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この記事の要点

Python は 「電池付属 (batteries included)」: 標準ライブラリだけでも HTTP / JSON / 正規表現 / 並行処理が書ける 標準: os / sys / json / re / datetime / collections / itertools / functools / pathlib / subprocess など 200+ モジュール 主要サードパーティ: requests / numpy / pandas / scikit-learn / TensorFlow / PyTorch / Django / Flask / FastAPI / Selenium / BeautifulSoup インストールは pip install パッケージ名。配布元は PyPI (Python Package Index) 仕様は PEP (Python Enhancement Proposal)。標準は docs.python.org

Python ライブラリの全体像

Python のライブラリは大きく次の 3 階層に分かれます。

階層	例	インストール
組み込み (Built-in)	print, len, list, dict, 例外	不要
標準ライブラリ	os, sys, json, re, datetime, collections	Python に同梱
サードパーティ	requests, numpy, django, fastapi, etc.	pip install

標準ライブラリ: よく使うモジュール

モジュール	用途	主要 API
os	OS 操作	os.environ, os.getcwd(), os.makedirs()
sys	インタプリタ操作	sys.argv, sys.path, sys.exit()
pathlib	パス操作 (推奨)	Path('a/b').read_text()
json	JSON 読み書き	json.loads(), json.dumps()
re	正規表現	re.search(), re.findall()
datetime	日時	datetime.now(), timedelta
collections	追加コレクション	defaultdict, Counter, deque, namedtuple
itertools	イテレータ操作	chain, product, combinations, groupby
functools	関数ユーティリティ	lru_cache, partial, reduce, cached_property
subprocess	外部コマンド実行	subprocess.run()
logging	ログ	logging.getLogger()
argparse	CLI 引数	ArgumentParser()
typing	型ヒント	List, Optional, Union
dataclasses	レコード型	@dataclass
asyncio	非同期 I/O	async/await, gather()
concurrent.futures	並行実行	ThreadPoolExecutor, ProcessPoolExecutor
sqlite3	SQLite	sqlite3.connect()
urllib.request	HTTP (簡易)	urllib.request.urlopen()
hashlib	ハッシュ	sha256(), md5()
csv	CSV	csv.DictReader, csv.writer

標準ライブラリのよく使う例

# pathlib: パス操作の現代標準
from pathlib import Path
p = Path('data/in.txt')
text = p.read_text(encoding='utf-8')
Path('out').mkdir(exist_ok=True)
for f in Path('logs').glob('*.log'):
    print(f.stat().st_size)

# collections.Counter: 出現回数集計
from collections import Counter
words = ['apple', 'banana', 'apple', 'cherry', 'banana', 'apple']
Counter(words).most_common(2)   # [('apple', 3), ('banana', 2)]

# functools.lru_cache: メモ化
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=None)
def fib(n: int) -> int:
    return n if n < 2 else fib(n-1) + fib(n-2)

# datetime + timedelta
from datetime import datetime, timedelta
tomorrow = datetime.now() + timedelta(days=1)

# json: 設定ファイル読み書き
import json
config = json.loads(Path('config.json').read_text())
Path('config.json').write_text(json.dumps(config, indent=2, ensure_ascii=False))

主要サードパーティライブラリ

Web / HTTP

ライブラリ	用途
requests	シンプルな HTTP クライアント
httpx	非同期対応 HTTP (requests 互換)
aiohttp	asyncio ネイティブの HTTP
Django	フルスタック Web フレームワーク
Flask	マイクロ Web フレームワーク
FastAPI	型ヒント駆動の非同期 Web (OpenAPI 自動生成)
Selenium	ブラウザ自動操作
Playwright	モダンなブラウザ自動操作
BeautifulSoup (bs4)	HTML / XML パーサ
lxml	高速 XML / HTML
scrapy	スクレイピングフレームワーク

データ分析 / 機械学習

ライブラリ	用途
numpy	多次元配列、ベクトル化計算
pandas	表形式データ (DataFrame)
matplotlib	グラフ描画
seaborn	統計グラフ (matplotlib ラッパ)
plotly	インタラクティブグラフ
scikit-learn	古典的機械学習 (回帰、分類、クラスタリング)
TensorFlow / Keras	Google の深層学習
PyTorch	Meta の深層学習 (研究で主流)
transformers	Hugging Face の LLM ライブラリ
scipy	科学計算 (最適化、信号処理、統計)
statsmodels	統計モデル (回帰分析、時系列)

ファイル / 業務系

ライブラリ	用途
openpyxl	Excel (.xlsx) 読み書き
xlsxwriter	Excel 書き出し (グラフ等)
pandas.read_excel	Excel → DataFrame
PyPDF2 / pypdf	PDF 読み書き
reportlab	PDF 生成
python-docx	Word (.docx)
Pillow (PIL)	画像処理
OpenCV (cv2)	本格画像処理 / コンピュータビジョン
SQLAlchemy	ORM
psycopg2 / asyncpg	PostgreSQL ドライバ
PyMySQL	MySQL ドライバ
redis	Redis クライアント
boto3	AWS SDK

pip でのインストール

# 基本
pip install requests

# バージョン指定
pip install numpy==1.26.4
pip install "pandas>=2.0,<3.0"

# 複数まとめて
pip install -r requirements.txt

# 開発依存と本番依存
pip install -r requirements.txt        # 本番
pip install -r requirements-dev.txt    # 開発

# 一覧と凍結
pip list
pip freeze > requirements.txt

# アップグレード
pip install --upgrade requests

# アンインストール
pip uninstall requests

# venv (仮想環境) 推奨
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate          # Linux/Mac
.venv\Scripts\activate.bat         # Windows
pip install -r requirements.txt

# Poetry (現代的な依存管理)
poetry init
poetry add requests
poetry add --dev pytest
poetry install

# uv (Rust 製の高速 pip 代替)
uv pip install requests

PyPI と仕様 (PEP)

• PyPI (Python Package Index): https://pypi.org 公式パッケージリポジトリ。誰でも公開可能
• PEP (Python Enhancement Proposal): 言語仕様や標準ライブラリの拡張提案。PEP 8 はコーディング規約、PEP 484 は型ヒント
• Python Standard Library Reference: https://docs.python.org/3/library/ 公式ドキュメント
• awesome-python: https://github.com/vinta/awesome-python 用途別の人気ライブラリリスト

サードパーティライブラリ利用例

# requests でシンプル HTTP
import requests
r = requests.get('https://api.github.com/users/python', timeout=10)
r.raise_for_status()
data = r.json()

# pandas で CSV 集計
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales.csv')
print(df.groupby('product')['amount'].sum())

# FastAPI で API サーバ
from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()

@app.get('/users/{user_id}')
def get_user(user_id: int):
    return {'id': user_id, 'name': 'taro'}

# openpyxl で Excel 操作
from openpyxl import load_workbook
wb = load_workbook('report.xlsx')
ws = wb['Sheet1']
ws['A1'] = '売上'
wb.save('report.xlsx')

ライブラリ選定のポイント

• メンテナンス: GitHub の最終コミットが 1 年以内か
• スター数 / ダウンロード数: PyPI Stats / pepy.tech で確認
• 型ヒント対応: 現代の Python では py.typed が望ましい
• ライセンス: MIT / BSD / Apache が安全。GPL は配布制約がある
• 標準で足りる?: 軽量タスクは標準で十分。むやみに依存を増やさない

FAQ

Q: 標準ライブラリだけでどこまでできる?
A: 小規模 Web サーバ (http.server)、HTTP クライアント (urllib.request)、CSV / JSON / SQLite まで全部可能。本格用途で requests や pandas に置き換える形が定番。

Q: pip install が遅い / 失敗する
A: ネットワーク要因なら --index-url でミラー指定。ビルド失敗なら --only-binary=:all: で wheel のみに。最新は uv が圧倒的に速い。

Q: グローバルに pip install したくない
A: python -m venv .venv で仮想環境を作るのが標準。プロジェクトごとに分離できる。