考にしてみて下さい。
PythonのWebフレームワーク例
PythonのWebフレームワークについてそれぞれ特徴を見ていきましょう。
Django
まずはPythonのWebフレームワークとして一番有名な「Django」を見ていきます。
Djangoの特徴は以下になります。
・Webアプリケーションの開発に必要な機能をほぼすべて搭載したフルスタックフレームワーク
・セキュリティ対策の機能が充実
・スケーラビリティが高く、大規模開発に向いている
DjangoはURLルーティングや認証機能等Webアプリケーションに必要な機能を一通り備えています。
そのため、Djangoを使うことで他に拡張機能を追加する必要なく、Webアプリケーションを開発できます。
またセキュリティ対策に力を入れており、SQLインジェクションやクロスサイトスクリプティングといったセキュリティ攻撃から保護する機能をデフォルトで利用できます。
データベース層、アプリケーション層と機能ごとにコンポーネントが明確に分かれているので、各機能の追加・変更がしやすくスケーラビリティが高いです。
そのため、多くの機能や処理が必要な大規模なアプリケーション開発に向いています。
実際、”Instagram“や”Pinterest“といった有名なWebサービスがDjangoで作られています。
ちなみにウマたんが開発している「yomeru」というサービスもDjangoで作っています。
Djangoは公式ドキュメントが充実しているので、わからないことがあった場合はすぐに調べることが出来るのもポイントです。
機能が充実していて大規模開発に向いているのが特徴だね！
Djangoについては以下の記事で詳しく解説しているので、チェックしてみて下さい。
Flask
DjangoとともにPythonのWebフレームワークとして広く利用されているのが「Flask」です。
Flaskの特徴は以下になります。
・必要最小限の機能を搭載した軽量でシンプルなマイクロフレームワーク
・独自で機能を追加したりカスタマイズできるので、柔軟性が高い
・コミュニティが多くの拡張機能をサポートしており、簡単に利用できる
FlaskはWebアプリケーション開発に必要な最小限の機能を持ったフレームワークになります。
そのため、シンプルで分かりやすく、高速で処理が動いてくれるのが特徴です。
また、他のフレームワークと比較して自由度が高く、独自で作った機能やコミュニティがサポートする拡張機能を追加して、アプリケーションをカスタマイズできます。
特に拡張機能はログイン認証やデータベース操作など豊富にあり、かつ簡単に利用できるのもポイントです。
Flaskも公式ドキュメントが充実しているので参考にしてみて下さい。
簡易的なフレームワークであるものの、“Netflix“といった様々な企業がFlaskを使って開発しています。
シンプルな構造な分、自由度が高いのが特徴！
Flaskについては以下の記事で詳しく解説しているので、チェックしてみて下さい。
Streamlit
データサイエンスやAIエンジニア向けに開発されたフレームワークが「Streamlit」です。
Streamlitの特徴は以下になります。
・簡単にWebアプリを作成できて、データサイエンス分野に特化したフレームワーク
・コードが直感的でわかりやすい
・バックエンド開発の知識が必要なく、学習コストが低い
Streamlitの特徴は数行のPythonコードでWebアプリを開発できる手軽さにあります。
データサイエンスの分野に向けて開発されており、データの可視化やデータの分析結果をインタラクティブにWeb上に表示できます。
Pythonだけで実装できるため、他の開発言語の知識が必要なく学習コストが低く、初心者でも簡単に試すことが出来ます。
またWebUIに必要な機能が豊富に用意されているので、簡単にデザイン性のあるWebアプリを開発できるのもポイントです。
Streamlitの公式ドキュメントに利用方法などわかりやすく書かれているので、参考にしてみて下さい。
コードが直感的で初心者でも気軽に試すことが出来る！
Streamlitについては以下の記事で詳しく解説しているので、チェックしてみて下さい。
Gradio
先ほどのStreamlitと同様にデータサイエンスの分野で利用されているフレームワークが「Gradio」です。
Gradioの特徴は以下になります。
・機械学習をデモするために開発されたフレームワーク
・様々なインターフェイスがあり、簡単にWeb画面を作成できる
・Pythonの関数であればGradioで実行できる
Gradioの特徴は数行のPythonコードで使いやすいWeb画面を作成できるところです。
Pythonの関数であればGradioで実行できるため、自分が作成したモデルをWeb画面で他の人に共有したり、試してもらったりといったことが簡単に出来ます。
先ほどのStreamlitの違いとして、Gradioは機械学習モデルのデモに特化しており、データの入出力フォームや実行結果の視覚化といったWebUIの機能が充実している点があります。
Gradioは公式ドキュメントに各機能について細かく書いてあるので参考にしてみて下さい。
数行のコードで機能的なWeb画面を作成できる！
Gradioについては以下の記事で詳しく解説しているので、チェックしてみて下さい。
FastAPI
PythonでWebアプリケーションの中でもWeb APIに特化したフレームワークが「FastAPI」になります。
FastAPIの特徴は以下になります。
・非同期処理をサポートしており、高速なAPIを構築できる
・コードから自動的にAPIのドキュメントを生成する機能を提供
・直感的でシンプルな構造なので、学習しやすい
FastAPIは、シンプルなPythonコードでAPIの処理内容を記述することが出来るので、簡単にWeb APIを作成できます。
また、複数のリクエストやデータベースの処理を並行して処理する非同期処理をサポートしているため、高速なAPIを構築することが出来ます。
作成したコードから自動でAPIドキュメントが作成されるので、作成したAPIのデモや実装内容の共有を簡単に行えるところもポイントです。
FastAPIの公式ドキュメントはサンプルがわかりやすいので、参考にしてみて下さい。
自動生成のAPIドキュメントなど機能も豊富！
PythonのWebフレームワーク まとめ
PythonのWebフレームワークについてそれぞれの特徴を見ていきました。
最後に各フレームワークを比較してみましょう。
| フレームワーク | リリース | 開発自由度 | 学習のしやすさ | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| Django | 2005年 | デフォルトでWeb開発に必要な機能を一通り搭載 | ||
| Flask | 2010年 | 必要最低限の機能が備わっていて、簡易的に実装可能 | ||
| Streamlit | 2018年 | Pythonのコードのみで簡単なWebアプリを実装可能 | ||
| Gradio | 2019年 | Python関数のデモ画面を簡単に実装可能 | ||
| FastAPI | 2018年 | Web APIをPythonコードで簡単に実装できる |
DjangoやFlaskといった初期のフレームワークは汎用的なWebアプリケーションに必要な機能を備えているのに対し、最近のフレームワークは、利用用途に特化しているものが多いですね。
ぜひいろんなフレームワークを試してみましょう！
実際に触ってみるとそれぞれの良さを実感できるよ！
アプリ開発やPythonをもっと勉強したいと思った方は、当メディアが運営する教育サービス「スタアカ（スタビジアカデミー）」の講座をチェックしてみてください。
AIデータサイエンス特化スクール「スタアカ」
| 【価格】 | ライトプラン：1280円/月 プレミアムプラン：149,800円 |
|---|---|
| 【オススメ度】 | |
| 【サポート体制】 | |
| 【受講形式】 | オンライン形式 |
| 【学習範囲】 | データサイエンスを網羅的に学ぶ 実践的なビジネスフレームワークを学ぶ SQLとPythonを組み合わせて実データを使った様々なワークを行う マーケティングの実行プラン策定 マーケティングとデータ分析の掛け合わせで集客マネタイズ |
データサイエンティストとしての自分の経験をふまえてエッセンスを詰め込んだのがこちらのスタビジアカデミー、略して「スタアカ」！！
24時間以内の質問対応と現役データサイエンティストによる複数回のメンタリングを実施します！
カリキュラム自体は、他のスクールと比較して圧倒的に良い自信があるのでぜひ受講してみてください！
他のスクールのカリキュラムはPythonでの機械学習実装だけに焦点が当たっているものが多く、実務に即した内容になっていないものが多いです。
そんな課題感に対して、実務で使うことの多いSQLや機械学習のビジネス導入プロセスの理解なども合わせて学べるボリューム満点のコースになっています！
Pythonが初めての人でも学べるようなカリキュラムしておりますので是非チェックしてみてください！
ウォルマートのデータを使って商品の予測分析をしたり、実務で使うことの多いGoogleプロダクトのBigQueryを使って投球分析をしたり、データサイエンティストに必要なビジネス・マーケティングの基礎を学んでマーケティングプランを作ってもらったり・Webサイト構築してデータ基盤構築してWebマーケ×データ分析実践してもらったりする盛りだくさんの内容になってます！
・BigQuery上でSQL、Google Colab上でPythonを使い野球の投球分析
・世界最大手小売企業のウォルマートの実データを用いた需要予測
・ビジネス・マーケティングの基礎を学んで実際の企業を題材にしたマーケティングプランの策定
・Webサイト構築してデータ基盤構築してWebマーケ×データ分析実践して稼ぐ
スタビジのコンテンツをさらに深堀りしたコンテンツが動画と一緒に学べるスクールです。
プレミアムプランでは私がマンツーマンで伴走させていただきます！ご受講お待ちしております！
