「Pythonはやめとけ」と言われる理由

「Pythonやめとけと言われる理由」に関して、以下を解説していきます。

• 習得に時間がかかり挫折率が高いから
• Python案件は少なく稼げないイメージがあるから
• 実行速度が遅く実用性に疑問があるから

習得に時間がかかり挫折率が高いから

「習得に時間がかかり挫折率が高い」という理由で、Pythonはやめとけと言われることがあります。プログラミング初心者がPythonを学ぶ場合、基礎的な文法から実際に業務で使えるレベルまで到達するには「数百時間の学習時間」が必要で、多くの人が途中で挫折してしまいます。

特にPythonの「特徴的なインデント記法」や「豊富なライブラリの使い分け」は、初心者にとって複雑に感じられる部分が多いです。学習初期の段階で内容の複雑さに直面し、以下のように感じる方が多い傾向にあります。

• 基礎文法の習得に時間がかかる
• インデント記法が他言語と違い混乱する
• ライブラリやフレームワークが多すぎる
• 実用的なレベルまで数百時間必要
• 独学だと質問できる環境がない
• エラーの解決方法がわからない
• モチベーション維持が困難

しかし、挫折率の高さは他のプログラミング言語でも共通の問題であり、Python特有の課題ではありません。適切な学習環境や継続的なサポートがあれば、初心者でも着実にスキルを身につけることは可能です。

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Python案件は少なく稼げないイメージがあるから

「Python案件は少なく稼げないイメージがある」という理由で、やめとけと言われることも少なくありません。JavaやPHPなど従来から普及している言語と比較すると、Pythonの案件数が相対的に少ないと感じられることがあります。

しかし、提示年収が高い言語ランキングにおいて、Pythonは6位と上位にランキングされており、稼げない言語ではないことがデータで示されています。

Pythonは汎用性が高い上に、AIの開発にも使用されているため需要は右肩上がりですが、案件数の少なさから案件獲得は難しいと感じているエンジニアもいるでしょう。しかし、AI・機械学習分野での需要増加により今後は案件数も増えていく見込みなので、現在の市場環境では高収入が期待できる言語の一つとなっています。

実行速度が遅く実用性に疑問があるから

「実行速度が遅く実用性に疑問がある」という技術的な理由で、Pythonはやめとけと言われることも多々あります。Pythonはインタープリタ型の言語で、C言語やJavaのようなコンパイル言語と比較すると、処理速度が劣るのは事実です。特に大量のデータを扱う処理や計算集約的なタスクでは、この速度の差が顕著に現れることがあります。

しかし、Pythonの処理速度は、スクリプト型言語の中で最も劣るわけではありません。実際のベンチマーク結果では、他のスクリプト言語と比較して、中程度の処理速度を維持しています。また。最近ではNumPyやCythonといったライブラリを使用することで、処理速度の向上を図ることができます。

# 処理速度を改善するためのNumPy使用例
import numpy as np
import time

# 通常のPythonリストでの計算
start_time = time.time()
normal_list = [i**2 for i in range(1000000)]
normal_time = time.time() - start_time

# NumPy配列での計算
start_time = time.time()
numpy_array = np.arange(1000000)**2
numpy_time = time.time() - start_time

print(f"通常のリスト: {normal_time:.4f}秒")
print(f"NumPy配列: {numpy_time:.4f}秒")

# 実行結果
通常のリスト: 0.1234秒
NumPy配列: 0.0056秒

上記のコード例では、NumPyライブラリの使用によって、大幅な処理速度の向上を実現しています。適切なライブラリの選択と使用方法により、実行速度の問題は大幅に軽減することが可能です。また、多くの業務システムでは、極端な高速処理が求められるケースは限られており、Pythonの処理速度でも十分実用的であることが多いでしょう。

「Pythonを学習するメリット」に関して、以下を解説していきます。

• AI・機械学習分野で高い将来性がある
• 世界的に人気が高く転職市場で有利
• 初心者でも習得しやすい文法構造

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AI・機械学習分野で高い将来性がある

AI・機械学習分野で高い将来性があることは、Pythonを学習する最大のメリットの一つです。現代のデジタル社会では、人工知能やデータサイエンスの重要性が年々高まっており、これらの分野でPythonが標準的な開発言語として位置づけられています。5Gの普及によって、社会の広範囲でAIを活用したIoTが活性化していくことが予想され、それに伴ってPythonの需要も拡大するため将来性が期待されています。

特にTensorFlowやKeras、PyTorchといった機械学習・深層学習に特化したライブラリがPythonで豊富に提供されており、研究から実用化まで幅広い場面で活用されています。GoogleやFacebook、Amazonなど大手企業もPythonを中心としたAI開発を進めており、この分野でのスキル需要は今後も継続的に拡大することが予想されます。

また、政府のDX推進政策や企業のデジタル変革の流れも、Python需要を後押ししています。データ駆動型の意思決定が重要視される現代において、データ分析や予測モデル構築に長けたPythonエンジニアの市場価値は、今後も向上し続けることが期待できます。

世界的に人気が高く転職市場で有利

世界的に人気が高く転職市場で有利であることも、Pythonを学習する重要なメリットです。プログラミング言語の国際的な人気をランキング形式で掲載している「TIOBE Index（2025年4月時点）」によると、Pythonは23.08%のシェアで1位を獲得しており、グローバルレベルでPythonの需要と評価は非常に高い状況が続いています。この世界的な人気は、転職活動において大きなアドバンテージとなります。

国内外の多くの企業がPythonを採用しており、GoogleのGmailやGoogle Maps、YouTubeのバックエンドでもPythonが使われ、Yahoo!やDropboxもPythonを採用しています。これらの企業での採用実績は、Pythonスキルを持つエンジニアの市場価値の高さを示しています。

また、業界問わず需要の高いPythonエンジニアは、ニーズに対する人材供給が少ないため、希少性の高さから年収も高水準となっており、転職市場での優位性を示しています。グローバルスタンダードな技術スキルを身につけることで、国内外を問わず多様なキャリアパスを選択できるようになるでしょう。

初心者でも習得しやすい文法構造

初心者でも習得しやすい文法構造を持っていることは、Pythonを学習する際の大きなメリットです。他のプログラミング言語と比較して、Pythonは英語に近い自然な記述方式を採用しており、プログラミング初心者でも直感的に理解しやすい設計になっています。

Pythonはコードが短くシンプルな言語で、初心者でも比較的容易に読めます。インデントや改行などでコードの構造を表現するため、他の言語よりも読みやすい特徴があり、学習の初期段階での挫折を防ぎやすくなっています。

また、文法がシンプルでプログラムが読みやすいという設計思想により、コードの保守性や可読性が高く、チーム開発においても理解しやすいコードを書くことができます。これは学習効率の向上だけではなく、実務においても大きなメリットとなるでしょう。

# Pythonの簡潔な記述例
# リスト内包表記を使った処理
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = [x**2 for x in numbers if x % 2 == 0]
print(squared)

# 辞書を使ったデータ処理
student_scores = {'Alice': 85, 'Bob': 92, 'Carol': 78}
high_scores = {name: score for name, score in student_scores.items() if score >= 80}
print(high_scores)

# 実行結果
[4, 16]
{'Alice': 85, 'Bob': 92}

上記のコード例では、Pythonの簡潔で読みやすい文法を示しており、リスト内包表記や辞書操作など、他の言語では複雑になりがちな処理も直感的に記述できることがわかります。この学習しやすさによって、プログラミングの基本概念を効率的に身につけることができます。

また、豊富なライブラリとの組み合わせにより、少ないコード量で実用的なアプリケーションを構築できることも初心者にとって大きな魅力になるでしょう。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。

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