プログラミングを実際にしたことがないと、Pythonで何ができるのかってわからないと思います
私がPythonを始めた頃も、データ分析ができる程度にしかわかっていませんでした
本記事では、Pythonでできることと私の実体験とを合わせて解説します
実体験を聞くことで、あなたのPython学習を始める目的がより明確になるはずです
面倒な単純作業がなくなる

面倒だけど必要な単純作業というのは,仕事をしていると発生します
Pythonを使うことで面倒な単純作業を5分程度で片付けることができます
- ファイル名の一括変更
- ファイルの数値読取
- 実験の自動測定
- メールの定期送信
- Webサイトからの定期データ取得
ここでいくつか簡単にコードを紹介します
ファイル名の一括変更
ある法則に従ってファイル名を変更するのはPythonの得意分野です
- test_1.txt → test-hayateleo-1.txt
- test_2.txt → test-hayateleo-2.txt
from tkinter import filedialog
import os
# ファイル読込
files = filedialog.askopenfilenames()
# 各ファイルの名称変更
for file in files:
names = file.split('_')
os.rename(file, names[0]+'-hayateleo-'+names[1])
ファイルの数値読取
ファイルの特定の数値を読み取る際に,1つ1つのファイルを開いてコピペしていませんか?
Pythonを使えば一瞬ですべてが終了します.日付というテキストの1つ下の行を読み取ります
from tkinter import filedialog
files = filedialog.askopenfilenames()
for file in files:
with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
contents = f.readlines()
num = contents.index('日付\n')
print(contents[num+1])
# 2022-08-10
# 2022-08-11
実験の自動測定
実験での測定で,脳死状態でただただボタンを押していないでしょうか?
PCと計測器を接続さえできればpythonから制御して,自動で測定することが可能です
詳しくは下記記事で解説しているので,参考にしてください
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データ分析の圧倒的高速化

Pythonでのデータ分析は,Excelと比較すると圧倒的に高速で処理できます
例えば,データの読込,整理,グラフ描画をそれぞれ調整する必要があるとしましょう
読込 :データタブから読込を押してCSVをインポート
整理 :各セル内のシート名をCSVのシート名に変更
グラフ:テンプレートに保存したグラフを選択し,データ選択でシート名を変更し,軸ラベルを設定
読込 :CSVファイル名を変更
整理 :パラメータの数値を変更
グラフ:基本的に変更なし
このように手間が圧倒的に少ないことがわかります.それだけでなく,CSVの読込もExcelの比ではないぐらい速いです.
ExcelとPythonをより詳しく比較した記事は下記を参考にしてください

スクレイピングによる大規模データ収集

近年,データの重要性は日に日に増しており,“原油を制する者は世界を制する”から“データを制する者は世界を制する”に移り変わりつつあります
Webからのデータを収集するスクレイピングにおいて,Pythonは非常に使いやすい言語といえます.
Excelでもスクレイピングは可能ですが,固定のURLのみかつ表からしかデータを得られません.
Pythonの場合,静的なページではrequestとBeautifulSoup,動的なページではsereniumを使うことでスクレイピングが簡単にできます
アプリ開発
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Pythonは,アプリのシステムを担当するバックエンド側のプログラミング言語としても用いられます
代表的なライブラリは,DjangoとFlaskがあり,InstagramはDjangoで作られています
私は今まで3つのアプリを開発しました
- 社内データベースへの検索アプリ
- 就活用の企業別分析アプリ
- ブログ用のアプリ
特にアルバイト先で社内データベースへの検索アプリを一人で開発した際は,大変喜んでいただけて嬉しかったです(システムだけではなく,デザインもいじりまくってました笑)
私がDjangoを使えるようになるまでの学習過程を下記記事にまとめているので是非参考にしてください

Pythonを学ぶ意味

ここまで読んでくださった方は,Pythonの持つ圧倒的メリットがわかったのではないでしょうか
Pythonはあなたの業務を効率化するだけでなく,データの収集から可視化までのすべてを手助けしてくれます
1日,2日では身につきませんが,半年,1年と続けることできっと思い通りに使いこなせるようになるはずです
本サイトがあなたのPython学習の手助けになれば幸いです
お疲れ様でした
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