これからプログラミング言語Pythonの勉強/学習したい人は、Python実行環境の整備から始める必要があります。
しかし、Python実行環境の構築方法が分からず、何から取りかかればよいかわかりません。
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これらの悩みを解決しながら、各種Python実行環境の構築方法を解説します。
Python実行環境の構築で時間をかけると、モチベーション低下や勉強/学習時間の損失につながるため、解説を見ながらすぐに取り掛かりましょう。
ここでは各種Python実行環境の構築方法を紹介しながら、おすすめのJupyter Notebookによる環境構築を重点的に解説します。
目次
Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）とは
Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）とは、ブラウザ上で動作するプログラム対話形式型のPython実行環境です。
Jupyter Notebookを活用するメリットは、以下の項目です。
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やはり、実行結果を逐次確認できるツールは、エンジニア/プログラマーにとって重宝されます。
また、Jupyter Notebookはオープンソースであるため、無料で利用できます。
Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）のインストール方法
ここでは、Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）のインストール方法を解説します。
Macではターミナル、Windowsではコマンドプロンプトを使用してインストールします。
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PCへ簡単にインストールできるので、解説を読みながら面倒な初期構築を完了させましょう。
Jupyter Notebookのみインストールする方法
Jupyter Notebookのみをインストールする場合は、以下のコマンドをターミナルあるいはコマンドプロンプトで実行します。
Pythonパッケージ管理ツールpipを利用することでインストールできます。
python3 -m pip install --upgrade pip python3 -m pip install jupyter
2行のコマンドを実行するだけでJupyter Notebookがインストールできるため、プログラミング初心者でも取り組みやすいです。
Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）の使い方
ここでは、Jupyter Notebookの使い方として以下の内容を解説します。
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特にTipsまで理解すれば、Jupyter Notebookの使い方を一通りマスターできると思います。
Jupyter Notebookの起動方法
PCにJupyter Notebookをインストールした人は、以下のコマンドをターミナルあるいはコマンドプロンプトで実行してください。
Jupyter Notebookが起動します。
jupyter notebook
上記のコードを実行すると、localhostである127.0.0.1（ループバックアドレス）にて仮想環境としてブラウザ上にJupyter Notebookが起動します。
ブラウザ上でJupyter Notebookを起動した際の画面になります。
Jupyter Notebookの特徴でありメリットとして、ディレクトリ構造が可視化されている点です。
CUI操作だとプログラミング初心者にとってフォルダ間や階層構造が難しく感じますが、GUI操作で画面を動かせるので分かりやすいです。
Jupyter Notebookの操作方法
ここでは、以下の手順に沿ってJupyter Notebookの操作を解説します。
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起動時の画面から、順を追って解説していきます。
起動時の画面にて、利用したいフォルダを選択してください。
利用したいフォルダまで移動できたら、右上にある『新規タブ』をクリックして『Python3（ipykernel）』をクリックします。
新規ファイルを作成すると、ブラウザ上で新規タブが作成されてpythonファイルのコード記述画面へ遷移します。
また、新規のpythonファイルを作成すると、選択したフォルダ内に新規ファイルの存在を確認できます。
試しに、『Hello World』を記述して実行してみます。
コードを記述後、Ctrl + Enterで実行結果を逐次確認することができます。
本来、ターミナルあるいはコマンドプロンプトにて.pyファイルを実行しなければ結果を確認できませんが、Jupyter Notebookではプログラム結果を即座に確認することができるため、コーディング中のプログラムを確認するのに便利です。
別の例として、メルカリにてスクレイピングした商品データを利用してpandas&matplotlibでグラフ化したプログラムも実行してみます。
個人的に特定python関連書籍の金額帯や最も値付けされている金額の分布を知りたかったため、pandas&matplotlibを利用してデータを整形しグラフ化しています。
メルカリにおける商品データのスクレイピング方法やpandas&matplotlibの利用方法を知りたい人は『【python】pandas&matplotlibを利用したメルカリスクレイピングデータ分析』で解説します。
ファイル名の編集方法は、最上部のファイル名を直接クリックして編集するか、ファイルタブをクリック後『リネーム』をクリックして編集してください。
ファイルの保存方法は、ファイルタブをクリック後『名前を付けて保存…』をクリックすれば保存できます。
GUI操作画面でPythonの実行環境が利用できるメリットを実感して頂けると思います。
Jupyter NotebookにおけるTips
さらにJupyter Notebookを便利に活用するTipsをご紹介します。
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これらを使いこなせれば、Jupyter Notebookを一通りマスターできてると思います。
特に、Progateといったブラウザ上のテキストエディタで学習してきたプログラミング初心者であれば、Jupyter Notebookもブラウザ上の動作環境を仮想的に実現しているので活用しやすいと思います。
Python初心者でも実務で活用できる学習内容
これからPythonを始めたい、あるいはすでに学習を始めているPython初心者にとって学習ロードマップで迷っている人も少なくありません。
Pythonの基礎知識を蓄えながら、Python初心者でも作れるものは以下になります。
改めて各学習内容を言語化すると、以下の内容になります。
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パッケージ化されているライブラリと簡易的なスクリプトファイルのみで実現できる学習内容であるため、Python初心者におすすめです。
目的別に分類しましたが、Pythonにおける学習内容を詳しく知りたい人は「【認定ランサー】Python初心者が作れるものを目的別に学習方法解説！」で解説します。
Python実行環境構築の種類
そもそも、Python実行環境を用意する上で様々な構築方法があります。
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多くのPython実行環境構築の方法が存在します。
開発環境の状況に応じて、使い分けられると便利なのでお手隙のタイミングで環境構築しておきましょう。
Python直接インストールによるPython実行環境構築
最も一般的な構築方法としてPythonファイルのダウンロード後、PCへ直接インストールする方法があります。
Pythonが利用できるまでのインストール手順は、以下の流れです。
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手順を間違えなければ、数分でPython実行環境を構築できます。
Python直接インストールによるPython実行環境の構築方法を知りたい人は「【Python初心者入門】ダウンロードとインストール方法を解説！」で解説します。
Google ColaboratoryによるPython実行環境構築
Google Colaboratory（グーグルコラボラトリー, Google Colab）とは、教育機関や研究機関において機械学習の普及を目的としたGoogleの研究プロジェクトの一つとなっています。
Googleアカウントさえ持っていれば、ブラウザとインターネットを利用してすぐにでもPython環境を実現できるサービスです。
Google ColaboratoryにてPythonが利用できるまでのインストール手順は、以下の流れです。
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特に、環境構築といった学習コストがかからない点は初心者にとっても魅力的です。
ローカルPCでPython環境構築に困っている人は「【Python】Google Colaboratoryの使い方とメリットを徹底解説！」で解説します。
全て画像付きで解説しており、直感的操作で環境構築できます。（3分もかからないはずです。）
まとめ
Jupyter Notebookを活用するメリットは、以下の項目です。
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特に、機械学習やデータ分析系のプログラム作成時は、逐一コード結果を素早く確認できるため便利です。
また、Jupyter Notebookを一通りマスターするためには以下の項目は最低限押さえておきましょう。
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特に、以下のフォルダ/ファイル操作手順は覚えておきましょう。
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Tipsの内容も理解しておくと、Jupyter Notebookを利用しやすい環境に整備できるようになります。
快適なPythonの実行環境を構築しましょう。
