2024年おすすめPythonフレームワーク9選 | 人気や用途など徹底解説
フレームワークにはそれぞれの特性があります。Pythonの能力を最大限に活かすには、Webアプリケーション開発、機械学習モデリング、データ処理など、プロジェクトに適したツールを選択しなければなりません。この記事では、Pythonフレームワークの種類とその特長、メリット、デメリットについて詳しく解説します。
目次
Pythonのフレームワークとは？
オープンソースのプログラミング言語Python（パイソン）は、Webアプリケーション開発やAI分野で広く使用されています。その人気はJavaやC言語を凌ぎ、現在最も支持されているプログラミング言語のひとつです。Instagramをはじめ、多くのサービスで使用されているため、フレームワークも多数登場しています。
Pythonフレームワークとは、Python言語を利用して開発する際に用いるサポートツールであり、アプリケーションを構築のための骨組みや、設計パターンを提供するものです。フレームワークとよく似たライブラリという概念もあります。
フレームワークは枠組みを意味する言葉ですが、ライブラリは、コーディングの中で繰り返し使用する再利用可能なコードの集まりを指します。ライブラリを活用すれば、作業効率を向上させることが可能です。
これからPythonを習得しようと考えている方は、あわせてPythonの魅力や考え方を解説した以下の記事も参考にしてみてください。
Pythonが注目されている背景
近年、AI（人工知能）の急速な発展と需要増により、Pythonが注目を集めています。
AIの開発言語として広く利用されているPythonは、今後もエンジニアにとって必須の言語です。PythonがAIの開発言語として利用されるようになった背景には、シンプルで読みやすい構文や豊富なフレームワークとライブラリ、活発なコミュニティと充実したサポート、プラットフォームの互換性など、さまざまな理由があると考えられます。
他の言語と比較してみても、享受できるメリットは非常に大きいため、今後もAI開発に使用されるものと想定されます。
こうした背景から年収や報酬単価も他のエンジニアと比較しても高い傾向にあります。正社員の場合、Pythonエンジニアは平均年収600万円と言われ、年収1,000万円稼げるケースもあるようです。
求人数や案件数も多いので、Pythonの副業案件で稼ぐこともおすすめです。
Pythonフレームワークを使用する上での注意点
Pythonフレームワークには、フレームワークごとに独自のルールや慣習が存在します。新しいフレームワークを導入する際は、そのフレームワークのドキュメンテーションやベストプラクティスを注意深く学習することが大切です。
また、自身が得意とするフレームワークと、プロジェクトで求められるフレームワークが異なれば、新たなフレームワークを学習しなければなりません。フレームワークの種類によっては、習得までに多くの時間と労力を要するため注意が必要です。
場合によっては、開発スケジュールに影響を及ぼす可能性もあるため、事前にしっかりと学習計画を立ててから取り組むようにしましょう。
Pythonフレームワークの種類
フレームワークにはいくつかの種類があり、それぞれ適した開発やプロジェクトの規模が異なります。
フルスタックフレームワーク
Web開発の現場で必要となる、さまざまな機能を包括的に提供するフレームワークです。機能性が高く、データベース統合などの要素も含まれているのが一般的です。その多機能性と高い汎用性から、大規模なシステムの開発に適しています。
フルスタックフレームワークは、エンジニアに対して統一された開発環境を提供しており、ウェブアプリケーションのフロントエンド（クライアント側）からバックエンド（サーバ側）まで、効率的な構築が可能です。
これらの特長により、複数人で推進する大規模なプロジェクトや要求の高いアプリケーションの開発現場で利用されています。開発者が基盤部分に多くの時間を費やすことなく、アプリケーションのロジックと機能に集中できるため、多くの開発者に支持されているフレームワークです。
マイクロフレームワーク
マイクロフレームワークは、最低限の機能を備えたフレームワークです。利用できる機能は限定されますが、軽量かつシンプルなため、初心者のエンジニアでも使いやすいのが特長です。軽量性により高速で動作するため、リソースの消費を低減できます。
特に、Webアプリケーションのプロトタイピングや小規模なプロジェクトに適したフレームワークです。Pythonの高い生産性と柔軟性を活かすために、プロジェクトにあわせて開発者が必要とする機能を自由に組みあわせてカスタマイズすることも可能です。
非同期フレームワーク
複数の同時接続が可能なフレームワークを指します。
データを送受信するタイミングを合わせる必要がないため、高速で効率的な開発を可能にします。非同期フレームワークは、特にリアルタイム性が要求されるアプリケーションや、大規模なデータ処理に適したツールです。
ウェブソケット通信やストリーミングデータ処理など、データの即時性が重要な場面でその能力を発揮します。非同期処理の採用は、システム全体のレスポンス時間を短縮するため、ユーザーエクスペリエンスの向上が実現します。
Pythonの特性を活かした高度なパフォーマンスを期待できますが、非同期プログラミングでは、通常の同期プログラミングと異なるアプローチが求められるので、慣れるための学習は不可欠です。
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2024年おすすめのPythonフレームワーク9選
2024年におけるおすすめのPythonフレームワークを9つ紹介します。それぞれの特長を知り、場面に応じて使い分けできるように理解を深めておきましょう。
| 1 | Django （ジャンゴ） |
| 2 | web2py （ウェブツーパイ） |
| 3 | CubicWeb （キュービックウェブ） |
| 4 | Flask （フラスコ/フラスク） |
| 5 | Bottle （ボトル） |
| 6 | Tornado （トルネード） |
| 7 | CherryPy （チェリーパイ） |
| 8 | Tensorflow （テンソルフロー、テンサーフロー） |
| 9 | Pytorch （パイトーチ） |
1. Django（ジャンゴ）
2005年に公開されたDjangoは、Web開発用のフレームワークです。その堅実な設計と生産性の高さから、Pythonコミュニティの中でも高い人気を誇っています。特長は多岐にわたりますが、強力なORM（Object-Relational Mapping）を備えることで、Pythonコードでデータベースを操作することが可能になるため、データベースに関連した作業の効率化が期待できます。
また、一般的な攻撃からウェブアプリケーションを保護できるのも特長のひとつです。徹底されたセキュリティ対策も、多くのエンジニアにDjangoが支持される理由だと考えられます。Webアプリケーションの開発を迅速かつ効率的に推進できるため、多くのプロジェクトで使用されています。
2. web2py（ウェブツーパイ）
web2pyは、使いやすさに重点が置かれたシンプルなフレームワークです。2007年にWebアプリケーションフレームワークとして開発されました。データベース、API、ライブラリをはじめ、開発に必要なすべてが含まれているので、フレームワーク内で開発を完結できるのが特長です。
通常、Webアプリケーションが動作するには、さまざまな設定を定義する必要があります。しかし、web2pyが実装する機能すべてにデフォルト値があるため、一部分のコードを記述だけでもWebアプリケーションとして動作させることが可能です。
SQLインジェクション、クロスサイトスクリプティングといった外部からの攻撃にもデフォルトで対応できるため、一定のセキュリティが確保できます。小規模だけでなく中規模のWebアプリケーション開発にまで対応できるツールです。
3. CubicWeb（キュービックウェブ）
CubicWebは、2001年にリリースされたフレームワークです。セマンティックWebアプリケーションの開発を支援するオープンソースのフレームワークとして、データモデルとビューをリンクさせる特長的なアプローチを提供しています。
リンクされたデータが簡単に取り扱えることから、知識ベース型のアプリケーション構築に適しています。その他の特長として、フルスタックフレームワークであること、大規模な開発に向いていることなどが挙げられます。
4. Flask（フラスコ/フラスク）
2010年に開発されたFlaskは、Pythonフレームワークの中で確固たる地位をもつフレームワークです。シンプルさと拡張性の高さが、多くのエンジニアに支持されています。多様なサードパーティーの拡張機能を用いることで、プロジェクトの要求に合わせた機能を簡単に追加できるのが特長です。
また、テンプレートエンジンが組み込まれていることにより、動的なWebページも効率よく作成できます。また、アプリケーションのテストを容易にしてくれる機能も含まれています。モジュールを使用して特定の部分だけをテストするときも、アプリケーション全体をテストするときも、素早く実施できるので工数の削減に有効です。
さらに、非同期処理のサポートにより、スケーラブルなアプリケーション開発を円滑に推進できます。シンプルさと柔軟性を兼ね備えたFlaskは、プロジェクトに初めて参加するエンジニアから豊富な経験をもつ開発者まで人気のある選択肢です。
5. Bottle（ボトル）
Pythonフレームワークの中で、最も軽量なもののひとつがBottleです。小規模プロジェクトやAPIの構築に適しているため、素早いプロトタイピングに最適です。シンプルで効率的なBottleは、Webアプリケーションの構築に適しています。
フレームワークの構成がシングルファイルとなっているので、初心者でも扱いやすいフレームワークです。また、Pythonの標準ライブラリ以外は、依存関係がないことも特長です。少ないコードを記述で、ルーティング、テンプレート、組み込みサーバの機能が利用できます。
6. Tornado（トルネード）
Tornadoは、非同期処理に焦点を当てた高性能なフレームワークです。リアルタイムアプリケーションや長時間実行されるタスク向けに設計されています。そのため、同時接続数の多いシステムにおいて、非同期通信で対応することが可能です。
非同期通信のメリットは、リクエストの送信からレスポンスを受け取るまでの時間に、別の処理を実行できることです。リアルタイムで大量トラフィックの同時処理が行えるよう設計されているほか、スケーラビリティにも優れているので、大規模なアプリケーションを効率よくスケーリングできます。
7. CherryPy（チェリーパイ）
CherryPyは、オブジェクト指向のミニマルなWebフレームワークです。10年以上にわたり、高速で動作が安定していることから信頼性が高く、短期間での開発を可能にするツールとして多様な開発現場で利用されています。
また、CherryPyは、Webサーバとして動作させることも可能です。サーバとWebアプリケーションを接続する共通のインターフェースをPythonで定義したWSGIが使える環境であれば、外部からの操作にも対応できます。
実装しているのは必要最低限の機能ですが、拡張機能を組みあわせて容易にカスタマイズできます。Pythonエンジニアなら、習得しておきたいフレームワークのひとつです。
8. Tensorflow（テンソルフロー、テンサーフロー）
TensorFlowは、機械学習とディープラーニングの分野で圧倒的な存在感をもつオープンソースのライブラリおよびフレームワークです。Googleによって開発され、多くの機械学習プロジェクトで使用されています。
あらゆるプラットフォームに対応する柔軟性と、小規模なプロジェクトから大規模なプロジェクトまで対応できるスケーラビリティが特長です。中でも、ディープラーニングのアーキテクチャが利用できるのは大きな魅力です。
最近では、TensorFlowの高度な画像処理能力と学習能力を活用したディープラーニングモデルの訓練や、画像認識技術の研究分野で応用されるなど注目が高まっているので、常に最新の情報をチェックしておきましょう。
9. Pytorch（パイトーチ）
Meta（旧Facebook）により開発されたPytorchも、機械学習とディープラーニングの分野で広く利用されているフレームワークです。研究から実用アプリケーションまで、さまざまな機械学習タスクに適しています。
また、計算グラフが採用されているため、モデル構築やデバッグが容易となり、柔軟なモデル設計を可能にします。さらにGPUアクセラレーションに対応していることから、高速なディープラーニングトレーニングにも対応しています。
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【用途別】人気のPythonフレームワーク
多目的な言語として注目を集めるPythonは、各フレームワークの使い分けが重要です。用途別に、現在主要となっているPythonフレームワークを把握しておきましょう。
WEBアプリ開発向け
WEBアプリケーションには、ユーザー認証、UIデザイン、データベース連携など、多くの機能が必要です。Pythonのフレームワークにはこれらの要件を満たすものが多数存在し、さまざまな選択肢があります。
Webアプリ開発の現場では、以下のフレームワークがよく利用されています。
- Django
- web2py
- Flask
- Bottle
- Tornado
これらのフレームワークは、シンプルなプロトタイプから大規模なWebアプリケーションまで、幅広いプロジェクトに対応可能です。
機械学習向け
機械学習や人工知能（AI）の開発では、ディープラーニングモデルの構築やトレーニング、データの前処理など、通常のWeb 開発とは異なった機能の実装に取り組まなければなりません。
以下はこれらの機能を備え、AI開発や機械学習に適したフレームワークです。
- TensorFlow
- PyTorch
これらのフレームワークは、ディープラーニングモデルの構築とトレーニングをサポートします。機械学習プロジェクトにおける高度なニーズに対応しています。
まとめ
Pythonは世界で最も注目されているプログラミング言語です。AIや機械学習など、最先端の分野において、Pythonエンジニアの需要は高まっており、将来性が期待されています。
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