でも、始める手前で必要になってくる環境構築が難しそうだな…。
この記事では、上記のような悩みを解決していきます。
この記事の想定読者
想定している読者は、次のとおりです。
- Pythonを勉強したい人
- でも、環境構築がよく分からない人
- 初心者でも分かりやすいように環境構築を教えて欲しい人
この記事では「Pythonで環境構築する方法」を紹介していきます。
Pythonで環境構築していきたいけど、サイトによって方法が違うし、なんだかよく分からないですよね。
この記事を読み終えれば、Pythonで環境構築する4つの方法を整理し、初心者におすすめの環境構築方法を紹介しているので、安心して環境構築を始められます。
動画で理解したい方向け
YouTubeにて、動画で確認できるようになっています。「文字で追うのは厳しい…。」と言う方は、動画でご確認くださいませ。
Contents
【Windows/Mac】Pythonで環境構築する4つの方法
Pythonで環境構築する方法は、大きく分けて4つあります。
自分のPC上
- Python
- Anaconda
インターネット上
- Google Colaboratory
- cloud9(AWS)
詳しく見ていきます。
Pythonで環境構築する方法① : Python
1つ目の方法が、王道ですがPython単体を入れる方法です。
つまり、公式ページpython.orgからPythonをダウンロードして、インストールする形です。
上の画面の公式ページから、Pythonをダウンロードしていきます。
PythonでWebアプリケーションを作成する場合には、Python単体を入れてあげるのが良いのかなと思います。
Pythonで環境構築する方法② : Anaconda
2つ目の方法は、Anacondaと言うパッケージを導入して、Pythonをインストールする方法です。
Anacondaの中にPythonが入っているので、AnacondaをインストールしてしまえばPythonが使えるようになります。
Anacondaを使ってPythonを導入する理由
Anacondaを使ってPythonを導入する理由は、AI・データサイエンスの分野でよく使われるnotebook形式が簡単に扱えるからです。
ざっくり言うと、Anacondaの中には「Python + Pythonの便利な機能(ライブラリ)」が一緒に入っています。
なので、AI・データサイエンスの分野を学習する方であれば、Anacondaを使ってPythonの環境構築をするのが良いですね。
Windows環境だと挫折しやすいです
ただ、Windowsで使っていこうとすると、PATHを通す必要があったりと、挫折しやすくなっています。
実際に、僕も大学生のときにWindowsでAnacondaを導入しようとしたら、上手くいかなくて挫折しました。
パソコンに慣れていなくてWindowsを使っている方には、Anacondaは推奨できません。
Pythonで環境構築する方法③ : Google Colaboratory
Pythonで環境構築する方法の3つ目が、Google Colaboratoryを使う方法です。
こちらはPC上に入れるのではなく、インターネットにアクセスできれば使えるようになっっています。
Googleが提供しており、価格もなんと無料。
Google Colaboratoryを使うときは、Googleアカウントがあれば良いので、初心者でも扱いやすいのかなと思います。
Pythonで環境構築する方法④ : cloud9(AWS)
Pythonで環境構築する方法の4つ目が、cloud9を使う方法です。
こちらもGoogle Colaboratoryと同様に、インターネットにアクセスすれば使えるようになっています。
cloud9は、Pythonのみならず色々なプログラミング言語のコード記述、実行、デバックが可能になっています。
イメージ的には、自分のPCでPythonを使うかのように、インターネット上で利用できる感じですね。
AI・データサイエンスで使われるようなnotebook形式で足りない場合に、cloud9を使うと良いかと思います。
※Pythonには、実行ファイルが.pyと.ipynbがあり、後者がpython notebookでnotebook形式と呼んでいるやつです。cloud9は両方とも使えます。
無料期間は1年間です
ただ、若干悲しいお知らせですが、cloud9は無料で使える期間が1年間のみになっています。
なので、将来的に移行する必要が出てきてしまったりと若干メンドイので、特別な理由がない限り利用を控えた方が良いかと思います。
Python初心者におすすめの環境構築はGoogle Colaboratoryです
というわけで、Pythonの環境構築方法を紹介してきました。
そして、プログラミング未経験で環境構築していくのであれば、Google Colaboratoryの利用をおすすめします。
Google Colaboratoryがおすすめな理由① : 環境構築がカンタン
Google Colaboratoryをおすすめする理由は、何と言っても環境構築がカンタンだから。
Googleアカウントさえ持っていれば、あとはログインするだけでOKです。
おそらく、5分もあれば環境構築からPythonの練習を始められるようになります。
実際、僕もYouTubeにて動画を作成しましたが、Google Colaboratoryの準備は3分くらいで完了しています。
環境構築で挫折してしまうのは勿体無いので、Google Colaboratoryを使ってラクラクにPythonを始めていきましょう。
Google Colaboratoryがおすすめな理由② : AI・データサイエンスで使われるnotebook形式
さらに、Google ColaboratoryはAI・データサイエンスで使われるようなnotebook形式になっています。
おそらくPythonを学習する目的は、AIとかデータサイエンスをやるためなのかと。
そうなってきたときでも、Google Colaboratoryはゴリゴリに活用できるので、あとで環境構築しなおす必要もありません。
将来性を考えても、Google Colaboratoryの利用が良いと言えます。
Google Colaboratoryの導入方法
そんなGoogle Colaboratoryの利用方法は、かなりカンタンで、以下のページにアクセスしてログインするだけです。
とはいえ、これだけだと不親切なので、詳しい導入放屁王については以下の記事でまとめています。
動画で確認したい方は、この記事のトップでも紹介したYouTubeをご覧いただけたらと思います。
まとめ : 環境構築で挫折することなくPythonを始めよう
今回は、Pythonの環境構築方法を整理して、実際に環境構築していくところまで見ていきました。
おそらく、想像しているよりもカンタンだったのではないかと。
エンジニアの中にはプログラミング自体よりも環境構築の方が難しいと言っている方もいるくらいなので、ここを乗り越えられるとデカイです。
あとは、一生懸命にPythonを練習していくだけですね！
それでは、がんばっていきましょう(｀・ω・´)！
少し宣伝 : YouTubeチャンネル
以下のモチベーションで、YouTubeにて「Python入門」を公開しています。
YouTubeでPython入門をやっているのですが、最終的には、このチャンネルを使って勉強した人が、物体検出のサンプルが難なく動かせるくらいにしたいな〜。
簡単な画像認識を踏まえつつ、YOLOv3を動かす感じで！
Pythonのみならず、AI・データサイエンスもやって、教材だけなら無料OKの世界にしたい☺️
— はやたす@月70万円フリーランス (@hayatasuuu) January 5, 2020
これからPythonを勉強する、なおかつ動画を使って学習したい方は、ぜひご活用いただけたらと思います。
もちろんYouTubeなので無料です！
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