はじめに
今回はpythonの強みの一つであるライブラリを解説します。ライブラリを知っているとコードを短く書くことができたり、処理を早くしたりすることができます。しかも、自分でもライブラリを作ることができ、自分に合わせた処理のまとまりを作ったりすることもできます。ぜひライブラリを理解して使ってみましょう。有用なライブラリを使っていろいろなプログラムを作って楽しみましょう。
解説
ライブラリとは
ライブラリの簡単なイメージとしては「面倒くさい処理を使いやすくしてまとめたコード集」です。複数の関数をたくさん集めた集団です。
実際にライブラリをコードに組み込むと以下のような図になります。
左が自分が今作っているコードです。右の赤で囲った部分がライブラリたちです。例えば、pandasとnumpyと過去に自分が作ったライブラリを作っているコードに使いたい時は
import pandas as pd
import numpy as np
import 過去に自分が作った as bym
と今作っているコードに書きます。これをpandasをインポートしたといいます。また、「as」と書くことで毎回pandasと書かずとも「as」の後ろに書いた文字で毎回呼び出すことができます。(英語でasは「～として」と訳すことができますので、読み方としてはpandasをpdとしてインポートするとなります)
また、過去に自分が作ったpythonコードを呼び出して使うこともできます。例えば、同じ処理をするコード集を自分で作っておいて新しいコードで使うことができます。
ライブラリを呼び出したら「.」でライブラリの中の関数を使うことができます。これはclassというところで解説したいと思います。classを知らなくてもライブラリは使うことができますので大丈夫です。pandasの中でもDataFrame()を使いたいときはpd.DataFrame()で使うことができます。
ここまでがライブラリの説明でした。
次に有名なライブラリの紹介をします。詳細は別の記事で紹介しますが、これだけは知っておきたいというものを厳選しました。
ライブラリの例
有名なライブラリを例を紹介します。
math
pandas
Pillow
Numpy
datetime
os
matplotlib
scipy
tensorflow
keras
Flask
Django
などです。ここですべてを説明すると大変なのでサンプルコードを示しながらいずれ紹介します！
この中でも私がよく使うのはpandasとnumpyです。pandasはexcelやcsvなどをデータ処理したり、シミュレーションした結果をexcelやcsvに書き出したりすることができます。numpyは計算に特化したライブラリで、行列や数値計算を高速に処理することができます。これらについても詳しく解説したいと思います。
有名なライブラリだけを紹介しましたが、自分がやりたいことに合わせてライブラリを検索してみましょう。
今回はライブラリを紹介しました。ライブラリを使いこなすことでプログラミングに幅を持たせることができ、もっとプログラミングが楽しくなってくるかと思います。ぜひ、使いこなして楽しみましょう！
2023/09/25 J.A
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