Pythonライブラリを紹介！インポート方法もわかりやすく解説！！

こんな悩みを解決します！！

Pythonを使用するメリットはライブラリが充実していること。

でも、どのライブラリを使えばいいかすぐにわからないことが多いですよね。

本記事では、Pythonでよく使うライブラリを紹介します。

私がPythonを勉強するなかで、面白いと思ったライブラリも紹介しますので、いろいろ試していただけると嬉しいです！！

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ライブラリのインストール

ライブラリとは、プログラムでよく使われる機能（関数やパッケージ）がまとめられたものを言います。

Pythonには、数学、科学、データ処理、機械学習など、さまざまな機能を提供するライブラリが豊富に用意されています。

ライブラリと活用することで、Pythonエンジニアは効率的に開発を行うことができます。

ライブラリのインストール方法

Pythonのライブラリは最初からすべてインストールされているわけではなく、必要に応じてインストールが必要です。

ライブラリをインストールするには、下記コマンドをコマンドプロンプトで実行しましょう。

pip install ライブラリ名

ライブラリのバージョンを指定する場合は、「ライブラリ名 == バージョン」と記入します。

例えば、pandasの1.0.0を指定する場合は下記コマンドを使います。

pip install pandas==1.0.0

インストールされているライブラリ名やバージョンを確認する場合は下記コマンドをコマンドプロンプトで実行します。

pip list

ライブラリのアンインストール方法

ライブラリをアンインストールするには、下記コマンドをコマンドプロンプトで実行しましょう。

pip uninstall ライブラリ名

ライブラリの使用方法

ライブラリを使用する際は、プログラム内でライブラリを使用することを宣言（インポート）してから使用します。

インポートの方法かいくつかあるので、紹介します。

import　ライブラリ名

ライブラリをインポートするときは下記のように記入します。

import ライブラリ名

インポートしたライブラリの関数を使用するときは、
「ライブラリ名」.「関数名」というように、　ライブラリ名と関数名の間に　.（ドット）をつけます。

#　記入例
import time

time.sleep(10) #　10秒停止

import　ライブラリ名　as　別名

ライブラリ名を別名で置き換えてインポートすることもできます。

ライブラリ名が長い場合は、コードの記入する量が減って便利です。

import ライブラリ名 as 別名

インポートしたライブラリの関数を使用するときは、
「ライブラリ名」.「関数名」というように、　ライブラリ名と関数名の間に　.（ドット）をつけます。

#　記入例
import time as tm

tm.sleep(10) #　10秒停止

一般的に使用される別名が決まっているライブラリもあります。

from　ライブラリ名　import　関数名

ライブラリに含まれる特定の関数のみをインポートすることもできます。

from ライブラリ名 import 関数名

関数のみインポートした場合は、関数使用時にライブラリ名を記入する必要がありません。

#　記入例
from time import sleep 

sleep(10) #　10秒停止

Python標準ライブラリ

Pythonに標準でインストールされているライブラリです。

標準ライブラリについては、下記サイトで確認できます。

Python 標準ライブラリ

ここでは使用頻度が高い標準ライブラリを紹介します。

csv　：　CSV ファイルの読み書き

CSV（Comma-Separated Values）ファイルを扱うことができます。

CSVは、表形式のデータを保存する一般的な形式で、各値がカンマで区切られています。

CSVファイルを読み込み、各行をリストとして取得するcsv.readerや、データをCSV形式でファイルに書き込むcsv.writerなどがあります。

datetime 　: 　日付や時刻の取得や操作

日付や時刻を操作することができます。

datetimeを使用すると、現在の日時の取得、日付の計算、時間の比較などが簡単にできます。

例えば、例えば、datetime.datetime.now()で現在の日時を取得でき、datetime.timedeltaを使って日付や時間の差を計算できます。

また、日付や時刻のフォーマットを自由に変更することも可能です。

json　：　JSON エンコーダーとデコーダー

JSON（JavaScript Object Notation）形式のデータを扱うことができます。

JSONは、データを構造化して保存や交換するための軽量で読みやすい形式です。

PythonオブジェクトをJSON形式の文字列に変換（json.dumps）したり、逆にJSON文字列をPythonオブジェクトに変換（json.loads）したりできます。

また、ファイルからJSONデータを読み書きすること（json.dump、json.load）も可能です。

math 　: 　数学関数

三角関数や平方根、角度変換などの数学的な計算をすることができます。

平方根を求めるmath.sqrt、指数関数の計算をするmath.exp、対数を計算するmath.logなどがあります。

また、円周率のmath.piや自然対数の底math.eといった定数も含まれています。

注意点として、mathは複素数を使用することができないので、複素数を使用する場合はcmathを使いましょう。

os 　: 　オペレーティングシステムの操作

オペレーティングシステムとのやり取りを簡単にするためのライブラリで、フォルダの作成やディレクトリの移動などを簡単に行なうことができます。

ディレクトリ内のファイル一覧を取得するos.listdirや、新しいディレクトリを作成するos.mkdirなどがあります。

データ分析をした後、特定のフォルダに保存する際に利用できます。

random 　: 　乱数の生成

乱数生成するために使用します。

指定した範囲内の整数をランダムに返すrandom.randintや、リストからランダムに1つの要素を選ぶrandom.choiceなどがあります。

リストをランダムに並べ替えるrandom.shuffleも便利です。

re 　: 　正規表現

正規表現を使って文字列を操作することができます。

正規表現とは、特定の文字列パターンを定義し、それに基づいて文字列の検索や操作を行うための表現方法です。

特定のパターンに一致する文字列を検索、抽出、置換するのに便利です。

文字列中でパターンに一致する部分を見つけるre.searchや、一致するすべての部分をリストとして返すre.findall、一致する部分を他の文字列に置換するre.subなどがあります。

time 　:　 時刻データの操作

時刻に関するさまざまな関数が使用できます。

現在の時間を秒単位の浮動小数点数で取得するtime.time()や、処理を一定時間停止させるtime.sleep()、日時を指定したフォーマットの文字列に変換するtime.strftimeなどがあります。

randomと同時に使用することで、停止時間をランダムにすることもできます。

Tkinter　：　GUIアプリの作成

GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）アプリを作成することができます。

ボタンやテキストボックス、メニュー、ウィンドウなどの視覚的な要素を持つアプリケーションを簡単に作成できます。

Tkinterについては、こちらの記事で解説しています。
⇒　【Tkinterの使い方】PythonでGUIアプリを作成する方法をわかりやすく解説！

turtle　 : 　カメ作画　　　　☆面白いライブラリ☆

プログラミング初心者向けに設計された、簡単なグラフィック描画ツールです。

画面上の「カメ」を動かすことで、直線や図形を描くことができます。

venv　：　仮想環境

Pythonの仮想環境を簡単に作成・管理することができます。

Pythonの仮想環境とは、特定のプロジェクトに必要なPython環境を独立して構築できる仕組みです。

importで呼び出すこともできますが、基本的にはコマンドライン上で仮想環境を構築して使用します。

venvについては、こちらの記事で解説しています。
⇒　【Python仮想環境】初心者でもできるvenvによる仮想環境作成方法を解説！

外部ライブラリ

beautifulsoup 　:　 htmlの解析、データ抽出

Webスクレイピングをする際に、Webサイトのhtmlを解析するときに使用します。

基本的にrequestsとセットで使用します。

Webスクレイピングについては、こちらの記事で解説をしています。
　⇒requests + BeautifulSoupを使ったWebスクレイピングのやり方　3stepでわかりやすく解説！

JupyterLab（Jupyter Notebook） 　: 　対話型実行環境

PythonなどをWebブラウザ上で記述、実行できる対話型実行環境です。

処理結果を見ながら、プログラミングができるので、とても便利です。

JupyterLabについては、こちらの記事で解説しています。
　⇒【JupyterLabの使い方】初心者は迷ったらこれだけ読め！

matplotlib　 : 　グラフ作成

グラフを作成する際に使用します。

折れ線グラフや棒グラフなど様々なグラフを作成することができます。

matplotlibについては、こちらの記事で解説しています。
　⇒matplotlibの使い方をわかりやすく解説！きれいなグラフを書くには必須！サンプルコード付き！

NumPy　 : 　多次元配列

多次元配列を処理するときに使用します。

ベクトルや行列の計算を簡単に行うことができます。

NumPyについては、こちらの記事で解説しています。
　⇒NumPyの使い方をわかりやすく解説！！配列を使いこなそう！サンプルコード付き！

openCV 　:　画像処理

画像処理を行うためのライブラリです。

画像の二値化や輪郭検出などを行うことができます。

pandas 　: 　データ解析の支援

大量のデータを解析する場合に使用します。

データをシリーズ（Series）やデータフレーム（DataFrame）という形式で処理していきます。

pandasについては、こちらの記事で解説しています。
　⇒pandasの使い方をわかりやすく解説！！データフレームを使いこなそう！サンプルコード付き！

PyInstaller　：　実行ファイルの作成

Pythonで作成したプログラムから実行ファイル（exeファイル）を作成することができます。

PyInstallerを使用することで、PythonがインストールされていないPCでもPythonで作成したツールを実行できるようになります。

PyInstallerについては、こちらの記事で解説しています。
　⇒【PyInstallerの使い方】Pythonで実行ファイルを作る方法をわかりやすく解説！

requests 　: 　Webサイトのhtml取得

Webスクレイピングをする際に、Webサイトのhtmlを取得するときに使用します。

基本的にbeautifulsoupとセットで使用します。

Webスクレイピングについては、こちらの記事で解説をしています。
　⇒requests + BeautifulSoupを使ったWebスクレイピングのやり方　3stepでわかりやすく解説！

selenium 　: 　Web ブラウザの操作、Webスクレイピング

Web ブラウザの操作を自動で行うことができます。

javascriptを使用しているWebサイトをスクレイピングする際に使用します。

sklearn 　: 　機械学習

機械学習を行いためのライブラリです。

教師あり学習や教師なし学習、強化学習を行うことができます。

Q&A

Pythonライブラリって何？

ライブラリとは、プログラムでよく使われる機能（関数やパッケージ）がまとめられたものを言います。

開発時間の短縮やコードの再利用が可能になります。

ライブラリにはどんなものがあるの？

データ処理、Web開発、機械学習など、様々な分野に特化したライブラリがあります。

まとめ

本記事では、Pythonでよく使うライブラリを紹介しました。

Pythonを使用していくうえで、ライブラリは必ず使用します。

ライブラリをうまく活用して、効率的にプログラミングをしましょう。

Pythonを効率的に学習するために

Pythonの学習方法は、書籍やyoutube、スクールなどがありますが、一番のおすすめはオンラインスクールでの学習です。

オンラインスクールを勧める理由は以下の通り。

オンラインスクールについてはコチラの記事で紹介しています。
　⇒　これで決まり！Pythonオンラインスクール　おすすめ3社を厳選！

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Python学習を効率的に進めるために、スクールの検討をしてみてください。

最後まで読んでいただきありがとうございます！

ご意見、ご感想があれば、コメントを頂けるとうれしいです！！