Python資格試験について、種類やその概要を詳しく解説しました。具体的な勉強の仕方も紹介しています。Pythonの資格試験にはどんな種類があるのか知りたい方や、それぞれの試験がどのくらいの難易度なのかを知りたい方は、ぜひ最後まで読んでみてください。実際就職に有利になるの？という、気になる疑問にも答えています。 またテクフリでは、フリーランスエンジニア向けのPython案件も多数掲載しています。 Python案件を探してみる Python資格試験の種類 Pythonの資格試験は、3つあります。その3つは国内の資格試験と、国際的な資格試験の2つに分類されます。 国内資格 Python3エンジニア認定基礎試験 国内資格 Python3エンジニア認定データ分析試験 海外資格 Python Certifications 国内の資格試験は、「Python3エンジニア認定基礎試験」と「Python3エンジニア認定データ分析試験」があります。どちらも、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が認定している民間の資格試験です。 海外のものでは、「Python Certifications」という資格があります。ポーランドを拠点に活動している、OpenEDG Python Institute が実施している資格試験です。 以降、3つの資格試験について詳しく説明します。 Python3エンジニア認定基礎試験 Python3エンジニア認定基礎試験は、CBTという、全国にあるテストセンター（オデッセイコミュニケーションズ）でいつでも、受験可能な試験です。 試験は、Pythonチュートリアルという本を元に作られていて、その中から出題されます。問題の配分は、ウェブサイトより確認可能です。 参考：Python 3 エンジニア認定基礎試験 出題形式 CBT方式（マウス選択問題） 試験時間 60分 問題数 40問 内容 文法などの基礎的な問題 合格基準 70%以上で合格 受験料 11,000円（学割5,500円） Python3エンジニア認定データ分析試験 Python3エンジニア認定データ分析試験は、Pythonを用いて行うデータ分析の基礎や、その方法についてが出題される試験です。この試験も、CBTという全国にあるテストセンター（オデッセイコミュニケーションズ）でいつでも、受験可能です。試験内容は、Pythonを使ったデータ分析の基礎知識で、範囲も限定されています。 参考：Python3エンジニア認定データ分析試験 出題形式CBT方式（マウス選択問題）試験時間60分問題数40問内容Pythonを用いた、データ分析の基礎や方法について合格基準70%以上で合格受験料11,000円（学割5,500円） Python資格は就職に有利？ Python資格は就職に必要なのでしょうか？資格を持っていることで、就職に有利になるなら、取得する価値がありますよね。Python資格の取得で得られるメリットを3つ紹介します。 スキルレベルの証明 キャリアアップにつながる スキルアップにつながる スキルレベルの証明になるというのは、採用側が履歴書を見た時点で、どのくらいのレベルなのかを測ることができます。特に国内資格2つは、未経験者がPythonスキルを求められる企業への転職をするときに役立ちます。初心者でも基礎は最低限理解していることを証明できます。 ある程度経験を積んだプログラマーの方は、より充実した福利厚生や収入を目指しての転職であれば、Python Certificationsのレベル3.4が有利に働くでしょう。高い技術を証明できるので、企業に自分をアピールできます。 キャリアアップについては、Python資格が企業や研究機関で利用されていることから、エンジニアとしてのキャリアを積み上げていくことに、プラスに働くでしょう。 スキルアップにつながるというのは、学習のモチベーションになる、学習効率の向上につながります。 資格をとるということは、自分のスキルがどのくらいなのかを証明できるので、取得することにメリットはあります。ですが、資格を取ったから採用される、というわけではありません。採用側の指標になり、一定の評価を受けることができますが、それ以降採用につなげられるかどうかは個人の努力次第です。 Python資格の難易度と勉強時間は？ Python資格を取得することは、どのくらい難しいのか、どのくらいの時間を必要とするのかを解説します。 難易度 まず難易度についてです。 ・Python3エンジニア認定基礎試験：合格率77%。基礎的なことが出題されるため、難易度は比較的高くはない。 ・Python3エンジニア認定データ分析試験：合格率不明（基礎試験よりは合格率が下がる可能性が高いが、出題範囲や教材が明確なので、ある程度高い合格率になると予想される） ・Python Certifications：前提として、英語で出題される レベル1.PCEP＝プログラマーエントリーレベル。Python3エンジニア認定試験とほとんど同じレベル レベル2.PCAP＝Pythonを使った実務遂行レベル。基礎知識に加えて、実務に必要とされる、応用のような問題もあり。 レベル3.PCPP32-1＝プログラマーとして、高い技術力を証明できるレベル。証明できるレベルが高く、転職にも有利に働く。 レベル4.PCPP32-2=レベル3のさらなる上級レベル。レベル3を保有していることが受験の条件。 勉強時間 必要な勉強時間は、それぞれ試験ごと、個人の経験やスキルによって異なります。紹介する勉強時間は、目安であるため、合格できるかできないかは個人の努力次第です。 ・Python3エンジニア認定基礎試験、Python3エンジニア認定データ分析試験 →Python実務経験がある人：4時間程度 Python以外の言語の実務経験がある人：8時間程度 未経験：40時間以上 ・Python Certifications レベル1.PCEP→Python3エンジニア認定基礎試験と同等レベル、同等の時間（+英語力） レベル2.PCAP→実務経験があれば比較的少ない時間で合格可能。応用問題が出題されるので、初心者には難易度が高いため、かなりの時間を必要とする（+英語力） レベル3.PCPP32-1→プログラマーとして技術の高さの証明になるほどの試験なので、実務経験があっても、時間をかけて勉強が必要。（+英語力） レベル4.PCPP32-2→レベル3のさらなる上級レベルなので、資格試験の勉強としてしっかり時間をかけて取り組む必要がある。受験条件として、レベル3.PCPP32-1を取得しておかなければならない。（+英語力） Python資格の勉強方法 Python資格を取得するための勉強方法を紹介します。どの試験も、出題範囲が限定されていたり、過去問があるため、学生時代のように勉強するのが一番近道だと思います。具体的な方法を3つ紹介します。 過去問を活用する どんな問題が出題されるのかを知るため、実際に問題に慣れることを目的に、過去問を活用しましょう。出題範囲にないものを勉強しても、資格試験に合格するという目標においては時間の無駄になるので、効率よく勉強していくためには、出題範囲を理解し、それに沿った学習を進めていく必要があります。公式サイトにも、出題範囲が一部公開してあるので、確認しておきましょう。 模擬試験を受ける 問題や試験を受ける感覚に慣れるために、模擬試験を受けましょう。自宅で勉強するのと、会場で受けるのは、雰囲気や緊張感が全く違います。それらを学習しながら感じ取れるのは、模擬試験で体験してみることが重要です。 本・参考書で勉強をする 問題の数をこなして、たくさんの問題に触れましょう。たくさんこなしていくことで、問題を解くスピードが上がります。実際の試験でも、わからない問題があれば焦ってペースをみだしてしまう可能性がありますが、数をこなした努力から、自信を持って試験に挑むことができます。 Python資格試験のフロー 最後にPython資格試験を受けるためのフローを説明します。 申し込み→当日会場で受験（→その場で結果が出る） という流れです。 資格試験へ申し込み Python3エンジニア認定基礎試験とPython3エンジニア認定データ分析試験は、通年で受験ができます。各都道府県に設置されている、試験会場で日程を選択し、受験日程と場所を決めます。 申し込みの方法は、「odyssey ID」を登録し、個別に試験会場へ問い合わせて日程を調整します。 当日の持ち物 試験当日の持参物は以下の3つです。 Odyssey IDとパスワード 受験票 本人確認書類（免許証など） 本人確認ができないと、受験ができなくなる場合があるので、忘れないように気をつけましょう。 まとめ Pythonの資格試験について解説をしました。資格を取得することで、自分のスキルを証明できることや、学習効率向上、モチベーションにつながるなどのメリットがあります。Pythonは今後も需要が高まっていくと予想されているので、習得におすすめの言語です。 これから学習を始める方も、Pythonを使って転職を考えている方も、資格取得を初めて見てはいかがでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Pythonとは？ Pythonは1991年に登場した歴史あるプログラミング言語で、開発効率の高さとコードの読みやすさが特徴です。日本ではここ10年ほどで急速に普及し、特に人工知能（AI）開発でよく利用されています。 Pythonには大きく分けて2系と3系があり、後方互換性がないため注意が必要です。現在はほとんどの環境で3系が主流です。Pythonは「同じロジックであれば誰が書いても同じコードになる」ことを重視しており、開発効率や保守性に優れています。この方針は他の言語にはあまり見られません。 Googleなどの企業が積極的に採用し、TensorFlowなどのライブラリ公開により、AI分野での利用が広まりました。シンプルな記述ルールとパターン化された書き方のおかげで、初心者でも学びやすく、業務効率化にも活用されています。 テクフリでは、フリーランスエンジニア向けのPython案件も多数掲載しております。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pythonの特徴 Pythonについて簡単に説明しましたが、Pythonの大きな特徴は次の2点です。 コードがシンプル ライブラリ/フレームワークが充実している それぞれの特徴について、さらに詳しく解説していきます。 コードがシンプル Pythonはコードがシンプルで直感的に読みやすい構文であるため、多くの開発者に愛用されています。 このコードがシンプルという特徴は、初心者が習得しやすいでしょう。 また、経験豊富なプログラマーにとっても、複雑なシステムを効率的に構築することを容易にしてくれます。 ライブラリ/フレームワークが充実している もう一つのPythonの強みは、ライブラリ・フレームワークが充実していることです。 そのため、データ分析からウェブ開発、機械学習まで、さまざまなアプリケーションをサポートすることを可能にしています。 例えば、NumPyやPandasはデータサイエンスに、DjangoやFlaskはウェブ開発に不可欠なツールです。 これらのライブラリとフレームワークの充実は、Pythonを多様なプロジェクトに適用可能な言語にしています。 Pythonの将来性が高い理由 Pythonは将来性の高いプログラミング言語だと言われています。理由はいくつかありますが、大きく以下3つの理由が考えられます。 最先端技術の開発に使用される 世界中で広く使用されている 市場における需要が増加している これら3つの理由について、さらに詳しく解説していきます。 最先端技術の開発に使用される まず、最先端技術の開発によく使用されるからです。 特に人工知能（AI）や機械学習、データサイエンスの領域を扱うエンジニア職種で、Pythonは開発の主力言語として使用されています。 一例を挙げると、TensorFlowやPyTorchといったフレームワークは、Pythonのエコシステム内で開発されており、これらの分野の研究と開発を加速させることに繋がっているでしょう。 世界中で広く使用されている Pythonは世界中で広く使用されており、そのコミュニティは日々成長しています。 また、多くの教育機関がPythonをプログラミング教育の基礎として採用しており、これがさらなる普及を促進させていることも理由のひとつです。 多くの人に使用されていることによって、学習に使用する教材が豊富であるというメリットもあります。学習のハードルが下がることによって、今後さらにPythonを扱う人材は増えていくでしょう。 市場における需要が増加している 最後に、市場におけるPythonの需要は、特に技術進歩が急速な2023年において、顕著に増加してきています。 特に大手企業はデータ駆動型の意思決定を行うために、データ分析や機械学習の専門知識を持つPythonスキルを持つ人材を活用するケースが多いです。 この需要の増加は、Pythonの将来性をさらに高めていると言えるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pythonの現状 給与から業界の動向まで検証 今回は、求人市場の実態を知る参考値として、求人検索エンジン「スタンバイ」（株式会社ビズリーチ）に掲載された求人情報を分析した、【求人検索エンジン「スタンバイ」調べ】を利用させていただきたいと思います。 求人検索エンジン「スタンバイ」プログラミング言語別年収ランキング2018 （提示年収の中央値ベスト10） 順位 言語 年収中央値（万円） 最大提示年収（万円） 求人数（件） 1 Go言語 600 1,600 2,202 2 Scala 600 1,300 1,489 3 Python 575 1,499 9,344 4 Kotlin 575 1,200 961 5 TypeScript 575 1,200 667 6 R言語 575 1,000 220 7 Ruby 550 1,200 11,676 8 Swift 550 1,200 3,353 9 Perl 525 1,200 4,509 10 C言語 525 1,000 9,347 Pythonは年収中央値(想定年収平均値)と求人数が第三位、最大提示額は第二位です。非常に好成績だと言えるでしょう。 日本初の国際標準となったRubyがPythonよりも求人数が多く第二位となっていますが、その差はあまり大きくありません。 人工知能分野ではPythonの方がRubyよりも圧倒的な優位性があるでしょう。 しかし、Web系システムの場合、RubyとPythonは直接のライバルであり、近年、RubyからPythonへと移行する例が広まっています。 この集計結果だけを見ると、RubyからPythonへの移行が日本国内でも相当に行われていると考えられるのではないでしょうか。 給与面では、PythonがRubyを上回っているのは興味深いところです。理由としては二つ考えられます。 まず、単純にRubyエンジニアの方がPythonエンジニアより多いため、需要と供給の関係から、Pythonエンジニアの方が高単価を提示してもらいやすい、という可能性です。 もう一つは、Pythonは人工知能開発にも強いプログラミング言語という理由が挙げられます。人工知能開発案件は言うまでもなく、高単価です。 最大提示年収は人工知能開発関連の案件かもしれません。 また、年収中央値も高単価な人工知能開発案件のおかげで引き上げられている側面もあります。 Pythonの将来性 給与から業界の動向まで検証 最後にPythonの将来性についても検証しておきましょう。 Pythonの将来性を考える上で、ポジティブ材料として次のことが考えられます。 今後も人工知能開発やクラウドサービスなど、(特に海外発の)最新技術の開発環境としてPythonが指定されることが多い。 企業側のニーズ拡大に対して、エンジニアが足りていない。 1つ目として今後も人工知能開発やクラウドサービスなど、(特に海外発の)最新技術の開発環境としてPythonが指定されることが多いということを指摘しました。 現在も、先述のTensorFlowやAWS(Amazon Web Service)といったクラウドサービスなどで、Pythonが開発対応言語として選ばれることが多いですが、今後もこの傾向は続くと考えられます。 その結果として、企業側のニーズ拡大に対して、エンジニアが足りていないという2つ目の事態も引き続き展開されていくでしょう。 逆に、Pythonの将来性を考える上で、ネガティブ要素と言えるのは以下のようなことです。 学びやすいことでエンジニアが増えて単価が下がる可能性あり 5年~10年といった比較的長いスパンでみると、Pythonを扱えるエンジニアが増えて、需要と供給のバランスが再調整され、結果、単価が下がる可能性ももちろんあります。 ただし、単純に全員の単価が下がっていくという方向にはならないでしょう。 おそらくは、単純にPythonでプログラミングができるプログラマーと、人工知能や最新のクラウド動向に対応して、上位工程に関われる優れたスキルセットを保有するシステムエンジニアの間で年収格差が広がる構図になる可能性が高いです。 まとめ 日本でも人気が出てきて、書籍や学習サイトが増えてきたPythonですが、海外、特にアメリカで積極的に使われている言語です。 結果として、「Pythonに関連する技術動向」の情報は、だいたい英語で発信されます。 もちろん、インパクトが大きいものについては、日本語Webメディアでの紹介含めて、日本語化されますが、リアルタイムではありません。 また、機械翻訳でとりあえず日本語化しただけなので、なにを言いたいのか分からないドキュメント、というのもよくあります。 単純にPythonでプログラミングを組むことができるようになれば良い、ということであれば、そのような英語で発信されたドキュメントをリアルタイムで読む必要はありません。 一方で、市場価値の高いPythonエンジニアになりたいのであればリアルタイムで原文を読みこむ力も必要になるでしょう。 したがって、Pythonに限らず自身のエンジニアとしてのスキルを伸ばしていく上で今後はさらに英語力が求められる時代になるかもしれません。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

近年、ビッグデータ解析やWebアプリ開発、人工知能に使用されているPythonの技術が注目を浴びています。Pythonは少ない記述量でわかりやすい簡単なプログラムが書ける言語です。その利便性から世界中で広く利用されており、GitHubの人気言語調査では、プルリクエスト数で世界1位を記録しています。 今回はそんな人気言語Pythonの副業について紹介します。 テクフリでは、フリーランスエンジニア向けにPython案件も多数掲載しております。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pythonの副業案件の単価相場 Pythonの副業案件の単価相場は、テクフリ上で見ると80万前後である場合が多く、副業案件の中でもかなり高単価です。職種はデータサイエンティスト、サーバーサイドエンジニア、フロントエンドエンジニアなどさまざまです。また、機械学習やデータサイエンスの知識が必要となる案件は報酬が高くなる傾向があります。 Pythonの主な副業案件 ここでは、Pythonの主な副業案件を紹介します。自分が活かせるスキルや報酬と相談して、どの案件を受注するか決めましょう アプリケーション開発 Pythonはクロスプラットフォームで動作する言語であり、デスクトップアプリケーションやモバイルアプリケーションなどの開発に適しています。フルスタックのPython開発者であれば、フロントエンドからバックエンドまで幅広いアプリケーションの開発が可能です。 データ分析・解析ツール開発 Pythonはデータ分析に適した言語であり、Pandas、NumPy、Matplotlibなどのライブラリが豊富に存在しています。データ分析、データマイニング、機械学習、統計解析など、さまざまな使い方ができる言語です。 ディープラーニング Pythonはディープラーニングに適した言語であり、TensorFlow、Keras、PyTorchなどのライブラリがあります。画像認識、自然言語処理、音声認識などの分野で使用されます。 Webスクレイピング PythonはWebスクレイピングに適した言語であり、Beautiful SoupやScrapyなどのライブラリが存在します。Web上の情報を収集するために使用されます。 講師として初学者への指導 Pythonは初学者にも優しい言語であり、教育現場で広く使用されています。Pythonの基礎から応用まで指導する講師として活躍することができます。 Pythonの副業案件の探し方 Pythonを使って副業を始めるために、どのように案件を獲得すれば良いのでしょうか。クラウドソーシングサービスと転職エージェントの2つ軸に分けて例を紹介します。 クラウドソーシング/求人サイト/SNSで探す まずは、クラウドソーシングや求人サイトのような求人を出している企業と直接つながることができるWebサービスを紹介します。 CrowdWorks 初心者向けの募集案件が豊富にあり、クラウドソーシングサービス初心者におすすめのサイトです。アプリ開発やWebサイト開発といったカテゴリーごとに仕事を探すことができるので、気になる案件がないか探してみましょう。 https://crowdworks.jp// Lancers 日本最大級のクラウドソーシングサービスで、質の高い案件が多いことが特徴です。24時間以内のメッセージ返信率：80%以上、過去1年間のクライアントからの「満足」の割合が95%以上といったいくつかの条件を満たすと「認定ランサー」として認められ、高額案件や多くの案件を安定してこなしているという証明になります。多くの実績を積んで「認定ランサー」を目指しましょう。 https://www.lancers.jp/ YOUTRUST 信頼できる友達もしくは友達の友達から副業・転職のオファーが届くキャリアSNSです。報酬額はオファーがあった友人や「友人の友人」と直接交渉する形をとっているので、案件によって幅があります。知らない人ではないので、気軽に金額交渉ができそうですね。 https://youtrust.jp/lp 副業エージェントを使って探す 次に、要望を聞いた上でマッチしている企業を紹介してくれるエージェント型のサービスを紹介します。 Flexy フリーエンジニア・デザイナー向けのエージェントサイトです。複数社での同時稼働、自宅勤務も可能な案件が多く、フレキシブルな働き方がかなえられるサービスです。週2日から働ける案件が多くあるため、無理のない働き方をしたい人にもおすすめのサービスになります。 https://flxy.jp/ Midworks 利用者の層は、月額単価60万円以上の高単価案件を目指しているスキルの高いエンジニアが多いことが特徴です。また、Midworksに登録後サポーターとカウンセリングが可能です。希望条件とスキルのヒアリングのみならず、キャリア相談にも応じてくれます。副業だけではなく転職も検討している人は、キャリア相談も活用してみましょう。 https://mid-works.com/ クラウドテック キャリアサポーターがフリーランサーと企業を仲介してくれるのがクラウドテックの特徴です。週3日から働ける案件も多く、88%の人がリモート案件で稼働しています。働く場所や時間に関して拘束されたくないという人から指示されており、継続率90%という実績もあるサービスです。 https://crowdtech.jp/ レバテックフリーランス レバテックフリーランスは、18年の実績を持ち、フリーランスエージェント登録者数1位を獲得しています。取引社数5000社以上という豊富な案件数が特徴で、プロのコーディネーターによる相談も行っています。自身のスキルや要望にあった高単価案件を紹介して欲しいという人におすすめです。 https://freelance.levtech.jp/ Pythonで副業をするために最低限必要なスキル クラウドソーシングサイトを見ていると、Pythonの副業案件にはWebアプリケーション開発やスクレイピングの案件が多いです。Pythonで副業をしたい人は、以下の3つのスキルは最低限押さえましょう。 ・Pythonの基礎 まずは、Pythonの基礎文法、制御構文、データ型、関数、クラスなどを理解しましょう。また、Pythonの標準ライブラリや外部ライブラリを使いこなすことも大切です。 ・フロントエンドの基礎 Webアプリケーション開発にはHTML、CSS、JavaScriptなどのフロントエンド技術が必要です。Pythonを使ったフルスタック開発をする場合は、Pythonの技術だけではなく、これらフロントエンドの基礎も身につけましょう。 ・データベースの知識 Webアプリケーション開発では、データベースを使ってデータを管理することが一般的です。SQLを使ったデータベースの操作方法や、ORM（Object Relational Mapping）ライブラリの使い方を理解しましょう。 Pythonの副業をする上での注意点（よくある質問） ・Pythonの副業案件は競合が多い Pythonは非常に人気の高い言語であり、多くの人が使っています。そのため、副業案件に応募する際には、競合が激しくなり、案件を取るのが難しくなる場合があります。また、報酬が低い案件も多いため、案件を探すときは注意が必要です。 ・Pythonのライブラリを使いこなせるように勉強や経験を積んだ方がよい Pythonを習得するには、独学では時間がかかるため、プログラミングスクールに通うと効率的です。最後にPythonが学べるおすすめのプログラミング学習サイトを紹介します。 Pythonが学べるプログラミング学習サイト Pythonに特化したプログラミングスクールを紹介します。この他にも無料で学べるサイトなどもありますので、自身のレベルに合わせてぜひ参考にしてみてください。 Aidemy Aidemyは、​Pythonを用いたAI開発やデータ分析を中心に取り扱っているプログラミングスクールです。​Aidemy Premium Planという有料講座では、​AIアプリ開発講座、​データ分析講座、​自然言語処理講座、​AIマーケティング講座など、AIを活用するためのスキルを解説する7つの講座があります。​未経験者でも3ヶ月でAIを使いこなせるようになることを目指したカリキュラムを提供しているスクールです。 https://aidemy.net/ キカガク キカガクは、​AIを含めた最先端技術を最短距離で学べるオンラインプログラミングスクールです。​データ分析やAI開発などで活躍する人材を育成することを目的としています。​キカガクは、​動画学習プラットフォームによって、​無期限で動画視聴が可能です。​また、​転職サポートも行っており、スキルを身に着けてキャリアを形成するトータルサポートを提供しています。 https://www.kikagaku.ai/campaign/ まとめ 今回はPythonの副業案件の探し方やPythonの特徴について紹介しました。Pythonの副業は機械学習やデータサイエンスの知識が必要なため、高単価案件が多い傾向があります。また、Webアプリケーション開発やスクレイピングの経験があると、より多くの案件にチャレンジできます。この記事を通して、少しでもお役に立てたら幸いです。 🔘

オブジェクト指向とは？ オブジェクト指向とは、プログラムを記述する際に一つの構成要素をまとめる考え方のことです。現場では主にプログラミングとソフトウェア設計の際に用いられます。オブジェクト指向は抽象的な考え方となるため、その定義は個人によって認識が異なる場合もあります。 しかし一般的には、データとコードの複合体であるobjectを活用してプログラムを記述する考え方をオブジェクト指向と称している場合が多くなります。オブジェクト指向では複数のコードやプロパティが含まれたデータを一つの要素として考えるため、解析と組立が分かりやすくなるという特徴もあります。 フリーランスのPython案件を探してみる Pythonからオブジェクト指向の理解を深められるか？ オブジェクト指向の基本的な理解はデータを一つの要素として考える考え方であり、カプセル化や継承といった言葉で説明されることもあります。 しかしオブジェクト指向は考え方の概念でもあるため一言で説明できるものではなく、プログラムを記述する中で理解が深まっていくことが少なくありません。 ではPythonからオブジェクト指向の理解を深めることはできるのでしょうか？ 結論から述べるとオブジェクト指向の理解はPythonでも、Java、C++など他の言語でも深めることができます。 なぜならオブジェクト指向とはobjectを活用してプログラミングを進める考え方でもあり、実際に手を動かすことで理解を深めることが期待できるからです。 複数のobjectをカプセル化や継承で組み合わせることでプログラムを完成させる作業は、文章で読むだけでは理解できる範囲に限界があります。 そのためPythonなどのプログラム言語で実際にobjectを組み立てる作業をすることは、理解を深める助けになると考えることができます。 またPythonは、プログラミング初心者にも習得しやすいスクリプト言語としても知られています。 Pythonはライブラリも充実したプログラム言語でもあるため、プログラミング初心者が、オブジェクト指向を理解するために学ぶのは賢明な選択の一つだといえます。 Pythonからオブジェクト指向を理解するためのキーワード一覧 Pythonからオブジェクト指向を理解するためには、オブジェクト指向に関連するキーワードの意味を理解することも大切です。 ではオブジェクト指向に関連したキーワードはどのようなものがあるのか、順番に見ていきましょう。 Python シンプルで比較的扱いやすく設計されているプログラミング言語。 ツールやライブラリがインターネットで数多く公開されているため、状況に応じて機能を拡張して利用できるという特徴があります。 またPythonはオブジェクト指向だけでなく、命令型や関数型などでも記述することができます。 Pythonは柔軟に機能を拡張できることから、人工知能やWebアプリ、ブロックチェーン関連の開発にも用いられています。 そしてPythonは一つの動作を起こすための記述方法が基本的に一つであるため、誰が書いても似たようなコードになるという特徴もあります。 インスタンス インスタンスとは処理を実行できる状態のデータ構造を意味する言葉です。 そしてメインメモリ上で展開されることを前提としており、プログラムなどがデータ構造の中には含まれています。 クラス定義に基づいていることも要素の一つですが、インスタンスはオブジェクトの一種でもあります。 object オブジェクト指向ではプログラムなどを含むデータの集合体をobjectと言います。 そしてobjectにはプロパティや属性などの固有のデータだけでなく、外部からのメッセージを受けて実行されるメソッドが含まれています。 プロパティ プロパティとはobjectが持っている設定や属性などの情報を指す言葉です。 オブジェクト指向ではobjectのメソッドは外部から呼び出されますが、内部的な動作としてはプロパティが変換機能を有しています。 メソッド メソッドとはオブジェクト指向におけるobjectに属している操作などを指す言葉。 メソッドには処理だけでなく、通信プロトコルの要求の種類も含まれます。 またobjectにはデータとデータに対する処理に関するプログラムが含まれていますが、これらはカプセル化されて定義されています。 このカプセル化された要素のうち、データに対する処理に関するプログラムもメソッドの意味に含まれます。 カプセル化 カプセル化とは、オブジェクト指向におけるobjectを一つの単位にまとめることです。 まとめられる内容は複数のデータと、データに対する操作です。 オブジェクト指向におけるobjectがカプセル化されることはobject内部の変更が外部のプログラムに対する影響を防ぐことにもつながります。 クラス（class） オブジェクト指向におけるクラスとは、クラスベースのオブジェクト指向プログラミングのobjectの雛形を意味する言葉。 クラスはプログラムが実行される際に実体化してデータの操作などを行います。 またクラスのプログラムが実行化される際は、インスタンスとして実体化されます。 継承 継承とは、オブジェクト指向におけるクラスに一部の機能を追加、変更して別のクラスを作成することです。 継承をすることはゼロからプログラムを作るのではなく既存のクラスを利用してすみやかに新しいクラスを作成することができます。 継承はクラスベースのオブジェクト指向で開発するなら、開発をすみやかに進めるために欠かせない操作でもあります。 ライブラリ ライブラリとは単体では実行することができないプログラムの集合を指す言葉。 オブジェクトコードの集合がライブラリと呼ばれる場合もあり、汎用性が高い機能がライブラリとされていることが少なくありません。 ライブラリは複数のプログラムが集められたファイルでもあります。 オブジェクト指向言語 オブジェクト指向言語とは、プログラム言語の分類の一つであり、JavaやC++、Pythonなどが含まれています。 またオブジェクト指向言語はオブジェクト指向的な言語であることを意味しており、操作対象に重点を置いているという特徴があります。 def（デフ） defとはPythonでプログラムを記述する際に、関数を定義することを意味しています。 関数を利用すれば関数で定義づけした処理を実行できるため、オブジェクト指向を理解するためには欠かせない概念だといえるでしょう。 関数を利用しなければ、ソースコードはどうしても多くなってしまうものです。 Pythonでオブジェクト指向の理解を目指すなら、defを活用したプログラミングについても学ぶことが大切です。 インスタンス変数 インスタンス変数とはオブジェクト指向が持っている情報を格納するために利用される変数。 インスタンス変数は「@」を用いて記述しますが、メソッドで定義した情報を、メソッドをまたいだ箇所でも利用できるという特徴があります。 Pythonでオブジェクト指向を学ぶなら、理解しておきたい操作の一つです。 まとめ オブジェクト指向とは、ある特定のモノ（class）とモノ（class）を定義することが大前提ですが、さらにその関係性まで定義します。 このような定義づけは小規模なシステム開発ではそこまで重要ではありませんが、開発の規模が大きくなるにしたがってその重要性は増していきます。 業務で大規模なシステム開発に携わるなら、オブジェクト指向の理解は欠かせません。 またPythonはオブジェクト指向言語の中でも比較的初心者が学びやすいプログラム言語でもあります。 これからオブジェクト指向を学ぶなら、まずはPythonによる基本的なプログラミングから学んでみてはいかがでしょうか。 参考:Python Japan テクフリでフリーランス案件を探してみる

PythonはWebアプリケーション開発だけでなく、データ解析や人工知能（AI）開発にも活用できる言語です。本記事ではPythonのフレームワークについて解説していきます。最後まで読んでいただければ、開発目的に沿ったフレームワークの選定に役立てられるでしょう。 また、テクフリではフリーランスエンジニア向けのPython案件も多数掲載しております。 Python案件を探してみる おすすめPythonフレームワーク7選 目的によって有用なPythonフレームワークについて、その特徴を解説していきます。 Django Djangoは2005年にリリースされたフレームワークで、ワシントンポストやNASAで利用されています。Webアプリケーション開発に利用されている、多機能フレームワークです。 Pythonのフレームワークの中でもトップレベルで人気度が高く、どれから学ぶべきか分からない場合、Djangoを選んでおけば間違いないでしょう。また、Djangoは利用者が多いため、分からないことがあっても調べれば解決方法が見つかりやすいというのも初心者にやさしい点です。 参考：Django公式サイト Flask Flaskは2010年にリリースされたフレームワークです。Flaskの大きな特徴は、最低限の機能のみをまとめたフレームワークであり、多機能なDjangoとは正反対の性能をしています。一見すると、Djangoに性能で劣っているように見えますが、コンパクトにまとめられているので分かりやすく、処理が軽いという利点を持っています。 また、Flaskは最小限の機能でまとめられているため、他のフレームワークに比べて自由がきくというのも人気の理由です。しかし、機能が少ないので、必要なものは自分で用意しなければならないという見方もでき、開発工数がかかってしまう点には注意が必要でしょう。 参考：Flask公式サイト Bottle Bottleは2009年にリリースされたWebアプリケーションフレームワークです。前述のFlaskよりもさらにシンプルであり、Bottleはひとつのファイルで構成されています。シンプルすぎるため複雑なアプリケーション開発には不向きではありますが、学習コストはとても低いので、小規模な開発などに使われています。 参考：Bottle公式サイト Tornado Tornadoは2009年にリリースされたWebアプリケーションフレームワークです。Tornadoの特徴は、非同期フレームワークがある点です。処理の際にI/O処理（入出力処理）を後回しにすることで、同時に多数の処理をすることが可能になっています。長時間の接続が必要とされる、ユーザー向けのアプリケーション開発をする方に向いているフレームワークです。 参考：Tornado公式サイト Pyramid Pyramidは、小規模から大規模開発を満遍なくカバーしているフレームワークです。コンパクトさを持ちながらも、さまざまなモジュールを組み合わせることで、大規模開発にも対応できるようになっています。 参考：Pyramid公式サイト Plone PloneはWebアプリ用フレームワークでありながら、企業向けCMSでもあるという、少し変わったPythonフレームワークです。フルスタックフレームワークに近く、Plone1つに多くの機能が備わっています。特にPloneは、データベースも備えているという点が特徴的です。 Ploneを使う場合、MySQLなどのデータベース管理システムを別途使わなくても良くなります。現時点では日本語の情報が少ないため、英語ができないと勉強しにくいかもしれませんが、今後日本でも流行する可能性はあるので、興味のある方は学習を始めておくのも良いでしょう。 参考：Plone公式サイト web2py web2pyは勉強用として開発されたPythonフレームワークです。勉強用であるためPythonフレームワークの中でも習得難易度が低く、覚えることも少ないのが特徴です。他のPythonフレームワークを学んだものの途中で挫折してしまった、という方は、web2pなら習得できるかもしれません。 また、勉強用とはいえセキュリティを強化するための機能も含まれていて本格的なのも特徴です。web2pyを求められる案件数は多いわけではないですが、最近ではアジャイル開発用としても使われています。 web2py公式サイト Pythonフレームワークを利用するメリット Pythonによる開発においてフレームワークを利用すると、以下のようなメリットがあります。 開発スピードが上がる コードの統一性を保持（多人数開発にも対応しやすくなる） バグの減少 セキュリティ面の不安を減らせる フリーランスとして仕事が取りやすくなる 開発スピードが上がる MVP開発やリーンスタートアップという言葉が注目されているように、IT/Web業界では特に、サービスを高速で市場に投下することが重要です。Pythonのフレームワークを利用するのとしないのでは、開発スピードにかなりの差が生じます。 例えばPythonのフレームワークには、データベースアクセスの機能やログイン機能、フォーム作成機能などが備わっているのですが、それらをフレームワークなしでエラー無く完成させるには、かなりの時間を要してしまうのです。 コードの統一性を保持（多人数開発にも対応しやすくなる） プログラミングに限らず全ての仕事にいえますが、コードの書き方にはその人の個性やクセがでます。経験、スキル、年齢、性格、キャリアなど様々な要因によって差が生じるのですが、人が書いたコードを修正するのは、かなり大変な作業です。 フレームワークを利用すれば、コードの統一性を保持させることができます。統一性を保持することにより、多人数開発にも対応しやすくなるでしょう。 バグの減少 Pythonのフレームワークは多くのエンジニアに利用されており、バグが発見されてもすぐに解消されていることが多いです。それに伴い、フレームワークを用いて開発をしたプログラムもバグが少なくなるでしょう。 セキュリティ面の不安を減らせる Pythonフレームワークを使うことは、セキュリティ面の不安を減らすことにもつながります。Webアプリは不特定多数の人が使うものなので、Webアプリ経由でユーザーの個人情報を抜き取られるなどの攻撃を受けることがないように、セキュリティを強化しなくてはいけません。 個人情報が抜き取られてしまうと、何億円もの損害が発生する可能性もあります。ただ、セキュリティの穴が一切ないようにプログラムを構築するのは大変ですし、デバッグの手間もかかってくるでしょう。Pythonフレームワークを使えば、あらかじめセキュリティ対策が備わったプログラムを活用できるため、セキュリティ対策が容易になります。 フリーランスとして仕事が取りやすくなる Pythonの中規模、大規模以上案件では、フレームワークが利用されていることがほとんどです。特にDjango、Flaskの2つは人気のフレームワークとなっており、使える人材と使えない人材では、Pythonエンジニアとして仕事を獲得する難易度に差が生じるでしょう。 Pythonフレームワークを使用するデメリット 一方で、Pythonフレームワークを使用することのデメリットは次の4点が挙げられます。 学習期間が必要 イレギュラーに対応できないことがある 開発現場によって使われるフレームワークは異なる フレームワークなしでプログラミングできなくなる 学習期間が必要 フレームワークを使いこなすにはPythonの理解がある前提で、最低でも数週間は学習をする必要があります。概要を抑えられても、細かい要望を実現しようとすると学習に更に時間がかかることはよくあります。特に使用者が多くないフレームワークの場合、情報量が少なく学習が難しいこともあるでしょう。 また、ドキュメントは基本的に英語で書かれていることが多いため、英語ができないとスムーズに学習を進められない可能性があります。 イレギュラーに対応できないことがある フレームワークはいわゆる「よくある機能」を開発する際には有用です。 しかし、前例が少ない機能を開発したい場合、対応できないことが多々あります。フレームワークは決められたルールに則ってサービスを開発していかなければならないため、イレギュラーが多発するようなサービスではフレームワークを利用しないほうが作りやすいことがあるのです。 ただ、PyramidやFlaskのように最小限の機能で構成されたフレームワークは、他のライブラリと組み合わせて使えるため比較的自由度が高いです。 このようなPythonフレームワークを使うという手もあるでしょう。 開発現場によって使われるフレームワークは異なる Pythonエンジニアは場合によっては、複数のフレームワークを学ばないといけなくなる可能性があります。開発現場によって使われるフレームワークは異なるため、転職する際は新しいフレームワークを1から学ぶ必要が出てくるのです。 特に、フリーランスエンジニアとして働く場合、参画する案件によってフレームワークが変わるため、最低でも2〜3つはPythonフレームワークを習得したいところです。 とはいえ、いきなり多くのフレームワークを学ぶことは簡単ではないというのも事実です。まずは多く使われているフレームワークを優先的に勉強すると良いでしょう。 フレームワークなしでプログラミングできなくなる Pythonフレームワークを使い続けていると、フレームワークなしでプログラミングできなくなってしまう可能性もあります。フレームワークでの開発に慣れてしまい、1からプログラムを構築するとなると、どこから手を付けて良いのか分からなくなるエンジニアも多いです。 Python案件にはフレームワークをまったく使わないものや、その企業独自のフレームワークを使うものもあります。そういった案件に参画できないとなると、案件へ参画する機会を失ってしまいます。Pythonフレームワークを使わずにWebアプリのログイン画面や会員登録画面などを作成する練習も、ある程度は必要になってくるでしょう。 まとめ この記事では、Pythonのフレームワークについて解説してきました。Pythonがプログラミング言語の中で人気を獲得していく以上、フレームワークの必要性も同時にあがってきます。適切なフレームワークを採用することで作業効率を上げて、より良い開発ライフを送りましょう！ テクフリでフリーランス案件を探してみる

Python(パイソン)というプログラミング言語について さて、皆さんはPython（パイソン）というプログラミング言語をご存知でしょうか。プログラミング経験がない方にとっては、馴染みのない名前かもしれません。ただ一方で海外に目を向けると、非常に多くのエンジニアたちに利用されている汎用プログラミング言語です。 世界最大のIT企業Googleは、Python(パイソン)を自社の三大プログラミング言語として捉えています。その他、MicrosoftやFacebookなどの一流IT企業も、Python(パイソン)を導入しています。今回は、そんなPython(パイソン)の歴史について見ていきましょう。 テクフリでは、フリーランスエンジニア向けのPython案件も多数掲載しています。 Python案件を探してみる Python(パイソン)は意外な誕生秘話を持った言語 Python(パイソン)が誕生したのは1990年。グイド・ヴァンロッサム(Guido van Rossum)という人物によって生み出されました。彼の出身地はオランダです。同国のアムステルダム大学で、数学と計算機科学の修士号を取得しました。 大学を卒業してからはCWI(オランダ国立情報数学研究所)、その後NIST(アメリカ国立標準技術研究所)といった研究機関で働いていました。2015年にはGoogleでも働いています。翌年には、ACM(ニューヨークに本部のあるコンピュータ科学分野の国際学会)からDistinguished Engineerの称号も得ました。まさにIT分野における第一人者と言える存在です。 そんなグイド氏が開発を手がけたPython(パイソン)。開発の起源をたどると、大学卒業後に勤めたCWIにまでさかのぼります。その頃グイド氏は『ABC』というプログラミング言語の開発プロジェクトに携わっていました。これは、当時難解だったBASIC言語に代わる、教育用言語の開発を目的としたプロジェクトです。 結局このプロジェクト自体は成功しませんでしたが、グイド氏は「このABC言語からPython(パイソン)を開発するにあたってのインスピレーションを与えられた」とのことを述べています。 ABCプロジェクトの後、今度はAmoebaというプロジェクトのメンバーになりました。しかしながら、このAmoebaという分散システムが、かなり複雑なシステムだったようです。既存のプログラミング言語では思うように開発が進みませんでした。その時彼は「もっと使いやすい言語があればな」と考えるようになったそうです。その想いがカタチとなったものこそ、『Python(パイソン)』だったのです。 ただそのPython(パイソン)は、1989年12月に「クリスマスの暇つぶし」として開発がスタートしました。現代における超主要プログラミング言語は、実に意外なカタチで開発がスタートしたのです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Python(パイソン)言語の由来 Python(パイソン)という名前の由来は何なのでしょうか。それもABCの影響を受けています。そもそもABCの由来は、「ローマ字の先頭三文字ABCと同じくらい、シンプルで分かりやすく」という意味を込めて、名付けられました。そうは言うものの、先ほど申し上げた通り、その想いと現実にはギャップがありました。 そういったこともあり「由来はあまり深く考えず付けてしまおう」とグイド氏は考えたのです。当初はオフィシャルな開発プロジェクトではなかっただけに、彼はBBCのコメディ番組『空飛ぶモンティ・パイソン』のパイソンから、名前を取りました。もはや悪ふざけに近いレベルだったのです。 Python(パイソン)言語が登場した頃のIT情勢 同言語が誕生した1990年頃は、世界各国でIT技術が目覚ましく発展する時代でもありました。Python(パイソン)との直接的な因果関係はありませんが、IT最先端国家であるアメリカでは、この頃に『政府主導による情報化の発展と、新しい合意の形成』を進めています。 Python(パイソン)が誕生した翌年の1991年には、『高性能コンピューティング法（ＨＰＣＡ）』が成立。 これは、 ①アメリカの安全と発展にとって、コンピューター科学技術の発達は非常に重要 ②ただ、ここ最近は他国の技術が向上している ③それに負けないよう、アメリカがITの領域をリードしていかなければならない。といった目的から生まれた法律です。 アメリカがそのように言う通り、1990年代には各国で新しいプログラミング言語が、次々生み出されています。中でも、1993年のRuby、1995年のPHPといった、Python(パイソン)同様の軽量プログラミング言語の隆盛が目立ちます。 軽量プログラミング言語とは、ＨＴＭＬ内に記述できる言語、特定のＯＳや開発環境に依存しないこと、オープンソースで誰もが利用で手に入れることができることを言います。この頃まさに、後に起こるインターネット革命の、礎が築かれたといっても過言ではありません。 Python(パイソン)言語の成長を確かなものにしたきっかけ Python(パイソン)の人気が拡大したきっかけは2000年10月に公開されたバージョン2の登場です。このアップデートにより、様々な機能が向上しました。例えば、ガベージコレクションの導入。これは、プログラムが確保したメモリ領域のうち、不要になった箇所だけを自動で解放してくれる機能のことを指します。 従来は、メモリの確保・解放それぞれをプログラマ自身が明示する必要がありました。そうすると、メモリを解放する処理を書き忘れて、使用可能なメモリを食いつぶしてしまい、エラーを起こすといった問題がよく起きていたのです。その問題が解消されるということで、プログラマたちにとっては非常に便利な機能として重宝されました。 2005年にはDjango（ジャンゴ）という、Python(パイソン)で実装されたWebアプリケーションフレームワークが誕生します。これは今となってはPython(パイソン)の代表的なフルスタックフレームワークです。 このフレームワークを使うことで、複雑なデータベース主体のWebサイト構築を簡略化出来るようになります。その後2009年にはBottle、翌年にはFlaskなど、続々とフレームワークが追加されました。シンプルにまとめると、開発効率がより一層高まったということです。 関連記事：Pythonフレームワークのおすすめ7選【2024年最新版】 関連記事：Pythonはサーバーサイド開発におすすめ？ 必要スキル5選！ Python(パイソン)は根強い人気の言語 Python(パイソン)人気は現在に至っても衰えることは知りません。今や、Facebookをしのぐ勢いのInstagramもPython(パイソン)によって開発されています。その他、オンラインストレージサービスのDropboxもベースはPython(パイソン)。 またPython(パイソン)は、機械学習のシステムを開発する際などにも採用されています。機械学習とは一言で説明すると、『コンピューターが、膨大なデータの中に潜むデータの法則性を見つけ出すこと』です。ビッグデータの増加に伴って、機械学習システムの需要は年々高まっています。 昨今の国内求人市場はどうでしょうか。『IT投資動向調査2016』によれば、Python(パイソン)エンジニアの平均年収は約651万円。200を優に超えるプログラミング言語の中で、トップに輝きました。どの企業も、喉から手が出るほどPython(パイソン)エンジニアを求めているということでしょう。 関連記事：Pythonの将来性は高い？他言語との比較や業界の動向を詳しく解説します まとめ 冒頭でもお伝えした通り、Python(パイソン)は、Googleが三大プログラミング言語としてPython(パイソン)を挙げているほど。その利便性・需要の高さは言うまでもありません。今後におけるPython(パイソン)の発展に益々期待が持てそうです。 また、日本国内以上に、海外での人気が高いことから、「世界に羽ばたくプログラマ」を目指してPython(パイソン)の学習に着手するのかいいかもしれません。 Python(パイソン)はコードがシンプルで分かりやすいプログラミング言語。気になる方は、１冊の参考書を手にとってみてはいかがでしょうか？ テクフリでフリーランス案件を探してみる

Pythonは非常に人気の高いプログラミング言語のひとつで、世界中で多くの人に使用されています。 シンプルな文法と豊富なライブラリを備えており、データ分析や人工知能、Web開発など幅広い分野における開発で使用できます。Pythonは現代のソフトウェア開発における重要な役割を果たしていると言えるでしょう。 本記事ではPythonでできること・できないこと（苦手なこと）について、プログラミング言語としての特徴と合わせて解説します。初心者でも分かりやすい内容となっておりますので、Pythonを利用しているという方だけでなく、Pythonでの開発に少しでも興味のある方はぜひご一読ください。 テクフリではフリーランスのPython案件も多数ご案内しております。 Python案件を探してみる Pythonの特徴 冒頭でもお伝えした通り、Pythonの特徴は柔軟性と多様性です。シンプルかつ直感的な文法と豊富なライブラリによって開発効率を高めることができ、さまざまなプロジェクトに対応できるでしょう。オープンソースのコミュニティが支えるPythonは初心者でも学習ハードルが低い一方で、プロのエンジニアのニーズもしっかり満たせる能力を持っています。 Pythonの特徴について、さらに詳しく解説していきます。 コードがシンプルでわかりやすい Pythonのコードはシンプルでわかりやすいため、初心者にも扱いやすい言語として知られています。 例えば、他のプログラミング言語では複雑な構文を必要とする操作も、Pythonでは数行のコードで簡潔な記述が可能です。このシンプルさは、プログラミングを学ぶ際の障壁を大きく下げてくれるでしょう。また、Pythonは字下げを利用してコードブロックを区切るため、他の言語よりも読み書きが容易なのも特徴です。コードのデバッグが容易になり、プログラミング初心者がつまづきがちなポイントをクリアしやすくなるでしょう。 ライブラリが豊富である Pythonのもうひとつの大きな特徴は、豊富なライブラリです。 Web開発やデータ分析、機械学習、画像処理など、幅広い用途に対応するためのライブラリが用意されています。例えばデータ分析においては「Pandas」や「NumPy」、機械学習には「TensorFlow」や「Scikit-learn」といったフレームワークが広く使われています。こうしたフレームワークを利用することで複雑な機能も簡単に実装しやすくなるため、開発者が新しいアプリケーションを構築する際も非常に役立ちます。 さらにPythonのライブラリはコミュニティによって常に更新・改善され続けており、最新の技術トレンドに対して迅速に対応できるという点も魅力です。 Pythonのフレームワークについてはこちらの記事で詳しく紹介しています。 Pythonフレームワークのおすすめ7選【2025年最新版】 Pythonでできること 先述の通り、Pythonが利用されている分野は非常に多岐にわたります。 Pythonを用いると実際に何ができるのか、具体的に利用されるフレームワークやライブラリと合わせてさらに詳しくご紹介します。 Webアプリの開発 さまざまな機能を実装するためのフレームワークやライブラリが豊富であることから、PythonはWebアプリ開発において広く利用されています。InstagramなどのSNSやECサイト、業務効率化ツールなど身近なサービスの開発にも使用されていることが多いです。Webアプリの開発には「Django」や 「Flask」などのフレームワークがよく用いられています。 データの自動収集 Pythonを活用すれば、Web上のデータを抽出（Webスクレイピング）することもできます。Webスクレイピングは、Web上の情報を自動で抽出して解析するための技術です。PythonはWebスクレイピングを実施するのに適したプログラミング言語であり、「Beautiful Soup」や「Scrapy」といったライブラリを活用することで効率的にデータ収集を行えます。 このような技術は市場調査や競合分析、ソーシャルメディアのトレンド把握などビジネスの意思決定に役立つデータを集める上で非常に有効です。Pythonを活用すれば複雑なウェブサイトの構造にも対応でき、非技術者でも比較的短期間でスクレイピング技術を習得することができます。ただし、サーバーへの負荷などの観点からスクレイピングを禁止しているWebサイトもあるため、利用規約などを確認したうえで適切に利用しましょう。 データ処理・分析 Pythonは、データサイエンス分野での利用が特に目覚ましいです。例えば「Pandas」はデータ分析を行う際に欠かせないライブラリで、複雑なデータセットの処理や変換を簡単に行うことができます。一方で「NumPy」は、数値計算を効率化して大規模な数値データの操作を高速に行うことができるため、科学計算や工学計算などの分野で広く利用されています。 Pythonのライブラリを利用して複雑な数理計算や膨大なデータの処理をコンピュータに任せることができれば、データサイエンティストはより多くの時間を重要度の高いデータ解析に費やすことができるでしょう。 AI・機械学習の開発 Pythonは、AIや機械学習など現代のテクノロジーを牽引する重要な分野の開発において中心的な役割を果たしています。 「TensorFlow」や「PyTorch」といったフレームワークを利用すれば、深層学習モデルの構築とトレーニングを簡素化して画像認識、自然言語処理、予測モデリングなどの複雑なタスクを実現することができます。AIや機械学習について知識が豊富でない開発者であったとしても、基本的なモデルであれば比較的気軽に構築できるでしょう。 ブロックチェーンの開発 Pythonはブロックチェーンの開発においても利用されています。ブロックチェーンは取引履歴を分散させて記録する技術で、仮想通貨取引などに使用されている技術です。Pythonはハッシュ関数や暗号化ライブラリといった、ブロックチェーン開発に必要なライブラリが豊富にあります。ブロックチェーンは近年注目を浴び続けている技術であるため、Pythonでブロックチェーン開発ができるエンジニアの需要が伸びていくことも予想できます。 組み込みアプリの開発 IoTデバイスや家庭用自動化システム、環境監視システムなどさまざまな用途においてもPythonを活用することができます。 Pythonには、GPIO（汎用入出力）ピンを制御するためのライブラリや、データ収集、センサーからの読み取り値の処理など、組み込み開発に特化した多くのリソースがある点も強みです。そのため、Pythonでの開発経験が浅いエンジニアでも比較的簡単にハードウェアの制御が行え、創造的なプロジェクトに挑戦することができます。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Pythonができないこと・苦手なこと Pythonがさまざまな分野の開発において使用されていることをお伝えしてきましたが、適切な用途においてPythonを活用するために、できないことや苦手なことについても理解しておきましょう。 スマホアプリ・デスクトップアプリの開発 Pythonはスマホアプリやデスクトップアプリの開発においてはあまり用いられていません。これはPythonが実行速度においてCやC++、Swift、Kotlinなどに比べて劣るためです。また、スマートフォン向けのアプリ開発には、それぞれのプラットフォームに特化した言語やフレームワークが存在し、それらを使用した方が効率的であるということも理由として挙げられます。「Kivy」のようなライブラリを使用すればPythonでデスクトップやモバイルアプリケーションを開発することも可能ですが、一般的に強く推奨されることはありません。 高速処理が必要な開発 Pythonは高速処理が必要とされる開発を比較的苦手としています。Pythonは動的型付け言語であり、処理速度が他の言語よりも少し遅いのがデメリットです。特に大規模なデータセットや複雑な計算を必要とする場合、処理にかかる時間が課題となってしまう可能性があります。リアルタイム処理や大量のデータを高速処理する必要のあるアプリケーションでは、CやC++のような言語が適しているでしょう。 しかし性能が最優先される場合を除き、プロトタイピングや中規模のアプリケーション開発では、Pythonの生産性の高さによってこのデメリットを補うことが可能です。NumPyやPandasなどの高性能なライブラリを使用することで処理速度を向上させることもできますが、完全な解決策とはいえないでしょう。 Pythonの将来性 Pythonの人気は近年ますます高まっており、AI、データサイエンス、Web開発など、多くの分野において需要がさらに拡大すると考えられています。特にAIとデータサイエンスの分野では、Pythonの簡潔な構文と強力なライブラリが研究者や開発者から高い評価を受けています。 非常に人気が高い言語であるPythonは、利用者のコミュニティも大規模であり、世界中の開発者が日々新しいライブラリやツールを開発しています。したがってPythonは新しい技術トレンドに対しても迅速に適応することができ、こうした点からも将来性の高い言語と言えるのではないでしょうか。Pythonはオープンソースであるため、多くの企業や教育機関がPythonを採用しやすく、プログラミングの入門言語としても導入されるケースが増えています。これは将来的にPythonを使える人材が増えることを意味しており、Pythonは今後も長期にわたって重要な技術スキルのひとつとして位置づけられるでしょう。 Python初心者におすすめの勉強法 Pythonはさまざまな開発に役立てられることがお分かりいただけたのではないでしょうか。何かしらのプログラミング言語を用いた開発経験のある方なら、比較的簡単に習得することができるかもしれません。一方でプログラミング言語に触れたことのない方でも、Pythonは学習ハードルが比較的低い言語です。Pythonでの開発経験がない初心者の方にも効果的な勉強法を紹介しますので、学習を始めようと思っている方の参考になれば幸いです。 Udemyなどの動画で学習する 視覚的に学ぶことを好む方には、「Udemy」などのオンライン動画学習がおすすめです。Udemyでは、Pythonの基礎から応用まで、幅広いレベルの学習コースが用意されています。動画を用いた学習は実際のコードの書き方や動作の様子をリアルタイムで見ることができるため、プログラミング初心者でも視覚的に理解しやすいのがメリットです。 講師がコードを書く過程での考え方やデバッグの方法なども学べるため、テキストのみを用いて独学を進める場合と比べてより実践的なスキルが身につきやすいのも魅力でしょう。 参考書で学習する 基礎からしっかりと学びたい方や、自分のペースでじっくりと学習したい方には、参考書を用いたテキストベースの学習がおすすめです。市販の参考書は多岐にわたるため、初心者向けから上級者向けまで自身の学習レベルに合わせて選ぶことができます。参考書を使った学習の良い点は、理解できなかった部分を繰り返し読むことができること、そして、辞書や参考書としても長く使えることです。ご自身のプログラミングレベルや目的に合った参考書を探してみてはいかがでしょうか。 まとめ Pythonはその汎用性により、世界中で愛用されているプログラミング言語です。Web開発からAI、データサイエンスまで幅広い分野での活用が可能であり、初心者にも学びやすい言語とされています。しかし全ての領域において最適というわけではなく、学ぶ目的や将来のキャリアパスに合わせて、適切な言語を選択する必要があります。Pythonの学習に限らず、プログラミングの学習においては、基礎的な部分の理解から始めて実践的な演習を通じて知識を深め、コミュニティでの交流などを通じてさらに習熟度を高めていくのが有効です。 Pythonは比較的学習ハードルの低いプログラミング言語としてご紹介しましたが、プログラミング初心者にとっては決して簡単とは限りません。自身のペースで学習を楽しみながらも、Python活用の可能性に触れてみてはいかがでしょうか。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

「PHPのスキルを客観的に証明したい」「転職やキャリアアップに活かせる資格がほしい」 そんな方に注目されているのが「PHP技術者認定試験」です。 今回は、ブログ・コンテンツ管理システム（CMS）としてよく使われるWordpressの開発言語としても知られる『PHP』のスキルを認定するPHP技術者認定試験について、見ていきたいと思います。 テクフリでフリーランス案件を探してみる PHP技術者認定試験とは 冒頭でも書いた通り、PHP技術者認定試験とはWeb開発を得意とするプログラミング言語であるPHPの知識・スキルを試される資格試験です。実施団体は2011年に設立されたPHP技術者認定機構という日本の社団法人です。 PHP技術者認定機構の協賛には、技術解説書で有名なオライリーメディアの日本法人である、オライリー・ジャパン、インターネットサービスプロバイダー（ISP）のニフティ、日本マイクロソフト、そしてNTTコミュニケーションズといった大手企業が名前を並べています。まっとうな団体だと言えるでしょう。このような企業が協賛していることからも、PHP技術者認定機構が信頼できる団体であることがうかがえます。 PHP技術者認定試験の中身を見ていくと、2025年7月現在、「初級試験」「上級試験/準上級試験」の2つの試験が行われています。いずれも、CBT（Computer Based Testing）方式のため、基本的には、年中いつでも受験可能です。 ※CBT方式とは、指定された試験会場のパソコンを使って試験を受ける方式です。情報処理技術者試験のITパスポートと同じ受験方法というと、イメージが湧きやすい方もいるかもしれません。 「上級試験／準上級試験」では、得点が7割以上で「上級」、5割以上7割未満で「準上級」として認定されます。 また、以前は、試験に加えて論文を提出し、PHP技術者認定機構の審査を受けることで「ウィザード」認定を得る仕組みとなっていました。しかし、論文提出という高いハードルがあったため、制度が見直され、現在は「上級試験／準上級試験」において得点が8割5分以上の場合に「ウィザード」として認定される方式に変更されています。 PHP技術者認定試験の難易度 試験の難易度について、初級試験から順番に説明していきます。 初級試験 初級試験は、学生やWebデザイナー、新人プログラマーなどの初学者を主な対象としており、難易度はそれほど高くありません。出題内容は、認定教材であるオライリー社の書籍『はじめてのPHP』からの素直な設問が多く、PHPの基礎をしっかりと学べば十分に対応可能なレベルです。 また、運営団体であるPHP技術者認定機構によると、独学者の合格率は約75％、認定スクールの受講者では約85％とされており、これが一つの目安となっています。 上級試験/準上級試験 上級試験/準上級試験は3年以上の実務経験のある、一人前のPHPプログラマーを対象にしています。上級試験の合格率は約20%、準上級試験では約55%となっています。 準上級試験という区分が生まれたのは、2015年からで、それまでは上級試験と初級試験しかありませんでした。この2つの試験のレベル差があまりに大きかったため、準上級試験という“ギャップを埋める区分”ができたと言われています。 ウィザード かつては論文による審査が必要だった「認定ウィザード」ですが、現在はこの審査が廃止され、上級試験／準上級試験で正答率85％以上を取得することで認定される仕組みに変更されました。この変更により、ハードルは下がったといえます。 とはいえ、試験で85％以上の得点を取るのは容易ではなく、難易度は依然として非常に高い水準にあると言えるでしょう。 PHPというプログラミング言語でソースコードが書ける、ということだけでなく『PHPの発展に貢献できる知識と発想力を持つこと』（PHP技術者認定機構HPから引用）が求められるのです。 PHP技術者認定試験の勉強方法 基本的に、初級試験であっても上級・準上級試験であっても、まずは公式の教材をしっかり読み込み、記載されているスキルやテクニックを理解することが重要です。その上で、実際に自分でコーディングを行いながら、知識を実践的に身につけていく流れになります。 このインプットとアウトプットの繰り返しこそが、合格に向けた最も効果的な学習プロセスです。アウトプットの際に、分からない部分があったら教材に戻ってしっかり理解するようにしましょう。1つ1つ分からないところを分かるようにしていくことが大切です。 また、独学で勉強することが難しく感じる人はPHP技術者認定機構の認定スクールに通うのも一つの手段です。 なお、主教材は初級試験の場合はオライリー社の『はじめてのPHP』、上級試験/準上級試験は『プログラミングPHP』となります。 ちなみに、どちらの教材も定価はそれなりに高いため、古本屋で中古本を購入するのも一つの選択肢です。ただし、購入の際は“版”に注意が必要です。教材はPHPのバージョンや文法の仕様変更に対応して改訂されている場合があるため、古い版では試験範囲に対応していないこともあります。 例えば、『プログラミングPHP』は2020年時点の最新版は2014年リリースの第三版です。2007年に発売された第二版から、いくつか記載が変わっています。 上級試験/準上級試験は上でもご紹介した通り、一気に難易度が上がるため、3年程度の経験者でも、1～3か月程度、時間数にすると、50～150時間程度の学習を行っている方が多いようです。 なお、初級試験の学習時間は、受験者のスキルレベルによって大きく異なります。 まったくの初心者の場合は、1〜3か月程度の学習期間を設ける方が多いです。一方で、PHPの実務経験が3年程度ある方であれば、1週間ほどの短期間で合格を目指すケースも珍しくありません。 ご自身の経験や理解度に合わせて、無理のない学習スケジュールを立てることが重要です。 特に初学者の場合、ソースコードを書く感覚をすぐにつかめる方とそうでない方とで、学習時間に差が生じやすい傾向があります。 また、上級試験や準上級試験は難易度が大きく上がるため、経験者でも1～3か月、50〜150時間程度の学習時間をかけて準備する方が多いです。 PHP技術者認定試験は転職で有利なのか 転職活動においては、履歴書の資格欄が空欄のままよりも、何か資格が記載されている方が好印象を与えることができます。 繰り返しになりますが、特にPHP技術者認定試験の上級・ウィザードは難関資格です。PHPの利用頻度が高い会社・現場への応募の際は、非常に効果のある資格だと言えます。 また、PHP自体、Webサイト開発案件で非常にニーズの高いプログラミング言語の一つです。求人件数も安定しています。 初級試験についても、IT業界で働きたいと考えている方が、自己アピールのために取得するのにおすすめの資格です。 PHP技術者認定試験は初学者の自己研鑽におすすめの資格です。難易度はITパスポートより高めですが、基本情報技術者試験よりは取り組みやすいレベルとなっています。さらに、今後のITエンジニアとしてのキャリアで必須となるコーディングスキルを身につけられる点が大きな魅力です。 PHP技術者認定試験は、転職で有利となる資格試験の一つと言えるでしょう。 PHP技術者認定試験の必要性 上記の通り、PHP技術者認定試験の取得にはメリットがありますが、必須の資格という訳ではありません。PHP技術者認定試験を取得していないからと言って、困る場面、不利になる場面はあまりない、というのが現実です。 PHP技術者認定試験を持っていなくても、PHPを自在に扱えるプログラマーは多く存在します。 そもそもこの試験は2012年に開始されたばかりで歴史が浅く、受験者数も限られています。そのため、「他の応募者はPHP技術者認定試験を持っているのに、自分だけ取得しておらず書類選考で落ちた」という状況は、ほとんど起こりません。 まとめ PHP技術者認定試験に限らずですが、資格試験に合格するために学習した過程は一生の財産になります。すでにお伝えした通り、PHP技術者認定試験は必須という訳ではありません。 しかし、現在PHPに関わっているエンジニアや、これからPHPを扱いたいと考えている方にとっては、取得しておく価値のある資格試験であることは間違いありません。 その理由は、PHP技術者認定試験を通じて、知識を体系的に学び、整理できるからです。 また、資格を取得しておけば、スキルの証明として履歴書や職務経歴書に記載できるため、転職活動時のアピール材料にもなります。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

Javaメソッドは、プログラムの処理を分割して整理するための重要な機能であり、可読性や保守性の向上、再利用性の実現に役立ちます。本記事では、「Javaメソッドの使い方を知りたい」、「Javaメソッド使ってプログラミングするときのポイントを知りたい」というあなたのために、Javaメソッドの基本構文や戻り値の設定方法、メソッドの呼び出し方などを分かりやすく解説します。 さらに、メソッドの応用技術であるメソッド参照やstaticメソッド、メソッドチェーンについても解説するので、経験者の人もJavaメソッドについて再確認してみましょう。 関連記事：Javaのおすすめフレームワーク13選を紹介！【2025年最新版】 フリーランスのJava案件を探してみる Javaメソッドとは Javaメソッドは、プログラムの処理を分割して整理するための機能です。ここでは、Javaメソッドの概要を解説します。 Javaメソッドの概要 繰り返しになりますが、Javaメソッドはプログラムの処理を分割して整理するための機能です。複数の文や式をまとめ、特定の処理をひとつの単位として扱います。メソッドは再利用性を高められるため、コードの冗長さを減らしてプログラムの保守性を向上させます。また、コードの可読性も向上し、プログラムの開発効率が高まる効果があるという点も特徴です。 ちなみにメソッドという概念は、Javaに限らず多くのプログラミング言語で使用されています。メソッドは、エンジニアを目指す上で欠かせない概念なのでこれを機会にしっかり覚えておきましょう。 Javaメソッドの種類 Javaメソッドの種類は、インスタンスメソッドと静的メソッドの2種類です。インスタンスメソッドは、特定のオブジェクトに属するメソッドであり、そのオブジェクトの状態を変更する処理に使用されます。一方、静的メソッドは、特定のオブジェクトに属さず、クラス自体に関連する処理に使用されます。 静的メソッドは、staticメソッドとも呼ばれるメソッドです。Javaエンジニアにとって、インスタンスメソッドと静的メソッドの違いを理解しておくことはとても重要です。今回解説した内容をしっかり覚えておきましょう。 Javaメソッドの構文 ここでは、Javaメソッドの基本構文について説明します。メソッドは、プログラムの処理を組織化し、再利用可能なコードのブロックを作成するための重要な要素です。正しい基本構文を理解し、適切にメソッドを活用しましょう。 Javaメソッドの基本構文 Javaメソッドの基本構文は、以下の通りです。 修飾子 戻り値の型 メソッド名(引数のリスト) { // メソッドの処理 return 戻り値; } 修飾子 戻り値の型 メソッド名 引数のリスト メソッドの本体処理 修飾子はメソッドのアクセスレベルを指定し、戻り値の型はメソッドが返す値のデータ型を示します。メソッド名はメソッドを一意に識別するための名前です。引数のリストはメソッドに渡すデータを指定します。 そして、メソッドの本体では具体的な処理が記述されます。最後に、return文を使用してメソッドの結果を返すという構成が、メソッドの基本構文です。 Javaメソッドの戻り値の型と引数の設定方法 Javaメソッドでは、戻り値の型と引数の設定が重要です。戻り値の型はメソッドが返す値のデータ型を指定します。void型を指定すると、メソッドは戻り値を返さないという意味です。 引数はメソッドに渡すデータであり、複数の引数をカンマで区切って指定します。メソッドを定義するとき、引数にはデータ型と引数名の両方を指定します。メソッドに引数を定義した場合、メソッドを呼び出す際には引数の値を渡す必要があるという決まりです。 Javaメソッドの定義方法と呼び出し方 ここではJavaメソッドの定義方法と呼び出し方を解説します。先ほど解説したJavaメソッドの基本構文を元に、実際にどのようなコードを書いてJavaメソッドを定義したり呼び出したりするのかを解説します。正しいメソッドの定義と呼び出し方を理解し、効果的なプログラミングに役立てましょう。 Javaメソッドの定義方法 Javaメソッドの基本構文に従って、Javaメソッドを定義してみましょう。Javaメソッドの定義例は、以下の通りです。 public returnType methodName(parameter1, parameter2, ..., parameterN) { // メソッド本体 } Javaメソッドの基本構文でも解説しましたが、Javaでメソッドを定義するには、まず修飾子（public、privateなど）を指定し、次に戻り値の型を指定します。戻り値の型がない場合はvoidを指定します。 その後、メソッド名と引数のリストを指定し、メソッドの本体を中括弧で囲んで記述するというのがJavaメソッドの定義方法です。メソッドの本体では、処理の記述や条件分岐、ループなどを行えます。 Javaメソッドの呼び出し方 Javaメソッドの呼び出し方は、以下の通りです。 objectName.methodName(parameter1, parameter2, ..., parameterN); Javaでメソッドを呼び出すには、メソッド名と引数を指定します。呼び出し元のコードで、呼び出したいメソッド名と引数の値を指定することで、対応するメソッドが実行されます。 Javaメソッドに定義した引数の型と一致する値を指定する必要がある点に注意しましょう。また、メソッドの戻り値がある場合は、呼び出し元でその値を使用できます。戻り値についてはこのあと解説します。 Javaメソッドの戻り値の受け取り方 Javaメソッドの戻り値の受け取り方は、以下の通りです。 returnType returnValue = objectName.methodName(parameter1, parameter2, ..., parameterN); Javaのメソッドの戻り値を受け取るには、メソッド呼び出しの際に変数に代入します。メソッドが戻り値を返す場合、呼び出し元ではその戻り値を受け取るための変数を用意し、メソッド呼び出しの結果を代入します。その後、受け取った値をメソッド実行後の必要な処理に使用するという流れです。 フリーランスのJava案件を探してみる Javaメソッドの応用的な使い方 ここではJavaメソッドの応用的な使い方を解説します。今回解説する応用的な使い方は、以下の通りです。 メソッド参照 staticメソッド メソッドチェーン プログラミング解説の入門書には出てこない内容もあるかもしれませんが、効果的なプログラミングに役立つ機能なので、しっかり押さえておきましょう。 メソッド参照 メソッド参照とは、メソッドを呼び出す際に、メソッドの名前ではなく、メソッドのオブジェクトを参照して呼び出す方法です。メソッド参照を使用すると、既存のメソッドを直接参照してラムダ式を簡潔に表現できます。 メソッド参照は「クラス名::メソッド名」の形式で表され、「a -> クラス名.メソッド名(a)」というようなラムダ式よりも簡単に書ける点が特徴です。メソッド参照により、コードの可読性と保守性が向上し、より簡潔で柔軟なプログラミングができます。 staticメソッド staticメソッドは、特定のオブジェクトに属さないメソッドです。staticメソッドは静的メソッドとも呼ばれ、インスタンス化せずにクラス自体から直接呼び出せます。通常、インスタンスメソッドは特定のオブジェクトに対して操作を行いますが、staticメソッドはオブジェクトに依存しない操作や共通の処理を実行するために使用されます。 なお、staticメソッド内ではstatic変数のみにアクセスできるという仕様に注意が必要です。staticなメソッドや変数と、インスタンスなメソッドや変数間のアクセスを間違えてコンパイルエラーになることはよくあるので、注意しましょう。 メソッドチェーン メソッドチェーンは、複数のメソッド呼び出しを連結して一つの式として表現する手法です。例えばよく見かける以下の標準出力処理も、メソッドチェーンを使用しています。 System.out.println(“Hello World!”); Systemクラスのoutフィールドが持つprintlnというstaticメソッドを呼び出すという意味です。Javaでは、メソッドの戻り値がオブジェクト自身であるような場合にメソッドチェーンを利用できます。メソッドチェーンを使用することで、コードがスッキリとした記述になります。 ただし、メソッドチェーンを使用する際には、各メソッドが正しく結果を返すように注意が必要です。Javaの処理でメソッドを使用するときは、リファレンスを見て、メソッドの仕様を確認してから使用しましょう。 Javaのメソッド設計におけるポイント ここでは、Javaのメソッド設計におけるポイントを解説します。Javaのメソッド設計におけるポイントは、以下の通りです。 引数と戻り値を適切に設計する 適切な命名規則に従う 他の設計者が理解しやすいように設計する それぞれについて詳しく解説します。 引数と戻り値を適切に設計する メソッドの引数は、そのメソッドが必要とするデータや情報を受け取るための手段です。引数の数や型を適切に設計し、メソッドが必要なデータにアクセスできるようにします。また、戻り値はメソッドが処理の結果として返す値です。メソッドの目的や要件に応じて適切な戻り値の型を設定し、呼び出し元が結果を適切に利用できるようにします。引数と返り値を適切に設計して、メソッドの処理を明確にし、コードの可読性を向上させましょう。 適切な命名規則に従う Javaでは、メソッド名の命名には特定の規則があります。メソッド名は英字で始まり、英数字やアンダースコアを組み合わせて命名します。また、メソッド名はわかりやすく、その役割や目的を表現するようにすることが重要です。 Javaの命名規則では、メソッド名の最初の英単語は小文字で始め、複数の単語を結合する場合はキャメルケース（camelCase）を使用します。例えば、「calculateSum」や「printMessage」などのように命名します。 また、メソッド名は予約語や既存のクラス名と重複しないように定義する必要がある点にも注意しましょう。メソッド名や引数名、変数名などの命名には適切な規則に従うことが重要です。命名規則に沿って、誰が見ても分かるような名前をつけるように心がけましょう。 他の設計者が理解しやすいように設計する メソッドを設計する際には、他の開発者がコードを理解しやすくすることも考慮しましょう。コメントやドキュメンテーションを適切に記述し、メソッドの目的や動作を説明します。また、メソッドの処理やフローが明確で、冗長な部分がないように設計することも重要です。これにより、他の開発者がメソッドを理解しやすくなり、コードの保守性も向上します。 まとめ Javaメソッドの基本構文や戻り値の設定方法、引数の設計、命名規則などについて解説しました。さらに、メソッドの応用技術としてメソッド参照、staticメソッド、メソッドチェーンについても触れました。 正しいメソッドの定義と呼び出し方を理解して、適切な設計により保守性や可読性を高めることが重要です。今回解説した知識を実践に活かして、より効率的なプログラミングを実現しましょう。 フリーランスのJava案件を探してみる

「jQueryは終わった」と言われる理由 jQueryは2000年代の初頭ごろ、ウェブ開発に革命を起こしました。DOM操作を簡潔に行うために作られたそのライブラリは、ブラウザ間での互換性問題を解決し、開発者にとって欠かせない存在となりました。 しかし近年はReactやVue.jsといったフレームワークが勢いを増しており、jQueryの使用は減少傾向にあります。これらのフレームワークは、状態管理やコンポーネントベースの開発といったより大規模なアプリケーションに対応できる機能を提供しており、特に複雑な開発環境においては、jQueryよりも適していると言えるでしょう。 このような背景から、「jQueryは終わった」と考える声も増えてきています。 テクフリでフリーランス案件を探してみる jQueryのメリットとデメリット jQueryのメリットとデメリットについて、改めて整理してみましょう。 jQueryのメリット 少ないコードでブラウザ間の互換性を確保できる点や、DOM操作やイベント処理を簡単に記述できるという点は、jQueryのメリットと言えるでしょう。 また、jQueryには豊富なプラグインがあり、開発者はすぐに機能を追加することができます。例えば、フォームのバリデーションや画像のスライダー、モーダルウィンドウなど、よく使われる機能があらかじめ用意されています。 jQueryのデメリット 一方で、パフォーマンス面での問題が指摘されています。大量のDOM操作を行う場合、jQueryはその特性上、処理が重くなりがちです。 また、コードが冗長になりやすく、保守性が低くなることもあります。モダンなフレームワークはこれらの課題を解決しており、より複雑なアプリケーションでもスムーズに動作します。そのため、大規模なプロジェクトではjQueryの使用は避けられることが増えています。 jQueryの効果的な活用 jQueryの利用が減少傾向にあるとはいえ、すべてのケースにおいて「時代遅れ」となるわけではありません。 プロジェクトの規模や要件によっては、jQueryが今でも有効な選択肢となる場合があります。 例えば、軽量なスクリプトが求められる小規模なサイトや、レガシーなシステムの保守・運用では、jQueryの手軽さが大きなメリットになります。 jQueryが役立つケース 小規模なプロジェクトや、既存のレガシーシステムにおいて有用です。 特に、動的なインタラクションや簡単なアニメーションをすばやく実装したい場合に適しています。また、WordPressなどのCMSを使っている場合、多くのプラグインがjQueryを前提に作られているため、開発に欠かせません。 サーバーサイドで複雑な処理を行っている場合でも、フロントエンドでのインタラクションを簡単に追加するためにはjQueryが重宝されます。 jQueryを避けるべきケース 大規模なSPA（シングルページアプリケーション）や、動的な状態管理が必要な場合、jQueryは選ばれることは少なくなります。 特に、複雑なUIやリアクティブなコンポーネントを作成する場合、ReactやVue.jsなどのモダンなフレームワークが適しています。これらは、より効率的でスケーラブルなアーキテクチャを提供し、jQueryに比べて保守性やパフォーマンスが格段に向上します。 jQueryの現状と将来性 現在でも、jQueryは一定の市場シェアを保持しています。 特に、既存のCMSやレガシーなシステムでは、引き続きjQueryが使用されており、これからも簡単なウェブサイトや小規模なプロジェクトで利用されることはあるでしょう。 単純な動的コンテンツを追加したり、小規模なプロジェクトを進める際には依然として便利なツールです。モダンなフレームワークに移行できない場合や、既存のシステムにおいてメンテナンスを行う場合には、今後も役立つ場面があると考えられます。 とはいえ、ウェブ開発の主流としてはReactやVue.jsに取って代わられ、今後はニッチな領域での利用に限られていくと予想されます。 参考までにGoogleトレンドにおける検索ボリュームの推移を見てみると、ここ数年で下降トレンドにあることがうかがえます。 jQueryの代替技術 先述の通り、近年はjQueryの利用が減少傾向にありますが、その理由のひとつがモダンなフレームワークやライブラリの登場です。 特に、React・Vue.js・Angularといった技術は、開発の効率化やパフォーマンスの向上を目的に、多くのプロジェクトで採用されています。 それぞれの特徴を理解し、プロジェクトに適した技術を選ぶことが重要となってきます。 React Reactは、Facebook（現Meta）が開発したJavaScriptライブラリで、コンポーネントベースの設計が特徴です。仮想DOM（Virtual DOM）を活用し、効率的なレンダリングを実現するため、パフォーマンスが求められる大規模アプリケーションに適しています。 また、TypeScriptとの相性も良く、型安全な開発が可能です。近年はNext.jsなどのフレームワークと組み合わせて使われることが増えています。 Reactのメリット コンポーネント単位での開発が可能で再利用性が高い 仮想DOMによる高速なレンダリング 豊富なエコシステム（Next.js、Reduxなど） Reactのデメリット 設定や環境構築が複雑になりがち JSXの記述に慣れが必要 関連記事：Reactでできることは？特徴や具体例とともにわかりやすく解説 Vue.js Vue.jsは、シンプルで学習コストが低いことが特徴のJavaScriptフレームワークです。テンプレート構文がHTMLに近く、既存のプロジェクトにも導入しやすいため、初心者から上級者まで幅広く使われています。 軽量でパフォーマンスが良いため、小〜中規模のプロジェクトに向いています。 Vue.jsのメリット シンプルな構文で学習しやすい 小規模プロジェクトでも導入しやすい Vue.jsのデメリット 大規模開発においてはエコシステムが小さい プロジェクト規模によっては設計の自由度が裏目に出ることもある 関連記事：Vue.jsでできることとは？メリットやデメリットと合わせて解説 Angular Angularは、Googleが開発したフルスタックのフレームワークで、大規模な企業システムやWebアプリケーションに採用されることが多いです。 TypeScriptを前提とした構築が可能で、堅牢な設計が求められるプロジェクトに適しています。公式のCLI（コマンドラインツール）を利用すれば、プロジェクトの初期設定や管理が容易になります。 Angularのメリット 保守性が高い 多機能なシステム開発が可能 Googleのサポートがある Angularのデメリット 学習コストが高い（設定が複雑、コンポーネント管理のルールが厳格） 他のフレームワークに比べて開発速度が落ちることがある 最後に jQueryはかつてWeb開発の主流でしたが、現在はモダンなフレームワークやライブラリの台頭により、その役割が変わりつつあります。とはいえ、シンプルなDOM操作やレガシーシステムの保守など、依然として活用できるケースもあります。 一方で、React・Vue.js・Angularといった最新技術は、開発の効率化やパフォーマンスの向上を実現し、多くのプロジェクトで採用されています。これらの技術を学ぶことで、より柔軟で拡張性のあるWeb開発が可能になるでしょう。 今後のWeb開発においては、jQueryを適切に使い分けながら、必要に応じてモダンな技術へ移行する判断力が求められます。プロジェクトの要件や開発チームのスキルセットを考慮し、最適な技術選定を行いましょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

PHPフレームワークのおすすめ10選 おすすめのPHPフレームワークを10個紹介します。自身のキャリアの中で触れた経験のないフレームワークにも、興味を持っていただくきっかけになれば幸いです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる Laravel Laravelは2011年6月に初版がリリースされた、PHPフレームワークです。日本に限らず世界中で人気が急上昇しています。PHPフレームワークのなかでは後発ではありますが、高い頻度でバージョンアップが行われており、2013年にはSymfonyをベースとして大きな変更が行われました。 メモリを使用する量は多く、リクエスト処理数は少ないとはよく言われますが、基本的な機能が全てそろっているフルスタックのWebアプリケーションフレームワークです。またWeb上や本の情報、セミナーの開催などが多いので学習はしやすいでしょう。ちなみにLaravelの名前の由来は「ナルニア国物語」に登場する王都名からきています。 関連：CakePHPとLaravelの違いを完全理解！メリット・デメリットや将来性を徹底比較 CakePHP CakePHP（ケイク・ピー・エイチ・ピー）は「ケーキ作りのように簡単にPHPで開発ができるように」をコンセプトとして、2005年に初版がリリースされました。Ruby on Railsと同様に「設定より規約」を設計理念としており、他フレームワークのように設定を細かく記述するのではなく、規約を守ってコードを書くことで、開発者は本質的な業務に集中することができます。日本語のドキュメントは豊富ですが、覚えることが多いため学習コストは高めです。 FuelPHP FuelPHPは後述するCodeIgniterをベースとして2011年にリリースされました。Laravelと同様に後発のPHPフレームワークですが、他のフレームワークの優れているところを参考にして設計がされています。CakePHPの「設定より規約」とは反対にFuelPHPは「規約よりも設定」 が設計理念です。 そのため、コードを書く量は多めになりますが、自由度が高くなっています。覚えることは比較的少ないため、学習コストは低めです。小規模の開発案件との相性が良いフレームワークと言えるでしょう。 ZendFramework ZendFramework（ゼンド・フレームワーク）は2006年にゼンド・テクノロジーズよりリリースされたPHPフレームワークです。シンプルで柔軟な使い方ができ、拡張性に優れています。コードを非公開にすることができるので企業利用に向いている点も特徴のひとつです。 Symfony Symfonyは2007年にリリースされたPHPフレームワークで、CakePHPと同様にRuby on Railsの影響を強く受けています。Laravelの台頭によって、シェアを奪われているものの、大規模の開発案件と相性が特に良いと言えるでしょう。堅牢でメンテナンス性の高いアプリケーションを開発することに向いています。ドキュメントは整っているものの、学習コストは高めです。 CodeIgniter CodeIgniter（コードイグナイター）は2006年2月に初版がリリースされました。特徴は軽量でスピード重視な点です。規約が厳しくないため、PHPの理解があるエンジニアであればドキュメントを数時間読めば、開発に入れるほど学習コストは低めとなっています。環境構築も非常に簡単と言われているので、ぜひチャレンジしてみて下さい。 Phalcon Phalconはその処理速度の高さから、”爆速フレームワーク”と言われることもあるようです。基本的にPHPのフレームワークはPHPで書かれている場合が多いですが、PhalconはC言語で実装されています。BSDライセンスを使用しており、商用利用できるという点も大きな特徴と言えるでしょう。 ベンチマークではCodeIgniterの約2倍の速度で、メモリ使用量は3割ほど消費が少ないという結果が出ている点も注目すべきところです。そんな速くて、軽いPhalconですが、日本語ドキュメントが少ないため、英語が読めないと習得に少し苦戦してしまうかもしれません。 Slim Slimは「マイクロフレームワーク」と呼ばれる、PHPフレームワークです。LaravelやCakePHPなどの「フルスタックフレームワーク」とよく比較をされます。必要最低限の機能のみが備わっているためとても軽量で、様々な機能を簡単に呼び出すことができます。シンプルなアプリケーションを開発したい場合などは、非常に相性がよいでしょう。 Yii Yii（イー）は2008年にリリースされました。中国のエンジニアである、チアン・シュエによって開発されたPHPフレームワークです。「高速で安全で効率的なPHPフレームワーク」と公式サイトには記述があります。軽量で高負荷にも耐えられる設計となっていますが、日本での利用率はあまり多くはないのが現状です。 Flight Flightは、「高速、シンプル、拡張可能なPHPのフレームワーク」と公式サイトには記載があります。Flightは、アメリカのTwitter社によって生み出されたフレームワークです。ルーティングも簡単に行えますが、現状フリーランスの案件はほとんどないのが現状です。 PHPフレームワーク別の案件情報 テクフリの案件データベースの情報をもとに、PHPのフレームワーク別の案件情報をご紹介します。本記事で解説したフレームワークを用いる案件もありますので、案件をお探しの方や新たにフレームワークのスキルを習得しようとお考えの方は、ぜひ参考にしてみてください。 Laravel（案件数 909件 / 平均単価 77.5万円） CakePHP（案件数 127件 / 平均単価 76.7万円） FuelPHP（案件数 66件 / 平均単価 76.0万円） CodeIgniter（案件数 53件 / 平均単価 76.5万円） Zend Framework（案件数 51件 / 平均単価 75.9万円） Symfony（案件数 50件 / 平均単価 77.0万円） Phalcon（案件数 18件 / 平均単価 75.3万円） Slim（案件数 13件 / 平均単価 78.7万円） Yii（案件数 9件 / 平均単価 86.3万円） ※2024年10月時点（非公開中の案件を含む） テクフリでフリーランス案件を探してみる PHPフレームワークを利用するメリット PHPの開発においてフレームワークを利用するメリットとして、おもに以下の4つについて解説します。 開発スピードが上がる コードの統一性を保持できる バグの減少につながる フリーランスとして仕事が取りやすくなる 開発スピードが上がる MVP開発やリーンスタートアップという言葉が注目されているように、IT/Web業界では特にサービスを高速で市場に投下することが重要です。PHPのフレームワークを利用するのとしないのでは、開発スピードにかなりの差が生じます。 例えばPHPのフレームワークには、データベースアクセスの機能やログイン機能などが備わっているのですが、それらをフレームワークなしでエラー無く完成させるには、かなりの時間を要してしまうのです。 コードの統一性を保持できる プログラミングに限らず全ての仕事にいえますが、コードの書き方にはその人の個性やクセがでます。経験、スキル、年齢、性格、キャリアなど様々な要因によって差が生じるのですが、人が書いたコードを修正するのは、かなり大変な作業です。フレームワークを利用すれば、コードの統一性を保持させることができます。統一性を保持することにより、多人数開発にも対応しやすくなるでしょう。 バグの減少につながる PHPのフレームワークは基本的に大人数のエンジニアに利用されています。そのため、バグはすでに解決されていることが多いです。それらのバグが少ないフレームワークを利用して開発を進めると、開発をしたプログラムもバグが少なくなる可能性が高まるといえます。 フリーランスとして仕事が取りやすくなる PHPの中規模、大規模以上案件では、フレームワークが利用されていることがほとんどです。特にLaravelは年々ニーズが上昇しているため、PHPエンジニアのフリーランスとして仕事を安定的に獲得するにはキャッチアップは必須といえるでしょう。 PHPフレームワークを利用するデメリット PHPフレームワークを利用するにあたって、メリットだけではなくデメリットもあるということを認識しておきましょう。ここでは以下の4つのデメリットについて解説します。 学習期間が必要 種類によっては利用に費用がかかる イレギュラーに対応できないことがある PHPフレームワークトレンド状況 学習期間が必要 フレームワークを使いこなすにはPHPの理解がある前提で、最低でも数週間は学習をする必要があります。概要を抑えることができても、細かい要望を実現しようとすると調査に更に時間がかかることはよくあります。また、ドキュメントは基本的に英語で書かれていることが多いです。 さらに、特定のフレームワークが提供する各種機能や設計パターンについても把握することが求められます。全体像を理解するだけではなく、具体的な実装の詳細や微細な要望に対応するためには、細かい箇所まで理解をする必要があるため、ある程度の学習時間が必要となるでしょう。 種類によっては利用に費用がかかる フレームワークによっては利用に費用がかかることがあります。学習をする前に、無料で利用ができるか調べることをおすすめします。また、有料のフレームワークの場合、その価格はフレームワークの機能や提供されるサポートの範囲によって異なります。そのためコストと利益を慎重に比較して、予算内で最も効果的な選択をすることが重要となります。 イレギュラーに対応できないことがある フレームワークはいわゆる「よくある機能」を開発する際には有用です。しかし、前例が少ない機能を開発したい場合、対応できないことが多々あります。フレームワークは決められたルールに則ってサービスを開発していかなければならないため、イレギュラーが多発するようなサービスではフレームワークを利用しないほうが作りやすいことがあるのです。 まとめ フレームワークは開発において必要な機能を凝縮させたものであり、開発効率や成果を向上させる重要なツールです。フレームワークを使うことで、複雑な機能を少ないコードで実現でき、複数人による開発にも対応しやすくなります。また、バグの減少やコードの統一性を保持することも可能です。 一方で、学習期間が必要であったり、利用に費用がかかることもあるため、選択には慎重さが必要となります。最近ではLaravelが人気を集めており、フリーランスエンジニアとして活躍する際にはLaravelやCakePHPを選ぶのがおすすめです。PHPを活かす案件は多数存在し、PHPフレームワークをマスターすることでより多くの仕事を獲得できるでしょう。 テクフリでフリーランス案件を探してみる

CakePHPとLaravelの違い CakePHPとLaravelはどちらもPHPで開発されたWebアプリケーションフレームワークですが、それぞれに異なる特徴があります。 CakePHPは「シンプルさ」と「迅速な開発」を重視しており、規約重視の考え方に基づいて開発されたフレームワークです。一方、Laravelは「柔軟性」と「モダンな開発体験」を提供することを目指しており、豊富な機能を持っています。 CakePHPは初心者でも扱いやすい設計がされており、短期間でのシステム開発に向いています。これに対してLaravelは、拡張性が高く複雑なプロジェクトやモダンなウェブアプリケーションの開発に適しています。プロジェクトの規模や目的に応じて適切なフレームワークを選定することが重要です。 参考：PHPのおすすめフレームワーク10選をくわしく解説【2025年最新】 テクフリでフリーランス案件を探してみる CakePHPの特徴 CakePHPは、シンプルかつ効率的にWebアプリケーションを開発できるオープンソースのPHPフレームワークです。「規約重視（Convention over Configuration）」という設計思想を強く持っており、開発者が従うべきルールやディレクトリ構成があらかじめ決められています。 主な特徴としては、「オールインワンフレームワーク」として、フォームのバリデーション、データベース操作、セキュリティ機能など、Webアプリケーション開発に必要な機能が標準で組み込まれている点が挙げられます。 メリット CakePHPの主なメリットは以下のとおりです。 迅速な開発が可能 学習コストが低い 日本語の情報が豊富 安定性が高い CakePHPは「規約重視」の思想により、開発のルールが明確です。これにより、チーム開発での認識齟齬が減り、コーディングスタイルも統一されやすいため、開発効率化や品質向上につながるというメリットがあります。 また、「bake」と呼ばれるコード自動生成機能を使えば、データベースのテーブル定義から基本的なCRUD（作成・読み取り・更新・削除）処理のコードをコマンド一つで生成でき、開発初期の工数を大幅に削減可能です。 CakePHPは、シンプルな設計とわかりやすいドキュメントが用意されているため、初心者でも比較的簡単に習得できます。長い歴史を持つフレームワークであり、安定した動作が期待できる点も特徴です。 デメリット CakePHPのデメリットは以下のとおりです。 拡張性が低い 最新の技術に対応しづらい 市場での需要が減少傾向 CakePHPのメリットである「規約重視」は、裏を返せば自由度の低さにつながります。CakePHPのルールから外れた独自の実装をしようとすると、かえって手間がかかる場合があります。 また、近年ではLaravelの人気が高まっており、コミュニティの規模やライブラリ・ツール群の発展速度ではLaravelのほうが優れているといえます。このため、最新技術への追従性や、利用できるパッケージの豊富さという点では、Laravelに比べてやや見劣りすることがある点もデメリットの一つです。 CakePHPは小〜中規模の一般的なWebアプリケーション開発には適していますが、大規模なプロジェクトや複雑な要件には不向きな場合があると覚えておきましょう。 CakePHPで作れるもの CakePHPの「規約重視」と「迅速な開発」という特徴は、シンプルで小規模な動的ウェブサイトなどのアプリケーション開発に向いています。CakePHPで作れるアプリケーションの例は以下のとおりです。 企業のWebサイト 業務システム・社内ツール ブログシステム ECサイト（小〜中規模）・予約システム 企業のWebサイトとしては、コーポレートサイトやサービス紹介サイトなど、比較的更新頻度が低く、決まった構成で情報を発信するタイプのWebサイトの開発に向いています。 また、顧客管理（CRM）システム、在庫管理システム、予約システム、社内向けの申請・承認ワークフローなど、特定の業務プロセスを効率化するためのシステムや、管理画面の開発にも向いています。 このようにCakePHPは、特に短期間での開発が求められるプロジェクトや、複雑な機能を必要としないアプリケーションに適したフレームワークです。 Laravelの特徴 Laravelは、2011年にリリースされたPHPフレームワークで、開発者が迅速かつ効率的に開発できることを目的としています。 CakePHPが「規約重視」であるのに対し、Laravelはより「設定重視（Configuration over Convention）」に近い側面も持ち合わせており、開発の自由度が高いのが特徴です。 また、「Composer」と呼ばれるパッケージ管理ツールを利用して簡単にパッケージを管理できるため、必要な機能を柔軟に追加できます。さらに、BladeテンプレートエンジンやEloquent ORMによるデータベース操作など、開発を効率化する機能が豊富に用意されている点も特徴です。 メリット Laravelのメリットは以下のとおりです。 高い開発効率と生産性 豊富な機能と拡張性 学習リソースが豊富 コミュニティが活発 モダンな開発手法との親和性が高い Laravelは、認証、キャッシュ、セッション管理、メール送信など、Webアプリケーション開発に必要な機能を標準で備えています。また、Composerを利用して簡単にパッケージを追加できるため、柔軟な開発が可能です。 また、Laravelは世界中で非常に人気があり、活発なコミュニティが存在します。公式ドキュメントを中心とした学習リソースが充実しているほか、フォーラムやSNSでの情報交換がしやすい点も特徴です。 さらに、PHPUnitをベースとしたテスト環境の標準装備、DI（Dependency Injection）コンテナなど、現代的なソフトウェア開発の手法を取り入れやすい設計になっています。テスト駆動開発（TDD）や継続的インテグレーション（CI）との連携もスムーズに行える点もメリットといえるでしょう。 デメリット Laravelには多くのメリットがありますが、いくつかのデメリットも存在します。 学習コストが比較的高め 依存関係の管理が複雑 CakePHPと比較した場合の規約の緩さ LaravelはCakePHPに比べて機能が多く自由度が高い分、フレームワーク全体の概念や提供されている機能を理解するには相応の学習時間が必要です。PHPの基礎知識に加えて、オブジェクト指向プログラミングやモダンな開発パターンへの理解も求められるため、プログラミング初心者にとってはややハードルが高いと感じることもあるでしょう。 また、メリットとしてあげた柔軟性の高さは、裏を返せば設計の選択肢が多いということです。明確なコーディング規約や設計方針がない場合、開発者によって実装方法にばらつきが出て、コードの可読性や保守性が低下する可能性があります。Laravelを使用してチーム開発をするときは、事前のルール作りが重要になると覚えておきましょう。 Laravelで作れるもの Laravelは拡張性が高いため、大規模なWebアプリケーションの開発に適しています。Laravelで作れるWebアプリケーションの例は以下のとおりです。 大規模で複雑なWebアプリケーション APIサーバー SaaS (Software as a Service) ECサイト（中〜大規模） 企業の基幹システム・業務システム コンテンツ管理システム (CMS) Laravelは、SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）、ユーザー間のマッチングプラットフォーム、動画共有サイト、多機能な予約システムなど、高度な機能や大量のアクセスが想定されるサービスの開発に適しています。 また、サブスクリプションモデルのビジネスを展開するためのWebサービスにも利用でき、顧客管理、決済連携、機能制限など、複雑な要件にも対応可能です。 Laravelは比較的小規模なプロジェクトから大規模で複雑なシステムまで幅広いニーズに対応できる汎用性の高いフレームワークと言えるでしょう。特に、最新の技術トレンドを取り入れたい場合や、拡張性の高いサービスを構築したい場合におすすめのフレームワークです。 CakePHPとLaravelの案件情報 テクフリにて掲載中の案件情報によると、CakePHPの案件数は約20件程度、Laravelの案件数は約100件程度となっています。（2025年3月時点・非公開案件を除く） 平均単価はCakePHPが約87万円、Laravelが約80万円となっています。 Laravelはそのモダンな設計や豊富なエコシステムにより、多数の企業やプロジェクトで採用されており、特に中〜大規模な案件での利用が目立ちます。一方、CakePHPは歴史のあるフレームワークであり、安定性を重視する中小規模のプロジェクトや、既存システムの保守・運用案件で採用されることが多いです。 どちらのフレームワークも一定数の求人が存在しますが、案件の種類や求められるスキルセットに違いがある点を理解しておくことが重要です。 テクフリでフリーランス案件を探してみる CakePHPとLaravelの将来性 CakePHPは長年の実績と導入事例の多さから、今後も安定した需要が見込まれます。しかし、近年では新規プロジェクトでの採用が減少しており、Laravelや他のモダンなフレームワークにシェアを奪われつつあるのが現状です。このため、CakePHPの将来性は限定的であり、主に既存システムの保守や運用に特化した需要が続くと予想されます。 一方、LaravelはPHPフレームワークの中でも勢いがあり、今後もその人気が続くと考えられます。特に、モダンな開発手法やトレンドに対応している点が評価されており、企業や開発者からの支持が厚いです。また、Laravelのエコシステムは拡大を続けており、今後も新しいツールやパッケージが登場することで、さらに多くのプロジェクトで採用される可能性があります。 Googleトレンドにおける検索ボリュームの推移を見ても、2016年ごろからCakePHPとLaravelのボリュームが逆転していることがわかります。 CakePHPとLaravelの将来性を比較すると、Laravelの方が勢いがあると言えるでしょう。新しい技術を積極的に学びたい、さまざまな開発に挑戦したいエンジニアにとっては、Laravelのスキルは今後ますます重要になるでしょう。 CakePHPとLaravelどっちがおすすめ？ CakePHPとLaravelのどちらを選ぶべきかは、プロジェクトの規模や目的、そしてエンジニアとしてのキャリアプランによって異なります。CakePHPがおすすめのケースは、以下のとおりです。 短期間で中小規模のWebアプリケーションを開発したい場合 シンプルな設計で学習コストを抑えたい場合 既存のCakePHPプロジェクトの保守や運用に携わる予定がある場合 CakePHPは、シンプルで効率的な開発が可能なため、初心者や小規模なプロジェクトに向いています。ただし、案件数や将来性を考慮すると、長期的なキャリア形成にはやや不利な側面もあるでしょう。 一方、以下のような人はLaravelがおすすめです。 モダンなWebアプリケーションを開発したい場合 大規模なプロジェクトや複雑な要件に対応したい場合 案件数が多く、キャリア形成に有利なスキルを身につけたい場 Laravelは、柔軟性や拡張性が高くモダンな開発手法に対応しているため、幅広いプロジェクトで活用できます。また、案件数が多く単価も高い傾向にあるため、エンジニアとしての市場価値を高める可能性も秘めています。 どちらを学ぶか悩んでいる人は、実際に両方のフレームワークのチュートリアルなどに触れてみて、自分に合うと感じる方を選ぶのが良いでしょう。 最後に この記事では、PHPの代表的なフレームワークであるCakePHPとLaravelについて、それぞれの特徴、メリット・デメリット、作れるもの、案件情報、将来性、そしてどちらを選ぶべきかについて説明しました。 各フレームワークの特徴をまとめます。 CakePHP: 規約重視で迅速な開発が可能。学習コストが比較的低く、日本語情報が豊富。既存システムの保守・運用案件も多い。 Laravel: 機能豊富で自由度が高く、モダンな開発が可能。世界的に人気が高く、コミュニティも活発。新規開発案件や大規模開発に向いている。 どちらのフレームワークにも長所と短所があり、どちらが絶対的に優れているというわけではありません。重要なのは、それぞれの違いを理解して自身の目的や状況に合わせて最適なフレームワークを選択することです。 テクフリでフリーランス案件を探してみる