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pythonの実行環境

2022/05/08に公開約6,000字

普段は YouTube で機械学習について発信しています。お時間ある方は覗いていただけると喜びます。

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はじめに

今回は、Python を実行する環境の基礎について、初学者でも理解ができるように図解します。

わかること

  • Python の開発環境がわかる
  • Python プログラムの種類がわかる
  • GoogleColab が使える

対象者

  • PC の基本的な操作ができる
  • Python の基本がなんとなくわかる

ゴール

今回のゴールは、Python のコードが実行できるようになることです。
ぜひ最後までご覧ください。


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皆さんの理解が一歩でも進むと嬉しいです。



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Python の環境

はじめに、Python の環境について紹介します。環境とは、Python のプログラムが実行できるコンピュータのことを指します。開発環境を整えることで、Python を使えるようになりましょう。

みなさん、お使いのパソコンの OS は、なんでしょうか?MacOS と Linux を使っているかたは、既に Python が使える状態にあります。一方で、Window では Python が入っていないので、まずは Python のインストールが必要です。

また、Python にはたくさんのバージョンがあります。2022 年 4 月現在、最新バージョンは、Python 3.10 であり、バージョンアップによって、日々新しい機能が追加されています。これにより、古いバージョンの Python を使っていると、最新のコードが動かない場合もあります。

そのため、MacOS や Linux を使っている方でも、初期バージョンの Python ではなく、できるだけ新しいバージョンのものを、追加でインストールするのが一般的です。

このように、Python を使う際には、まず、Python の環境構築をする必要があります。Python でプログラミングをする際に通る、最初の関門です。

また、Python の実行環境を考える際、「ローカル環境」と「クラウド環境」という用語についても知っておきましょう。これら 2 つの環境の違いについて紹介します。

1. ローカル環境

最も基本的な環境が、ローカルに Python 環境を構築する方法です。自分の PC に Python をインストールして、Python のプログラムが実行できる環境を整えるということです。

自分の PC 内で Python のプログラムが実行されるので、できることは PC のスペックに左右されます。たとえば、Python を使って、機械学習をしたい場合、ある程度のマシンスペックが必要です。ディープラーニングなど、計算や処理が複雑になるにつれて、学習には時間がかかってしまいます。24 時間以上ずっと学習している、つまりパソコンが動きっぱなし、なんて場合もよくあります。

このように、より高度な機械学習を実行したい場合、あるいは、短い時間で学習を終わらせたい場合は、高精度な PC が必要になってきます。しかし、高精度な GPU や、最新の CPU は、かなり高価になってしまうため、なかなか手が出せません。

そこで、便利なのがクラウド環境です。クラウド環境を活用できるようになることで、この問題を解決することができます。

2. クラウド環境

ローカル環境を使うより、もっと時代に合ったモダンな方法が、クラウド環境を活用する方法です。ローカル PC に環境構築する必要はなく、クラウド上で Python のコードを実行することができます。

つまり、実際にプログラムが実行されるのは、自分の PC ではなく、どこかの会社のコンピュータです。そのため、実行できることは、どのクラウドマシンを選ぶかによって変わります。

たとえば、GCP や AWS、Azure などのクラウドサービスが有名です。Google や Amazon などが持っている高機能なコンピュータを、インターネット経由で貸してくれます。かかる費用は、使用した分だけです。クラウド環境をうまく活用することで、このような高性能な PC を小額で使うことができます。

機械学習などの、高度な Python プログラムを実行したい場合は、クラウド環境も視野に入れる必要がある、ということを押さえておきましょう。

Python プログラムの種類

次に、Python のプログラムの種類について解説します。Python では、ファイル形式と、ノートブック形式という、2 種類を使うことができます。どちらも Python のコードが書ける形式として、広く知られています。これらの違いについて紹介します。

1. ファイル形式

ファイル形式とは、.py 拡張子が付いているファイルのことです。このファイルの中に Python のコードを書き込み、ターミナルなどで実行すると、結果を得ることができます。もっとも基本的なファイル形式です。

2. ノートブック形式

一方、Python では、ノートブックと呼ばれる特別な形式を使うことができます。このノートブック形式は、これから紹介する GoogleColab 上や、JupyterLab 上など、主にブラウザ上で操作できる形式です。拡張子は、.ipynb です。

ノートブック形式は、良いところがたくさんあります。まず、プログラムの実行結果が、コードを書いた直後に表示されるので、プログラムとその結果の関係が、とても分かりやすいです。また、短いコードをたくさん実行し、その結果をすぐに確認することができる、という点もポイントです。

さらに、1 つのノートブックの中に、マークダウン形式で文章を記述することもできます。これにより、コードや実行結果、そして、そのプログラムの解説も含めた、技術的なドキュメントを作ることができます。

このように、ファイル形式とノートブック形式という 2 つの形式には、それぞれに良さがあります。状況によってうまく使い分けましょう。

Google Colab って?

最後に、Google Colab について紹介します。Google Colab とは、Python のプログラムがブラウザから実行できるクラウド環境です。お使いのブラウザからサイトにアクセスして、Google アカウントでログインするだけで、すぐに Python のコードを書くことができます。

GoogleColab を使うことで、ノートブック形式のプログラムを実行することができます。実際にプログラムを実行してみましょう。新しいセルを追加して、簡単なコードを記述します。コードの左にあるボタンを押すことで、プログラムを実行することができます。

コード
print(”hello)
結果出力
hello


GoogleColab には、たくさんの良いところがあります。

このように、GoogleColab では、Python プログラムを、簡単に試せる環境が整えられています。是非使ってみてください。

まとめ

さて、今回の内容を振り返りましょう。
今回は、Python の実行環境について、3 点解説しました。

環境構築は、Python プログラマとしての第一歩です。
やりたいことや、自分の状況によって、うまく使い分けましょう。

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