【Python入門】コピペしてそのまま使えるPythonの自動化プログラムまとめ

Python・GAS・DS
ワタシ

ども、らーにゃです。今回はPythonのプログラムについてまとめます。

Pythonを学びはじめたけど、もっと身の回りのことに応用できないか?

プログラミングをかじり始めるとこんなことを感じはじめたりしないでしょうか。

学んだスキルを身の回りのことに活かせるとワクワクして勉強がもっと楽しくなります!

ただ、ワタシのような非エンジニアの人は、やりたいことを妄想したとしても

「自動化とかAI活用とかきっと難しいんだろうな…」

と感じてそこで思考がストップする人も多いと思います。

(実際、ワタシ自身がそうでした。。)

ただ、Pythonを勉強する中で

「ど素人の自分でもコピペするだけである程度やりたいことが出来る!」

と実感したので、ワタシのような初心者の人に参考になればと思い今まで実践したプログラムを公開します!

また、最後に忙しい社会人におすすめしたい勉強法についても記載しています!

「勉強の仕方が知りたい!」

という方はコチラをぜひご参考にしてみてください!(‘ω’)ノ

Pythonは初心者でも出来る?

まず最初に「Pythonって初心者でも扱えるものなのか?」と言う点から考えます。

これは結論、初心者でも問題なく取り扱いしやすい言語です。

特に業務効率化の文脈で目にすることが多い言語です。

ただ、普段の業務を考えるとまだまだエクセルの存在感が強く、どうしても「効率化=VBA(エクセルの言語)を組む」みたいな雰囲気があります。

ただ、最近はRPA(Robotic Prosess Automation)の文脈で自動化しよう!という機運が高まっており、その中でもっとも取っつきやすいとされるのがPythonです。

しかも、Pythonは基本的に無料で使える、かつ、初心者でもとっつきやすいシンプルかつ使いやすい仕組なので手を出しやすいです。

実際に非エンジニアでPythonを学ぶ人は多いです。

特に、初心者が学ぶべきもう一つのポイントが色々な用途で使えるという汎用性・拡張性の高さです。

何かやりたいことがあると多くの場合、Pythonで実行可能であり、誰かしらそれをトライしてネット上にコードが落ちていたりします。

そのため、Pythonを学ぶのであれば自分でやりたいことをまずはネットで調べてコピペして実行して試し始めるのがスキルアップの近道です。

それが出来るように本記事でも目的別に記事をまとめていきますので興味がある内容とそのリンク先でコードをコピペしてみてください!

ワタシ

まずはコピペでプログラムをイメージ通りに動かすことが出来ると楽しくなります!

WindowsやiPadで自動化を試す!

まずは「WindowsやiPadで自動化」を実行していきます。

特に社会人であれば、使う機会の多い、ExcelやPDF化といったことや、PCで自動実行をして自動化したりできます。

さらにPCの前だけではなくiPad上でPythonを動かしたりと、どこでもPythonを使える環境を作ることも可能です。

環境整備については下記でまとめます。

【Python入門】WindowsとiPadの両方でPythonの環境を構築する

PythonでExcelを操作する (openpyxlの活用)

Python上で、指定のExcelシートにアクセスして編集したり、保存したりが出来ます。

定型化しているエクセル業務などがあれば、Pythonで自動化することも検討する余地があります。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★☆☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★★☆
  • プログラムの拡張性 ★★★☆☆

【Python自動化】openpyxlで読み込んだデータを視覚化する方法

ワタシ

結局は現業はまだまだExcel中心なんですよね

PCで自動実行するプログラムを作る(タスクスケジューラの活用)

指定時間に指定のPythonファイルを定期実行する仕組を作れます。

タスクスケジューラーやバッチファイルなど、普段見慣れないものが多いですが、とっても単純な仕組です。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★☆☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★★★
  • プログラムの拡張性 ★★★★☆

【Python自動化】タスクスケジューラで定時にPythonファイルを自動実行する方法

ツマ

Windowsのパソコンなら誰でも色々なものに転用できるのがいいね

iPad上でPythonを使う (Google Colaboratory活用)

Google Colaboratoryを利用してiPadのブラウザ上でPythonコードを編集できるようにします。

Googleシリーズなので当然無料で、ネット環境があれば出先であってもどこでもOKです。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★☆☆☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★★★
  • プログラムの拡張性 ★★★☆☆

【Python入門】iPad×Google Colabalatoryで手軽にTwitter分析

ワタシ

iPadでプログラミング環境出来ると、スマホのテザリングと併せて本当にどこでも出来るから便利です

WEBサービスと連携する!

次にWeb上のデータ連携についてです。

Web上のデータを抽出する仕組(Seleniumの活用)

指定のページから指定の値を引き抜くプログラムを作ります。

ログインが必要なページであっても突破は可能で、タスクスケジューラーと組み合わせると大変効果的です。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★★☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★★★
  • プログラムの拡張性 ★★★★☆

【Python自動化】Seleniumでスクレイピング | ログイン認証を突破しデータ取得する

ツマ

自動で欲しい情報を定期的に探しにいってくれると色々とリサーチが簡単にできるね

収集データのスプレッドシート化(Google APIの活用)

収集データ(データフレーム等)をスプレッドシートに移し替えるプログラムを作ります。

これによって、Pythonで収集したデータを逐一蓄積する仕組が構築できます。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★★☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★★☆
  • プログラムの拡張性 ★★★★☆

【Python自動化】GoogleスプレッドシートにPythonからデータを流し込む方法

ワタシ

Googleも当たり前のように使っていますがAPIの開放は本当に色々なものがあってビックリします。

X(Twitter)データを利用した分析(Twitter APIの活用)

X(Twitter)上にあるデータにアクセスして必要なデータを抽出するプログラムを作ります。

これによって、最新のトレンドなどを自分で抽出して分析することが可能です。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★★★☆
  • プログラムの実用性 ★★★★☆
  • プログラムの拡張性 ★★★★☆

【Python入門】Twitterデータでテキストマイニング(APIの利用)

ワタシ

X(ツイッター)はAPIの設定だけがややめんどいけど、そこさえクリアすると色々できるんですよね。

文章データの傾向分析をする(janome, WordCloud活用)

web上のテキストデータを参照してテキストマイニングをプログラムを作ります。

上記のX(Twitter)のデータの参照や自動スクレイピングのプログラムと組み合わせると威力大です。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★★☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★★☆
  • プログラムの拡張性 ★★★★☆

【Python入門】WEB上のデータを抽出してテキストマイニング(スクレイピング)

ツマ

自分のX(ツイッター)情報とかビジュアライズさせるのも面白いね

AIを使いこなしてみる!

収集データのビジュアライズ(seabornの活用)

データ分析の可視化についてです。

映える見た目で考察しやすくするのは分析の肝になるわけですが、ここはまず抑えるべきポイントです。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★☆☆☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★☆☆
  • プログラムの拡張性 ★★★★★

【Python入門】seabornでグラフ化 | データをうまく魅せる”ビジュアル化”7選

ワタシ

まずはビジュアライズのスキルを身に着けるだけでも大分、実用性が上がりますね

収集データの分類分け (クラスタリングの実施)

データ分析の基礎ができたら、クラスタリングの手法を覚えると分析の幅が広がります。

具体的にはぐちゃっとしたデータから傾向をくみ取って分類分けする手法で使えるシーンが多いものです。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★★☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★★☆
  • プログラムの拡張性 ★★☆☆☆

【Python入門】クラスタリングの実践 | 顧客データを読み込み・ペルソナ分析

ツマ

クラスタリングって聞きなれないけど、分類分けって使いどころ多いよね

AIによる画像データの解析 (ディープラーニングの実施)

画像処理の自動分類分けのアルゴリズムです。

AIといわれてイメージするのは恐らくこの領域のことが多いかと思います。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★★★☆
  • プログラムの実用性 ★★★☆☆
  • プログラムの拡張性 ★★★★☆

【Python入門】ディープラーニングの実践 | CNN等で画像の自動判別

ワタシ

ディープラーニング=ムズそうと、思考停止しがちだったのですが、イマは初心者でもサクッと使えるのですね

AIのモデル自体を自動選定する(Auto MLの活用)

機械学習のモデリング自体は自動化します。

上記のディープラーニングを含め、難しい機械学習のモデルで何がベストかをプログラムが選定してくれます。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★★★★
  • プログラムの実用性 ★★★★☆
  • プログラムの拡張性 ★★★★☆

【Python入門】機械に自動でモデル選定させる(AutoML活用)

ツマ

難しそうだけど、とりあえず全て自動でやってくれるならスキルとしては押さえておきたいね

データ分析力を高めるコンペの利用 (KaggleとSignateの活用)

最後に分析力を向上させるためのデータコンペサイトの活用です。

世界規模のものがKaggle、国内最適したものがSignateです。後者は日本語対応されていて初心者に優しいです。

プログラム評価
  • プログラムの難しさ ★★★☆☆
  • プログラムの実用性 ★★★★☆
  • プログラムの拡張性 ★★★★★

【SIGNATE】有料版のSIGNATE QuestをPCとiPadで実際にやって感じたこと

ワタシ

学んだものをアウトプットする場所はあった方がスキルが磨きやすいですね

データで見える化する!

Google Data Portalでデータ連携・ビジュアル化

また、自動化の中でも特におすすめなのが、データの見える化・ビジュアル化です。

これはスプレッドシートへの移し替えと同じGoogleのBIツールのサービスであるGoogle Data Portalを使えば、簡単に映える形になってテンションが上がります。

下記の記事でまとめていますので、上記と併せて確認頂くと自動化の道が開けます。

例えば、web上の情報をCSV形式で落とし、それを加工(前処理)する工程でPythonを利用します。

その後に加工したデータをスプレッドシートを介してBIツールに流し込むことでビジュアル化が出来ます。

具体的には下記のリンクではiPadでZaimのビジュアライズをしています。

【Python自動化】Zaim × BIツール | iPadでお金のデータ管理

ツマ

ビジュアル化って想像以上に受け手へのインパクトがつよいよね

Google Data Portalでイケてる見た目にする

上記の通りBIツールとのデータ連携のポイントが分かったらあとは、ビジュアル化を極めるのみです。

特にGoogle Data Portalはイケてるダッシュボードも無料でコピペして使える仕様になっているので、徹底的にパクることでスゲェ見た目が簡単に手に入ります。

しかも大盤振る舞いなのが、いつのまにやらData Portalもテンプレのコピペも全て無料になっているという点です。

下記の記事でやり方はまとめていますので、上記と併せて確認頂くと自動化の道が開けます。

【BIツール】Google Data Portalで簡単に本格的なダッシュボードを作る

ワタシ

予備知識なくともコピペでいいので簡単にできちゃいます。

Pythonプログラミングおすすめ勉強法

最後に「プログラミングのおすすめ勉強法」に関してです。

副業や趣味などで勉強をしはじめたプログラミング初心者の人は、業務外の少ない時間でどう勉強をするのがよいのか。

結論としては、目的や現在の状況に応じて勉強のやり方を変えるのがオススメです。

現在、感じている課題の緊急度と費用感を踏まえて検討してみてください!

ワタシ

実際に試しみた学習サービスやツールを踏まえてオススメのやり方をお伝えしますね。

おすすめ勉強法①:なるべくお金をかけずに学ぶ

1つ目は「なるべくお金をかけずに学ぶ!」時のアプローチです。

これはどシンプルにネット上の情報を自分で見つけて出してやることになりますが

ネット上のコードを自分で調べて学習するのが基本ですが、これは何といっても無料で全てを完結できます。

ただ、これは前提として、記載されているプログラムをある程度読めたり、解釈して応用するスキルが必要です。

そのため、ネット上でコードを探すにしても多少なりとも参考書籍は一冊はあった方が効率が良いです。

ただ、辞書的な書籍はガサばるというデメリットもあります。

この点、オススメはKindleの書籍を使うことです。

Kindleであれば、物理的にスペースをとることなくどこにでも持ち運べていつでも確認できます。

しかも、パソコンアプリで開けばプログラムなどはそのままコピペできますし検索することも可能です。

ただ、それをもってしても、自分で学習のモチベーションをキープして自分で進める意思の力が必要になるため、ここの目標設定の力が実は一番大事です。

>>【関連】【手帳術】正しい目標の立て方!手帳を使ったミッション目標シートの使い方

ワタシ

自分で自分のやる気をもたせるが一番難しいんですよね

おすすめ勉強法②:短期間ですぐに実践力をつける

2つ目は「短期間で実践力をすぐにつけたい!」時のアプローチです。

時間の締め切りがあるのであれば、学習効果を最重視する必要があり、この場合はスクールを使う一択です。

有名どころのスクールであれば、洗練されたカリキュラムのほか、相談にいつでものってくれる

メンター制度や、学習仲間も一緒に作ることができ、学習効率がめちゃくちゃ上がります。

スポットでこなすのではなく、長い目で見て、

「この言語を使いこなしたい!」

と、明確に目標を決めた上で、スクールを選ぶのが良いです。

まず、迷ったら社会人向けプログラミング学習の最大手の「Tech Academy」を見るのがオススメ。

学べる言語や、期間が様々選べる上にキャンペーンも多く、実際に使ってみて、メンターの質もとても良かったです!

【レビュー】TechAcademyの口コミ | Pythonコースを2ヶ月実際に受けて感じたこと

>>Tech Academy の無料体験はコチラから

また、もう一つ、スクールを使う際に押さえるべきポイントが「職業訓練給付金制度」が使えるか否かです。

これは国がリスキリングする社会人の経済的支援をする国策です。

私自身、この制度を使ってビックリしたのですが、70%の授業料がキャッシュバックされました。

70万円の半年コースに通ったのですが、約50万がキャッシュバックされました!!

ツマ

50万円のキャッシュバックはすごいね!

おすすめ勉強法③:コスパもタイパも良く学ぶ

3つ目は「コスパ良く学びたい!」時のアプローチです。

これは①と②の良いとこどりのようなアプローチです。

個人的に、何か緊急性がないのであれば、社会人はこのやり方が一番オススメです。

具体的には「①オンライン学習教材」「②オンラインの相談サービス」の2つの活用です。

まず、①に関しては具体的には「Udemyを使った学習」です。

これはパソコンでもスマホでもマルチデバイスで学ぶことができます。

Udemyがイケてると思う理由は下記の点です。

Udemyのおすすめポイント
  • どのデバイスでも対応可能
  • 膨大のコースがあり、割引もある
  • スマホを想定して動画がとられている

特に3つ目が素晴らしく、今までの学習方法のパラダイムが変わります。

移動中や寝る時のベットの中などでもスマホだけで学習が完結できるため

まさにスキマの時間を超有効活用できます。

忙しい社会人にはうってつけです。

また、評価が4.0以上で、口コミをみることで質の担保もある程度できますし、

割引がかかった時はめちゃくちゃコスパが良くなります。

使ったことがない人はまずは騙されたと思って使ってみるのが良いです。

また、②に関して押さえたいサービスが「ココナラ」です。

プログラミング学習で知る人ぞ知るアプローチで強く勧めたいのがこれです。

プログラミングスクールの強みである、メンター的な機能に加え必要なコードをまんま作ってもらうことができます。

つまり、プログラミングで学んで困っていることを聞きつつも、自分で作りたいプログラムもすぐにできます。

そのため、上記のサービスで相談した上で、出来上がったプログラムを解析・相談しながら勉強を深めることができます。

プログラミングはまずは何らか自分で作ってからその後に知識を深める方が圧倒的に学習効率が良いです。

上記を踏まえて、最もおすすめの勉強のステップは以下の通り。

おすすめ勉強のステップ
  1. Udemyで興味のある動画教材でザッと学ぶ
  2. ココナラで作りたいプログラムを依頼する
  3. プログラム受注後にプログラムの解析・相談をする

この流れを実践するのが最もコストと時間のパフォーマンスがよいです。

忙しい社会人の人においてはぜひ勧めたいやり方であり、どちらかのサービスだけでも使ってみてください!

【レビュー】実際に使って分かったココナラのメリット・デメリット

>>『ココナラ』のお試しはこちらから
ワタシ

実際にプログラムを作ってもらい解説もしてもらい効率がとても良かったです

まとめ

今回ポイントしてまとめてきたのは以下の3点です。

押さえたいポイント
  • Pythonで出来ること
    ▷Googleサービスの他、Twitter, Toggl,FitbitなどAPIを経由して自動化が可能
  • Python×BIツールで連携・拡張できること
    ▷Google Data Portalを利用して自動的にイケてる見た目にすることが可能
  • 自作プログラムへの拡張
    ▷自分の状況に合わせた学習アプローチを検討して実践する

今回はポイントになることをまとめていきましたが、Pythonを扱うことが出来ると、効率化・自動化をさせることは無限大です。

そしてこのPythonの何と言っても素晴らしいのが用途の幅が広い!そしてしかもタダ!ということです。

仕事でつかえる部分があるのは勿論のこと、プライベートでも利活用できるオトク技がいっぱいなため、非エンジニアの人でもぜひトライしてみてください!

特に、自分でトライして頑張ってみるぞ!という人はまずは、動画学習でもスクール活用でも、自分に合うアクションで進めていきましょう。

自身の今のスキルや状況に応じて、次のステップアップに向けた動きを付けて一緒に自動化・効率化の技術を上げていきましょう!(‘ω’)ノ

【徹底比較】PythonとGASをどちらを学ぶべきか?実際に両方を学んで分かった違いとオススメ学習法

ご精読頂きありがとうございました!
m(_ _)m