1.Pythonフレームワークとは？

---

Pythonフレームワークとは、Pythonを使用して機械学習ディープラーニングなどのAI（人工知能）やWebアプリケーション開発する際の土台として機能するソフトウェアのことを指します。

つまり、共通するコード（それぞれのプログラミング言語）に機能性を加えて形成された骨組み、枠組みです。

 

特に機械学習ディープラーニングなどのAI（人工知能）やWebアプリケーションなどを開発する際、膨大な量のプログラムを書かなくてはなりません。

しかし、フレームワークを使用することで、プログラムの記述量を大幅に削減し、工数をさげる事が可能です。

 

経験が浅いエンジニアでもセキュリティが担保されたプログラムを作成する事ができます。

 

 

 

2.フレームワークとライブラリの違い

---

フレームワークとライブラリの簡単に違いについてお伝え致します。

 

・フレームワーク

フレームワークは、プログラミングにおいて、特定のオペレーティングシステムのためのアプリケーションの標準構造を実装するのに使われるクラスやライブラリの集まりを指します。

つまり、汎用的に必要なものをまとめている枠組みや骨組みのことです。

 

 

・ライブラリ

ライブラリは、汎用性の高い複数のプログラムを一つにまとめたもののことを指します。

つまり、クラスや関数といったパーツのまとまりで提供されるソースコードの部品のことです。

 

 

 

3.Pythonフレームワークを利用するメリットデメリット

---

Pythonフレームワークを利用するメリットデメリットについてお伝えいたします。

 

メリット

・作業効率の改善

フレームワークを使用して開発をすることは作業効率の向上に繋がります。

フレームワークは、原形で利用できるテンプレート、再利用可能なクラス、ライブラリ、API等で構成されています。

 

多くの人が利用して信頼できるフレームワークを導入することで、大部分のコーディングは用意する必要がなくなる為、作業効率の改善に繋がります。

さらに機能やデザインのカスタマイズも簡単に出来るため、短時間で高品質なアプリケーションを開発することが可能です。

 

 

・コードの統一性を保持

チームで開発を行う際、フレームワークを使用するとコードの統一性を保持出来るというメリットがあります。

特にコーディングなどの技術力はフリーランスエンジニア毎で異なるため、コードに統一性が無くなり、結果として作業効率や開発スピードは落ちることが多いです。

 

フレームワークという共通ルールを使うことにより、フリーランスエンジニア毎のコーディングの違いを減らします。

 

 

・バグの減少

フレームワークなしでコーディングをすると多くの箇所でバグが発生する可能性が高まります。

これは単純に開発の力量が足りなかったこともあり得ますが、フレークワークを使用することで自力で書く際よりもバグが出にくくなる傾向にあります。

 

 

デメリット

・ある程度の学習時間が必要

Python自体の学習の他にPythonフレームワークの学習にも時間を使わなければいけないことが挙げられます。

知識の素早いキャッチアップが必要になります。また、ドキュメントは英語で作成されていることや市場規模が小さいPythonフレームワークは情報があまりないことなども有り得ます。

 

 

・費用がかかるフレームワークがある

Pythonフレームワークには無料で利用できるものもありますが、費用がかかるものもあります。

事前にしっかりと調べてから、Pythonフレームワーク学習をしましょう。

 

早速、Pythonフレームワークの求人案件をみてみる↓

 

 

 

 

4.Pythonフレームワークの市場動向

---

Pythonは技術としても安定しており、年々開発エンジニア人口が増加しているため、開発言語同様Pythonフレームワークのニーズも高まっていくでしょう。

2030年までにIoTやAI（人工知能）などの最先端技術を担うITエンジニア人材は55万人不足する見込みがあります。

 

特にTensorflowKerasPytorchの機械学習ディープラーニングフレームワークを使った開発は今後拡大する可能性が高いでしょう。

ただ、フレームワークは流行り廃りがあり、現在も新しいものがどんどん開発されています。

 

そのため常に最新の市場動向を確認して、知識をアップデートし続けましょう。

 

 

 

 

5.おすすめのPythonフレームワーク10選

---

PythonはWebアプリケーションから機械学習ディープラーニングなどのAI（人工知能）まで近年、注目されている開発言語です。

また、YouTubeDropboxRedditInstagramなど数多くのサービスでPythonを使用して開発をしており、求人案件数も年々増加傾向にあります。

 

そのため、機能が豊富なフレームワークから軽量化を目指したフレームワークまで、様々なものが使われています。

この章では、Python開発の際によく使用されるPythonフレームワーク10選をご紹介します。

 

フリーランスエンジニアの方は、ぜひ興味のあるPythonフレームワークを見てみてください。

 

Django

Djangoは、2005年に公開されたWeb開発用のオープンソースフレームワークです。

PythonのWebフレームワークの中では、最も人気の高いフレームワークです。大規模のWebアプリケーション開発に適しています。

 

また、Python求人案件等で開発経験として要求されることが多いPythonフレームワークです。

Djangoはサイトマップユーザー認証RSSフィードなどのWebの機能あり、Webシステム開発が簡単になるように工夫されていることが特長です。

 

DjangoはInstagramPinterestの有名なWebアプリでも使用されています。

Pythonフレームワークの1つとして、Pythonエンジニアは習得しておくことをおすすめします。

 

 

bottle

bottleは、非常にシンプルに作られたWeb用Pythonフレームワークです。

WSGI（Web Server Gateway Interface）であるということが特長です。

 

WSGIとは、PythonでWebサーバーとWebアプリケーションを接続するためのインタフェースを定義することを指します。

簡単な仕組みを理解するだけで使いこなせるため、bottleはPythonフレームワークを初めて学習される方はオススメです。

 

小中規模のWebアプリケーション開発に適しています。

Pythonフレームワークの1つとして、Pythonエンジニアは習得しておくことをおすすめします。

 

Flask

Flaskは、bottleと同様WSGIでWebアプリケーションを開発するPythonフレームワークです。

マイクロWebフレームワークと呼ばれることもあり、Webフレームワークで軽量で機能が最小限しか備わっていないということが特長です。

 

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すことができます。

なお、小中規模のWebアプリケーション開発に適しています。

 

Pythonフレームワークの1つとして、Pythonエンジニアは習得しておくことをおすすめします。

 

Tornado

Tornadoは、FriendFeedが開発したWeb用Pythonフレームワークです。

他のWeb用Pythonフレームワークとは異なり、時間がかかるIO処理を後回しにして、先にリクエスト処理を受け付けることができる機能があることが特長です。

 

なお、2009年にFriendFeedはFacebookに買収されています。

Pythonフレームワークの1つとして、Pythonエンジニアは習得しておくことをおすすめします。

 

 

Plone

PloneはオープンソースのWebアプリケーション用Pythonフレームワークです。

Ploneは必要な機能をすべて備えたオールインワンのパッケージであることが特長です。

 

そのため、データベースWebサーバはPloneに備えられており，ApacheやMySQLをインストールする必要はないです。

Ploneは企業向けのCMS（Content Management System）の作成で主に活用されています。

 

Pythonフレームワークの1つとして、Pythonエンジニアは習得しておいても良いでしょう。

 

 

CherryPy

CherryPyは、Pythonプログラミング言語を用いたオブジェクト指向のWebアプリケーションフレームワークです。

CherryPyの特徴として、数行でWebサーバ作成が終了すること、軽量であること、オブジェクト志向のように記述出来ることなどが挙げられます。

 

CherryPyはリリースから10年以上経過しており、高速で安定して動作していることが証明されているため、簡単な開発から複雑な処理まで多くの開発の現場で使用されています。

Pythonフレームワークの1つとして、Pythonエンジニアは習得しておくことをおすすめします。

 

 

Pyramid

Pyramidは、Ruby on Railsに強い影響を受けているフルスタックなPythonのWebアプリケーション開発フレームワークです。

Pyramidは、機能を各モジュールに分割するためにWSGI標準を広い範囲にわたり使用しています。

 

Pyramidは、小規模開発〜大規模開発まで柔軟な設計ができるフレームワークです。

Pythonフレームワークの1つとして、Pythonエンジニアは習得しておいても良いでしょう。

 

 

TurboGears

TurboGearsは、オブジェクト指向スクリプト言語Python製のWebアプリケーションフレームワークです。

TruboGearsの特徴として、Ruby on RailsやStrutsのようにMVCアーキテクチャを元に設計されており、PythonによるWeb アプリケーション開発をより簡単かつメンテナンスも簡単に出来るように開発されています。

 

また、開発を始めるまでの手順が少なく、日本国内での情報量が多いことも特徴です。

Pythonフレームワークの1つとして、Pythonエンジニアは習得しておいても良いでしょう。

 

 

Hug

Hugは、Python3系のみに対応しているWeb APIサーバーの構築に特化したWebアプリケーションフレームワークです。

Hugは、Pythonで開発されたAPIを極力シンプルに開発することを目指しています。

 

Hugは、アルゴリズムのAPI化においてラップするだけで動作する特徴があります。

Pythonフレームワークの中でも他Pythonフレームワークと比較するとややマイナーではありますが、興味/関心があるPythonエンジニアは習得しておいても良いでしょう。

 

 

Web2py

web2pyは、シンプルなクロスプラットフォーム対応のWebフレームワークです。

web2pyは、WindowsやMac、Linuxなど異なるプラットフォーム上での実行が可能です。

 

web2pyの特徴として、様々なデータベースとの効率的な連携や、悪質なセキュリティ違反を防ぐセキュリティに強い機能などを搭載しています。

そのため、Web2pyはセキュリティ面に重点を置いたフレームワークです。

 

Pythonフレームワークの中でも他Pythonフレームワークと比較すると日本国内ではややマイナーではありますが、興味/関心があるPythonエンジニアは習得しておいても良いでしょう。

 

 

 

6.機械学習ディープラーニングフレームワーク4選

---

現在、機械学習ディープラーニング開発が増えています。

今後、AI（人工知能）関連開発に携わる時に経験としてあると良い機械学習ディープラーニングフレームワークを4つお伝え致します。

 

機械学習ディープラーニングなどのAI（人工知能）エンジニアや興味があるエンジニアなどは詳細をぜひご覧ください。

 

Tensorflow

Tensorflowは、Googleが開発しオープンソースで公開している機械学習やディープラーニングに対応したフレームワークです。

元々はテンソル計算を扱うために開発されたライブラリですので、計算処理が可能であることやニューラルネットに関する関数が豊富なフレームワークです。

 

AI（人工知能や）機械学習の分野は発展途上ですので、TensorFlowを活用したサービスが増加することが見込まれます。

その他、GoogleのOSS（オープンソフトウェアライブラリ）ということもあり、公開されてから数ヶ月でユーザー数が激増したことでも有名です。

 

 

Keras

Kerasは、TensorFlowやTheano上で動くニューラルネットワークライブラリです。

ニューラルネットワークライブラリは、機械学習ディープラーニングなどの実装をサポートするソフトウェア群のことです。

 

Kerasは、エンジニア初心者でも実装可能なほどわかりやすく作られているため、機械学習ディープラーニングを学習し始めるエンジニアの方には、非常に優秀なPythonフレームワークです。

 

 

Pytorch

Pytorchは、Facebookが主導して開発されたディープラーニングフレームワークです。

Pytorchは、非常に柔軟なニューラルネットワークの記述が可能でディープラーニングライブラリの中でも大変人気があります。

 

利用者のコミュニティも年々拡大傾向にあるため、他の研究者が記述した実装を探しやすいことが魅力です。

 

 

NumPy

NumPyとは、数値計算を行うためのライブラリです。

NumPyは機械学習だけでなく、多言語配列や画像処理音声処理にも活用できるライブラリです。

 

そのためPythonを学習する際に合わせてNumPyも同時に習得しましょう。

NumPyの特徴として、C言語と同等の処理速度を出すことでき、処理速度が高速であること、汎用性の高いこと、MATLABと近しい感覚で使用できること、配列の要素数や型が固定されており、Python標準のリスト型と比較すると使いづらいことなどが挙げられます。

 

さらにNumPyはPandas、SciPy、Scikit-learnのライブラリと連結して使用すること大規模のデータ処理に優れています。

Pythonエンジニアとして機械学習や深層学習(ディープラーニング)を開発したい方は習得しておきましょう。

 

 

 

 

7.Pythonフレームワークの求人案件数

---

実際にPythonフレームワーク求人案件数はフリーランスエージェント毎でどのぐらい公開されているのかを見ていきたいと思います。

 

フリーランスエージェント各社に公開されているPythonフレームワーク求人案件数をお伝え致します。（2022年2月時点）

 

Pythonのフレームワークの公開フリーランス案件数を分析するとDjangoが891件、Flaskが315件、Bottleが10件、Tornadoが8件、Pyramidが7件となっています。

Pythonフリーランス求人案件では、DjangoとFlaskが圧倒的に求人・案件数が多い事がわかります。

 

また、TensorflowやNumPy、Kerasなどの機械学習深層学習(ディープラーニング)開発の求人・案件数がどれも10件以下と少ない結果となっています。

Pythonエンジニアや今後Pythonの学習を検討している方、フリーランス求人・案件へ参画を希望している方はDjangoやFlaskを同時に学習することをおすすめします。

 

フリーランスエージェント各社は公開中のPythonフレームワーク求人案件の他に、非公開求人案件も多く保有しています。

非公開案件はまだインターネットには出回らない優良なPythonフレームワークを使う求人や案件が多いため、複数フリーランスエージェントに登録し、定期的に非公開のPythonフレームワークを使う求人や案件情報を取得しましょう。

 

早速、Pythonフレームワークの求人案件をみてみる↓

 

 

 

 

8.Pythonフレームワークの月額単価相場

---

この章では、Pythonフレームワークの月額単価相場と月額最高単価を解説します。

企業に比較的頻繁に活用されているPythonフレームワーク5つの単価相場を見ていきましょう。

 

Pythonのフレームワークの月額平均単価

早速、Pythonのフレームワークの月額平均単価を分析していきましょう。

 

 

Pythonフレームワーク	月額単価
Bottle	78.3万円
Flask	76.1万円
Django	75.8万円
Pyramid	70.7万円
Tornado	70万円

 

Pythonのフレームワークの月額平均単価を分析するとBottleが78.3万円、Flaskが76.1万円、Djangoが75.8万円、Pyramidが70.7万円、Tornadoが70万円となっています。（※フリーランススタート調べ/2022年02月）

Bottle、Flask、DjangoはPythonのフレームワークの中でも高単価な案件が豊富であることがわかります。

 

 

Pythonのフレームワークの月額最高単価

Pythonのフレームワークの月額最高単価を分析していきましょう。

 

 

Pythonフレームワーク	月額単価
Django	180万円
Flask	121万円
Bottle	95万円
Tornado	90万円
Pyramid	77万円

 

Pythonのフレームワークの月額最高単価を分析するとDjangoが180万円、Flaskが121万円、Bottleが95万円、Tornadoが90万円、Pyramidが77万円となっています。（※フリーランススタート調べ/2022年02月）

Django、Flask、BottleはPythonのフレームワークの中でも最も高額の案件が公開されていることが分かります。

 

Pythonの高単価なフリーランス求人・案件の参画を希望しているフリーランスの方はDjango、Flask、BottleなどのPythonフレームワークを中心に探してみましょう。

 

 

 

9.Pythonフレームワークのトレンド

---

Googleトレンドを使い、どのPythonフレームワークが頻繁に検索をされているのかを調べました。

参考にしたPythonフレームワークは前章Pythonフレームワークの求人案件数で求人案件が多かった順に比較しています。

 

 

結果はDjango、NumPy、Pytorch、Tensorflow、Flaskの順です。(2022年2月時点)

Pythonフレームワーク求人案件数ではDjangoが一番多いですが、トレンドの関心も同様であることが分かります。

 

また、上記調査ではフリーランス求人・案件数がDjangoの次に多いFlaskも含めていますが、世間の関心はNumPyやPytorchなどの機械学習やディープラーニングフレームワークよりも低いことがわかりました。

上記のことからPythonエンジニアはDjango、NumPy、Pytorch、Tensorflow、Flaskの順を参考にして、Pythonを習得してみましょう。

 

 

 

 

10.まとめ

---

今回はPythonのフレームワーク概要の説明からオススメのPythonフレームワークまでご紹介させていただきました。

作業効率よく開発を行うにはフレームワークを使って開発することが良いでしょう。

 

Pythonフレームワークは現在、Djangoが有名ですが、NumPyやTensorflowなども近年注目されています。

しかし、フレームワークライブラリは流行り廃りがあり、現在も新しいものが日々開発されています。

 

常にPythonや周辺知識に関する最新情報を確認し、アップデートすると良いでしょう。

開発規模や環境分野を考慮した上で、慎重に選択することをおすすめします。

 

フリーランスエンジニア専門の求人・案件一括検索サイト「フリーランススタート」に少しでも興味がある方は是非ご登録ください。

 

なお、フリーランススタートはiOSアプリ版やAndroid版をリリースしています。

通勤しているエンジニア・デザイナーでちょっとしたスキマ時間で手軽にフリーランス求人・案件を検索したい、開発言語の単価が知りたい、フリーランスを将来的に検討している方などは是非インストールしてみてください。

 

フリーランススタートのアプリを有効活用して、フリーランスとして第一線で活躍しましょう！

 

フリーランススタート iOSアプリのインストールはこちらから→

 

フリーランススタート Androidアプリのインストールはこちらから→

 

 

本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。