（最終更新日：2023年10月）
✔以下のような方に向けて書かれています
「Pythonの実行環境の設定について知りたい」
「Pythonを効果的に動かすための設定方法を知りたい」
「Pythonの実行環境の具体的な例が見たい」
✔当記事でお伝えする内容
- Pythonの実行環境の概要
- Python実行環境のセットアップ方法や最適化のポイント
- Python実行環境の具体的な例
当記事では、Python実行環境の基本的な理解から、その設定方法、最適化のテクニックまで、具体的な例を交えて明示的に説明しています。
ぜひ最後までご覧ください。
筆者プロフィール
【現職】プロダクトマネージャー
【副業】ブログ（月間20万PV）/YouTube/Web・アプリ制作
「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。現在はプロダクトマネージャーとして、さまざまな関係者の間に入り奮闘してます。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。
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Pythonとその環境
こちらでは、Python言語とその実行環境について解説します。
- Pythonについて
- Python環境の種類
- ローカルとクラウドのPython環境
Pythonについて
Pythonは、汎用性の高いプログラミング言語であり、簡潔で読みやすいコードが特徴です。
以下のような幅広い分野で利用されています。
- Web開発
- データ分析
- 機械学習
Webフレームワーク「Django」についてのチュートリアルはこちらです。
Pythonはオープンソースであり、世界中の開発者によって支えられています。
Python環境の種類
Pythonを実行するための環境はいくつかの種類があります。
- Pythonを直接インストールして、コンソールやスクリプトファイルから実行する
- 仮想環境を使用してプロジェクトごとに異なるPythonバージョンやライブラリを管理する
- Jupyter Notebookのようなノートブック形式の環境
ローカルとクラウドのPython環境
Pythonをローカルのコンピュータ上で実行する場合と、クラウド上で実行する場合があります。
ローカルでの実行は直感的で、インターネット接続が不要です。
一方、クラウド上での実行は、強力な計算リソースを利用できることや、設定不要で始められることが利点です。
Pythonのプログラムの種類とその作り方
こちらでは、Pythonのプログラムの種類とそれらの作成方法について解説します。
- ファイル形式のプログラム
- ノートブック形式のプログラム
ファイル形式のプログラム
Pythonプログラムは通常、.pyという拡張子のファイルとして保存されます。
例として以下に「hello.py」というPythonプログラムを作りましょう。
print("Hello, World!")これらを実行するには、コマンドプロンプトやターミナルから、以下を入力します。
python hello.pyノートブック形式のプログラム
ノートブック形式では、コードとテキストを組み合わせたドキュメントを作成できます。
Jupyter Notebookはこの形式が一般的です。
これにより、解析やデータの可視化など、コードと結果を同じ場所にまとめられます。
Google Colabの活用
こちらでは、Google Colabを使用したPythonプログラミングの利点と使い方について解説します。
- Google Colabとは？
- Google Colabの利点と使い方
Google Colabとは？
Google Colabは、ブラウザベースのPythonプログラミング環境です。
Google Driveと連携しており、ノートブック形式のドキュメントを保存し、共有できます。
また、GPUを無料で利用できるため、機械学習などのリソースを多く消費するタスクに適しているといえるでしょう。
Google Colabの利点と使い方
Google Colabの主な利点は、以下のとおりです。
- 設定なしで使い始められること
- 強力な計算リソース（GPUやTPU）を無料で利用できること
- Google Driveとの統合
Colabを使用するには、Googleアカウントにログインし、新しいノートブックを作成します。
コードセルにPythonコードを記述し、Shift+Enterで実行しましょう。
また、テキストセルを追加してドキュメントに注釈を加えられます。
Pythonのダウンロードとインストール
こちらでは、Pythonのダウンロードとインストールのプロセスについて解説します。
- 必要なPythonのセットアップ
- 不必要なPython環境の整理
- Pythonのインストール方法（Windows）
必要なPythonのセットアップ
Pythonの公式サイトからPythonのインストーラをダウンロードします。
Pythonをインストールする際は、最新バージョンを選択しましょう。
また、インストール時には「Add Python to PATH」のオプションを選択すると、Pythonを簡単に実行できます。
不必要なPython環境の整理
複数のPythonバージョンがインストールされている場合、どのバージョンを使用しているか混乱する可能性があります。
そのため、不要なバージョンはアンインストールし、使用するバージョンのみを保持することが推奨されます。
Pythonのインストール方法（Windows）
Windowsユーザーの場合、Pythonの公式サイトからインストーラをダウンロードし、実行します。
セットアップウィザードが表示されたら、「Add Python to PATH」を選択し、「Install Now」をクリックしてください。
インストールが完了したら、コマンドプロンプトを開き、「python –version」を入力して、Pythonが正しくインストールされていることを確認します。
そのほかのインストール方法はこちらをご覧ください。
Pythonプログラムの実行方法とツール
こちらでは、Pythonプログラムの基本的な実行方法と、Python開発で使用するツールについて解説します。
- 基本的なPythonの実行方法
- パッケージ管理システム：pip
- Python仮想環境の利用
- Cコンパイラのインストールについて
基本的なPythonの実行方法
Pythonプログラムを実行する基本的な方法は、コマンドラインからPythonファイルを実行することです。
例えば、hello.pyという名前のPythonファイルがある場合、ターミナルやコマンドプロンプトで python hello.pyと入力することで実行できます。
また、Pythonのインタラクティブシェルを起動して直接コードを実行も可能です。
パッケージ管理システム：pip
pipはPythonのパッケージ管理システムです。
これを使用すると、Pythonのライブラリを簡単にインストール、アップデート、アンインストールが可能。
pip install numpyNumPyライブラリをインストールできます。
Python仮想環境の利用
Pythonの仮想環境は、プロジェクトごとに異なる依存関係を持つことができる独立したPython環境です。
virtualenvやvenvなどのツールを使用して仮想環境を作成できます。
仮想環境はプロジェクトの依存関係を整理し、ほかのプロジェクトに影響を与えずにライブラリのバージョンを管理するのに役立ちます。
Cコンパイラのインストールについて
一部のPythonパッケージはC言語で書かれており、インストール時にCコンパイラが必要です。
Windowsの場合、”Build Tools for Visual Studio”をインストールすることでCコンパイラを利用できます。
LinuxやmacOSの場合、通常は標準でCコンパイラがインストールされていますが、必要に応じて追加インストールも可能です。
まとめ
当記事では、Pythonの実行環境のセットアップや、プログラムの作成と実行、ツールとリソースについて解説しました。
Pythonは多岐にわたる分野で使用されるため、次のステップとしては、具体的なプロジェクトやタスクに取り組みながら、Pythonの知識を深めていくことが重要です。
コミュニティやフォーラムを活用し、他の開発者と交流しながら学んでいくこともおすすめ。
Pythonの学習は旅のようなもので、途中で多くの発見や学びがあります。
当記事がPythonという素晴らしいプログラミング言語の世界への第一歩となることを願っています。