1. はじめに

オンライン教材 > Python超入門

Pythonとは

Pythonとは

PythonはAIやWeb開発で利用されるオブジェクト指向プログラミング言語です。特にAIの急速な発展により、AI開発ではスタンダードなプログラミング言語です。

Pythonの特徴

シンプルで読みやすい構文

Pythonは比較的シンプルで直感的な文法のため、初心者が学びやすくコードの可読性が高い傾向にあります。

豊富なライブラリ

標準ライブラリが豊富で、さまざまなモジュールや関数が利用できます。特に機械学習などで利用する数値計算処理は他の言語に比べて優秀です。

クロスプラットフォーム

PythonはWindows、Mac、Linuxなど、さまざまなプラットフォームで動作するため、異なる環境での開発ができます。

Pythonの用途

Pythonは非常に汎用性が高く、さまざまな場面で利用されています。

Web開発

DjangoやFlaskなどのフレームワークを使用して、Webアプリケーション開発をすることができます。

データサイエンス・機械学習

Pythonは科学計算のためのライブラリが豊富で、シミュレーション、数値解析、データ可視化などに使用されます。NumPy、Pandas、Matplotlibなどのライブラリを使用することで、データ解析や機械学習モデル開発ができます。

自動化

Pythonはシステムの自動化にも広く利用されています。ファイル操作、タスクのスケジューリング、テストの自動化など、さまざまな自動化タスクを実行できます。

ゲーム開発

Pygameなどのライブラリを使用して、2Dゲームやシミュレーションを開発することができます。ただし、高機能なゲームには向いていません。

パッケージ管理

pip と Conda

pip

pipはPython標準のパッケージマネージャーで、Pythonのパッケージ（ライブラリ）をシステム全体にインストールできます。PyPI (Python Package Index) とも呼ばれます。

Conda

CondaはPythonパッケージだけでなく、他のプログラミング言語のパッケージをインストールできます。プロジェクトごとに独立した環境を作成し、パッケージ衝突を避けることができます。

Anaconda

Anacondaとは

Anacondaは、Python向けのオープンソースのデータサイエンスや機械学習のための、Condaパッケージマネージャーです。

豊富なライブラリ

科学計算やデータ解析に必要なライブラリが含まれており、環境構築のセットアップやインストールが簡単に行えます。

Condaパッケージ

Condaというパッケージ管理システムで、ライブラリの追加・管理が簡単に行えます。

Jupyter

Jupyter NotebookやJupyterLabなどの開発環境を利用すると、Windows、Mac、Linuxなどのプラットフォームで利用可能です。

Miniconda

MinicondaはAnacondaよりも軽量なCondaパッケージマネージャーです。必要なパッケージは自分で選択してインストールします。

Jupyter Notebook

Jupyter Notebookは、データ探索、可視化、共有するオープンソースのブラウザアプリケーションで、特にPythonで多く利用されます。

データサイエンティストや機械学習エンジニア・研究者など、さまざまな領域のプロフェッショナルに広く利用されています。

Jupyter Notebook

主な特徴や機能

セルベースの編集

セルごとにプログラムコードを実行・表示できます。また、セルは簡単に追加、削除、移動できます。

多くのプログラミング言語のサポート

Pythonをはじめとする多くのプログラミング言語をサポートしています。セルごとにカーネルを選択することで、異なる言語でのコードも実行できます。

豊富な表示機能

コードの実行結果はグラフや表などで、データの可視化や分析などを直感的に行えます。

再現性と共有性

プログラムコードと実行結果は1つの文書にまとめ、分析の再現性が高まります。また、Notebookファイルを共有することで、他のユーザーとの共同作業が容易です。

柔軟なエコシステム

多くのライブラリや拡張機能が利用可能で、データ分析や機械学習のプロジェクトに柔軟に対応できます。

VSCode対応

VSCodeではJupyter Nootbookに標準対応しています。ブラウザでコーディングや実行するよりも効率的です。

Jupyter Lab

Jupyter LabはJupyter Notebookの後継で、より柔軟で機能豊富な機能を提供します。

Jupyter Lab

Jupyter Notbookとの比較

特徴 Jupyter Notebook Jupyter Lab
インターフェース タブ形式のノートブックのみ ノートブック以外のコンポーネントも可能
拡張性 拡張機能やカスタマイズが限定的 カスタムコンポーネントなど拡張
ターミナルの統合 非統合 統合
ファイルブラウザーの機能 限定的 統合
プラグインシステム 無し あり
作業スペースの柔軟性 限定的 高い
主な利用シーン 単一のノートブックでの作業 複数の作業スペースを同時に利用

IDE

IDE（統合開発環境ツール）とは

IDEは統合開発環境ツール（Integrated Development Environment）のことで、ソフトウェア開発で統合されたソフトウェアパッケージです。プログラミング言語のコーディング、デバッグ、ビルド、テスト、デプロイメントなど、さまざまな開発タスクの機能を一括サポートします。

IDEの種類

IDEはとてもさまざまで、開発用途や有償・無償によって使い分けます。

ソフト 特徴 無償 開発元
Visutal Studio Code さまざまな言語に対応しするシェアが高いのIDE ○ Microsoft
Xcode macOS、iOSアプリを中心とした開発で利用 ○ Apple
Android Studio Google社のIDEで、Androidアプリを中心とした開発で利用 ○ Google
IntelliJ IDEA Java/Kotlin/Groovy/Scalaなどの言語をサポート 有償 JetBrains
WebStorm HTML/JavaScript/TypeScript /CSS 有償 JetBrains
PhpStorm PHPに特化 有償 JetBrains
PyCharm Pythonに特化 有償 JetBrains
Eclipse 主にJavaで利用されるが、UI・操作性は劣る ○ Eclipse

IDEの主な機能

IDEはプログラムファイルを編集、実行するだけでなく、機能拡張による開発効率の向上や外部サービス連携することができます。

  • ファイル操作
  • プログラムコード解析・保管
  • ターミナル
  • ビルド
  • テスト
  • デプロイメント
  • バージョン管理（Git、Subversionなど）
  • その他プラグインによる機能追加

VSCode

VSCode (Visual Studio Code) は、Microsoftが提供する無償のIDEです。Windows、Mac、Linux で利用可能で、Web開発現場でのシェアはかなり多いです。VSCodeはの基本操作はVisual Studio Code入門などで学習しておきましょう。

VSCodeインストール

Visual Studio Code公式ページのダウンロードページから、Windows、Mac、Linuxにあわせてインストールしてください。

PyCharm

PyCharmは、JetBrainsが開発したPythonプログラミング言語向けの統合開発環境（IDE） です。有償アプリのため、VSCodeよりも強力な機能拡張を搭載しています。

フレームワークやライブラリに対応

PyCharmは、Pythonの様々なフレームワークやライブラリに対応しています。Django、FlaskなどのWebフレームワークや、NumPy、SciPy、Matplotlibなどのデータサイエンスや科学計算向けのライブラリをサポートしています。

さまざまな開発ツール

PyCharmは、強力なコード補完、自動生成、リファクタリング、バージョン管理システム（Git、Subversionなど）、デバッグ、ユニットテスト、プロジェクト管理ツールなどがあります。

Data Spell

Data Spellは、JetBrainsが開発したデータサイエンスおよび機械学習プロジェクトを支援するために開発されたIDEです。

Jupyter Notebookのサポート

Data Spellは、Jupyter Notebookを完全サポートしています。

  • Jupyter Notebookに関しては次の章で説明します

データの可視化と管理

データ関連のツールやライブラリを統合しており、データ分析、可視化、機械学習モデルの開発、実験など、データ関連のさまざまなタスクをサポートしています。

機械学習モデルの開発とトレーニング

機械学習モデルの開発、トレーニング、評価、チューニングをサポートし、機械学習ライブラリやフレームワーク（TensorFlow、PyTorchなど）を統合しています。

Python超入門